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Volker J Schmid

Professor for Bayesian Imaging and Spatial Statistics

Institut für Statistik, Ludwig-Maximilians-Universität München

Volker J Schmid ist Professor für Statistik mit Schwerpunkt Bayesianische Statistik für räumliche und Bilddaten. Sein Forschungschwerpunkt liegt bei der Entwicklung effizienter Algorithmen für hochdimensionale Bayesianische Methoden. Anwendung finden diese Methoden in der medizinischen Bildgebung, für Mikroskopie-Bilder in der Biologie sowie bei traditioneller räumlichen Statistik wie zum Beispiel der Krankheitskartierung.

Volker Schmid ist Leiter der Gruppe Bayesianische Bildgebung und Räumliche Statistik am Institut für Statistik der Ludwig-Maximilians-Universität München. Er ist an mehreren Initiativen beteiligt, die Statistik und Datenwissenschaft verbinden, darunter das Munich Center of Machine Learning.

Interessen

  • Bayes-Statistik
  • Räumliche Statistik
  • Bildanalyse und Bildverarbeitung

Bildung

  • Dr. rer. nat. in Statistik, 2004

    Ludwig-Maximilians-Universität München

  • Diplom Statistik, 2000

    Ludwig-Maximilians-Universität München

  • Abitur, 1993

    Joseph-von-Fraunhofer-Gymnasium Cham

Ausgewählte Publikationen

Liste aller Veröffentlichungen »

Co-localization analysis in fluorescence microscopy via maximum entropy copula

Co-localization analysis is a popular method for quantitative analysis in fluorescence microscopy imaging. The localization of marked …
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The impact of model assumptions in scalar-on-image regression

Complex statistical models such as scalar-on-image regression often require strong assumptions to overcome the issue of …
Vorabdruck Code DOI

Fitting large-scale structured additive regression models

Fitting regression models can be challenging when regression coefficients are high-dimensional. Especially when large spatial or …
DOI

Quantitative analyses of the 3D nuclear landscape recorded with super-resolved fluorescence microscopy

Recent advancements of super-resolved fluorescence microscopy have revolutionized microscopic studies of cells, including the …
Projekt DOI

Software

Bayesian Age-Period-Cohort-Modelling and Prediction

BAMP is a software package to analyze incidence or mortality data on the Lexis diagram, using a Bayesian version of an …

bioimagetools

R-Paket für Bildverarbeitung in 3D und 4D mit Fokus Mikroskopie.

nucim

Nucleome Imaging Toolbox is an R package for quantitative analyses of the 3D nuclear landscape recorded with super-resolved …

Software for Magnetic Resonance Imaging

Software for Analysing Data from Dynamic Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging (DCE-MRI), Cardiac Magnetic Resonance (CMR) …

Lehre

Spatial Statistics (Master level)

  • Räumliche Prozesse auf diskreten Gittern,
  • Geostatistik
  • Punktprozesse
  • Geoadditive Regression
  • Räumlich-zeitliche Prozesse

Bayesian Modelling (Master level)

  • Bayesianische Hierarchische Modellierung
  • Semi-parametrische Modelle
  • Mischverteilungsmodelle
  • Dirichletprozessmischungen
  • MCMC und Approximative Inferenz
  • Bayes-Software

Einführung in die Bayesianische Statistik (Bachelor level)

Online-Kurs

  • Grundlagen der Bayes-Statistik
  • Bayes-Software
  • Einführung in MCMC
  • Bayesianische Hierarchische Modellierung

Wahrscheinlichkeitstheorie (Pflichtvorlesunge Bachelor Statistik und Data Science, 2. Semester)

  • Einführung in die Maßtheorie
  • Diskrete und Stetige Verteilungen
  • Momente
  • Kovergenz von Verteilungen und wichtige Sätze
  • Mehrdimensionale Verteilungen

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