Achim Zeileis

Achim Zeileis

Institut für Statistik

Statistik

seit 01.03.2010

Leben

Achim Zeileis studierte an der Universität Dortmund Statistik (mit Förderung durch die Studienstiftung des deutschen Volkes) und schloss 2000 mit dem Diplom ab. Danach arbeitete er als wissenschaftlicher Mitarbeiter im Rahmen des FWF-Spezialforschungsbereich 010 "Adaptive Information Systems and Modelling in Economics and Management Science" in der Gruppe von Kurt Hornik am Institut für Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie an der Technischen Universität Wien. Ende 2003 promovierte er am Fachbereich für Statistik an der Universität Dortmund. Er wechselte dann als Universitätsassistent an das Department für Statistik und Mathematik der Wirtschaftsuniversität Wien. Während dieser Zeit absolvierte er auch mehrere Forschungsaufenthalte an internationalen Universitäten, insbesonders war er im Juli 2008 als Gastprofessor am Institut für Statistik der Ludwig-Maximilians-Universität München. Ebenfalls 2008 erfolgte die Habilitation für Statistik und Ökonometrie. Ein Jahr später wurde Achim Zeileis als Professor für Statistik an die Universität Innsbruck berufen.

Forschung

Die Interessengebiete von Achim Zeileis liegen vor allem auf der Schnittstelle von Statistik und Wirtschafts- und Sozialwissenschaften. Einigendes Band sind dabei die Methoden des Statistical Computing, die den Transfer von methodischer Theorie in die angewandte Praxis überhaupt erst ermöglichen. Daher ist Achim Zeileis (Ko-)Autor von zahlreichen statistischen Softwarepaketen, die (ähnlich dem Betriebssystem Linux) im Internet frei verfügbar sind und deshalb weltweit in verschiedensten Disziplinen in Forschung/Lehre sowie Industrie verwendet werden. Die freien Online-Plattformen, an denen er mitwirkt, umfassen u.a. das Comprehensive R Archive Network, R-Forge, sowie das einflussreiche Journal of Statistical Software (als einer der beiden Chefredakteure). Inhaltlich bieten die von Achim Zeileis (mit)entwickelten Methoden eine moderne Kombination von Ideen aus Statistik, Ökonometrie und maschinellem Lernen und können für eine breites Spektrum von Fragestellungen eingesetzt werden. U.a., um einige Beispiele zu nennen, zur Entdeckung von (unangekündigten) Veränderungen im Wechselkursregime einer Zentralbank, zur Vorhersage von Sportturnieren auf Basis von Wettmarkt-Daten, oder aber zur Erfassung/Erklärung von sytematischen Unterschieden von Schülern/Studenten in PISA-Studien.

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