Dr. Florian Meinfelder (Akademischer Direktor)

Raum F21/00.79
Feldkirchenstra?e 21
96045 Bamberg

Tel.: 0951-863-2741

E-Mail

188bet亚洲体育备用_188体育平台-投注*官网 Fachstudienberatung Master Survey Statistics and Data Analysis

Sprechstunde: nach Vereinbarung

Forschungsgebiete

• Datenanalyse mit fehlenden Werten
• Datenfusion
• Empirische Bayes-Verfahren
• Nearest-Neighbour-Algorithmen

Kurzbiographie

Florian Meinfelder ist seit 2010 am Lehrstuhl für Statistik und ?konometrie als Lehrkraft für besondere Aufgaben und Koordinator für den Masterstudiengang Survey-Statistik t?tig. Von 2002 bis 2010 war er im mittleren Management bei der GfK SE im Bereich Media Research t?tig und leitete dort das internationale Competence Center Data Integration. Nach einem Studium der Sozialwissenschaften an der FAU Erlangen-Nürnberg und externen Forschungsaufenthalten an der Harvard University und der University of Michigan, Ann Arbor, promovierte Florian Meinfelder 2009 extern bei Prof. Dr. Susanne R?ssler an der Otto-Friedrich-Universit?t Bamberg in Statistik.

Florian Meinfelder ist als Associate Editor für das Journal of Official Statistics t?tig. In seiner Freizeit spielt er gerne Fu?ball und verbringt Zeit in den Bergen.

Ausgew?hlte Ver?ffentlichungen

• Cordero, M., Meinfelder, F., Eilert, T. (2024): A Modern Approach to Stability Studies via Bayesian Linear Mixed Models Incorporating Auxiliary Effects, Journal of Pharmaceutical Sciences, 113 (7), pp.1779-1793.
• Meinfelder, F. (2023): Statistische Analyse Unvollst?ndiger Daten. In: Moderne Verfahren der Angewandten Statistik, (eds. Gertheiss, J.; Schmid, M.; Spindler, M.), pp.1-39, Berlin, Springer.
• Rendtel, U., Seidel, W., Müller, C., Meinfelder, F., Wagner, J., Chlumsky, J., & Zwick, M. (2022): Statistik zwischen Data Science, Artificial Intelligence und Big Data: Beitr?ge aus dem Kolloquium ?Make Statistics great again“, Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv.
• Meinfelder, F., & Schaller, J. (2022): Data Fusion for Joining Income and Consumtion Information using Different Donor-Recipient Distance Metrics, Journal of Official Statistics, 38 (2), pp.509-532.
• Meinfelder, F., & Kluge, R. (eds.) (2019): Bad Science: Die dunkle Seite der Statistik, Vahlen.
• Drechsler, J.; Kiesl, H.; Meinfelder, F.; Raghunathan, T.E.; Rubin, D.B.; Schenker, N.; Zell, E.R. (2019): In Memory of Professor Susanne R?ssler, Journal of Official Statistics, 35 (1), pp. 285-286.
• Gaffert, P.; Meinfelder, F.; Bosch, V. (2018): Towards Multiple-Imputation-Proper Predictive Mean Matching, Proceedings of the Joint Statistical Meeting 2018, Survey Research Methods Section.
• Kamgar, S.; Meinfelder, F.; Münnich, R.; Navvabpour, H. (2018): Estimation within the new integrated system of household surveys in Germany, Statistical Papers, pp. 1-27.
• Eckert, S.; Dittfeld, M.; Meinfelder, F. (2016): Necessary, Sufficient or Redundant? On the Role of Country-Specific Legal Institutions and Firm-Specific Intangible Assets for the Evaluation Impact of Corporate Multinationality, European Journal of Management, 16 (1), pp. 23-42.
• Fernandes, J.M.; Meinfelder F.; Moury, C. (2016): Wary Partners: Strategic Portfolio Allocation and Coalition Governance in Parliamentary Democracies, Comparative Political Studies.
• Meinfelder, F.; Raghunathan, T.E.; R?ssler, S. (2015): Strategies for Multiply Imputing Missing Integer Values or Rounded Variables, submitted to Survey Methodology.
• Meinfelder, F., & Schnapp, T. (2015): BaBooN: Bayesian Bootstrap Predictive Mean Matching – Multiple and Single Imputation for Discrete Data, Version 0.2.0, cran.r-project.org/web/packages/BaBooN/index.html.
• Bahrami, S.; A?mann, C.; Meinfelder, F.; R?ssler, S. (2014): A Split Questionnaire Survey Design for Data with Block Structure Correlation Matrix. In: Improving survey methods lessons from recent research (eds. Engel, U.; Jann, B.; Lynn, P.; Scherpenzeel A.; Sturgis, P.), York, Routledge.
• Meinfelder, F. (2014): Multiple Imputation: An Attempt to Retell the Evolutionary Process, AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv, 8 (4), pp. 249-267.
• Scheel, J.; Parthum, A.; Dimova, V.; Horn-Hoffmann, C.; Meinfelder, F.; Carbon, R.; Grie?inger, N.; Sittl, R.; Lautenbacher, S. (2014): Psychologisches Prophylaxetraining zur Bew?ltigung postoperativer Schmerzen. Langfristige Effekte, Der Schmerz, 28 (5), pp. 513-519.
• Meinfelder, F. (2013): Datenfusion: Theoretische Implikationen und praktische Umsetzung. In: Weiterentwicklung der amtlichen Haushaltsstatistiken. (eds. Riede, T.; Ott, N.; Bechthold, S.), pp. 83-100, 1st ed., Berlin, GWI Wissenschaftspolitik Infrastrukturentwicklung.
• Eckert, S.; Dittfeld, M.; Meinfelder, F. (2012): Do Firm-Specific Intangible Assets Compensate Weak Legal Institutions? Empirical Evidence on the Relationship between Multinationality and Value from European Firms. In: Rethinking the roles of business, government and NGOs in global economy (eds. Feinberg, S.; & Kiyat, T.),AIB 2012 Proceedings, 54th AIB Annual Meeting.
• Koller-Meinfelder, F. (2009): Analysis of Incomplete Survey Data – Multiple Imputation via Bayesian Bootstrap Predictive Mean Matching, Dissertation, Otto-Friedrich-Universit?t Bamberg.
• Koller-Meinfelder, F. (2009): Fragebogensplitting – Reduzierung der Antwortbelastung durch Datenerg?nzung. In: Datenwelten – Datenerhebung und Datenbest?nde in der Politikwissenschaft (eds. Schnapp, K.-U.; Behnke, N.; Behnke, J.), pp. 152-173, Baden-Baden, Nomos-Verlag.
• Koller, F. (2006): Getting the most from auxiliary information in personal interviews, White Paper, Institute for Social Research, University of Michigan.
• R?ssler, S., Koller, F., M?enp??, C. (2002): A Split Questionnaire Survey Design applied to German Media and Consumer Surveys, Proceedings of the International Conference on Improving Surveys, ICIS 2002, Copenhagen.