Klassifikation und multiples Testen in der Analyse hoch-dimensionaler Daten aus terrestrischen und astronomischen Beobachtungen

Messungen atmosphärischer and astronomischer Phänomene durch terrestrische Beobachtungsnetzwerke der derderasteritengestzte Aufnahmen lesten in zunehmenden Maße einen whichtigen Beitrag zum tiferen Verständnis dieserprozesse （zum Beispiel bederkalibrierung and Validierung von Klimamodellen）。Die hohe Dimensionalität and Die ofschlechte Qualität der Daten aus solchen beobachtunen stelen ße Herausforderungen and Die Verfahren zur statisschen Auswertung。在拉赫曼的研究中，研究人员提出了一种新的研究方法，即研究方法和方法。[3] [j] .世界新效率研究方法与<s:1>大气动力学计划[j] .天文学与科学研究进展。

Messungen atmosphärischer und astronomischer Phänomene durch terrestrische Beobachtungsnetzwerke oder satellitengestützte Aufnahmen leisten in zunehmenden Maße einen wichtigen Beitrag zum tieferen Verständnis dieser Prozesse (zum Beispiel bei der Kalibrierung und Validierung von Klimamodellen). Die hohe Dimensionalität und die oft schlechte Qualität der Daten aus solchen Beobachtungen stellen große Herausforderungen an die Verfahren zur statistischen Auswertung. Im Rahmen des vorgeschlagenen Projektes wird die methodische Seite der Datenauswertung sowohl aus angewandter als auch aus theoretischer Sicht untersucht. Zudem werden neue effizientere Methoden entwickelt für zwei Projekte, ein astronomisches und eines im Rahmen einer Studie von Wolkenbildungsprozessen und Aerosol-Konzentrationen über Polgegenden.