Filzmoser Peter

Huymajer, M., Filzmoser, P., Mazak, A., Winkler, L., & Kraxner, H. (2025). Opportunities and pitfalls of regression algorithms for predicting the residual value of heavy equipment — A comparative analysis. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 141, 1–13. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2024.109599, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Brandl, M., Martinez Sevilla, M. del C., Hauzenberger, C. A., Filzmoser, P., Milić, B., & Horejs, B. (2025). Unveiling Neolithic Economic Behavior: A Novel Approach to Chert Procurement at Çukuriçi Höyük, Western Anatolia. Journal of Archaeological Method and Theory, 32(1), Article 16. https://doi.org/10.1007/s10816-024-09681-6, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Brune, B., Ortner, I., & Filzmoser, P. (2024). A rank-based estimation method for mixed effects models in the presence of outlying data. Journal of Data Science, Statistics, and Visualisation, 4(7). https://doi.org/10.52933/jdssv.v4i7.112, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Varmuza, K., & Filzmoser, P. (2024). Adjusted Pareto Scaling for Multivariate Calibration Models. Journal of Chemometrics, 38(11), Article e3588. https://doi.org/10.1002/cem.3588, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Nesrstová, V., Wilms, I., Hron, K., & Filzmoser, P. (2024). Identifying Important Pairwise Logratios in Compositional Data with Sparse Principal Component Analysis. Mathematical Geosciences. https://doi.org/10.1007/s11004-024-10159-0, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Neubauer, L., & Filzmoser, P. (2024). Improving forecasts for heterogeneous time series by “averaging”, with application to food demand forecasts. International Journal of Forecasting, 40(4), 1622–1645. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2024.02.002, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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May, D., Bonelli, J., Feuchtner, M., Filzmoser, P., Prat, E. H., & Kummer, S. (2024). Symptom-Score des Sterbeprozesses zur Prognosebeurteilung des Sterbeprozesses bei Bewohnern in Pflegeheimen. HeilberufeSCIENCE, 15(3–4), 95–103. https://doi.org/10.1007/s16024-024-00412-1, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Anna-Christina Glock, Sobieczky, F., Fürnkranz, J., Filzmoser, P., & Jech, M. (2024). Predictive change point detection for heterogeneous data. NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS, 36(26), 16071–16096. https://doi.org/10.1007/s00521-024-09846-0, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Oguamalam, J., Radojičić, U., & Filzmoser, P. (2024). Minimum Regularized Covariance Trace Estimator and Outlier Detection for Functional Data. Technometrics, 66(4), 588–599. https://doi.org/10.1080/00401706.2024.2336542, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Oguamalam, J., Radojicic, U., & Filzmoser, P. (2024). Robust covariance estimation and functional anomaly detection based on the Minimum Regularized Covariance Trace estimator. In PROGRAM AND ABSTRACTS - Austrian Statistical Days 2024. Austrian Statistical Days 2024, Wien, Austria.
| Robust covariance estimation and functional anomaly detection based on the Minimum Regularized Covariance Trace estimator auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Puchhammer, P., Kalubowila, C., Braus, L., Pospiech, S., Sarala, P., & Filzmoser, P. (2024). A performance study of local outlier detection methods for mineral exploration with geochemical compositional data. Journal of Geochemical Exploration, 258, Article 107392. https://doi.org/10.1016/j.gexplo.2024.107392, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Muehlmann, C., Filzmoser, P., & Nordhausen, K. (2024). Local Difference Matrices for Spatial Blind Source Separation. In S. Khomsi, M. Bezzeghoud, S. Banerjee, M. Eshagh, A. C. Benim, B. Merkel, A. Kallel, S. Panda, H. Chenchouni, S. Grab, & M. Barbieri (Eds.), Selected Studies in Geophysics, Tectonics and Petroleum Geosciences (pp. 63–65). https://doi.org/10.1007/978-3-031-43807-3_12, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Mühlmann, C., Filzmoser, P., & Nordhausen, K. (2024). Spatial Blind Source Separation in the Presence of a Drift. Austrian Journal of Statistics, 53(2), 48–68. https://doi.org/10.17713/ajs.v53i2.1668, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Cappello, C., Piccolotto, N., Mühlmann, C., Bögl, M., Filzmoser, P., Miksch, S., & Nordhausen, K. (2024). Visual Interactive Parameter Selection for Temporal Blind Source Separation. Journal of Data Science, Statistics, and Visualisation, 4(3). https://doi.org/10.52933/jdssv.v4i3.82, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Mayrhofer, M., Radojicic, U., & Filzmoser, P. (2024). A minimum covariance determinant approach for matrix-variate data. In Statistische Woche 2024: Book of Abstracts (pp. 88–88).
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Parzer, R., Filzmoser, P., & Vana Gür, L. (2024). Random projections for classification with high-dimensional data. In Proceedings of the 38th International Workshop on Statistical Modelling (pp. 236–239).
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Parzer, R., Vana Gür, L., & Filzmoser, P. (2024). Sparse data-driven random projection in regression for high-dimensional data. In P. Filzmoser (Ed.), Program and Abstracts: Austrian Statistical Days 2024 (pp. 11–11).
| Sparse data-driven random projection in regression for high-dimensional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Pfeiffer, P., & Filzmoser, P. (2024). Low-Rank Approximation of Data Matrices Using Robust Sparse Principal Component Analysis. In J. Ansari, S. Fuchs, W. Trutschnig, M. A. Lubiano Gomez, M. Á. Gil, P. Grzegorzewski, & O. Hryniewicz (Eds.), Combining, Modelling and Analyzing Imprecision, Randomness and Dependence (pp. 357–362). https://doi.org/10.1007/978-3-031-65993-5_44, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Puchhammer, P., & Filzmoser, P. (2023). Spatially Smoothed Robust Covariance Estimation for Local Outlier Detection. Journal of Computational and Graphical Statistics. https://doi.org/10.1080/10618600.2023.2277875, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Nesrstová, V., Wilms, I., Palarea‐Albaladejo, J., Filzmoser, P., Martín‐Fernández, J. A., Friedecký, D., & Hron, K. (2023). Principal balances of compositional data for regression and classification using partial least squares. Journal of Chemometrics, 37(12), Article e3518. https://doi.org/10.1002/cem.3518, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Filzmoser, P., Mayrhofer, M., Radojicic, U., & Lewitschnig, H. (2023). Explainable outlier identification for matrix-valued observations. In Book of Abstracts : International Conference on Data Science : ICDS 2023 : Multidimensional Perspectives: From Statistical Learning to Data Science Applications (pp. 13–13).
| Explainable outlier identification for matrix-valued observations auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Piccolotto, N., Bogl, M., Muehlmann, C., Nordhausen, K., Filzmoser, P., Schmidt, J., & Miksch, S. (2023). Data Type Agnostic Visual Sensitivity Analysis. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. https://doi.org/10.1109/TVCG.2023.3327203, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Rieser, C., & Filzmoser, P. (2023). Extending compositional data analysis from a graph signal processing perspective. Journal of Multivariate Analysis, 198, Article 105209. https://doi.org/10.1016/j.jmva.2023.105209, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Pfeiffer, P., & Filzmoser, P. (2023). Robust statistical methods for high-dimensional data, with applications in tribology. Analytica Chimica Acta, 1279(341762). https://doi.org/10.34726/5289, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Rieser, C., Fačevicová, K., & Filzmoser, P. (2023). Cell-wise robust covariance estimation for compositions, with application to geochemical data. Journal of Geochemical Exploration, 253, Article 107299. https://doi.org/10.1016/j.gexplo.2023.107299, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Cell-wise robust covariance estimation for compositions, with application to geochemical data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Heiler, G., Hanbury, A., & Filzmoser, P. (2023). The Impact of COVID-19 on Relative Changes in Aggregated Mobility Using Mobile-phone Data. Austrian Journal of Statistics, 52(4), 163–179. https://doi.org/10.17713/ajs.v52i4.1510, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| The Impact of COVID-19 on Relative Changes in Aggregated Mobility Using Mobile-phone Data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Drastichová, M., Filzmoser, P., & Gajanin, R. (2023). Relationships between wellbeing and sustainable development in a group of selected developed countries. Problemy Ekorozwoju, 18(2), 49–77. https://doi.org/10.35784/preko.3941, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Relationships between wellbeing and sustainable development in a group of selected developed countries auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Neubauer, L., & Filzmoser, P. (2023). A New Look at Model Averaging of Differently Sized Time Series. In DSSV 2023 : Book of Abstracts. DSSV-ECDA 2023, Antwerpen, Belgium.
| A New Look at Model Averaging of Differently Sized Time Series auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Mayrhofer, M., Rieser, C., & Filzmoser, P. (2023). L0 Regularized Cellwise Outlier Detection and Covariance Estimation. In Book of abstracts: Joint conference of Data Science, Statistics & Visualisation and the European Conference on Data Analysis (pp. 95–95).
| L0 Regularized Cellwise Outlier Detection and Covariance Estimation auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Oguamalam, J., Radojicic, U., & Filzmoser, P. (2023). Functional Outlier Detection based on the Minimum Regularized Covariance Trace Estimator. In Book of abstracts: Joint conference of Data Science, Statistics & Visualisation and the European Conference on Data Analysis (pp. 102–102).
| Functional Outlier Detection based on the Minimum Regularized Covariance Trace Estimator auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Parzer, R., Vana Gür, L., & Filzmoser, P. (2023). Combining New Dimension Reduction Tools for High-Dimensional Regression. In DSSV 2023 : Book of Abstracts (pp. 103–103).
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Kurnaz, F. S., & Filzmoser, P. (2023). Robust and sparse multinomial regression in high dimensions. Data Mining and Knowledge Discovery, 37(4), 1609–1629. https://doi.org/10.1007/s10618-023-00936-6, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Robust and sparse multinomial regression in high dimensions auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Mayrhofer, M., & Filzmoser, P. (2023). Explainable Multivariate Outlier Detection based on Shapley Values. In Book of Abstracts Olomoucian Days of Applied Mathematics ODAM 2023 (pp. 53–53).
| Explainable Multivariate Outlier Detection based on Shapley Values auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Oguamalam, J., Radojicic, U., & Filzmoser, P. (2023). Minimum Regularized Covariance Trace Estimator and Outlier Detection for Functional Data. In Book of Abstracs - Olomoucian Days of Applied Mathematics ODAM 2023 (pp. 57–57).
| Minimum Regularized Covariance Trace Estimator and Outlier Detection for Functional Data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Puchhammer, P., & Filzmoser, P. (2023). A spatially smoothed MRCD estimator for local outlier detection. In ICORS 2023 - Book of Abstracts (pp. 58–59).
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Filzmoser, P., & Mazak-Huemer, A. (2023). Massive Data Sets – Is Data Quality Still an Issue? In B. Vogel-Heuser & M. Wimmer (Eds.), Digital Transformation (Vol. 1, pp. 269–279). Springer Vieweg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-65004-2_11, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Kurnaz, F. S., & Filzmoser, P. (2023). enetLTS: robust and sparse methods for high dimensional linear, binary, and multinomial regression. Journal of Open Source Software, 8(82), Article 4773. https://doi.org/10.21105/joss.04773, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Piccolotto, N., Bögl, M., Gschwandtner, T., Muehlmann, C., Nordhausen, K., Filzmoser, P., & Miksch, S. (2022). TBSSvis: Visual analytics for temporal blind source separation. Visual Informatics, 6(4), 51–66. https://doi.org/10.1016/j.visinf.2022.10.002, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Sarala, P., Lunkka, J. P., Sarajärvi, V., Sarala, O., & Filzmoser, P. (2022). Timing of glacial - non-glacial stages in Finland: An exploratory analysis of the OSL data. Arctic, Antarctic, and Alpine Research, 54(1), 428–442. https://doi.org/10.1080/15230430.2022.2117765, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Pfeiffer, P., Ronai, B., Vorlaufer, G., Dörr, N., & Filzmoser, P. (2022). Weighted LASSO variable selection for the analysis of FTIR spectra applied to the prediction of engine oil degradation. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 228, Article 104617. https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2022.104617, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Monti, G. S., & Filzmoser, P. (2022). A robust knockoff filter for sparse regression analysis of microbiome compositional data. Computational Statistics, 271–288. https://doi.org/10.1007/s00180-022-01268-7, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Fačevicová, K., Filzmoser, P., & Hron, K. (2022). Compositional cubes: a new concept for multi-factorial compositions. Statistical Papers. https://doi.org/10.1007/s00362-022-01350-8, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Compositional cubes: a new concept for multi-factorial compositions auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Weltler, P., Rappersberger, K., Filzmoser, P., & Vujic, I. (2022). The impact of the COVID‐19 pandemic on melanoma diagnoses. JEADV Clinical Practice, 1(2), 122–125. https://doi.org/10.1002/jvc2.15, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| The impact of the COVID‐19 pandemic on melanoma diagnoses auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Pavlu, I., Filzmoser, P., Menafoglio, A., & Hron, K. (2022). Classification of continuous distributional data using the logratio approach. In P. Brito & S. Dias (Eds.), Analysis of Distributional Data (pp. 184–202). https://doi.org/10.1201/9781315370545-9, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Classification of continuous distributional data using the logratio approach auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Brandl, M., Hauzenberger, C. A., Filzmoser, P., & Martinez, M. M. (2022). Geochemical sourcing of chipped stone tools from Platia Magoula Zarkou. In E. Alram-Stern, K. Gallis, & G. Toufexis (Eds.), Platia Magoula Zarkou. The Neolithic Period. (Vol. 23, pp. 291–309). Austrian Academy of Sciences Press.
| Geochemical sourcing of chipped stone tools from Platia Magoula Zarkou. auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Brandl, M., Hauzenberger, C. A., Filzmoser, P., & Trnka, G. (2022). Swieciechow in the south - geochemical provenance of a “flint” axe from Austria. In M. Grygiel & P. Obst (Eds.), Walking among ancient trees. (pp. 533–546). Fundacja Badan Archeologicnych Imenia Profesora Konrada Jazdzewskiego.
| Swieciechow in the south - geochemical provenance of a "flint" axe from Austria. auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Mumic, N., Leodolter, O., Schwaiger, A., & Filzmoser, P. (2022). Scale Invariant and Robust Pattern Identification in Univariate Time Series, with Application to Growth Trend Detection in Music Streaming Data. In A. Steland & K.-L. Tsui (Eds.), Artificial Intelligence, Big Data and Data Science in Statistics (pp. 25–50). Springer Nature, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-07155-3_2, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Piccolotto, N., Bögl, M., Muehlmann, C., Nordhausen, K., Filzmoser, P., & Miksch, S. (2022). Visual Parameter Selection for Spatial Blind Source Separation. Computer Graphics Forum, 41(3), 157–168. https://doi.org/10.1111/cgf.14530, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Mumic, N., & Filzmoser, P. (2021). A multivariate test for detecting fraud based on Benford’s law, with application to music streaming data. Statistical Methods and Applications, 30(3), 819–840. https://doi.org/10.1007/s10260-021-00582-6, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| A multivariate test for detecting fraud based on Benford's law, with application to music streaming data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Drastichová, M., & Filzmoser, P. (2021). Factors of Quality of Life in a Group of Selected European Union and OECD Countries. Problemy Ekorozwoju, 16(2), 75–93. https://doi.org/10.35784/pe.2021.2.09, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Factors of Quality of Life in a Group of Selected European Union and OECD Countries auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2021). Robust Statistics. In B. S. D. Sagar, Q. Cheng, J. McKinley, & F. Agterberg (Eds.), Encyclopedia of Mathematical Geosciences (pp. 1–5). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-26050-7_425-1, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Robust Statistics auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., & Nordhausen, K. (2021). Robust linear regression for high-dimensional data: an overview. Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics. https://doi.org/10.1002/wics.1524, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Filzmoser, P., Hron, K., & Menafoglio, A. (2021). Logratio Approach to Distributional Modeling. In A. Daouia & A. Ruiz-Gazen (Eds.), Advances in Contemporary Statistics and Econometrics (pp. 451–470). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-73249-3_23, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Logratio Approach to Distributional Modeling auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., Hron, K., Martin-Fernandez, J. A., & Palarea-Albaladejo, J. (Eds.). (2021). Advances in Compositional Data Analysis. Springer Nature Switzerland AG. https://doi.org/10.1007/978-3-030-71175-7, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Advances in Compositional Data Analysis auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Hron, K., Coenders, G., Filzmoser, P., & Palarea-Albaladejo, J. (2021). Analysing Pairwise Logratios Revisited. Mathematical Geosciences, 53(7), 1643–1666. https://doi.org/10.1007/s11004-021-09938-w, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Analysing Pairwise Logratios Revisited auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Hron, K., Menafoglio, A., Palarea-Albaladejo, J., Filzmoser, P., Talská, R., & Egozcue, J. J. (2021). Weighting of Parts in Compositional Data Analysis: Advances and Applications. Mathematical Geosciences, 54(1), 71–93. https://doi.org/10.1007/s11004-021-09952-y, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Lubbe, S., Filzmoser, P., & Templ, M. (2021). Comparison of Zero Replacement Strategies for Compositional Data with Large Numbers of Zeros. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 210(104248), 104248. https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2021.104248, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Miksova, D., Rieser, C., Filzmoser, P., Middleton, M., & Sutinen, R. (2021). Identification of Mineralization in Geochemistry for Grid Sampling Using Generalized Additive Models. Mathematical Geosciences, 53(8), 1861–1880. https://doi.org/10.1007/s11004-021-09929-x, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Mikšová, D., Rieser, C., & Filzmoser, P. (2021). Identification of Mineralization in Geochemistry Along a Transect Based on the Spatial Curvature of Log-Ratios. Mathematical Geosciences, 53(7), 1513–1533. https://doi.org/10.1007/s11004-021-09930-4, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Monti, G. S., & Filzmoser, P. (2021). Robust logistic zero-sum regression for microbiome compositional data. Advances in Data Analysis and Classification, 16(2), 301–324. https://doi.org/10.1007/s11634-021-00465-4, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Monti, G. S., & Filzmoser, P. (2021). Sparse least trimmed squares regression with compositional covariates for high-dimensional data. Bioinformatics, 37(21), 3805–3814. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btab572, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Filzmoser, P., Serneels, S., Maronna, R., & Croux, C. (2020). Robust Multivariate Methods in Chemometrics. In S. Brown, R. Tauler, & B. Walczak (Eds.), Comprehensive Chemometrics: Chemical and Biochemical Data Analysis (pp. 393–430). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-409547-2.14642-6, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Imputation of values above an upper detection limit in compositional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Varmuza, K., Filzmoser, P., Fray, N., Cottin, H., Merouane, S., Stenzel, O., Paquette, J., Kissel, J., Briois, C., Baklouti, D., Bardyn, A., Siljeström, S., Silén, J., & Hilchenbach, M. (2020). Composition of cometary particles collected during two periods of the Rosetta mission: multivariate evaluation of mass spectral data. Journal of Chemometrics, 34(4). https://doi.org/10.1002/cem.3218, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Moreau, L., Ciornei, A., Gjesfjeld, E., Filzmoser, P., Gibson, S. A., Day, J., Nigst, P. R., Noiret, P., Macleod, R. A., Niţă, L., & Anghelinu, M. (2019). First geochemical “fingerprinting” of Balkan and Prut flint from Palaeolithic Romania: potentials, limitations and future directions. Archaeometry, 61(3), 521–538. https://doi.org/10.1111/arcm.12433, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Abreu-Junior, C. H., de Lima Brossi, M. J., Monteiro, R. T., Cardoso, P. H. S., da Silva Mandu, T., Nogueira, T. A. R., Ganga, A., Filzmoser, P., Carvalho de Oliveira, F., Pittol Firme, L., He, Z., & Capra, G. F. (2019). Effects of sewage sludge application on unfertile tropical soils evaluated by multiple approaches: a field experiment in a commercial Eucalyptus plantation. Science of the Total Environment, 655, 1457–1467. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.11.334, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Templ, M., Gussenbauer, J., & Filzmoser, P. (2019). Evaluation of robust outlier detection methods for zero-inflated complex data. Journal of Applied Statistics, 47(7), 1144–1167. https://doi.org/10.1080/02664763.2019.1671961, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Varmuza, K., Filzmoser, P., Hoffmann, I., Walach, J., Cottin, H., Fray, N., BRIOIS, C., Modica, P., Bardyn, A., Silén, J., Siljeström, S., Stenzel, O., Kissel, J., & Hilchenbach, M. (2018). Significance of variables for discrimination: Applied to the search of organic ions in mass spectra measured on cometary particles. Journal of Chemometrics, 32(4), e3001. https://doi.org/10.1002/cem.3001, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Brandl, M., Martinez, M. M., Hauzenberger, C., Filzmoser, P., Nymoen, P., & Mehler, N. (2018). A multi-technique analytical approach to sourcing Scandinavian flint: Provenance of ballast flint from the shipwreck “Leirvigen 1”, Norway. PLoS ONE, 13(8), e0200647. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0200647, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Clustering of imbalanced high-dimensional media data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Capra, G. F., Tidu, S., Lovreglio, R., Certini, G., Salis, M., Bacciu, V., Ganga, A., & Filzmoser, P. (2018). The impact of large fire on calcareous Mediterranean pedosystems (Sardinia, Italy) - An integrated multiple approach. Science of the Total Environment, 624, 1152–1162. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.12.099, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| The impact of large fire on calcareous Mediterranean pedosystems (Sardinia, Italy) - An integrated multiple approach auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| A robust Parafact model for compositional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Duarte Silva, A. P., Filzmoser, P., & Brito, P. (2018). Outlier detection in interval data. Advances in Data Analysis and Classification, 12(3), 785–822. https://doi.org/10.1007/s11634-017-0305-y, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Outlier detection in interval data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Robust and sparse estimation methods for high dimensional linear and logistic regression auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Landauer, M., Wurzenberger, M., Skopik, F., Settanni, G., & Filzmoser, P. (2018). Time series analysis: Unsupervised anomaly detection beyond outlier detection. In C. Su & H. Kikuch (Eds.), Information Security Practice and Experience (pp. 16–36). Springer.
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Monti, G. S., Filzmoser, P., & Deutsch, R. C. (2018). A robust approach to risk assessment based on species sensitivity distributions. Risk Analysis, 38(10), 2073–2086. https://doi.org/10.1111/risa.13009, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| A robust approach to risk assessment based on species sensitivity distributions auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Guided projections for analyzing the structure of high-dimensional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Pérez-Fernández, S., Martínez-Camblor, P., Filzmoser, P., & Corral, N. (2018). nsROC: An R package for Non-Standard ROC Curve Analysis. The R Journal, 10(2), 55. https://doi.org/10.32614/rj-2018-043, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| nsROC: An R package for Non-Standard ROC Curve Analysis auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Reimann, C., Fabian, K., Birke, M., Filzmoser, P., Demetriades, A., Négrel, P., Oorts, K., Matschullat, J., & de Caritat, P. (2018). GEMAS: Establishing geochemical back- ground and threshold for 53 chemical elements in European agricultural soil. Applied Geochemistry, 88, 302–318. https://doi.org/10.1016/j.apgeochem.2017.01.021, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| GEMAS: Establishing geochemical back- ground and threshold for 53 chemical elements in European agricultural soil auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Reimann, C., Fabian, K., Flem, B., Anderson, M., Filzmoser, P., & Englmaier, P. (2018). Geosphere-biosphere circulation of chemical elements in soil and plant systems from a 100 km transect from southern central Norway. Science of the Total Environment, 639, 129–145. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.05.070, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Geosphere-biosphere circulation of chemical elements in soil and plant systems from a 100 km transect from southern central Norway auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Zimek, A., & Filzmoser, P. (2018). There and back again: Outlier detection between statistical reasoning and data mining algorithms. WIREs Data Mining and Knowledge Discovery, 8(6). https://doi.org/10.1002/widm.1280, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| There and back again: Outlier detection between statistical reasoning and data mining algorithms auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster

Hron, K., Filzmoser, P., de Caritat, P., Fišerová, E., & Gardlo, A. (2017). Weighted Pivot Coordinates for Compositional Data and Their Application to Geochemical Mapping. Mathematical Geosciences, 49(6), 797–814. https://doi.org/10.1007/s11004-017-9684-z, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Weighted Pivot Coordinates for Compositional Data and Their Application to Geochemical Mapping auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Stenzel, O., Hilchenbach, M., Merouane, S., Paquette, J., Varmuza, K., Engrand, C., Brandstätter, F., Koeberl, C., Ferrière, L., Filzmoser, P., & Siljeström, S. (2017). Similarities in element content between comet 67P/Churyumov–Gerasimenko coma dust and selected meteorite samples. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 469(Suppl_2), S492–S505. https://doi.org/10.1093/mnras/stx1908, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Similarities in element content between comet 67P/Churyumov–Gerasimenko coma dust and selected meteorite samples auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Alfons, A., Croux, C., & Filzmoser, P. (2017). Robust Maximum Association Estimators. Journal of the American Statistical Association, 112(517), 436–445. https://doi.org/10.1080/01621459.2016.1148609, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| How sick is Austria? - A decision support framework for different evaluations of the burden of disease within the Austrian population based on different data sources auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| The paradigm of relatedness auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Exploratory data analysis for interval compositional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Kynčlová, P., Hron, K., & Filzmoser, P. (2017). Correlation Between Compositional Parts Based on Symmetric Balances. Mathematical Geosciences, 49(6), 777–796. https://doi.org/10.1007/s11004-016-9669-3, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Correlation Between Compositional Parts Based on Symmetric Balances auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Reimann, C., Filzmoser, P., Hron, K., Kynčlová, P., & Garrett, R. G. (2017). A new method for correlation analysis of compositional (environmental) data - a worked example. Science of the Total Environment, 607–608, 965–971. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.06.063, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| A new method for correlation analysis of compositional (environmental) data - a worked example auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Reimann, C., Négrel, P., Ladenberger, A., Birke, M., Filzmoser, P., O’Connor, P., & Demetriades, A. (2017). Comment on “Maps of heavy metals in the soils of the European Union and proposed priority areas for detailed assessment” by Tóth, G., Hermann, T., Szatmári, G., Pásztor, L. Science of the Total Environment, 578, 236–241. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.07.208, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Comment on "Maps of heavy metals in the soils of the European Union and proposed priority areas for detailed assessment" by Tóth, G., Hermann, T., Szatmári, G., Pásztor, L. auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Templ, B., Templ, M., Filzmoser, P., Lehoczky, A., Baksiene, E., Fleck, S., Gregow, H., Hodzic, S., Kalvane, G., Kubin, E., Palm, V., Romanovskaja, D., Vucetic, V., Zust, A., & Czúcz, B. (2017). Phenological patterns of flowering across biogeographical regions of Europe. International Journal of Biometeorology, 61(7), 1347–1358. https://doi.org/10.1007/s00484-017-1312-6, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Phenological patterns of flowering across biogeographical regions of Europe auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Exploratory Tools for Outlier Detection in Compositional Data with Structural Zeros auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Untargeted analysis of chromatographic data for green and fermented rooibos: problem with size effect removal auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Varmuza, K., Brandstätter, F., Cottin, H., Engrand, C., Ferrière, L., Filzmoser, P., Fray, N., Hilchenbach, M., Hoffmann, I., Kissel, J., Koeberl, C., Modica, P., Paquette, J., & Stenzel, O. (2017). Elemental surface composition of comet 67P grains (Rosetta) and of carbonaceous chondrite meteorites - characterized by multivariate mass spectral data (COSIMA). In EGU General Assembly 2017 (p. 1). Copernicus Publications.
| Elemental surface composition of comet 67P grains (Rosetta) and of carbonaceous chondrite meteorites - characterized by multivariate mass spectral data (COSIMA). auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Walach, J., Filzmoser, P., Hron, K., Walczak, B., & Najdekr, L. (2017). Robust biomarker identification in a two-class problem based on pairwise log-ratios. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 171, 277–285. https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2017.09.003, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Robust biomarker identification in a two-class problem based on pairwise log-ratios auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
de la Rosa de Sáa, S., Lubiano, M. A., Sinova, B., & Filzmoser, P. (2017). Robust scale estimators for fuzzy data. Advances in Data Analysis and Classification, 11(4), 731–758. https://doi.org/10.1007/s11634-015-0210-1, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Robust scale estimators for fuzzy data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster

Mert, M. C., Filzmoser, P., & Hron, K. (2016). Error propagation in isometric log-ratio coordinates for compositional data: theoretical and practical considerations. Mathematical Geosciences. https://doi.org/10.1007/s11004-016-9646-x, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Error propagation in isometric log-ratio coordinates for compositional data: theoretical and practical considerations auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Agostinelli, C., Basu, A., Filzmoser, P., & Mukherjee, D. (Eds.). (2016). Recent Advances in Robust Statistics: Theory and Applications. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-81-322-3643-6, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Recent Advances in Robust Statistics: Theory and Applications auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Alfons, A., Croux, C., & Filzmoser, P. (2016). Robust maximum association between data sets: The R package ccaPP. Austrian Journal of Statistics, 45(1), 71–79. https://doi.org/10.17713/ajs.v45i1.90, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Robust maximum association between data sets: The R package ccaPP auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Evaluation of robust PCA for supervised audio outlier detection auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Capra, G. F., Ganga, A., Filzmoser, P., Gaviano, C., & Vacca, S. (2016). Combining local and scientific knowledge on soil resources through an integrated ethnopedological approach. CATENA, 142, 89–101. https://doi.org/10.1016/j.catena.2016.03.003, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Combining local and scientific knowledge on soil resources through an integrated ethnopedological approach auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Statistical analysis of geochemical compositions: Problems, perspectives and solutions auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Classical and robust orthogonal regression between parts of compositional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Kynčlová, P., Filzmoser, P., & Hron, K. (2016). Compositional biplots including external non-compositional variables. Statistics, 50(5), 1132–1148. https://doi.org/10.1080/02331888.2015.1135155, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Compositional biplots including external non-compositional variables auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
McKinley, J. M., Hron, K., Grunsky, E. C., Reimann, C., de Caritat, P., Filzmoser, P., van den Boogaart, K. G., & Tolosana-Delgado, R. (2016). The single component geochemical map: Fact or fiction? Journal of Geochemical Exploration, 162, 16–28. https://doi.org/10.1016/j.gexplo.2015.12.005, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| The single component geochemical map: Fact or fiction? auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Geochemical Sourcing of Flint Artifacts from Western Belgium and the German Rhineland: Testing Hypotheses on Gravettian Period Mobility and Raw Material Economy auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Reimann, C., Négrel, P., Ladenberger, A., Birke, M., Filzmoser, P., O’Connor, P., & Demetriades, A. (2016). Comment on “Heavy metals in agricultural soil of the European Union with implications for food safety” by G. Toth, T. Hermann, M.R. Da Silva, and L. Montanarella. Environment International, 97, 258–263. https://doi.org/10.1016/j.envint.2016.07.019, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Templ, M., Hron, K., Filzmoser, P., & Gardlo, A. (2016). Imputation of rounded zeros for high-dimensional compositional data. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 155, 183–190. https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2016.04.011, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Brodinova, S., Ortner, T., Filzmoser, P., Zaharieva, M., & Breiteneder, C. (2015). Evaluation of Robust PCA for Supervised Audio Outlier Detection (CS-2015-2).
| Evaluation of Robust PCA for Supervised Audio Outlier Detection auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Brodinova, S., Ortner, T., Filzmoser, P., Zaharieva, M., & Breiteneder, C. (2015). Simulation of Robust PCA for Supervised Audio Outlier Detection. In Eighth International Workshop on Simulation: Book of Abstracts. International Workshop on Simulation, Vienna, Austria.
| Simulation of Robust PCA for Supervised Audio Outlier Detection auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Bögl, M., Aigner, W., Filzmoser, P., Gschwandtner, T., Lammarsch, T., Miksch, S., & Rind, A. (2015). Integrating Predictions in Time Series Model Selection. In J. Yang, E. Bertini, N. Elmqvist, T. Dwyer, X. Yuan, & H. Carr (Eds.), EuroVA 2015 EuroVis Workshop on Visual Analytics (pp. 73–78). The Eurographics Association. https://doi.org/10.2312/eurova.20151107, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Integrating Predictions in Time Series Model Selection auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Bögl, M., Aigner, W., Filzmoser, P., Gschwandtner, T., Lammarsch, T., Miksch, S., & Rind, A. (2015). Visually and Statistically Guided Imputation of Missing Values in Univariate Seasonal Time Series. In J. Yang, E. Bertini, N. Elmqvist, T. Dwyer, X. Yuan, & H. Carr (Eds.), Poster Proceedings of the IEEE Visualization Conference 2015 (p. 2).
| Visually and Statistically Guided Imputation of Missing Values in Univariate Seasonal Time Series auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Filzmoser, P., & Hron, K. (2015). Guest Editorial: Special Issue: Compositional Data Modelling. Statistical Modelling, 15(2), vii–viii. https://doi.org/10.1177/1471082x14535520, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Guest Editorial: Special Issue: Compositional Data Modelling auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., & Hron, K. (2015). Robust Coordinates for Compositional Data Using Weighted Balances. In K. Nordhausen & S. Taskinen (Eds.), Modern Nonparametric, Robust and Multivariate Methods (pp. 167–184). Springer International Publishing Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-319-22404-6_10, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Robust Coordinates for Compositional Data Using Weighted Balances auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., Gussenbauer, J., & Templ, M. (2015). Detecting outliers in household consumption survey data (Deliverable 4. Contract with world bank (1157976)).
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Filzmoser, P., Templ, M., & Gussenbauer, J. (2015). Short Overview on Outlier Detection Methods (Deliverable 1 Contract with world bank (1157976)).
| Short Overview on Outlier Detection Methods auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Sparse principal balances auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Ortner, T., Filzmoser, P., & Endel, G. (2015). Identifying Structural Changes in Austrian Social Insurance Data. IFAC-PapersOnLine, 48(1), 115–120. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2015.05.152, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Identifying Structural Changes in Austrian Social Insurance Data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Varmuza, K., & Filzmoser, P. (2015). Chapter 2: Repeated Double Cross Validation (rdCV) - A Strategy for Optimizing Empirical Multivariate Models, and for Comparing Their Prediction Performances. In M. Khanmohammadi (Ed.), Current Applications of Chemometrics (pp. 15–32). Nova Science Publishers.
| Chapter 2: Repeated Double Cross Validation (rdCV) - A Strategy for Optimizing Empirical Multivariate Models, and for Comparing Their Prediction Performances auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
de la Rosa de Sáa, S., Filzmoser, P., Gil, M. Á., & Lubiano, M. A. (2015). On the Robustness of Absolute Deviations with Fuzzy Data. In Strengthening Links Between Data Analysis and Soft Computing (pp. 133–141). Springer Verlag. https://doi.org/10.1007/978-3-319-10765-3_16, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| On the Robustness of Absolute Deviations with Fuzzy Data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster

Brandl, M., Hauzenberger, C., Postl, W., Martinez, M. M., Filzmoser, P., & Trnaka, G. (2014). Radiolarite studies at Krems-Wachtberg (Lower Austria): Northern Alpine versus Carpathian lithic resources. Quaternary International, 351, 146–162.
| Radiolarite studies at Krems-Wachtberg (Lower Austria): Northern Alpine versus Carpathian lithic resources auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Brito, P., Filzmoser, P., & Hron, K. (2014). Statistical analysis of interval compositional data. In CFE-ERCIM 2014 - Book of Abstracts. ERCIM 2014 - 7th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics, University of Pisa, Italy, EU.
| Statistical analysis of interval compositional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Bögl, M., Aigner, W., Filzmoser, P., Gschwandtner, T., Lammarsch, T., Miksch, S., & Rind, A. (2014). Visual Analytics Methods to Guide Diagnostics for Time Series Model Predictions. In Proceedings of the 2014 IEEE VIS Workshop on Visualization for Predictive Analytics (p. 4).
| Visual Analytics Methods to Guide Diagnostics for Time Series Model Predictions auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Demetriades, A., Reimann, C., & Filzmoser, P. (2014). Evaluation of GEMAS project quality control results. In C. Reimann, M. Birke, A. Demetriades, P. Filzmoser, & P. O´Connor (Eds.), Chemistry of Europe’s Agricultural Soils. Part A: Methodology and Interpretation of the GEMAS Data Set, Geologisches Jahrbuch, Reihe B, Heft 102 (pp. 47–60). E. Schweizerbart’sche Verlagsbuchhandlung oHG.
| Evaluation of GEMAS project quality control results auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., & Reimann, C. (2014). Multivariate data analysis. In C. Reimann, M. Birke, A. Demetriades, P. Filzmoser, & P. O´Connor (Eds.), Chemistry of Europe’s Agricultural Soils. Part A: Methodology and Interpretation of the GEMAS Data Set, Geologisches Jahrbuch, Reihe B, Heft 102 (pp. 83–92). E. Schweizerbart’sche Verlagsbuchhandlung oHG.
| Multivariate data analysis auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., & Walczak, B. (2014). What can go wrong at the data normalization step for identification of biomarkers? Journal of Chromatography A, 1362, 194–205. https://doi.org/10.1016/j.chroma.2014.08.050, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| What can go wrong at the data normalization step for identification of biomarkers? auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., Brito, P., & Pedro Duarte Silva, A. (2014). Outlier detection in interval data. In M. Gilli, G. Gonzalez-Rodriguez, & A. Nieto-Reyes (Eds.), Proceedings of COMPSTAT 2014 (p. 11).
| Outlier detection in interval data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., Gatu, C., & Zeileis, A. (2014). Special issue on statistical algorithms and software in R. Computational Statistics & Data Analysis, 71, 887–888. https://doi.org/10.1016/j.csda.2013.10.012, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Special issue on statistical algorithms and software in R auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., Reimann, C., & Birke, M. (2014). Univariate data analysis and mapping. In C. Reimann, M. Birke, A. Demetriades, P. Filzmoser, & P. O´Connor (Eds.), Chemistry of Europe’s Agricultural Soils. Part A: Methodology and Interpretation of the GEMAS Data Set, Geologisches Jahrbuch, Reihe B, Heft 102 (pp. 67–81). E. Schweizerbart’sche Verlagsbuchhandlung oHG.
| Univariate data analysis and mapping auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., Ruiz-Gazen, A., & Thomas-Agnan, C. (2014). Identification of local multivariate outliers. Statistical Papers, 55(1), 29–47. https://doi.org/10.1007/s00362-013-0524-z, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Identification of local multivariate outliers auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Hron, K., Filzmoser, P., Templ, M., van den Boogaart, K. G., & Tolosana-Delgado, R. (2014). Robust Regression with Compositional Response: Application to Geosciences. In Mathematics of Planet Earth. Proceedings of the 15th Annual Conference of the International Association for Mathematical Geosciences (pp. 87–90). Springer Verlag Berlin-Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-32408-6_21, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Robust Regression with Compositional Response: Application to Geosciences auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Hron, K., Menafoglio, A., Templ, M., Hruzova, K., & Filzmoser, P. (2014). Simplicial principal component analysis for density functions in Bayes spaces (MOX-report 25/2014).
| Simplicial principal component analysis for density functions in Bayes spaces auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Hron, K., Menafoglio, A., Templ, M., Hruzova, K., & Filzmoser, P. (2014). Simplicial principal component analysis for density functions in Bayes spaces. In CFE-ERCIM 2014 - Book of Abstracts. ERCIM 2014 - 7th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics, University of Pisa, Italy, EU.
| Simplicial principal component analysis for density functions in Bayes spaces auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Huf, W., Kalcher, K., Boubela, R. N., Rath, G., Vecsei, A., Filzmoser, P., & Moser, E. (2014). On the generalizability of resting-state fMRI machine learning classifiers. Frontiers in Human Neuroscience, 8. https://doi.org/10.3389/fnhum.2014.00502, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| On the generalizability of resting-state fMRI machine learning classifiers auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Kalcher, K., Boubela, R. N., Huf, W., Bartova, L., Kronnerwetter, C., Derntl, B., Pezawas, L., Filzmoser, P., Nasel, C., & Moser, E. (2014). The Spectral Diversity of Resting-State Fluctuations in the Human Brain. PLoS ONE, 9(4), e93375. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0093375, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| The Spectral Diversity of Resting-State Fluctuations in the Human Brain auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Kalivodova, A., Hron, K., & Filzmoser, P. (2014). PLS-DA for metabolomical (compositional) data using the logratio approach. In CFE-ERCIM 2014 - Book of Abstracts. ERCIM 2014 - 7th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics, University of Pisa, Italy, EU.
| PLS-DA for metabolomical (compositional) data using the logratio approach auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Kynčlová, P., Filzmoser, P., & Hron, K. (2014). Application of T-spaces in modeling compositional time series. In CFE-ERCIM 2014 - Book of Abstracts. ERCIM 2014 - 7th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics, University of Pisa, Italy, EU.
| Application of T-spaces in modeling compositional time series auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Ladenberger, A., Uhlbäck, J., Andersson, M., Reimann, C., Tarvainen, T., Morris, G., Sadeghi, M., Eklund, M., & Filzmoser, P. (2014). Elemental patterns in agricultural and grazing land soil in Norway, Finland and Sweden: What have we learned from continental scale mapping. In C. Reimann, M. Birke, A. Demetriades, P. Filzmoser, & P. O´Connor (Eds.), Chemistry of Europe’s Agricultural Soils. Part A: Methodology and Interpretation of the GEMAS Data Set, Geologisches Jahrbuch, Reihe B, Heft 103 (pp. 235–251). E. Schweizerbart’sche Verlagsbuchhandlung oHG.
| Elemental patterns in agricultural and grazing land soil in Norway, Finland and Sweden: What have we learned from continental scale mapping. auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Mert, M. C., Filzmoser, P., & Hron, K. (2014). Error propagation of compositional data transformations. In CFE-ERCIM 2014 - Book of Abstracts. ERCIM 2014 - 7th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics, University of Pisa, Italy, EU.
| Error propagation of compositional data transformations auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Neykov, N. M., Filzmoser, P., & Neytchev, P. N. (2014). Ultrahigh dimensional variable selection through the penalized maximum trimmed likelihood estimator. Statistical Papers, 55(1), 187–207. https://doi.org/10.1007/s00362-013-0516-z, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Ultrahigh dimensional variable selection through the penalized maximum trimmed likelihood estimator auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Neykov, N., Filzmoser, P., & Neytchev, P. (2014). Robust variable selection in joint modeling of location, scale and shape for high dimensional data through trimming (CS6). In ICORS14 - Conference Guide & Book of Abstracts (p. 39).
| Robust variable selection in joint modeling of location, scale and shape for high dimensional data through trimming (CS6) auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Nordhausen, K., Oja, H., Filzmoser, P., & Reimann, C. (2014). Blind source separation for spatial compositional data. Mathematical Geosciences, 47(7), 753–770. https://doi.org/10.1007/s11004-014-9559-5, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Blind source separation for spatial compositional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Nordhausen, K., Oja, H., Filzmoser, P., & Reimann, C. (2014). Blind source separation for spatial compositional data. In CFE-ERCIM 2014 - Book of Abstracts. ERCIM 2014 - 7th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics, University of Pisa, Italy, EU.
| Blind source separation for spatial compositional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Reimann, C., Birke, M., Demetriades, A., & Filzmoser, P. (Eds.). (2014). Chemistry of Europe’s Agricultural Soils Part A and B (2-volume set), 880 pp | 1 DVD | Hardbound ISBN 978-3-510-96848-0. E. Schweizerbart’sche Verlagsbuchhandlung oHG.
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Reimann, C., Birke, M., Demetriades, A., Filzmoser, P., & O´Connor, P. (Eds.). (2014). Part A: Methodology and Interpretation of the GEMAS Data Set. E. Schweizerbart’sche Verlagsbuchhandlung oHG.
| Part A: Methodology and Interpretation of the GEMAS Data Set auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Reimann, C., Birke, M., Demetriades, A., Filzmoser, P., & O´Connor, P. (Eds.). (2014). Part B: General Background Information and Further Analysis of the GEMAS Data Set. E. Schweizerbart’sche Verlagsbuchhandlung oHG.
| Part B: General Background Information and Further Analysis of the GEMAS Data Set auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Reimann, C., Filzmoser, P., & Hron, K. (2014). Geochemical mapping and CoDa: Problems and Possibilities. In K. Hron & P. Filzmoser (Eds.), GeoMap Workshop Proceedings (pp. 47–49). Palacký University, Olomouc, Cz.
| Geochemical mapping and CoDa: Problems and Possibilities auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Reimann, C., Filzmoser, P., & Hron, K. (Eds.). (2014). GeoMap Workshop Proceedings. Palacký University, Olomouc, Cz.
| GeoMap Workshop Proceedings auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Reitner, H., Filzmoser, P., & Pirkl, H. (2014). Subject to Change: A log-ra! o approach to the geochemistry of stream sediment samples. In K. Hron & P. Filzmoser (Eds.), GeoMap Workshop Proceedings (pp. 50–52). Palacký University, Olomouc, Cz.
| Subject to Change: A log-ra! o approach to the geochemistry of stream sediment samples auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Serneels, S., Filzmoser, P., Hoffmann, I., & Croux, C. (2014). Sparse partial robust M regression. In ICORS14 - Conference Guide & Book of Abstracts (p. 24).
| Sparse partial robust M regression auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Special Issue - 10th International Conference COMPUTER DATA ANALYSIS & MODELLING 2013, Minsk, Belarus ( Vol.43, 3-4). (2014). In P. Filzmoser & M. Templ (Eds.), Austrian Journal of Statistics. Österreichische Statistische Gesellschaft.
| Special Issue - 10th International Conference COMPUTER DATA ANALYSIS & MODELLING 2013, Minsk, Belarus ( Vol.43, 3-4) auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Stenzel, O., Varmuza, K., Engrand, C., Ferrière, L., Brandstätter, F., Koeberl, C., Filzmoser, P., & Hilchenbach, M. (2014). Characterisation of meteoritic samples with the Rosetta Cosima TOF-SIMS laboratory reference model - a covariance approach. In Asteroids, Comets, Meteors, Book of Abstracts, Helsinki, Finland, 2014 Editors: K. Muinonen, A. Penttilä, M. Granvik, A. Virkki, G. Fedorets, O. Wilkman, T. Kohout. ACM 2014 - Asteroids, Comets, Meteors, Helsinki / Finland, EU.
| Characterisation of meteoritic samples with the Rosetta Cosima TOF-SIMS laboratory reference model - a covariance approach auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Templ, M., & Filzmoser, P. (2014). Simulation and quality of a synthetic close-to-reality employer-employee population. Journal of Applied Statistics, 41(5), 1053–1072. https://doi.org/10.1080/02664763.2013.859237, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Simulation and quality of a synthetic close-to-reality employer-employee population auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Todorov, V., & Filzmoser, P. (2014). Software tools for robust analysis of high-dimensional data. Austrian Journal of Statistics, 43(4), 255–266. https://doi.org/10.17713/ajs.v43i4.44, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Software tools for robust analysis of high-dimensional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Varmuza, K., Filzmoser, P., Hilchenbach, M., Krüger, H., & Silén, J. (2014). KNN classification - evaluated by repeated double cross validation: Recognition of minerals relevant for comet dust. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 138, 64–71. https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2014.07.011, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| KNN classification - evaluated by repeated double cross validation: Recognition of minerals relevant for comet dust auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster

Bögl, M., Aigner, W., Filzmoser, P., Lammarsch, T., Miksch, S., & Rind, A. (2013). Visual Analytics for Model Selection in Time Series Analysis. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 19(12), 2237–2246. https://doi.org/10.1109/tvcg.2013.222, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Visual Analytics for Model Selection in Time Series Analysis auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Aivazian, S., Filzmoser, P., & Kharin, Y. (2013). Greetings from the Programm Committee Co-Chairs. In S. Aivazian, P. Filzmoser, & Y. Kharin (Eds.), Computer Data Analysis and Modeling - Theoretical and Applied Stochastics / Proceedings of the Tenth International Conference Minsk, September 10-14, 2013 (pp. 5–6). Publishing center BSU, Minsk.
| Greetings from the Programm Committee Co-Chairs auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Aivazian, S., Filzmoser, P., & Kharin, Y. (Eds.). (2013). Computer Data Analysis and Modeling Theoretical and Applied Stochastics / Proceedings of the Tenth International Conference, Minsk. Publishing center BSU, Minsk.
| Computer Data Analysis and Modeling Theoretical and Applied Stochastics / Proceedings of the Tenth International Conference, Minsk auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Alfons, A., Templ, M., & Filzmoser, P. (2013). Robust estimation of economic indicators from survey samples based on Pareto tail modelling. Journal of the Royal Statistical Society: Series C, VOL. 62(2), 271–286.
| Robust estimation of economic indicators from survey samples based on Pareto tail modelling auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Ballabio, D., Vasighi, M., & Filzmoser, P. (2013). Effects of supervised Self Organising Maps parameters on classification performance. Analytica Chimica Acta, 765, 45–53. https://doi.org/10.1016/j.aca.2012.12.027, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Effects of supervised Self Organising Maps parameters on classification performance auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Boubela, R. N., Kalcher, K., Huf, W., Kronnerwetter, C., Filzmoser, P., & Moser, E. (2013). Beyond noise: Using temporal ICA to extract meaningful information from high-frequency fMRI signal fluctuations during rest. Frontiers in Human Neuroscience, 7. https://doi.org/10.3389/fnhum.2013.00168, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Beyond noise: Using temporal ICA to extract meaningful information from high-frequency fMRI signal fluctuations during rest auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Brandl, M., Filzmoser, P., & Hauzenberger, C. (2013). Northern Alpine versus Carpatian radiolarites - a case study from the Upper Palaeolithic Krems-Wachtberg site (Lower Austria). In K. Hron, P. Filzmoser, & M. Templ (Eds.), Proceedings of the 5th International Workshop on Compositional Data Analysis CoDaWork 2013 June 3-7, 2013, Vorau, Austria (p. 16).
| Northern Alpine versus Carpatian radiolarites - a case study from the Upper Palaeolithic Krems-Wachtberg site (Lower Austria) auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Croux, C., Filzmoser, P., & Fritz, H. (2013). Robust Sparse Principal Component Analysis. Technometrics, 55(2), 202–214. https://doi.org/10.1080/00401706.2012.727746, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Robust Sparse Principal Component Analysis auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Donevska, S., Fiserová, E., Filzmoser, P., & Hron, K. (2013). Covariance-based variable selection for compositional data. In K. Hron, P. Filzmoser, & M. Templ (Eds.), Proceedings of the 5th International Workshop on Compositional Data Analysis CoDaWork 2013 June 3-7, 2013, Vorau, Austria (p. 23).
| Covariance-based variable selection for compositional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2013). Analysis of chemical data from a compositional point of view. In VIII Colloquium Chemometricum Mediterraneum (p. 8).
| Analysis of chemical data from a compositional point of view auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2013). Compositional data and R. In K. Hron, P. Filzmoser, & M. Templ (Eds.), Proceedings of the 5th International Workshop on Compositional Data Analysis CoDaWork 2013 June 3-7, 2013, Vorau, Austria.
| Compositional data and R auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2013). Opening Lecture: A Projection-Pursuit Method for Sparse Robust PCA. In Proceedings of the 10th International Conderence Computer Data Analysis & Modelling 2013. CDAM 2013 10th International Conference Computer Data Analysis & Modeling 2013 Theoretical & Applied Stochastics, Minsk, Weißrussland, Belarus, Non-EU.
| Opening Lecture: A Projection-Pursuit Method for Sparse Robust PCA auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2013). R Tools for Robust Statistical Analysis of High-Dimensional Data. In Proceedings of the 10th International Conderence Computer Data Analysis & Modelling 2013. CDAM 2013 10th International Conference Computer Data Analysis & Modeling 2013 Theoretical & Applied Stochastics, Minsk, Weißrussland, Belarus, Non-EU.
| R Tools for Robust Statistical Analysis of High-Dimensional Data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., & Hron, K. (2013). Robustness for Compositional Data. In C. Becker, R. Fried, & S. Kuhnt (Eds.), Robustness and Complex Data Structures (pp. 117–131). Springer Verlag. https://doi.org/10.1007/978-3-642-35494-6_8, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Robustness for Compositional Data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Gschwandtner, M., & Filzmoser, P. (2013). Outlier Detection in High Dimension Using Regularization. In Synergies of Soft Computing and Statistics for Intelligent Data Analysis (pp. 237–244). Springer Verlag Berlin-Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-33042-1_26, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Outlier Detection in High Dimension Using Regularization auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Hron, K., & Filzmoser, P. (2013). Robust Diagnostics of Fuzzy Clustering Results Using the Compositional Approach. In Synergies of Soft Computing and Statistics for Intelligent Data Analysis (pp. 245–253). Springer Verlag Berlin-Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-33042-1_27, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Robust Diagnostics of Fuzzy Clustering Results Using the Compositional Approach auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Hron, K., Filzmoser, P., & Templ, M. (Eds.). (2013). Proceedings of the 5th International Workshop on compositional Data Analysis CoDaWork 2013 June 3-7, 2013, Vorau, Austria. TU WIEN.
| Proceedings of the 5th International Workshop on compositional Data Analysis CoDaWork 2013 June 3-7, 2013, Vorau, Austria auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Hron, K., Filzmoser, P., Donevska, S., & Fišerová, E. (2013). Covariance-based variable selection for compositional data. Mathematical Geosciences, 45(4), 487–498. https://doi.org/10.1007/s11004-013-9450-9, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Covariance-based variable selection for compositional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Hron, K., Templ, M., & Filzmoser, P. (2013). Estimation of a proportion in survey sampling using the logratio approach. Metrika, 76(6), 799–818. https://doi.org/10.1007/s00184-012-0416-6, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Estimation of a proportion in survey sampling using the logratio approach auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Kalcher, K., Boubela, R., Huf, W., Biswal, B., Baldinger, P., Sailer, U., Filzmoser, P., Kasper, S., Lamm, C., Lanzenberger, R., & Moser, E. (2013). RESCALE: Voxel-specific Task-fMRI Scaling Using Resting State Fluctuation Amplitude. NeuroImage, 70(15 April), 80–88.
| RESCALE: Voxel-specific Task-fMRI Scaling Using Resting State Fluctuation Amplitude auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Kynčlová, P., Filzmoser, P., & Hron, K. (2013). Compositional time series: The VAR model. In K. Hron, P. Filzmoser, & M. Templ (Eds.), Proceedings of the 5th International Workshop on Compositional Data Analysis CoDaWork 2013 June 3-7, 2013, Vorau, Austria (p. 39).
| Compositional time series: The VAR model auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Martinez Avila, J. C., Filzmoser, P., & Neykov, N. (2013). Statistical modeling of hunting success using hunter surveys. Austrian Journal of Statistics, 42(2), 67–80.
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Mert, M. C., Filzmoser, P., & Hron, K. (2013). Sparse Principal Balances for High-Dimensional Compositional Data. In Proceedings of the 10th International Conderence Computer Data Analysis & Modelling 2013. CDAM 2013 10th International Conference Computer Data Analysis & Modeling 2013 Theoretical & Applied Stochastics, Minsk, Weißrussland, Belarus, Non-EU. Publishing Center of BSU Minsk 2013.
| Sparse Principal Balances for High-Dimensional Compositional Data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Mert, M. C., Filzmoser, P., & Hron, K. (2013). Sparse principal balances. In K. Hron, P. Filzmoser, & M. Templ (Eds.), Proceedings of the 5th International Workshop on Compositional Data Analysis CoDaWork 2013 June 3-7, 2013, Vorau, Austria (pp. 44–45).
| Sparse principal balances auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Monti, G., Hron, K., Filzmoser, P., & Templ, M. (2013). Covariance-Based Outlier Detection for Compositional Data with Structural Zeros: Application to Italian Survey of Household Income and Wealth Data. In D. Vita e Pensiero (Ed.), Dipartimento di Economia, Metodi Quantitativi e Strategie di Impresa. Vita e Pensiero.
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Reimann, C., Filzmoser, P., & Hron, K. (2013). Challenges for CoDa in geochemical practice. In K. Hron, P. Filzmoser, & M. Templ (Eds.), Proceedings of the 5th International Workshop on Compositional Data Analysis CoDaWork 2013 June 3-7, 2013, Vorau, Austria (p. 52).
| Challenges for CoDa in geochemical practice auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Schroeder, F., Braumann, A., Filzmoser, P., & Hron, K. (2013). Robust variable selection in linear regression with compositional explanatory variables. In K. Hron, P. Filzmoser, & M. Templ (Eds.), Proceedings of the 5th International Workshop on Compositional Data Analysis CoDaWork 2013 June 3-7, 2013, Vorau, Austria (p. 55).
| Robust variable selection in linear regression with compositional explanatory variables auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Templ, M. (2013). Supporting tools. In K. Hron, P. Filzmoser, & M. Templ (Eds.), Proceedings of the 5th International Workshop on Compositional Data Analysis CoDaWork 2013 June 3-7, 2013, Vorau, Austria.
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Templ, M., Aklan, S., Filzmoser, P., Preusser, M., & Hainfellner, J. A. (2013). Statistical Indicators for the Analysis of Digitalized Brain Tumor Images. Austrian Journal of Statistics, 42(2), 1–19. https://doi.org/10.17713/ajs.v42i2.156, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Statistical Indicators for the Analysis of Digitalized Brain Tumor Images auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Templ, M., Hron, K., Filzmoser, P., & Monti, G. (2013). Methods to Detect Outliers in Compositional Data with Structural Zeros. In K. Hron, P. Filzmoser, & M. Templ (Eds.), Proceedings of the 5th International Workshop on Compositional Data Analysis CoDaWork 2013 June 3-7, 2013, Vorau, Austria (p. 56).
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Templ, M., van den Boogaart, G., Eichler, J., Filzmoser, P., Hron, K., & Tolosana-Delgado, R. (2013). Software compositionsGUI. In K. Hron, P. Filzmoser, & M. Templ (Eds.), Proceedings of the 5th International Workshop on Compositional Data Analysis CoDaWork 2013 June 3-7, 2013, Vorau, Austria.
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Todorov, V., Facevicova, K., Hron, K., Guo, D., & Templ, M. (2013). Statistical analysis of compositional 2x2 tables with an economic application. In K. Hron, P. Filzmoser, & M. Templ (Eds.), Proceedings of the 5th International Workshop on Compositional Data Analysis CoDaWork 2013 June 3-7, 2013, Vorau, Austria (p. 58).
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Varmuza, K., Filzmoser, P., & Dehmer, M. (2013). Multivariate linear QSPR/QSAR models: Rigorous evaluation of variable selection for PLS. Computational and Structural Biotechnology Journal, 5(e201302007), e201302007. https://doi.org/10.5936/csbj.201302007, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Zehetgruber, J., Filzmoser, P., Hron, K., & Templ, M. (2013). Robust multivariate regression with compositional data. In K. Hron, P. Filzmoser, & M. Templ (Eds.), Proceedings of the 5th International Workshop on Compositional Data Analysis CoDaWork 2013 June 3-7, 2013, Vorau, Austria (p. 65).
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van den Boogaart, G., Tolosana-Delgado, R., Hron, K., Templ, M., & Filzmoser, P. (2013). Compositional regression with unobserved components or below detection limit values. In K. Hron, P. Filzmoser, & M. Templ (Eds.), Proceedings of the 5th International Workshop on Compositional Data Analysis CoDaWork 2013 June 3-7, 2013, Vorau, Austria (p. 59).
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Boubela, R. N., Huf, W., Kalcher, K., Sladky, R., Filzmoser, P., Pezawas, L., Kasper, S., Windischberger, C., & Moser, E. (2012). A highly parallelized framework for computationally intensive MR data analysis. MAGNETIC RESONANCE MATERIALS IN PHYSICS BIOLOGY AND MEDICINE, 25(4), 313–320. https://doi.org/10.1007/s10334-011-0290-7, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Egozcue, J. J., Daunis-I-Estadella, J., Pawlowsky-Glahn, V., Hron, K., & Filzmoser, P. (2012). Simplicial regression. The normal model. Journal of Applied Probability and Statistics, 6, 87–108.
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Filzmoser, P., & Hron, K. (2012). Correlation Analysis for Compositional Data. Mathematical Geosciences, 41(8), 905–919. https://doi.org/10.1007/s11004-008-9196-y, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Filzmoser, P., Hron, K., & Reimann, C. (2012). Interpretation of multivariate outliers for compositional data. Computers and Geosciences, 39, 77–85. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2011.06.014, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Filzmoser, P., Hron, K., & Templ, M. (2012). Discriminant analysis for compositional data and robust parameter estimation. Computational Statistics, 27(4), 585–604. https://doi.org/10.1007/s00180-011-0279-8, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Fritz, H., Filzmoser, P., & Croux, C. (2012). A comparison of algorithms for the multivariate L1-median. Computational Statistics, 27(3), 393–410. https://doi.org/10.1007/s00180-011-0262-4, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Hron, K., Filzmoser, P., & Thompson, K. (2012). Linear regression with compositional explanatory variables. Journal of Applied Statistics, 39(5), 1115–1128. https://doi.org/10.1080/02664763.2011.644268, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Hron, K., Jelínková, M., Filzmoser, P., Kreuziger, R., Bednář, P., & Barták, P. (2012). Statistical analysis of wines using a robust compositional biplot. Talanta, 90, 46–50. https://doi.org/10.1016/j.talanta.2011.12.060, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Kalcher, K., Huf, W., Boubela, R. N., Filzmoser, P., Pezawas, L., Biswal, B., Kasper, S., Moser, E., & Windischberger, C. (2012). Fully exploratory network independent component analysis of the 1000 functional connectomes database. Frontiers in Human Neuroscience, 6. https://doi.org/10.3389/fnhum.2012.00301, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Fully exploratory network independent component analysis of the 1000 functional connectomes database auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Kehrer, J., Boubela, R. N., Filzmoser, P., & Piringer, H. (2012). A generic model for the integration of interactive visualization and statistical computing using R. In 2012 IEEE Conference on Visual Analytics Science and Technology (VAST). IEEE Conference on Visual Analytics Science and Technology, VAST 2012, Seattle, WA, USA, Non-EU. https://doi.org/10.1109/vast.2012.6400537, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Liebmann, B., Todeschini, R., Consonni, V., Filzmoser, P., & Varmuza, K. (2012). Variable Selection by the LASSO method. In XIII Chemometrics in Analytical Chemistry (p. 161).
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| Evaluating the performance of a Bayesian-multiplicative treatment of zeros in compositional data sets auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Martín-Fernández, J. A., Hron, K., Templ, M., Filzmoser, P., & Palarea-Albaladejo, J. (2012). Model-based replacement of rounded zeros in compositional data: Classical and robust approaches. Computational Statistics & Data Analysis, 56(9), 2688–2704. https://doi.org/10.1016/j.csda.2012.02.012, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Neykov, N. M., Filzmoser, P., & Neytchev, P. N. (2012). Robust joint modeling of mean and dispersion through trimming. Computational Statistics & Data Analysis, 56(1), 34–48. https://doi.org/10.1016/j.csda.2011.07.007, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Neykov, N. M., Čížek, P., Filzmoser, P., & Neytchev, P. N. (2012). The least trimmed quantile regression. Computational Statistics & Data Analysis, 56(6), 1757–1770. https://doi.org/10.1016/j.csda.2011.10.023, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Pascoal, C., de Oliviera, M. R., Valades, R., Filzmoser, P., Salvador, P., & Pacheco, A. (2012). Robust feature selection and robust PCA for internet traffic anomaly detection. In 2012 Proceedings IEEE INFOCOM. 31th International Conference on Computer Communications IEEE, Orlando / Florida, Non-EU. https://doi.org/10.1109/infcom.2012.6195548, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Reimann, C., Birke, M., & Filzmoser, P. (2012). Temperature-dependent leaching of chemical elements from mineral water bottle materials. Applied Geochemistry, 27(8), 1492–1498. https://doi.org/10.1016/j.apgeochem.2012.05.003, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Temperature-dependent leaching of chemical elements from mineral water bottle materials auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Reimann, C., Filzmoser, P., Fabian, K., Hron, K., Birke, M., Demetriades, A., Dinelli, E., & Ladenberger, A. (2012). The concept of compositional data analysis in practice - Total major element concentrations in agricultural and grazing land soils of Europe. Science of the Total Environment, 426, 196–210. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2012.02.032, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Sucharovà, J., Suchara, I., Hola, M., Marikova, S., Reimann, C., Boyd, R., Filzmoser, P., & Englmaier, P. (2012). Top-/bottom-soil ratios and enrichment factors: What do they really show? Applied Geochemistry, 27(1), 138–145. https://doi.org/10.1016/j.apgeochem.2011.09.025, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Templ, M., Alfons, A., & Filzmoser, P. (2012). Exploring incomplete data using visualization techniques. Advances in Data Analysis and Classification, 6(1), 29–47. https://doi.org/10.1007/s11634-011-0102-y, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Exploring incomplete data using visualization techniques auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Templ, M., Hulliger, B., & Kowarik, A. (2012). Visualization of regional indicators with the checkerplot. In P. Filzmoser (Ed.), Book of Abstracts (p. 141).
| Visualization of regional indicators with the checkerplot auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Varmuza, K., Filzmoser, P., Liebmann, B., & Dehmer, M. (2012). Redundancy analysis for characterizing the correlation between groups of variables - Applied to molecular descriptors. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 117, 31–41. https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2011.05.013, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Varmuza, K., Liebmann, B., & Filzmoser, P. (2012). Repeated double cross validation for optimization and evaluation of empirical classifiers. In XIII Chemometrics in Analytical Chemistry (p. 160).
| Repeated double cross validation for optimization and evaluation of empirical classifiers auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster

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Suchara, I., Sucharova, J., Hola, M., Reimann, C., Boyd, R., Filzmoser, P., & Englmaier, P. (2011). The performance of moss, grass, and 1- and 2-year old spruce needles as bioindicators of contamination: A comparative study at the scale of the Czech Republic. Science of the Total Environment, 409(11), 2281–2297. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2011.02.003, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Sucharova, J., Suchara, I., Hola, M., Reimann, C., Boyd, R., Filzmoser, P., & Englmaier, P. (2011). Linking chemical elements in forest floor humus (Oₕ-horizon) in the Czech Republic to contamination sources. Environmental Pollution, 159(5), 1205–1214. https://doi.org/10.1016/j.envpol.2011.01.041, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Alfons, A., Baaske, W. E., Filzmoser, P., Mader, W., & Wieser, R. (2011). Robust variable selection with application to quality of life research. Statistical Methods & Applications, 20(1), 65–82. https://doi.org/10.1007/s10260-010-0151-y, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Alfons, A., Burgard, J. P., Filzmoser, P., Hulliger, B., Kolb, J.-P., Kraft, S., Münnich, R., Schoch, T., & Templ, M. (2011). The AMELI simulation study (European Commission,FP7-SSH-2007-217322,WP6-D6.1).
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Alfons, A., Filzmoser, P., & Templ, M. (2011). Summary of the State-of-the-art in visualisation of the European Laeken Indicators (European Commission,FP7-SSH-2007-217322,WP1-D1.1-6).
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Alfons, A., Filzmoser, P., Hulliger, B., Kolb, J.-P., Kraft, S., Münnich, R., & Templ, M. (2011). Synthetic data generation of SILC (European Commission,FP7-SSH-2007-217322,WP6-D6.2-3).
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Alfons, A., Filzmoser, P., Kraft, S., & Templ, M. (2011). The R package simFrame (European Commission,FP7-SSH-2007-217322,WP6-D6.1-3).
| The R package simFrame auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Alfons, A., Filzmoser, P., Kraft, S., Templ, M., Kolb, J.-P., & Münnich, R. (2011). Design-based simulations (European Commission,FP7-SSH-2007-217322,WP6-D6.1-2).
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Alfons, A., Filzmoser, P., Meraner, A., & Templ, M. (2011). Robust distribution fitting (European Commission,FP7-SSH-2007-217322,WP4-D4.1-3).
| Robust distribution fitting auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Alfons, A., Templ, M., & Filzmoser, P. (2011). Applications of statistical simulation (Europ. Commission,FP7-SSH-2007-21732,WP10-D10.3-2).
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Alfons, A., Templ, M., & Filzmoser, P. (2011). Robust semiparametric estimation of economic indicators from survey samples (CS-2011-5).
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Alfons, A., Templ, M., & Filzmoser, P. (2011). Simulation of EU-SILC population data using simPopulation (Europ. Commission,FP7-SSH-2007-21732,WP10-D10.3-3).
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Alfons, A., Templ, M., & Filzmoser, P. (2011). Robust estimation of social inclusion indicators based on Pareto tail modeling. In Proceedings of the NTTS 2011 conference (p. 3).
| Robust estimation of social inclusion indicators based on Pareto tail modeling auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Alfons, A., Templ, M., & Filzmoser, P. (2011). Simulation of close-to-reality population data for household surveys with application to EU-SILC. Statistical Methods & Applications, 20(3), 383–407. https://doi.org/10.1007/s10260-011-0163-2, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Simulation of close-to-reality population data for household surveys with application to EU-SILC auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Alfons, A., Templ, M., Filzmoser, P., & Holzer, J. (2011). Robust Pareto tail modeling for the estimation of indicators on social exclusion using the R package laeken (CS-2011-2).
| Robust Pareto tail modeling for the estimation of indicators on social exclusion using the R package laeken auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Alfons, A., Templ, M., Filzmoser, P., & Holzer, J. (2011). Robust Pareto tail modeling with package laeken (Europ. Commission,FP7-SSH-2007-21732,WP10-D10.3-6).
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Alfons, A., Templ, M., Filzmoser, P., & Holzer, J. (2011). Semi-parametric robust estimation (Europ. Commission,FP7-SSH-2007-21732,WP4-D4.2-3).
| Semi-parametric robust estimation auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Filzmoser, P., & Todorov, V. (2011). Review of robust multivariate statistical methods in high dimension. Analytica Chimica Acta, 705(1–2), 2–14. https://doi.org/10.1016/j.aca.2011.03.055, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Review of robust multivariate statistical methods in high dimension auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Robust compositional data analysis auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Hulliger, B., Alfons, A., Bruch, C., Filzmoser, P., Graf, M., Kolb, J.-P., Lehtonen, R., Lussmann, D., Meraner, A., Münnich, R., Myrskylä, M., Nedyalkova, D., Schoch, T., Templ, M., Valaste, M., Veijanen, A., & Zins, S. (2011). Report on the simulation results: Appendix (Europ. Commission,FP7-SSH-2007-21732,WP7-D7.1-App).
| Report on the simulation results: Appendix auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Hulliger, B., Alfons, A., Bruch, C., Filzmoser, P., Graf, M., Kolb, J.-P., Lehtonen, R., Lussmann, D., Meraner, A., Münnich, R., Myrskylä, M., Nedyalkova, D., Schoch, T., Templ, M., Valaste, M., Veijanen, A., & Zins, S. (2011). Report on the simulation results (Europ. Commission,FP7-SSH-2007-21732,WP7-D7.1).
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Hulliger, B., Alfons, A., Filzmoser, P., Meraner, A., Schoch, T., & Templ, M. (2011). R programmes for robust procedures including manual (Europ. Commission,FP7-SSH-2007-21732,WP4-D4.1).
| R programmes for robust procedures including manual auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Hulliger, B., Alfons, A., Filzmoser, P., Meraner, A., Schoch, T., & Templ, M. (2011). Robust methodology for Laeken indicators (Europ. Commission,FP7-SSH-2007-21732,WP4-D4.2).
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| Evaluation Plots: Revision and extensions auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Munnich, R., Zins, S., Alfons, A., Bruch, C., Filzmoser, P., Graf, M., Hulliger, B., Kolb, J.-P., Lehtonen, R., Lussmann, D., Meraner, A., Myrskylä, M., Nedyalkova, D., Schoch, T., Templ, M., Valaste, M., & Veijanen, A. (2011). Policy Recommendations and Methodological Report (Europ. Commission,FP7-SSH-2007-217322,WP6-D10-1).
| Policy Recommendations and Methodological Report auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Templ, M., Alfons, A., Filzmoser, P., Graf, M., Hulliger, B., Kolb, J.-P., Lehtonen, R., Münnich, R., Nedyalkova, D., Schoch, T., Veijanen, A., & Zins, S. (2011). R packages plus manual (Europ. Commission,FP7-SSH-2007-21732,WP10-D10.3).
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| Iterative stepwise regression imputation using standard and robust methods auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Random projection for dimensionality reduction-Applied to time-of-flight secondary ion mass spectrometry data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| A comparison of robust methods for Pareto tail modeling in the case of Laeken indicators auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Active Middle Ear Implant Compared With Open-Fit Hearing Aid in Sloping High-Frequency Sensorineural Hearing Loss auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Reimann, C., Birke, M., & Filzmoser, P. (2010). Reply to the comment “Bottled drinking water: Water contamination from bottle materials (glass, hard PET, soft PET), the influence of colour and acidification” by Hayo Müller-Simon. Applied Geochemistry, 25, 1464–1465.
| Reply to the comment "Bottled drinking water: Water contamination from bottle materials (glass, hard PET, soft PET), the influence of colour and acidification" by Hayo Müller-Simon auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Random projection experiments with chemometric data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Varmuza, K., Filzmoser, P., Hilchenbach, M., Kissel, J., Krüger, H., & Silèn, J. (2010). Random projection for dimensionality reduction - applied to TOF-SIMS data relevant for future experiments near a comet. In CAC 2010 Book of Abstracts (p. 277).
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Alfons, A., Filzmoser, P., Hulliger, B., Meindl, B., Schoch, T., & Templ, M. (2009). State-of-the-art in visualization of indicators in survey statistics (CS-2009-4).
| State-of-the-art in visualization of indicators in survey statistics auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Alfons, A., Filzmoser, P., Kraft, S., & Templ, M. (2009). Generation of synthetic EU-SILC data and simulation (CS-2009-5).
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Alfons, A., Filzmoser, P., Kraft, S., & Templ, M. (2009). Intermediate report on the data generation mechanism and of the design of the simulation study (AMELI Project Deliverable 6.1).
| Intermediate report on the data generation mechanism and of the design of the simulation study auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Alfons, A., Filzmoser, P., Kraft, S., & Templ, M. (2009). Progress Report WP6-Simulation (AMELI Project Deliverable 6.1, Part 2).
| Progress Report WP6-Simulation auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Alfons, A., Filzmoser, P., Kraft, S., & Templ, M. (2009). Summary of the state-of-the-art in simulation in survey statistics (AMELI Project Deliverable 6.1, Part1).
| Summary of the state-of-the-art in simulation in survey statistics auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Alfons, A., Kraft, S., Filzmoser, P., & Templ, M. (2009). Progress report on simulation and synthetic data generation for EU-SILC data (CS-2009-6).
| Progress report on simulation and synthetic data generation for EU-SILC data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Alfons, A., Templ, M., & Filzmoser, P. (2009). simFrame: An object-oriented framework for statistical simulation (CS-2009-1).
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fe_typo_user	Wird benötigt, damit im Falle eines Typo3-Frontend-Logins die Session-ID wiedererkannt wird um Zugang zu geschützten Bereichen zu gewähren.	Session	HTTP	Homepage TU Wien
staticfilecache	Wird benötigt, um die Auslieferungszeit der Website zu optimieren.	Session	HTTP	Homepage TU Wien
JESSIONSID	Wird benötigt, damit im Falle eines LectureTube-Logins die Session-ID wiedererkannt wird um Zugang zu geschützten Bereichen zu gewähren.	Session	HTTP	LectureTube TU Wien
_shibsession_lecturetube	Wird benötigt, um die Sessions der eingeloggten Benutzer_innen voneinander unterscheiden zu können.	Session	HTTP	LectureTube TU Wien

Name	Zweck	Ablauf	Typ	Anbieter
_pk_id	Wird verwendet, um ein paar Details über den Benutzer wie die eindeutige Besucher-ID zu speichern.	13 Monate	HTML	Matomo TU Wien
_pk_ref	Wird benutzt, um die Informationen der Herkunftswebsite des Benutzers zu speichern.	6 Monate	HTML	Matomo TU Wien
_pk_ses	Wird benötigt, um vorübergehende Daten des Besuchs zu speichern.	30 Minuten	HTML	Matomo TU Wien
nmstat	Wird benutzt, um das Verhalten auf der Website festzuhalten. Es wird genutzt, um Statistiken über die Websitenutzung zu sammeln, wie zum Beispiel wann der/die Besucher_in die Website zuletzt besucht hat. Das Cookie enthält keine personenbezogenen Daten und wird einzig für die Websiteanalyse eingesetzt.	1000 Tage	HTML	Siteimprove
siteimproveses	Wird dafür eingesetzt, um die Abfolge an Seiten zu verfolgen, die ein Besucher/eine Besucherin im Laufe des Besuchs auf der Website ansieht. Das Cookie enthält keine personenbezogenen Daten und wird einzig für die Websiteanalyse eingesetzt.	Session	HTTP	Siteimprove
AWSELB	Tritt immer paarweise mit siteimproveses auf (zur Lastverteilung am Anbieter-Server)	Session	HTTP	Siteimprove

Name	Zweck	Ablauf	Typ	Anbieter
_ga	Wird benötigt, um die Sessions der Benutzer_innen voneinander unterscheiden zu können.	Persistent	HTTP	Google Analytics
_gali	Wird benötigt, um festzustellen welche Links auf einer Seite angeklickt werden.	sofort	HTTP	Google Analytics
_gat	Dies ist ein funktionsbezogenes Cookie, dessen Aufgaben unterschiedlich sein können.	2 Jahre	HTTP	Google Analytics
_gid	Wird benötigt, um Benutzer_innen zu unterscheiden und Statistiken zu erstellen.	24 Stunden	HTTP	Google Analytics
_gads	Wird benötigt, um Websites zu ermöglichen Werbung von Google, einschließlich personalisierter Werbung, anzuzeigen.	13 Monate	HTTP	Google Analytics
_gac_	Wird von Werbetreibenden benötigt, um Nutzer_innenaktivitäten und die Leistung ihrer Werbekampagnen zu messen.	90 Tage	HTTP	Google Analytics
_gcl_	Wird von Werbetreibenden benötigt, um feststellen zu können, wie oft Nutzer_innen, die auf ihre Anzeigen klicken, am Ende eine Aktion auf ihrer Website ausführen.	90 Tage	HTTP	Google Analytics
_gcl_au	Enthält eine zufällig generierte Benutzer_innen-ID.	90 Tage	HTTP	Google
_gcl_aw	Wird gesetzt, wenn Nutzer_innen auf eine Google-Anzeige auf der Website klicken und enthält Informationen darüber, welche Anzeige angeklickt wurde.	90 Tage	HTTP	Google
__utma	Wird benötigt, um die Erfassung von Besuchen und Besucher_innen zu ermöglichen.	2 Jahre	HTTP	Google Analytics
__utmb	Wird benötigt, um neue Besuche zu erkennen.	30 Minuten	HTTP	Google Analytics
__utmc	Wird in Verbindung mit __utmb verwendet um festzustellen, ob es sich um einen neuen (kürzlichen) Besuch handelt.	Session	HTTP	Google Analytics
__utmd	Wird benötigt, um den Weg der Besucher_innen auf der Website zu speichern und zu verfolgen und sie in Gruppen zu klassifizieren (Marketing/Tracking).	1 Sekunde	HTTP	Google Analytics
__utmt	Wird benötigt, um die Abfragerate auf Google Analytics zu begrenzen.	10 Minuten	HTTP	Google Analytics
__utmz	Wird benötigt, um zu bestimmen aus welcher Quelle/Kampagne Besucher_innen kommen.	6 Monate	HTTP	Google Analytics
__utmvc	Wird benötigt, um Informationen über das Nutzer_innenverhalten auf mehreren Websites zu sammeln. Diese Informationen werden verwendet, um die Relevanz der Werbung auf der Website zu optimieren.	24 Stunden	HTTP	Google AdSense
utm_source	Wird benötigt, um URLs mit Parametern zu versehen, um die Kampagnen zu identifizieren, die den Verkehr weiterleiten.	sofort	HTTP	Google Analytics
__utm.gif	Wird zum Speichern von Browserdetails benötigt.	Session	HTTP	Google Analytics
gtag	Wird benötigt, um Remarketing zu betreiben.	30 Tage	HTTP	Google AdSense
id	Wird benötigt, um Remarketing zu betreiben.	2 Jahre	HTTP	Google AdWords
1P_JAR	Wird benötigt, um Werbung zu optimieren, für Nutzer_innen relevante Anzeigen bereitzustellen, Berichte zur Kampagnenleistung zu verbessern oder um zu vermeiden, dass Benutzer_innen dieselben Anzeigen mehrmals sehen.	2 Jahre	HTTP	Google
AID	Wird benötigt, um gezielte Werbung zu aktivieren.	2 Jahre	HTTP	Google Analytics
ANID	Wird benötigt, um Google-Werbung auf Websites einzublenden, die nicht zu Google gehören.	2 Jahre	HTTP	Google AdSense
APISID	Unbekannte Funktionalität	2 Jahre	HTTP	Google Ads Optimization
AR	Wird benötigt, um ein Profil der Interessen der Besucher_innen zu erstellen und relevante Werbung auf anderen Websites anzuzeigen. Dieses Cookie funktioniert, indem es Ihren Browser und Ihr Gerät eindeutig identifiziert.	2 Jahre	HTTP	Google AdSense
CONSENT	Wird benötigt, um die Vorlieben der Besucher_innen zu speichern und die Werbung zu personalisieren.	Persistent	HTTP	Google
DSID	Wird für Werbung benötigt, die an verschiedenen Stellen im Web angezeigt wird und dient zum Speichern der Präferenzen der Benutzer_innen.	2 Jahre	HTTP	Doubleclick
DV	Wird benötigt, um die Präferenzen der Nutzer_innen und andere Informationen zu speichern. Dazu gehören insbesondere die bevorzugte Sprache, die Anzahl der auf der Seite anzuzeigenden Suchergebnisse sowie die Entscheidung, ob der Google SafeSearch-Filter aktiviert werden soll oder nicht.	2 Jahre	HTTP	Google
HSID	Enthält die Google-Konto-ID und den letzten Anmeldezeitpunkt der Nutzer_innen.	2 Jahre	HTTP	Google
IDE	Wird benötigt, um die Handlungen der Benutzer_innen auf der Webseite nach der Anzeige oder dem Klicken auf eine der Anzeigen des Anbieters zu registrieren und zu melden, mit dem Zweck der Messung der Wirksamkeit einer Werbung und der Anzeige zielgerichteter Werbung für die Benutzer_innen.	2 Jahre	HTTP	Doubleclick
LOGIN_INFO	Wird benutzt, um die Anmeldedaten der Benutzer_innen von Google-Services zu speichern.	2 Jahre	HTTP	Google
NID	Wird benutzt, um Informationen über Nutzer_innen-Einstellungen zu speichern.	6 Monate	HTTP	Google
OTZ	Wird benötigt, um Aktivitäten von Besucher_innen mit anderen Geräten, die zuvor über das Google-Konto eingeloggt sind zu verknüpfen. Auf diese Weise wird die Werbung auf verschiedene Geräte zugeschnitten.	1 Monat	HTTP	Google
RUL	Wird benötigt, um festzustellen, ob Werbung richtig angezeigt wurde, um Marketingaktivitäten effizienter zu gestalten.	1 Jahr	HTTP	Doubleclick
SAPISID	Wird benötigt, um Benutzer_innen-Einstellungen zu speichern und um die Bandbreite der User_innen zu berechnen.	Persistent	HTTP	Google
SEARCH_SAMESITE	Ermöglicht es Servern, das Risiko von CSRF- und Informationsleck-Angriffen zu mindern, indem es festlegt, dass ein bestimmtes Cookie nur bei Anfragen gesendet werden darf, die von derselben registrierbaren Domäne ausgehen.	6 Monate	HTTP	Google
SID	Enthält die Google-Konto-ID und den letzten Anmeldezeitpunkt der Nutzer_innen.	2 Jahre	HTTP	Google
SIDCC	Wird benötigt, um Informationen über Nutzer_inneneinstellungen und -informationen für Google Maps zu speichern.	3 Monate	HTTP	Google
SSID	Wird benötigt, um Besucher_innen Informationen für Videos, die von YouTube auf in Google Maps integrierten Karten gehostet werden zu sammeln.	Persistent	HTTP	Google
__SECURE-1PAPISID	Wird für Targeting-Zwecke benötigt, um ein Profil der Interessen der Website-Besucher_innen zu erstellen.	2 Jahre	HTTP	Google
__SECURE-1PSID	Wird für Targeting-Zwecke benötigt, um ein Profil der Interessen der Website-Besucher_innen zu erstellen.	2 Jahre	HTTP	Google
__SECURE-3PAPISID	Wird für Targeting-Zwecke benötigt, um ein Profil der Interessen der Website-Besucher_innen zu erstellen.	2 Jahre	HTTP	Google
__SECURE-3PSID	Wird für Targeting-Zwecke benötigt, um ein Profil der Interessen der Website-Besucher_innen zu erstellen.	2 Jahre	HTTP	Google
__SECURE-3PSIDCC	Wird für Targeting-Zwecke benötigt, um ein Profil der Interessen der Website-Besucher_innen zu erstellen.	2 Jahre	HTTP	Google
__SECURE-APISID	Wird benötigt, um ein Profil der Interessen von Website-Besucher_innen zu erstellen, um durch Retargeting relevante und personalisierte Werbung anzuzeigen.	8 Monate	HTTP	Google
__SECURE-HSID	Wird benötigt, um digital signierte und verschlüsselte Daten aus der eindeutigen Google-ID zu sichern und die letzte Anmeldezeit, die Google zur Identifizierung von Besucher_innen, zur Verhinderung der betrügerischen Verwendung von Anmeldedaten und zum Schutz von Besucher_innendaten von unbefugten Parteien zu speichern. Dies kann auch für Targeting-Zwecke verwendet werden, um relevante und personalisierte Werbeinhalte anzuzeigen.	8 Monate	HTTP	Google
__SECURE-SSID	Wird benötigt, um Informationen darüber zu speichern, wie die Besucher_innen die Website nutzen, und über die Anzeigen, die sie möglicherweise gesehen haben, bevor sie die Website besucht haben. Wird auch zur Anpassung von Anzeigen auf Google-Domains verwendet.	8 Monate	HTTP	Google
test_cookie	Wird als Test gesetzt, um zu prüfen, ob der Browser das Setzen von Cookies zulässt. Enthält keine Identifikationsmerkmale.	15 Minuten	HTTP	Google
VISITOR_INFO1_LIVE	Wird benötigt, um Benutzer_innen-Einstellungen zu speichern und um die Bandbreite der User_innen zu berechnen.	6 Monate	HTTP	Youtube
facebook	Wird verwendet, um Anzeigen auszuliefern oder Retargeting zu ermöglichen	90 Tage	HTTP	Meta (Facebook)
__fb_chat_plugin	Wird zum Speichern und Verfolgen von Interaktionen (Marketing/Tracking) benötigt.	Persistent	HTTP	Meta (Facebook)
_js_datr	Wird benötigt, um Benutzer_inneneinstellungen zu speichern.	2 Jahre	HTTP	Meta (Facebook)
_fbc	Wird benötigt, um den letzten Besuch zu speichern (Marketing/Tracking).	2 Jahre	HTTP	Meta (Facebook)
fbm	Wird benötigt, um Kontodaten zu speichern (Marketing/Tracking).	1 Jahr	HTTP	Meta (Facebook)
xs	Wird zum Speichern einer eindeutigen Sitzungs-ID benötigt (Marketing/Tracking).	1 Jahr	HTTP	Meta (Facebook)
wd	Wird benötigt, um die Bildschirmauflösung zu loggen.	1 Woche	HTTP	Meta (Facebook)
fr	Wird benötigt, um Anzeigen zu schalten und deren Relevanz zu messen und zu verbessern.	3 Monate	HTTP	Meta (Facebook)
act	Wird benötigt, um angemeldete Benutzer_innen zu speichern (Marketing/Tracking).	90 Tage	HTTP	Meta (Facebook)
_fbp	Wird zum Speichern und Verfolgen von Besuchen auf verschiedenen Websites benötigt (Marketing/Tracking).	3 Monate	HTTP	Meta (Facebook)
datr	Wird benötigt, um den Browser für Sicherheits- und Website-Integritätszwecke, einschließlich der Wiederherstellung von Konten und der Identifizierung von potenziell gefährdeten Konten zu identifizieren.	2 Jahre	HTTP	Meta (Facebook)
dpr	Wird für Analysezwecke verwendet. Technische Parameter werden protokolliert (z. B. Seitenverhältnis und Abmessungen des Bildschirms), damit Facebook-Apps korrekt angezeigt werden können.	1 Woche	HTTP	Meta (Facebook)
sb	Wird benötigt, um Browserdetails und Sicherheitsinformationen des Facebook-Kontos zu speichern.	2 Jahre	HTTP	Meta (Facebook)
dbln	Wird benötigt, um Browserdetails und Sicherheitsinformationen des Facebook-Kontos zu speichern.	2 Jahre	HTTP	Meta (Facebook)
spin	Wird für Werbezwecke und Berichterstattung über soziale Kampagnen benötigt.	Session	HTTP	Meta (Facebook)
presence	Enthält den "Chat"-Status eingeloggter Benutzer_innen.	1 Monat	HTTP	Meta (Facebook)
cppo	Wird für statistische Zwecke benötigt.	90 Tage	HTTP	Meta (Facebook)
locale	Wird benötigt, um die Spracheinstellungen zu speichern.	Session	HTTP	Meta (Facebook)
pl	Wird für Facebook Pixel benötigt.	2 Jahre	HTTP	Meta (Facebook)
lu	Wird für Facebook Pixel benötigt.	2 Jahre	HTTP	Meta (Facebook)
c_user	Wird für Facebook Pixel benötigt.	3 Monate	HTTP	Meta (Facebook)
bcookie	Wird zur Speicherung von Browserdaten benötigt (Marketing/Tracking).	2 Jahre	HTTP	LinkedIn
li_oatml	Wird verwendet, um LinkedIn-Mitglieder außerhalb von LinkedIn zu Werbe- und Analysezwecken zu identifizieren.	1 Monat	HTTP	LinkedIn
BizographicsOptOut	Wird zum Speichern von Datenschutzeinstellungen benötigt.	10 Jahre	HTTP	LinkedIn
li_sugr	Wird zur Speicherung von Browserdaten benötigt (Marketing/Tracking).	3 Monate	HTTP	LinkedIn
UserMatchHistory	Wird zur Bereitstellung von Werbeeinblendungen oder Retargeting benötigt (Marketing/Tracking).	30 Tage	HTTP	LinkedIn
linkedin_oauth_	Wird benötigt, um seitenübergreifende Funktionen bereitzustellen.	Session	HTTP	LinkedIn
lidc	Wird benötigt, um durchgeführte Aktionen auf der Website zu speichern (Marketing/Tracking).	1 Tag	HTTP	LinkedIn
bscookie	Wird benötigt, um durchgeführte Aktionen auf der Website zu speichern (Marketing/Tracking).	2 Jahre	HTTP	LinkedIn
X-LI-IDC	Wird benötigt, um seitenübergreifende Funktionen bereitzustellen (Marketing/Tracking).	Session	HTTP	LinkedIn
AnalyticsSyncHistory	Speichert den Zeitpunkt, zu dem der/die Benutzer_in mit dem "lms_analytics"-Cookie synchronisiert wurde.	30 Tage	HTTP	LinkedIn
lms_ads	Wird benötigt, um LinkedIn-Mitglieder außerhalb von LinkedIn zu identifizieren.	30 Tage	HTTP	LinkedIn
lms_analytics	Wird benötigt, um LinkedIn-Mitglieder zu Analysezwecken zu identifizieren.	30 Tage	HTTP	LinkedIn
li_fat_id	Wird für eine indirekte Mitgliederidentifikation benötigt, die für Conversion Tracking, Retargeting und Analysen verwendet wird.	30 Tage	HTTP	LinkedIn
U	Wird benötigt, um den Browser zu identifizieren.	3 Monate	HTTP	LinkedIn
_guid	Wird benötigt, um ein LinkedIn-Mitglied für Werbung über Google Ads zu identifizieren.	90 Tage	HTTP	LinkedIn

Peter Filzmoser

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