Ausschreibung
Zur Förderung herausragender Nachwuchswissenschaftlerinnen und Nachwuchswissenschaftler schreibt der Vorstand der Deutschen Statistischen Gesellschaft den Wolfgang-Wetzel-Preis der DStatG für das Jahr 2024 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. 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 2024 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.
Preisträger:innen
Jahr | Preisträger:innen | Paper | Laudatio |
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2022 | Dr. Sven Klaaßen | ||
2021 | Preis wurde in diesem Jahr nicht vergeben. | ||
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) |