Prof. Dr. Mathias Drton
Professur
Kontakt
Wissenschaftliche Laufbahn und Forschungsgebiete
Mathias Drton (*1975) arbeitet an Methodik und Theorie im Gebiet der Statistik. Sein Hauptinteresse gilt der Analyse von komplexen multivariaten Daten. Der Forschungsschwerpunkt liegt dabei auf graphischen Modellen, die feine kausale Zusammenhänge erfassen und vielfältige Anwendungen in moderner datengetriebener Wissenschaft finden. Ziel der Forschung ist es u.a., mit Hilfe algebraischer und wahrscheinlichkeitstheoretischer Mittel zu klären, unter welchen Umständen Daten Rückschlüsse auf kausale Zusammenhänge erlauben, und effiziente Methoden zu deren Schätzung zu entwickeln.
Nach Studium in Augsburg promovierte Mathias Drton 2004 in Statistik an der University of Washington, Seattle. Im Anschluss war er Postdoc an der University of California, Berkeley. Von 2005 bis 2012 war er Assistant, Associate und Full Professor an der University of Chicago. 2012 wurde er Professor of Statistics an der University of Washington. Das Jahr 2018/19 verbrachte er an der University of Copenhagen. Seit 2019 ist Mathias Drton Professor für Mathematische Statistik an der TUM.
Wichtigste Auszeichnungen
- European Research Council Advanced Grant (2020)
- Ethel Neubold Preis, Bernoulli Gesellschaft (2019)
- Gewähltes ausländisches Mitglied der Königlich Dänischen Akademie der Wissenschaften (2018)
- Medallion Lecture, Institute of Mathematical Statistics (2014)
- Sloan Research Fellowship (2009)
Schlüsselpublikationen (alle Publikationen)
Drton M, Fox C, Wang YS: „Computation of maximum likelihood estimates in cyclic structural equation models“. Annals of Statistics. 2019; 47(2): 663-690.
AbstractDrton M, Plummer M: „A Bayesian information criterion for singular models“. Journal of the Royal Statistical Society Series B. 2017; 79: 323-380.
AbstractHarris N, Drton M: „PC algorithm for Gaussian copula graphical models“. Journal of Machine Learning Research. 2013; 14: 3365-3383.
AbstractFoygel R, Draisma J, Drton M: „Half-trek criterion for generic identifiability of linear structural equation models“. Annals of Statistics. 2012; 40(3): 1682-1713.
AbstractDrton M, Sturmfels B, Sullivant S: Lectures on Algebraic Statistics. Oberwolfach Seminars. Basel: Birkhäuser Verlag, 2009.
AbstractBei Änderungs- oder Aktualisierungswünschen wenden Sie sich bitte an Franz Langer.