PD Dr. Steffen Unkel

Hochschuldozent - AG Statistische Methoden für klinische Studien


Telefon: 0551 394956

Telefax: 0551 394995

E-Mail: steffen.unkel(at)med.uni-goettingen.de

Ort: Humboldtallee 32, Etage 1, 132

ORCID iD:  orcid.org/0000-0002-2083-0090

Porträt von PD Dr. Steffen Unkel, Institut für Medizinische Statistik

Kurzer Lebenslauf

06/2018
Venia Legendi für das Fachgebiet Statistik an der Medizinischen Fakultät, Georg-August-Universität Göttingen

01/2017
Habilitation im Fachgebiet Statistik an der Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik, Ludwig-Maximilians-Universität München

seit 07/2014
Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Institut für Medizinische Statistik,
Universitätsmedizin, Georg-August-Universität Göttingen

10/2013 - 02/2014
Vertretung der W2-Professur für Biostatistik, Institut für Statistik,
Ludwig-Maximilians-Universität München

04/2013 - 09/2013
Vertretung der W2-Professur für Computationale Statistik, Institut für Statistik,
Ludwig-Maximilians-Universität München

04/2012 - 06/2014
Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Institut für Medizinische Informatik,
Justus-Liebig-Universität Giessen

10/2009 - 03/2012
Post-Doctoral Research Fellow
Department of Mathematics and Statistics, The Open University, United Kingdom

10/2006 - 09/2009
Promotion im Fach Statistik (PhD)
Department of Mathematics and Statistics, The Open University, United Kingdom

10/2004 - 07/2005
Studium der Statistik (MSc in Statistics)
University of London - London School of Economics, United Kingdom

05/2002 - 09/2006
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Professur für Statistik und Ökonometrie, Universität Siegen

09/1994 - 04/2002
Studium der Wirtschaftswissenschaften (Diplom-Volkswirt und Diplom Kaufmann)
Universität Siegen

Forschungsinteressen

  • Ereigniszeitanalysen
  • Multivariate Verfahren
  • Computationale Statistik

Lehre

  • Wintersemester 2020/21: Ereigniszeitanalyse
  • Sommersemester 2020: Klinische Studien



Weitere in der Vergangenheit abgehaltene Kurse


Münchner R Kurse 

Drittmittel

Projektleiter eines von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) geförderten Forschungsprojektes mit dem Titel "Frailty-Modelle für die Modellierung von multivariaten Current Status Daten mit Anwendungen in der Epidemiologie" (Fördervolumen: 295.600 Euro, Projektdauer: 3 Jahre). 

Mitgliedschaften

  • Internationale Biometrische Gesellschaft

Publikationen

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