Keynote Speakers

Thema: “Estimands and Causality”

Prof. Dr. Daniel Scharfstein ist seit 2008 Professor in der Abteilung Biostatistik der Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health. Seine international viel beachtete Forschung befasst sich mit statistischen Methoden der kausalen Inferenz insbesondere im Zusammenhang mit Selektionsbias. Er hat wichtige Beiträge zu der Frage geleistet, wie in RCTs mit informativen fehlenden Werten bzw. Zensierung umzugehen ist, sowie zur statistischen Analyse von Beobachtungsstudien mit nicht-randomisierter Behandlung. Seine über 100 zumeist methodischen Publikationen sind in hochrangigen Journals wie z.B. JRSS, JASA, Biometrika, Statistics in Medicine erschienen. Er war Mitglied des National Academy Ausschusses, der die Empfehlung “The Prevention and Treatment of Missing Data in Clinical Trials“ verfasste. Zudem war und ist er der leitende Statistiker bei einer Vielzahl von Evaluationsstudien, z.B. der National Study of the Costs and Outcomes of Trauma (NSCOT), Guided Care for Chronically Ill Older Adults and Healthy Steps for Young Children. Zu der Debatte um das ICH E9 Addendum über “Estimands” hat er wichtige Beiträge geleistet, u.a. im Journal „Clinical Trials“.


Thema: „Machine Learning in Biometry“

Prof. Chris Holmes, Department of Statistics, University of Oxford.
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