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Prof. Dr. Katja Ickstadt
Büro: Mathematik, Raum 733
Vogelpothsweg 87
44227 Dortmund
Tel.: 0231 / 755 - 3111
E-Mail: ickstadtstatistik.tu-dortmundde
Sprechzeiten: nach Vereinbarung

Forschung
- Regressionsverfahren für sehr große, hochdimensionale Daten
- Bayesianische Modellierung und Markov-Chain-Monte-Carlo-Methoden
- Klassifikations- und Clusterverfahren für Omics-Daten
- Räumliche und räumlich-zeitliche Punktprozessmodellierung mit Anwendungen in der Biologie und der Epidemiologie
- Gauß-Prozess-Modellierung und -Analyse mit verschiedenen Anwendungen
Publikationen
Eine gesamthafte Übersicht der Publikationen finden Sie hier.
2025
Ding, Z., Grunwald, C., Ickstadt, K., Kröninger, K., & Cagnina, S. L. (2025). MCBench: A Benchmark Suite for Monte Carlo Sampling Algorithms. arXiv [Stat.CO].
Zulauf, R., Seebacher, D., Schopp, M., Gratzei, C., Ickstadt, K., Stein, M. (2025). Entwicklung innovativer Scoutingfeatures durch automatisierte Bewegungsdatenanalyse. In: Memmert, D. (eds) Digitalisierung und Innovation im Sport und in der Sportwissenschaft. Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg.
2024
Tug, T., Duda, J. C., Menssen, M.,Wilson Bruce,S., Bringezu, F., Dammann, M. , Frötschl, R. , Harm, V., Ickstadt, K. et al. In vivo alkaline comet assay: Statistical considerations on historical negative and positive control data (2024) Regulatory Toxicology and Pharmacology; Volume 148
Hoffman, S.S., Lane, A.N ., Gaskins, A.J., Ebelt, S., Tug, T., Tran, V., Jones, D.P., Liang, D. , Hüls, A.
Development of a Metabolomic Risk Score for Exposure to Traffic-Related Air Pollution: A Multi-Cohort Study (2024) Environmental Research
Ding, Z., Omlor, S., Ickstadt, K. et al. Scalable Bayesian p-generalized probit and logistic regression. Adv Data Anal Classif (2024).
Unseld, T., Ickstadt, K., Ward, K., Switchenko, J. M., Chang, H. H., & Hüls, A. . Investigating interaction effects of social risk factors and exposure to air pollution on pediatric lymphoma cancer in Georgia, United States (2024) Spatial and Spatio-Temporal Epidemiology
Teschke, S., Ickstadt, K. and Munteanu, A. (2024), Detecting Interactions in High-Dimensional Data Using Cross Leverage Scores. Biometrical Journal., 66: e70014.
2023
2023
Rathjens, J., Kolbe, A., Hölzer, J., Ickstadt, K., & Klein, N. (2023) Bivariate Analysis of Birth Weight and Gestational Age Depending on Environmental Exposures: Bayesian Distributional Regression with Copulas, Statistics in Biosciences,
Ding, Z., Ickstadt, K., Munteanu, A. Bayesian analysis for dimensionality and complexity reduction, 2023, in: Morik, K., Rahnenführer, J., Wietfeld, C. (eds.): Machine Learning under Resource Constraints - Applications, deGruyter, Berlin, 58-70. DOI: 10.1515/9783110785982
Wichert, K., Hoppe, R., Ickstadt, K. et al. Polymorphisms in genes of melatonin biosynthesis and signaling support the light‑at‑night hypothesis for breast cancer, 2023, European Journal of Epidemiology, doi: 10.1007/s10654-023-01048-7
Hemker, F., Haselhoff, T., Brunner, S., Lawrence, B.T., Ickstadt, K., Moebus, S. The role of traffic volume on sound pressure level reduction before and during COVID-19 lockdown measures in Bochum, Germany, 2023, Environmental Science and Engineering
Friedrich, S., Groll, A., Ickstadt, K., Kneib, T., Pauly, M., Rahnenführer, J., Friede, T. Regularization approaches in clinical biostatistics: A review of methods and their applications, 2023, Statistical Methods in Medical Research, 32 (2), 425-440.
Lehre
Wintersemester 2025/2026
- Fallstudien 2/ Case Studies (moodle)
- Einführung in die Data Science I ( moodle)
- On the Theory and Practice of Monte Carlo Simulations (moodle)
- Kann Code Verantwortung? (LSF)
- Tutorienkoordination: Analysis 1 , Höhere Mathematik 1 (moodle) , Sprachberatung Fakultät Statistik
- Berufspraktisches Kolloquium
Sommersemester 2025
- Entscheidungstheorie (moodle)
- Einführung in die Data Science II ( moodle)
- Bayesianisches Denken und Lernen (moodle)
- Reading Course Linear Models
- Visualisation of Sports Data mit Prof. Dr. Andreas Groll, Prof. Dr. Philipp Doebler
- Berufspraktisches Kolloquium
- Tutorium Analysis II
- Tutorium Höhere Mathemetaik II
- Introductory Case Studies (LSF, moodle)
Wintersemester 2024/2025
- Statistische Methoden in der Epidemiologie ( moodle)
- Einführung in die Data Science I ( moodle)
- Applied Bayesian Data Analysis
- Reading Course Linear Models
- Introductory Case Studies
Sommersemester 2024
- Einführung in die Data Science II (LSF, moodle)
- Einführung in Bayes-Statistik (LSF, moodle)
- Entscheidungstheorie (LSF, moodle)
- Reading Course Linear Models (LSF, moodle)
- Visualisation of Sports Data mit Prof. Dr. Andreas Groll, Prof. Dr. Philipp Doebler (LSF, moodle)
- Berufspraktisches Kolloquium (LSF)
- Tutorium Analysis II (LSF)
- Tutorium Höhere Mathemetaik II (LSF)
- Monte Carlo Simulations: Theory and Practice (LSF, moodle)
- Introductory Case Studies (LSF, moodle)
Wintersemester 2023/2024
- Einführung in die Data Science I (LSF, moodle)
- Applied Bayesian Data Analysis (LSF, moodle)
- Reading Course Linear Models (LSF)
- Introductory Case Studies ( moodle)
- Statistische Methoden in der Epidemiologie (LSF, moodle)
- Berufspraktisches Kolloquium (LSF)
Sommersemester 2023
- Einführung in die Data Science II (LSF, moodle)
- Bayes-Statistik (LSF, moodle)
- Reading Course Linear Models (LSF, moodle)
- Visualisation of Sports Data mit Prof. Dr. Andreas Groll, Prof. Dr. Philipp Doebler (LSF, moodle)
- Berufspraktisches Kolloquium (LSF)
Sommersemester 2022
- Einführung in die Data Sciene II mit Prof. Dr. Andreas Groll, Prof. Dr. Claus Weihs und Prof. Dr. Jens Teubner (LSF, moodle)
- Bayes-Statistik (LSF, moodle)
- Visualisierung von Sportdaten mit Prof. Dr. Andreas Groll, Prof. Dr. Philipp Doebler und Prof. Christina Elmer (LSF, moodle)
- Berufspraktisches Kolloquium (LSF)
Wintersemester 2021/2022
- Einführung in die Data Science I mit Prof. Dr. Andreas Groll, Prof. Dr. Claus Weihs und Prof. Dr. Jens Teubner (LSF, moodle)
- Statistical Theory mit Prof. Dr. Carsten Jentsch (LSF, moodle)
- Berufspraktisches Kolloquium (LSF)
Sommersemester 2021
- Einführung in die Data Sciene II
- Bayes-Statistik
- Visualisierung von Sportdaten
- Berufspraktisches Kolloquium (LSF)
Kurzlebenslauf
- Habilitation: On hierarchical point process models in spatial statistics, 2001, supervised by Prof. J. Lehn.
- Dr. rer. nat. / Ph.D. , Technical University of Darmstadt, 1994 , Germany (Dissertation): Multivariate Parameterschätzung bei Klassen von verallgemeinerten unimodalen a priori Verteilungen, supervised by Prof. J. Lehn Technical University of Darmstadt.
- Diploma, Department of Mathematics, Technical University of Darmstadt, 1989, Germany.
Wissenschaftliche Positionen
- 2012 - 2022: Dean, Department of Statistics, TU Dortmund University, Germany
- 2004 - present: Professor (C4), Chair Mathematical Statistics with Applications in Biometrics,
Department of Statistics, TU Dortmund University, Germany - 2001 - 2004: Professor (C3), For Biostatistics, Department of Statistics, TU Dortmund University,
Germany - 1999: Temporary Professor (6 months) Department of Mathematical Stochastics, University
of Freiburg, Germany - 1998 - 2001:Habilitation Grand (Land Hessen), Department of Mathematics
- 1997 - 1998: Assistant Professor, Department of Statistics, University of North Carolina,
Chapel Hill, USA - 1994 - 1995: Research Associate, Institute of Statistics and Econometrics, University of Basel,
Switzerland - 1995 - 1997: Visiting Assistant Professor, Institute of Statistics and Decision Sciences, Duke
University, USA (DFG Postdoctoral Scholarship)
