Statistik och maskininlärning (STIMA)

Statistik och maskininlärning är en avdelning vid Institutionen för datavetenskap. Avdelningens verksamhet är inriktad på forskning och undervisning inom modern dataanalys.

Forskning

Vi ser oss gärna som Sveriges modernaste statistikavdelning med fokus på forskning inom modern dataanalys, prediktion och beslutsfattande under osäkerhet.

Vi utför metodforskning inom statistik och maskininlärning, motiverade av problem inom tillämpningsområden som spänner från journalism och psykologi till genetik och robotik.

Undervisning

Avdelningen är värd för det riksunika kandidatprogrammet statistik och dataanalys och det internationella masterprogrammet Statistics and Machine Learning.

Vi ansvarar för kurserna i maskininlärning vid Linköpings universitets civilingenjörsprogram.

Vi driver även forskarutbildningen i statistik vid Linköpings universitet.


Seminarier vid STIMA

Aktuellt vid STIMA

Nyheter och reportage

Moln

Förbättrade väderprognoser med AI

De senaste åren har vi sett stora framsteg inom artificiell intelligens och maskininlärning för väderprognoser. De senaste maskininlärningsmodellerna tar fram väderprognoser som är likvärdiga eller till och med bättre än de traditionella systemen.

Maskininlärning

Statistikprogrammet vid LiU firar 40 år av samhällsnytta

Från slumptabeller till visualisering av data. Statistikprogrammet vid LiU fyller 40 år. Utbildningen har format generationer av analytiker som idag arbetar med allt från samhällsplanering till AI-utveckling, och behovet av statistisk kompetens ökar.

Exteriör Campus US.

LiU får 220 miljoner från Vetenskapsrådet

Vetenskapsrådet har beslutat om fördelningen av bidrag i fyra stora utlysningar. Linköpings universitet får totalt 220 miljoner kronor fördelat på 47 forskare.

Forskning vid STIMA

Senaste publikationerna

2025

Linda Wänström, O'Keefe Patrick, Muniz-Terrera Graciela, Voll Stacey, D. Mann Frank, Clouston Sean, Hofer Scott, L. Rodgers Joseph (2025) Family-level intelligence and maternal health: A cross-cohort, cross-generational longitudinal study using the NLSY Intelligence, Vol. 113, Artikel 101966 (Artikel i tidskrift) Vidare till DOI
Martin Andrae, Tomas Landelius, Joel Oskarsson, Fredrik Lindsten (2025) Continuous Ensemble Weather Forecasting with Diffusion models The Thirteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2025) (Konferensbidrag)
Marie-Ange Fleury, Louis Ohl, Lionel Tastet, Mickaël Leclercq, Frédéric Precioso, Pierre-Alexandre Mattei, Romain Capoulade, Kathia Abdoun, Élisabeth Bédard, Marie Arsenault, Jonathan Beaudoin, Mathieu Bernier, Erwan Salaun, Jérémy Bernard, Mylène Shen, Sébastien Hecht, Nancy Côté, Arnaud Droit, Philippe Pibarot (2025) Unsupervised Machine Learning Analysis to Enhance Risk Stratification in Patients with Asymptomatic Aortic Stenosis The European Heart Journal - Digital Health, Artikel ztaf115 (Artikel i tidskrift) Vidare till DOI
Jonas Malmborg, Ludvig Joborn, Mattias Beming, Anders Nordgaard, Ivo Alberink (2025) Comparing a machine learning approach with traditional methods for forensic source attribution using chromatographic data FORENSIC CHEMISTRY, Vol. 46, Artikel 100699 (Artikel i tidskrift) Vidare till DOI
Louis Ohl, Pierre-Alexandre Mattei, Frederic Precioso (2025) A Tutorial on Discriminative Clustering and Mutual Information ACM Computing Surveys, Vol. 58, Artikel 90 (Artikel i tidskrift) Vidare till DOI
Sourabh Balgi, Marc Braun, Jose M. Peña, Adel Daoud (2025) Sensitivity Analysis to Unobserved Confounding with Copula-Based Normalizing Flows International Journal of Approximate Reasoning, Vol. 187, Artikel 109531 (Artikel i tidskrift) Vidare till DOI
Arnaud Doucet, Victor Elvira, Fredrik Lindsten, Joaquin Miguez (2025) Preface special issue onsequential monte carlo methods FOUNDATIONS OF DATA SCIENCE, Vol. 7 (Artikel i tidskrift) Vidare till DOI
Annika Tillander, Susanna Lehtinen-Jacks, Nisha Singh, Oskar Halling Ullberg, Ulrika Florin, Katarina Balter (2025) Data for assigning a proxy variable for office worker in open-ended responses on occupation in Swedish questionnaires Data in Brief, Vol. 63, Artikel 112105 (Artikel i tidskrift) Vidare till DOI
Krzysztof Bartoszek, Ying Luo (2025) Fuzzy clustering in Czekanowski's diagram Mathematica Applicanda, Vol. 52 (Artikel i tidskrift) Vidare till DOI
Filip Ekström Kelvinius, Oskar Andersson, Abhijith S. Parackal, Dong Qian, Rickard Armiento, Fredrik Lindsten (2025) WyckoffDiff- A Generative Diffusion Model for Crystal Symmetry Proceedings of the 42nd International Conference on Machine Learning, s. 15130-15147 (Konferensbidrag)

Undervisning - kandidat- och masterprogram

Forskarutbildning

Kontakta oss

Medarbetare vid STIMA

Om institutionen