Ausschreibung

Zur Förderung herausragender Nachwuchswissenschaftlerinnen und Nachwuchswissenschaftler schreibt der Vorstand der Deutschen Statistischen Gesellschaft den Wolfgang-Wetzel-Preis der DStatG für das Jahr 2020 aus. Der Preis ist nach dem ehemaligen Vorsitzenden der DStatG benannt, der sich in seiner Amtszeit vor allem für die Stärkung der mathematisch-statistischen Methoden in der Gesellschaft einsetzte. Er soll während der Statistischen Woche vergeben werden. Der Preis ist mit 1.000 Euro dotiert. Der Vorstand der Deutschen Statistischen Gesellschaft hat am 18. Februar 2011 beschlossen, den Wolfgang-Wetzel-Preis jährlich zu vergeben. Wie bereits im Jahr 2011 wird auch in 2019 das Preisgeld vom Opens external link in new window Springer Spektrum | Springer-Verlag GmbH übernommen. Für die Finanzierung des Wolfgang-Wetzel-Preises möchten wir dem Springer-Verlag danken.
Der Preis richtet sich an Nachwuchswissenschaftler und Nachwuchswissenschaftlerinnen bis maximal fünf Jahre nach der Promotion. Ausgezeichnet wird ein herausragender Beitrag zur statistischen Methodik und ihrer Anwendung. Der auszuzeichnende Beitrag besteht in der Regel aus einer bereits veröffentlichten oder mindestens zur Veröffentlichung angenommenen Publikation. Möglich ist auch die Auszeichnung mehrerer Publikationen, die mit unterschiedlichen Koautoren verfasst worden sind. Bei Koautorenschaften kann der Preis auch geteilt werden.

Die Publikation (oder die Publikationen) müssen im Jahr der Preisverleihung oder in den zwei vorangehenden Kalenderjahren veröffentlicht bzw. zur Veröffentlichung angenommen worden sein. Der Vorschlag erfolgt durch ein Mitglied der Deutschen Statistischen Gesellschaft. Der/Die vorgeschlagene Nachwuchswissenschaftler/Nachwuchswissenschaftlerin muss kein Mitglied der DStatG sein. Eigenvorschläge sind nicht möglich.

Die Vergabe des Preises erfolgt während der Statistischen Woche 2020 in Dresden. Das Preiskomitee besteht in diesem Jahr aus Göran Kauermann, Ostap Okhrin, Thomas Kneib und Yarema Okhrin.

Preisträger:innen

Jahr Preisträger:innen Paper Laudatio
2020 Dr. Miriam Isabel Seifert Klüppelberg, C. & Seifert, M. (2020). Explicit results on conditional distributions of generalized exponential mixtures. Journal of Applied Probability, 57(3), 760-774. (https://doi.org/10.1017/jpr.2020.26)
2019 Prof. Nestor Parolya Bodnar, T., Dette, H. & Parolya, N. (2019). Testing for Independence of Large Dimensional Vectors. The Annals of Statistics, 47(5), 2977 - 3008. (https://doi.org/10.1214/18-AOS1771)
2018 Dr. Yannick Hoga Hoga, Y. (2019). Confidence Intervals for Conditional Tail Risk Measures in ARMA–GARCH Models. Journal of Business & Economic Statistics, 37(4), 613-624. (https://doi.org/10.1080/07350015.2017.1401543)
2017 Dr. Roxana Halbleib Calzolari, G. & Halbleib, R. (2018). Estimating stable latent factor models by indirect inference. Journal of Econometrics, 205(1), 280-301. (https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2018.03.014/a>) mehr
2016 Dr. Heiko Grönitz Groenitz, H. (2016). A covariate nonrandomized response model for multicategorical sensitive variables. Computational Statistics & Data Analysis, 103, 124-138. (https://doi.org/10.1016/j.csda.2016.04.007)
2015 Dr. Nadja Klein Klein, N., Kneib, T. & Lang, S. (2015). Bayesian Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape for Zero-Inflated and Overdispersed Count Data. Journal of the American Statistical Association, 110(509), 405-419. (https://doi.org/10.1080/01621459.2014.912955) mehr
2014 JProf. Dr. Hans Manner Grothe, O., Korniichuk, V. & Manner, H. (2014). Modeling Multivariate Extreme Events Using Self-Exciting Point Processes. Journal of Econometrics, 182(2), 269-289. (https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2014.03.011) mehr
2013 JProf. Dr. Dominik Wied Rothe, C. & Wied, D. (2013). Misspecification Testing in a Class of Conditional Distributional Model. Journal of the American Statistical Association, 108(501), 314-324. (https://doi.org/10.1080/01621459.2012.736903)
2012 Dr. Sonja Greven Greven, S., Dominici, F. & Zeger, S. (2011) An approach to the estimation of chronic air pollution effects using spatio-temporal information. Journal of the American Statistical Association 106(494), pp. 396-406 (https://doi.org/10.1198/jasa.2011.ap09392)
2011 Dr. Jörg Drechsler Drechsler, J. & Reiter, J. P. (2010): Sampling with synthesis: a new approach for releasing public use census microdata. Journal of the American Statistical Association, Vol. 105, No. 492, S. 1347-1357. (https://doi.org/10.1198/jasa.2010.ap09480)

Lebenslauf