Ziel dieser Arbeit ist es, aus mehrdimensionalen Beobachtungen einzelne aussagekräftige Quellen herauszufiltern. Dabei profitieren wir von vorhandenen Informationen über die datengenerierende Struktur und von probabilistischer Modellierung. In einem "Blind source separation" (BSS) Ansatz für Zeitdaten untersuchen wir das Mischmuster mit Hilfe von Grenzverteilungen der Mischmatrix. Darüber hinaus führen wir eine neue BSS Methode für Netzwerkdaten ein, die stationäre Bayesianische Netzwerke benutzt. Die Relevanz der Methode zeigen wir in einer Anwendung auf Genexpressionsdaten.     «

Ziel dieser Arbeit ist es, aus mehrdimensionalen Beobachtungen einzelne aussagekräftige Quellen herauszufiltern. Dabei profitieren wir von vorhandenen Informationen über die datengenerierende Struktur und von probabilistischer Modellierung. In einem "Blind source separation" (BSS) Ansatz für Zeitdaten untersuchen wir das Mischmuster mit Hilfe von Grenzverteilungen der Mischmatrix. Darüber hinaus führen wir eine neue BSS Methode für Netzwerkdaten ein, die stationäre Bayesianische Netzwerke benutz...     »