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Forschung

Ein Arbeitsschwerpunkt im Bereich der Mathematischen Statistik ist die Erforschung und Neuentwicklung von statistischen Verfahren. Die Anpassung und statistische Beurteilung von stochastischen Modellen, beispielsweise auf der Basis von multivariaten, hochdimensionalen und funktionalen Daten, ist hierbei von besonderem Interesse. Bei den Modellen handelt sich etwa um Modelle zur Beschreibung von Abhängigkeiten oder um spezielle Verteilungsmodelle, so wie sie in der Medizin, der Hydrologie oder den Wirtschaftswissenschaften Anwendung finden.

Ein weiterer Arbeitsschwerpunkt liegt im Bereich der Versicherungs- und Finanzmathematik. Hier werden vornehmlich Aspekte des quantitativen Risikomanagements erforscht, so wie sie etwa bei der Verwendung von internen Modellen zur stochastischen Bewertung und Risikomessung von Unternehmen auftreten, z.B. bei Banken und Versicherungen. Solche Modelle basieren typischerweise auf einer Monte-Carlo Simulation und verlangen nach einer datenbasierten Kalibrierung und Validierung, sodass auch hier die Statistik ein wichtiges Werkzeug darstellt.

Prof. Dr. rer. nat. Daniel Gaigall

Monografien

On selected problems in multivariate analysis

Gaigall, Daniel (2023)

- 17 Seiten

Zugriff:

https://doi.org/10.15488/14304

Vergleich von statistischen Tests im verbundenen und unabhängigen Stichprobenfall

Gaigall, Daniel (2016)

Hannover : Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover- 281 Seiten

Zugriff:

https://doi.org/10.15488/8678

Zeitschriftenartikel

Cramér-von-Mises tests for the distribution of the excess over a confidence level

Gaigall, Daniel ; Gerstenberg, Julian (2023)

In: Journal of Nonparametric Statistics. Taylor & Francis. (2023).

ISSN:

1048-5252 (Print) , 1029-0311 (Online)

Zugriff:

https://doi.org/10.1080/10485252.2023.2173958

Allocating and forecasting changes in risk

Gaigall, Daniel (2023)

In: Journal of risk. London : Infopro Digital Risk. 25 (2023), H. 3. Seite: 1 - 24

ISSN:

1755-2842 , 1465-1211

Zugriff:

https://doi.org/10.21314/JOR.2022.048

On the applicability of several tests to models with not identically distributed random effects

Gaigall, Daniel (2023)

In: Statistics : A Journal of Theoretical and Applied Statistics. London : Taylor & Francis. 57 (2023). - 14 Seiten

ISSN:

1029-4910 , 0323-3944

Zugriff:

https://doi.org/10.1080/02331888.2023.2193748

A goodness-of-fit test for the compound Poisson exponential model

Baringhaus, Ludwig ; Gaigall, Daniel (2022)

In: Journal of Multivariate Analysis. Amsterdam : Elsevier. 195 (2022), H. Article 105154.

ISSN:

0047-259X , 1095-7243

Zugriff:

https://doi.org/10.1016/j.jmva.2022.105154

Testing marginal homogeneity in Hilbert spaces with applications to stock market returns

Ditzhaus, Marc ; Gaigall, Daniel (2022)

In: Test. Springer. 2022 (2022), H. 31. Seite: 749 - 770

ISSN:

1863-8260

Zugriff:

https://doi.org/10.1007/s11749-022-00802-5

Empirical process of concomitants for partly categorial data and applications in statistics

Gaigall, Daniel ; Gerstenberg, Julian ; Trinh, Thi Thu Ha (2022)

In: Bernoulli. Den Haag, NL : International Statistical Institute. 28 (2022), H. 2. Seite: 803 - 829

ISSN:

1573-9759

Zugriff:

https://doi.org/10.3150/21-BEJ1367

Test for Changes in the Modeled Solvency Capital Requirement of an Internal Risk Model

Gaigall, Daniel (2021)

In: ASTIN Bulletin. Cambridge : Cambridge Univ. Press. 51 (2021), H. 3. Seite: 813 - 837

ISSN:

1783-1350

Zugriff:

https://doi.org/10.1017/asb.2021.20

Hoeffding-Blum-Kiefer-Rosenblatt independence test statistic on partly not identically distributed data

Gaigall, Daniel (2020)

In: Communications in Statistics - Theory and Methods. London : Taylor & Francis. 51 (2020), H. 12. Seite: 4006 - 4028

ISSN:

1532-415X

Zugriff:

https://doi.org/10.1080/03610926.2020.1805767

Testing marginal homogeneity of a continuous bivariate distribution with possibly incomplete paired data

Gaigall, Daniel (2020)

In: Metrika. Springer. 2020 (2020), H. 83. Seite: 437 - 465

ISSN:

1435-926X

Zugriff:

https://doi.org/10.1007/s00184-019-00742-5

Rothman–Woodroofe symmetry test statistic revisited

Gaigall, Daniel (2020)

In: Computational Statistics & Data Analysis. Amsterdam : Elsevier. 2020 (2020), H. 142. Seite: Artikel 106837

ISSN:

0167-9473

Zugriff:

https://doi.org/10.1016/j.csda.2019.106837

On an asymptotic relative efficiency concept based on expected volumes of confidence regions

Baringhaus, Ludwig ; Gaigall, Daniel (2019)

In: Statistics - A Journal of Theoretical and Applied Statistic. London : Taylor & Francis. 53 (2019), H. 6. Seite: 1396 - 1436

ISSN:

1029-4910

Zugriff:

https://doi.org/10.1080/02331888.2019.1683560

On a new approach to the multi-sample goodness-of-fit problem

Gaigall, Daniel (2019)

In: Communications in Statistics - Simulation and Computation. London : Taylor & Francis. 53 (2019), H. 10. Seite: 2971 - 2989

ISSN:

1532-4141

Zugriff:

https://doi.org/10.1080/03610918.2019.1618472

Efficiency comparison of the Wilcoxon tests in paired and independent survey samples

Baringhaus, Ludwig ; Gaigall, Daniel (2018)

In: Metrika. Berlin : Springer. 2018 (2018), H. 81. Seite: 891 - 930

ISSN:

1435-926X

Zugriff:

https://doi.org/10.1007/s00184-018-0661-4

A consistent goodness-of-fit test for huge dimensional and functional data

Ditzhaus, Marc ; Gaigall, Daniel (2018)

In: Journal of Nonparametric Statistics. Abingdon : Taylor & Francis. 30 (2018), H. 4. Seite: 834 - 859

ISSN:

1029-0311

Zugriff:

https://doi.org/10.1080/10485252.2018.1486402

Statistical inference for L²-distances to uniformity

Baringhaus, Ludwig ; Gaigall, Daniel ; Thiele, Jan Philipp (2018)

In: Computational Statistics. Berlin : Springer. 2018 (2018), H. 33. Seite: 1863 - 1896

ISSN:

1613-9658

Zugriff:

https://doi.org/10.1007/s00180-018-0820-0

On Hotelling’s T² test in a special paired sample case

Baringhaus, Ludwig ; Gaigall, Daniel (2017)

In: Communications in Statistics - Theory and Methods. London : Taylor & Francis. 48 (2017), H. 2. Seite: 257 - 267

ISSN:

1532-415X

Zugriff:

https://doi.org/10.1080/03610926.2017.1408828

Hotelling’s T² tests in paired and independent survey samples: An efficiency comparison

Baringhaus, Ludwig ; Gaigall, Daniel (2017)

In: Journal of Multivariate Analysis. Amsterdam : Elsevier. 2017 (2017), H. 154. Seite: 177 - 198

ISSN:

0047-259X

Zugriff:

https://doi.org/10.1016/j.jmva.2016.11.004

On an independence test approach to the goodness-of-fit problem

Baringhaus, Ludwig ; Gaigall, Daniel (2015)

In: Journal of Multivariate Analysis. Amsterdam : Elsevier. 2015 (2015), H. 140. Seite: 193 - 208

ISSN:

0047-259X

Zugriff:

https://doi.org/10.1016/j.jmva.2015.05.013

Konferenzschriften

On Consistent Hypothesis Testing In General Hilbert Spaces

Gaigall, Daniel (2022)

In: Orléans, Kanada : Avestia Publishing 2022. Seite: Paper No. 157

Bemerkung:

Proceedings of the 4th International Conference on Statistics: Theory and Applications (ICSTA’22) Prague, Czech Republic – July 28- 30

Zugriff:

http://dx.doi.org/10.11159/icsta22.157