Zur Zeit verwalte ich die Professur für Algebra und Zahlentheorie und leite vertretungsweise die Abteilung Mathematik 1.

Aktuell (SoSe 24):

• Stochastik
• Einführung in de Analysis
• Fachwissenschaftliches Seminar: Themen der Schulmathematik

Frühere Vorlesungen:

• Geometrie (SoSe 17, SoSe 18, SoSe 19, SoSe 21)

• Statistik und Stochastik (SoSe 17, SoSe 18, SoSe 19, SoSe 20, SoSe 21, SoSe 22, SoSe 23)

• Stochastische Prozesse  (WiSe 16/17, WiSe17/18, WiSe 18/19, WiSe 19/20, SoSe 21)

• Analysis (WiSe 19/20, WiSe 20/21, WiSe 22/23)

• Vertiefung Lineare Algebra (WiSe 20/21, WiSe 21/22, WiSe 22/23)

• Vertiefung Schätzen und Testen (SoSe 22, SoSe 23)

• Mathematische Methoden II: Lineare Algebra (SoSe 22, SoSe 23)

• Mathematische Methoden III: Analysis (WiSe23/24)

• Analytische Methoden (Mathematische Methoden II) (SoSe 20)

• Statistische Methoden (Mathematische Methoden III) (WiSe 16/17, WiSe 17/18, WiSe 18/19)

• Datenanalyse und Statistik (WiSe 16/17, WiSe 17/18, WiSe 18/19, WiSe 19/20, WiSe 21/22, WiSe 23/24)

• Survey Sampling (WiSe 20/21, WiSe 21/22, WiSe 22/23)

Mein Forschungsinteresse liegt im Bereich angewandter und theoretischer statistischer Methoden. Dazu zählen als Schwerpunkte:

• Lineare statistische Modelle und verwandte Matrixalgebra
• Kognitive Diagnosemodelle
• Statistische Nachbereitung von Ensemble-Wetterprognosen (DFG Projekt Ensemble Postprocessing)

• Jürgen Groß und Annette Möller (2024). The zero degree of freedom non-central chi squared distribution for ensemble postprocessing. arXiv:2404.04964
• Jürgen Groß und Annette Möller (2024). Some additional remarks on statistical properties of Cohen's d in the presence of covariates. Statistical Papers. DOI: https://doi.org/10.1007/s00362-023-01527-9 [Open Access]
• David Jobst, Annette Möller und Jürgen Groß (2023). Time Series based Ensemble Model Output Statistics for Temperature Forecasts Postprocessing. arXiv:2402.00555
• David Jobst, Annette Möller und Jürgen Groß (2023). D-Vine GAM Copula based Quantile Regression with Application to Ensemble Postprocessing. arXiv:2309.05603
• David Jobst, Annette Möller und Jürgen Groß (2023). D-Vine Copula based Postprocessing of Wind Speed Ensemble Forecasts. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 149(755),  2575–2597. DOI: https://doi.org/10.1002/qj.4521
• Jürgen Groß und Annette Möller (2023). Effect Size Estimation in Linear Mixed Models. arXiv:2302.14580
• Jürgen Groß und Annette Möller (2023). A Note on Cohen's d From a Partitioned Linear Regression Model. Journal of Statistical Theory and Practice 17, 22. DOI: https://doi.org/10.1007/s42519-023-00323-w [Open Access]
• Annette Möller, Ann Cathrice George und Jürgen Groß (2022). Predicting school transition rates in Austria with classification trees. International Journal of Research & Method in Eduction, DOI: 10.1080/1743727X.2022.2128744 [arXiv:2210.11580]
• Jürgen Groß (2021). A Note On The Randomized Kaczmarz Method With A Partially Weighted Selection Step. arXiv:2105.14583
• Sebastian Lerch, Sándor Baran, Annette Möller, Jürgen Groß, Roman Schefzik, Stephan Hemri und Maximiliane Graeter (2020). Simulation-based comparison of multivariate ensemble post-processing methods.  Nonlinear Processes in Geophysics, 27, 349–371. https://doi.org/10.5194/npg-27-349-2020 [Open Access]
• Annette Möller und Jürgen Groß (2020). Probabilistic temperature forecasting with a heteroscedastic autoregressive ensemble postprocessing model. Quaterly Journal of the Royal Meteorological Society, 146, 211–224. https://doi.org/10.1002/qj.3667 [Open Access]

• Research Gate: researchgate.net/profile/Juergen_Gross2
• Google Scholar: https://scholar.google.de/citations?hl=en&user=vBWC0XIAAAAJ