• Expektil- und Quantilregression
• GAMLSS
• Boosting
• Semiparametrische Modelle
• Longitudinale Daten und gemischte Modelle
• Ereigniszeitanalysen
• Instrumentalvariablen
• Graphische Modelle

• 01/2018: Zertifikat zur hochschuldidaktischen Qualifizierung an der Universität Oldenburg
• 03/2012: Promotion zum Thema "Semiparametric Expectile Regression" an der Universität Oldenburg
• 04/2009: Diplom der Mathematik zum Thema "Validierung ungerichteter graphischer Modelle" am BIPS / Universität Bremen

Werdegang

• seit 10/2014: Wissenschaftlicher Mitarbeiter (bis 02/18 Akademischer Rat) am Lehrstuhl für Epidemiologie und Biometrie im Department für Versorgungsforschung der Universität Oldenburg
• 2012–2014: Akademischer Rat am Lehrstuhl für Statistik im Department für Wirtschaftswissenschaften der Universität Göttingen
• 2009–2012: Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Mathematik der Universität Oldenburg
• 2003–2009: Studium der Mathematik an den Universitäten Kaiserslautern und Bremen

• DFG-Projekt "Verteilungsregression für Ereigniszeiten" (gemeinsam mit Verena Jürgens und Antje Timmer)
• DFG-Projekt "Strukturiert Additive Verteilungsregression" (gemeinsam mit Thomas Kneib)
• DAAD Reisestipendium für eingeladenen Vortrag bei der CMStatistics 2015, London

• de Sordi D, Kappen S, Otto-Sobotka F, Gutierrez L, Fortuny J, Reinold J, Schink T, Timmer A. Validity of hospital Icd‐10‐Gm-codes to identify Anaphylaxis.  ISPE September 2020 ICPE; 14.09.2020.
• de Sordi D, Kappen S, Otto-Sobotka F, Kulschewski A, Weyland A, Gutierrez L, Fortuny J, Reinold J, Schink T, Timmer A. Validity of Hospital ICD-10-GM Codes to Identify Anaphylaxis. Pharmacoepidemiology and Drug Saf. 2021;12:1643–1652.
• Otto-Sobotka, F. Semiparametrische Verteilungsregression.  Oberseminar "Neuere Methoden der Biometrie"; 17.01.2018; Institut für Biometrie und Klinische Forschung, Universität Münster 2018.
• Otto-Sobotka, F. Communicating distributional regression results to applied scientists. GMDS; 10.09.2019; Dortmund.
• Otto-Sobotka, F. Semiparametric Accelerated Failure Times Quantile and Expectile Regression using Auxiliary Likelihoods. DAGStat; 20.03.2019; München.
• Kappen S, Otto-Sobotka, F, Seipp A. Vorstellung aktueller Projekte: PSA-Testung als Früherkennungsuntersuchung, Verteilungsregression von Patientenoutcomes, Verteilungsregression für Ereigniszeiten. Kolloquium des Departments für Versorgungsforschung; 24.09.2018; Universität Oldenburg 2018.
• Löffler BS, Stecher HI, Fudickar S, de Sordi D, Otto-Sobotka F, Hein A, Herrmann CS. Counteracting the Slowdown of Reaction Times in a Vigilance Experiment With 40 Hz Transcranial Alternating Current Stimulation. Transactions on Neural Systems & Rehabilitation Engineering. 2018;26(10):2053–2061.
• Otto-Sobotka F, Mirkov, R., Hofner, B., Kneib, T. Modelling Flow in Gas Transmission Networks Using Shape-Constrained Expectile Regression. In: Daouia A, Ruiz-Gazen, A., editor. Advances in Contemporary Statistics and Econometrics. Cham: Springer; 2021.
• Otto-Sobotka F, Peplies J, Timmer A. Modeling determinants of satisfaction with health care in youth with inflammatory bowel disease Part 2: semiparametric distributional regression. Clinical epidemiology. 2019;11:403.
• Otto-Sobotka F, von Gablenz P, Holube I. Distributional regression of self-reported hearing abilities in the HÖRSTAT study. GMDS; 17.09. –21.09.2017; Oldenburg: German Medical Science GMS Publishing House; 2017.
• Otto-Sobotka F, de Sordi D. Introduction to R. Workshop. GMDS; 17.09.-21.09.2017; Oldenburg 2017.
• Otto-Sobotka F, Salvati N, Ranalli MG, Kneib T. Adaptive Semiparametric M-Quantile Regression. Econometrics and Statistics. 2019;11:116–129.
• Roeper J, Falk M, Chalaris-Rissmann A, Lueers A, Wedeken K, Stropiep U, et al. TP53 co-mutations in EGFR mutated patients in NSCLC stage IV: A strong predictive factor of ORR, PFS and OS in EGFR mt+ NSCLC. Oncotarget. 2020;11(3):250–264.
• Seipp A, Klausen A, Timmer A, Grimm T, Groß M, Summ O, Otto-Sobotka F. Effect of mechanical insufflation-exsufflation for ineffective cough on weaning duration in diseases of the peripheral or central nervous system (MEDINE): study protocol for a randomised controlled trial in a neurological weaning centre. BMJ Open. 2023;13(7):e071273.
• Seipp A, Uslar V, Weyhe D, Timmer A, Otto-Sobotka F. Weighted expectile regression for right-censored data. Statistics in Medicine. 2021;40(25):5501–5520.
• Seipp A, Uslar V, Weyhe D, Timmer A, Otto-Sobotka F. Flexible semiparametric mode regression for time-to-event data. Statistical Methods in Medical Research. 2022;31(12):2352–2367.
• Seipp A, Otto-Sobotka F. Weighted Expectile Regression for Right-Censored Data. ZeSOB Doktorandenkolloquium; 30.09.2019; Bremen.
• Seipp A, Otto-Sobotka F. Mode Regression for Overall Survival of Pancreatic Cancer Patients. ZeSOB Doktorandenkolloquium; 29.09.2020.
• Seipp A, Otto-Sobotka F. dirttee: Distributional Regression for Time to Event Data. R package version 1.0. 2022.
• Seipp A, Uslar V, Timmer A, Otto-Sobotka F. Mode Regression in Survival Analysis. GMDS; 06.09.2020.
• Spiegel E, Kneib T, Otto-Sobotka F. Generalized additive models with flexible response functions. F Stat Comput. 2017:1–16.
• Spiegel E, Kneib T, Otto-Sobotka F. Spatio-temporal expectile regression models. Statistical Modeling. 2019;20(4):386–409.
• Spiegel E, Kneib T; von Gablenz, P; Otto-Sobotka, F. Generalized expectile regression with flexible response function Biometrical Journal. 2021;63(5):1028–1051.
• Timmer A, de Sordi D, Menke E, Peplies J, Classen M, Koletzko S, Otto-Sobotka F. Modeling determinants of satisfaction with health care in youth with inflammatory bowel disease: a cross-sectional survey. Clinical Epidemiology. 2018;10:1289–1305.
• Timmer A, Neuser J, Uslar V, de Sordi D, Kappen S, Seipp A, Tiles-Sar N, Beckhaus J, Otto-Sobotka F. Wissenschaftsausbildung im Medizinstudium: Das Oldenburger Datenanalyseprojekt als Umsetzungsbeispiel [Lessons learned]. GMS Med Inform Biom Epidemiol. 2023;19(Doc11).
• Timmer A, Neuser J, Uslar V, de Sordi D, Kappen S, Seipp A, Tiles-Sar N, Beckhaus J, Otto-Sobotka F. Science education in medical school: the Oldenburg data analysis project as an implementation example [Lessons learned]. GMS Med Inform Biom Epidemiol. 2023;19(Doc11).
• von Gablenz P, Otto-Sobotka F, Holube I. Sprachverstehen nach Selbsteinschätzung und im Göttinger Satztest in der Allgemeinbevölkerung. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Audiologie (DGA); 28.02. –03.03.2018; Halle (Saale) 2018.
• von Gablenz P, Otto-Sobotka F, Holube I. Adjusting Expectations: Hearing Abilities in a Population-Based Sample Using an SSQ Short Form. Trends Hear. 2018;22:2331216518784837.
• Weyhe D, Seipp A, Uslar V, Timmer A, Otto-Sobotka F. Outcome-Analyse mithilfe von Quantilregression bei 1028 Patienten mit kolorektalem Karzinom. Zeitschrift für Gastroenterologie. 2019;57(09):KV 310.
• Wirsik N, Otto-Sobotka F, Pigeot I. Modeling physical Activity using L0-penalised expectile regression. Biometrical Journal. 2019;61(6):1371–1384.
• Zeleke A, Worku A, Demissie A, Otto-Sobotka F, Wilken M, Lipprandt M, et al. Evaluation of Electronic and Paper Pen Data Capturing Tools for Data Quality in a Public Health Survey in a Health and Demographic Surveillance Site, Ethiopia: A randomized controlled crossover Healthcare IT-Evaluation. JMIR MHealth and Uhealth. 2019;7(2):e10995.

Alle aktuellen Publikationen und Konferenzbeiträge finden Sie unter Publikationen.

Frühere Publikationen

Aktuelle Lehrveranstaltungen können unter Lehre eingesehen werden.

Erklärung zu möglichen Interessenkonflikten

• medizinische Ethikkommission der Universität Oldenburg (seit 2015)
• Fakultätsrat der Fakultät 6 der Universität Oldenburg (2015-2017)

• R-Paket expectreg (Sobotka, Schnabel, Schulze Waltrup unter Mitwirkung von Eilers, Kneib, Kauermann)
• R-Paket gmvalid (Sobotka, Foraita)
• R-Paket FlexGAM (Spiegel)
• R-Paket dirttee (Seipp, Otto-Sobotka)