• Prace nad modelowaniem zależności przestrzennych za pomocą modeli mieszanych, przestrzennych szeregów czasowych lub innych modeli.
W pracy poza częścią teoretyczną powinna znaleźć się część poświęcona analizie danych o cenach mieszkań w Warszawie.
  • Rozwój metod modelowanie zależności pomiędzy zbiorami zmiennych z użyciem sieci Bayesowskich.
Praca dotyczyć będzie możliwości rozwoju techniki sieci Bayesowskich. Możliwe kierunki to uwzględnianie różnego typu zmiennych lub uwzględnianie wiedzy eksperckiej ograniczającej strukturę sieci.
  • Rozwój metod analizy danych z pomiarami powtarzanymi z przykładami analiz danych nefrologicznych.
Praca dotyczyć będzie modelowania danych pochodzących z powtarzanych pomiarów określonej zmiennej. Krótkie ciągi pomiarowe mogą być różnorodnie modelowane. Ciekawe jest badanie właściwości metod statystycznych dla tych różnych modeli (dekompozycja SVD, ekstrakcja zmiennych PCA, parametryczne modele oparte o bazy wielomianów itp).
  • Rozwój metod analizy przeżycia z przykładami analiz danych onkologicznych.
W przypadku danych onkologicznych określa się dwa rodzaje zdarzeń, jeden dotyczy wystąpienia przerzutów a drugi śmierci pacjenta. Celem pracy jest badanie możliwości uwzględnienia obu rodzajów zdarzeń porównanie takiego modelu z modelem gdzie każdy rodzaj zdarzenia traktowany jest osobno.
  • Badanie właściwości metod testowania zbioru hipotez dla zadanej struktury relacji pomiędzy hipotezami.
Praca dotyczy rozwoju metod statystycznych uwzględniających wiedzę ekspercką w procesie testowania. Wykorzystanie wiedzy eksperckiej w wielu przypadkach prowadzi do testowania ważonego hipotez lub też do określonej kolejności testowania.
  • Zaproponowanie metody uczciwego wyboru zbioru uczącego i testowego dla danych o wielu zmiennych.
Jeżeli badamy obiekty charakteryzowane przez wektor zmiennych i chcemy podzielić te obiekty na zbiór uczący i testowy (np. na potrzeby badania jakiegoś klasyfikatora) to podział zbioru danych nie jest banalny. W szczególności chcielibyśmy zapewnić by w zbiorze uczącym i testowym występowały osobniki charakterystyczne dla całej populacji (o podobnym rozkładzie pozostałych, zmierzonych cech).