Wissenschaftliche Mitarbeiter

Prof. Dr. rer. nat. Vanessa Didelez

Lebenslauf

seit Juli 2016 Professorin für Statistik mit dem Schwerpunkt Theorie und Methoden in der Kausalitätsforschung, Fachbereich 3: Mathematik und Informatik, Universität Bremen, und stv. Abteilungsleiterin, Abteilung Biometrie und EDV, Leibniz-Institut für Präventionsforschung und Epidemiologie - BIPS

2015-2018: Mitglied des vom Medical Research Council (MRC) geförderten Forschungsprojekts “Development of a multilevel and mixture-model framework for modelling epigenetic changes over time”, Universität Bristol

2013-2023: Mitglied der Einheit "Integrative Epidemiologie" des Medical Research Council, Thema 3: "Statistical and Econometric Methodology", Universität Bristol

2013- Juni 2016: Reader in Statistics, School of Mathematics, Universität Bristol

2011-2013: Leverhulme Research Fellowship “Statistical models and methods for complex causal inference”

2009-2013: Senior Lecturer, School of Mathematics, Universität Bristol

2007-2010: Co-Investigator on MRC grant “Inferring epidemiological causality using Mendelian Randomisation”

2007-2009: Lecturer, School of Mathematics, Universität Bristol

2001-2007: Lecturer, Department of Statistical Science, University College London

Dezember 2000: Promotion zum Dr. rer.nat., Fachbereich Statistik, Universität Dortmund

1997-2000: Wissenschaftliche Mitarbeiterin, Fachbereich Statistik, Universität München

1996: Diplom in Statistik mit Nebenfach Psychologie, Fachbereich Statistik, Universität Dortmund

Mitgliedschaft in Fachgesellschaften

Projekte

Links

Ausgewählte Veröffentlichungen

  • Zeitschriftenartikel mit peer-review

  • Phillippo DM, Dias S, Ades AE, Didelez V, Welton NJ. Sensitivity of treatment recommendations to bias in network meta-analysis. Journal of the Royal Statistical Society. Series A, (Statistics in Society). 2018;181(3):843-867.
    http://dx.doi.org/10.1111/rssa.12341
  • Vansteelandt S, Didelez V. Improving the robustness and efficiency of covariate adjusted linear instrumental variable estimators. Scandinavian Journal of Statistics, Theory and Applications. 2018; (Epub 2018 May 24).
    http://dx.doi.org/10.1111/sjos.12329
  • Farewell D, Huang C, Didelez V. Ignorability for general longitudinal data. Biometrika. 2017;104(2):317-326.
    http://dx.doi.org/10.1093/biomet/asx020
  • Jones E, Didelez V. Thinning a triangulation of a Bayesian network or undirected graph to create a minimal triangulation. International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems. 2017;25(3):1750014.
    http://dx.doi.org/10.1142/S0218488517500143
  • Buchbeiträge

  • Didelez V. Causal concepts and graphical models. In: Maathuis M, Drton M, Lauritzen SL, Wainwright M, Herausgeber. Handbook of graphical models. Boston: CRC Press; 2018. S. 353-380. (im Druck).
  • Didelez V, Evans R. Causal inference from case-control studies. In: Breslow N, Borgan O, Chatterjee N, Mitchell G, Scott A, Wild C, Herausgeber. Handbook of statistical methods for case-control studies. Boca Raton, Florida: Chapman & Hall/CRC; 2018. (im Druck).
  • Commentaries

  • Didelez V. Discussion on 'Causal inference by using invariant prediction: Identification and confidence intervals' by Peters, Bühlmann, Meinshausen. Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Statistical Methodology). 2016;78(5):990-991.
    http://dx.doi.org/10.1111/rssb.12167.

Weitere Publikationen finden Sie unter nachfolgendem Link:

Preise, Auszeichnungen und Ehrungen

  • Eingeladene Teilnehmerin, Konferenz "Foundations and New Horizons for Causal Inference", Mai 2019
    Mathematisches Forschungsinstitut Oberwolfach (2019)
  • Eingeladene Rednerin und Teilnehmerin, Workshop und 1-monatiger Forschungsaufenthalt
    Centre de Recherches Mathematiques (CRM) in Montreal/Canada (2016)
  • Eingeladene IMS Medallion lecture at the 9th World Congress of Probability and Statistics, Toronto
    Institute of Mathematical Statistics (IMS), Beachwood, Ohio/USA (2016)

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