Prof. Dr. Sonja Kuhnt

Berufliche Laufbahn

• seit 2013 Professorin für Mathematische Statistik, Fachbereich Informatik, FH Dortmund
• 2008 - 2013 Vertretungsprofessur, Fakultät Statistik, Technische Universität Dortmund
• 2006 - 2008 Assistant Professor, Department of Mathematics and Computer Science, Eindhoven University of Technology
• 1998 - 2006 Wissenschaftliche Angestellte, Lehrstuhl für Mathematische Statistik und industrielle Anwendungen, Fachbereich Statistik, Universität Dortmund
• 1998 - 1999 Promotionsstipendium der Alfred Krupp v. Bohlen und Halbach Stiftung, Universität Dortmund
• 1995 - 1998 Promotionsstipendium im Graduiertenkolleg "Angewandte Statistik", Universität Dortmund

Ausbildung

• Habilitation (Statistik), Universität Dortmund, 2006. Gutachter: Prof. U. Gather, Prof. N. Wermuth
• Promotion zum Dr.rer.nat. (Statistik), Universität Dortmund, 2000. Gutachter: Prof. U. Gather, Prof. J. Hartung
• Diplom (Statistik mit Nebenfach Soziologie), Universität Dortmund, 1995

Sonstiges

• Mitglied im Editorial Board von Computational Statistics and Data Analysis (seit 2018)
• Mitglied im Editorial Board von Statistical Papers (seit 2018)
• Direktorin des European Network for Business and Industrial Statistics (seit 2019)
• Miglied der Deutsche Statistische Gesellschaft
• Mitglied der Gesellschaft für Klassifikation

• Intelligente Unterstützung projekt- und problemorientierter Lehre und Integration in Studienabläufe (IPPOLIS (Öffnet in einem neuen Tab) )

  Das Projekt zielt darauf ab, am FB4 KI-Lerninhalte zu stärken und fachbereichsübergreifend das problem- und praxisorientierte Lernen durch neue KI-nutzende Lernunterstützungen zu fördern.

  Dies umfasst folgende vier Ziele/Maßnahmen:

  Unterstützung von formalen Lernprozessen durch sogenannte Scaffolds, die adaptiv wesentliche Phasen/Aktivitäten des Lernens begleiten,
  Prozessunterstützung für Fallstudien (in der Statistik/Data Mining),
  Unterstützung im Schreibprozess wissenschaftlicher Arbeiten durch automatisiertes Feedback, etwa zur Vollständigkeit von Literatur- und Querreferenzen sowie
  Förderung und Vereinfachung der Interaktion zwischen Studierenden, Lehrenden und Studiumsverwaltung durch Schaffung zusätzlicher Beratungsangebote auf Basis intelligenter Chatbots.

  Gefördert durch: Förderinitiative „Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung" (BMBF), Laufzeit: 12.2021 - 11.2025
  
  
• Modellierung und Kontrolle thermokinetischer Beschichtungsprozesse
  
  Das Projekt befasst sich mit der statistischen Modellierung und tagesgenauen Optimierung von thermischen Spritzprozessen.
  
  Projektleitung zusammen mit: Prof. Dr. Wolfgang Tillmann, Lehrstuhl für Werkstofftechnologie, TU Dortmund
  Mitarbeit im FB Informatik: Dr. Arkadius Kalka, Eva-Christina Becker-Emden (Doktorandin), Ahmad Idrissi-Yaghir
  SFB 823: Statistik nichtlinearer dynamischer Prozesse,
  Gefördert durch: DFG, Laufzeit: 2009-2021 
  
  
• Erstellung kurzer Lernvideos zum Thema Statistik
  
  Im Fokus der Videos steht die praktische Anwendung statistischer Methoden. Es werden typische Aufgaben (z.B. Konstruktion eines Histogramms, Durchführung eines statistischen Tests) vorgerechnet, ergänzt um Kommentare und kurze Wiederholungen der theoretischen Grundlagen.
  
  Projektleitung zusammen mit Dr. Nadja Bauer
  Mitarbeit im Fachbereich Informatik: Lara Kuhlmann de Canaviri, Pavel Gutkin, Alina Bernstein
  Gefördert durch: HILF (FH Dortmund), Laufzeit: 2020-2022

• Sensitivitätsanalyse und Kennlinienentwicklung am Beispiel eines logistischen Systems
  
  Das Projekt entwickelt mehrdimensionale Kennlinien logistischer Betriebsgrößen exemplarisch anhand eines produktionslogistischen Simulationsmodells. Dies gelingt durch die Nutzung von Methoden der statistischen Versuchsplanung und Modellierung.
  
  Externe Kooperationspartnerin: Prof. Dr. Sigrid Wenzel, Fachgebiets Produktorganisation und Fabrikplanung, Universität Kassel
  
  Gefördert durch: HIFF 2020-1 (FH Dortmund),  Laufzeit: 2020

• Fallstudienexperimente in Angewandter Statistik
  
  Das Projekt entwickelt ein Portfolio an Fallstudienexperimenten für den Einsatz in Lehrveranstaltungen zur Angewandten Statistik.   Die Studierenden sollen den Ablauf eines statistischen Projektes von der Fragestellung über die Planung, Durchführung und Analyse eines Experimentes bis zur Ergebnisinterpretation als Team selbstständig bearbeiten.
  
  Gefördert durch: HILF (FH Dortmund), Laufzeit: 2019-2020

• Optimierung des Autoklavierungsprozesses zur Reduzierung der Produktionskosten und Qualitätssteigerung von Kalksandstein mittels statistischer Versuchsplanung
  
  Das Projekt befasst sich mit der Optimierung des Herstellungsprozesses für Kalksandsteine im Hinblick auf Ressourceneffizienz, insbesondere der Energieeffizienz.
  
  Projektleitung zusammen mit: Dr. Wolfgang Eden, Leiter Forschung/Produktionstechnik beim Bundesverband Kalksandsteinindustrie e.V. und Prof. Dr. Bernhard Middendorf, Fachgebietsleiter für Werkstoffe des Bauwesens und Bauchemie, Universität Kassel
  
  Gefördert durch: BMWI, AIF, Laufzeit: 2015-2018

• Graduiertenkolleg 1032: Statistische Modellbildung  
  
  Gefördert durch: DFG, Laufzeit: 2004-2006, 2009-2013

• Optimierte Auswahl logistischer Betriebsstrategien anhand von Simulationsmodellen für logistische Anlagen unter Verwendung von statistischer Versuchsplanung und Datenanalyse
  
  Projekt im DFG-Normalverfahren
  
  Gefördert durch: DFG, Laufzeit: 2010-2013

• Methoden der Informationsgewinnung
  
  im SFB 559: Modellierung großer Netze der Logistik
  
  Gefördert durch: DFG, Laufzeit: 2004-2007

• Einzelaufgabe 2121 Lästigkeit kombinierter Verkehrlärmquellen - Statistik
  
  im Forschungsverbund "Leiser Verkehr", Bereich 2000 - Lärmwirkungen
  
  Gefördert durch: BMBF, Laufzeit: 2003-2005

2021

• Tillmann, W., Baumann, I.,  Brinkhoff, A., Kuhnt, S., Becker-Emden, E.-C., Kalka, A. (2021)  Effect of the Spray Parameters on the Particle Behavior and the Coating Properties During ID Warm Spraying of Fine WC-12Co Powders (-10 + 2 μm). Thermal Spray 2021: Proceedings from the International Thermal Spray Conference, 283-289, https://doi.org/10.31399/asm.cp.itsc2021p0283 
• Kuhnt, S, Becker‐Emden, E‐C, Schade, T, Eden, W, Middendorf, B. (2021)  Use of optimal mixture‐process designs and response‐surface models to study properties of calcium silicate units. Qual Reliab Engng Int. 37, 391-408. 1– 18. https://doi.org/10.1002/qre.2754 

2020

• Kuhnt, S., Kirchhoff, D,, Wenzel, S., Stolipin, J. (2020). Generating Logistic Characteristic Curves using Discrete Event Simulation and Response Surface Models, SNE 30(3), 95--104, DOI: 10.11128/sne.30.tn.10522
• Kirchhoff, D, Kuhnt, S, Bloch, L, Müller, CH. (2020). Detection of circlelike overlapping objects in thermal spray images. Qual Reliab Engng Int. 36, 2639-2659. https://doi.org/10.1002/qre.2689
• Schade, T., Middendorf, B., Eden, W., Kuhnt, S., Becker-Emden, E.-C. (2020), "Raising the quality of calcium silicate units with simultaneous reduction of production costs using Statistical Design of Experiments (DoE) ". ZKG INTERNATIONAL ISSUE 3, 35-42

2019

• Kuhnt, S., Tillmann, W., Brinkhoff, A., Becker-Emden, E.-C. (2019), "Langlebige Maschinenteile: Wie statistische Versuchsplanung Verschleißschutz optimiert", in: Krämer, W., Weihs, C. (Eds.). Faszination Statistik, Springer, Berlin Heidelberg, 164-171
• Fruth, J., Roustant, O., Kuhnt, S. (2019)  "Support indices: Measuring the effect of input variables over their supports", Reliability Engineering & System Safety,187,17-27

2017

• Dette, H., Hoyden, L., Kuhnt, S., Schorning, K. (2017), "Optimal designs for thermal spraying", Journal of the Royal Statistical Society, Ser. C, 66(1), 53-72, doi: 10.1111/rssc.12156

2016

• Dette, H., Hoyden, L., Kuhnt, S., Schorning, K. (2016), "Optimal designs for thermal spraying", Journal of the Royal Statistical Society, Ser. C, doi: 10.1111/rssc.12156.
• Kuhnt, S., Halstrup, M., Rudak, N., Jastrow, M., Bloch, L. (2016), "Analyse von Computerexperimenten mit FANOVA Graphen und dem Optimierungsalgorithmus ParOF", in: Schriftenreihe des Fachbereichs Informatik der Fachhochschule Dortmund, Band 2, eds. B. Böckmann, R. Preis, A. Schmidtmann, MV-Wissenschaft, 119–130.
• Kuhnt, S., Rehage, A. (2016), "An angle-based multivariate functional pseudo-depth for shape outlier detection", Journal of Multivariate Analysis 146, 325–340.
• Kuhnt, S., Rehage, A., Becker-Emden, C., Tillmann, W., Hussong, B. (2016), "Residual analysis in generalized function-on-scalar regression for an HVOF spraying process", Quality and Reliability Engineering International, doi: 10.1002/qre.2018  .
• Rudak, N., Kuhnt, S., Riccomagno, E. (2016), "Numerical algebraic fan of a design for statistical model building", Statistica Sinica 26, 1021-1035.

2015

• Fruth, J., Roustant, O., Kuhnt, S. (2015), "Support indices: Measuring the effect of input variables over their support". https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01113555.
• Fruth, J., Roustant, O., Kuhnt, S. (2015), "Sequential designs for sensitivity analysis of functional inputs in computer experiments". Reliability Engineering & System Safety 134, 260–267.
• Rudak, N., Hussong, B., Kuhnt, S. (2015), "Simultaneous Optimization of Multiple Correlated Responses with Application to a Thermal Spraying Process", Quality and Reliability Engineering International, 31(7), 1223-1238.

2014

• Rehage, A., Kuhnt, S. (2014), "An angle-based functional depth measure for outlier detection", in Contributions in Infinite-Dimensional Statistics and Related Topics, eds. E. G. Bongiorno, E. Salinelli, A. Goia, P. Vieu, Bologna: Società Editrice Esculapio, S. 233-238.
• Roustant, O., Fruth, J., Iooss, B., Kuhnt, S. (2014): "Crossed-Derivative Based Sensitivity Measures for Interaction Screening", Mathematics and Computers in Simulation. DOI: 10.1016/j.matcom.2014.05.005  .
• Fruth, J., Roustant, O., Kuhnt, S. (2014), "Total Interaction Index: A Variance-based Sensitivity Index for Second-order Interaction Screening", Journal of Statistical Planning and Inference 147, 212–223.
• Rudak, N., Kuhnt, S., Riccomagno, E. (2014), "Modeling of a thermal spraying process by Gaussian chain graph models", Quality Technology and Quantitative Management, 11 (1), 85-98.
• Borowski, M., Rudak, N., Hussong, B., Wied, D., Kuhnt, S., Tillmann, W. (2014), "On- and offline detection of structural breaks in thermal spraying processes",Journal of Applied Statistics, 41 (5), 1073-1090.
• Kuhnt, S., Rapallo, F., Rehage, A. (2014), "Outlier detection in contingency tables based on minimal patterns", Statistics and Computing 24 (3), 481–491.

2013

• Tillmann, W., Hussong, B., Priggemeier, T., Kuhnt, S., Rudak, N., Weinert, H. (2013), "Influence of Parameter Variations on WC-Co Splat Formation in an HVOF Process Using a New Beam-Shutter Device", Journal of Thermal Spray Technology, 22(2)-(3), 250-262.
• Kuhnt, S., Rudak, N. (2013), "Simultaneous optimization of multiple responses with the R-package JOP", Journal of Statistical Software, 54(9).
• Borowski, M., Rudak, N., Hussong, B., Wied, D., Kuhnt, S., Tillmann, W. (2013), "On- and offline detection of structural breaks in thermal spraying processes", Discussion Paper 02/13, SFB 823, Technische Universität Dortmund.
• Chouikha, H., Kuhnt, S., Langovaya, A. (2013), "Correspondence analysis in the case of outliers", Classification and Data Mining, Springer Series: Studies in Classification, Data Analysis and Knowledge Organization, 63-70
• Draisma, J., Kuhnt, S., Zwiernik, P. (2013), "Groups acting on Gaussian graphical models", Annals of Statistics, 41 (4), 1944-1969.
• Kuhnt, S., Rehage, A. (2013), "The concept of α-outliers in structured data situations", in Robustness and Complex Data Structures, Festschrift in Honour of Ursula Gather, eds. C. Becker, R. Fried, S. Kuhnt, Springer.
• Langovaya, A., Kuhnt, S., Chouikha, H. (2013), "Correspondence analysis in the case of outliers", in Classification and Data Mining, eds. A. Giusti, G. Ritter, M. Vichi, Springer Series: Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization, 63-70.
• Rudak, N., Kuhnt, S., Riccomagno, E. (2013), "Numerical algebraic fan of a design for statistical model building", Discussion Paper 04/13, SFB 823, Technische Universität Dortmund.

2012

• Fruth, J., Kuhnt, S. (2012), "Sensitivity Analysis and FANOVA Graphs for Computer Experiments", SIS Scientific Meeting 2012.
  ul Hassan, H., Ivanov, M., Fruth, J., Kuhnt, S., Kolbe, J., Tekkaya, A.E. (2012), "Planung und Analyse von FE-Simulationen von Blechumformprozessen mit funktionalem Input", in SFB 708 - 5. öffentliches Kolloquium, Dortmund, eds. W. Tillmann, J. Nebel, pp. 173–183.
• Hussong, B., Tillmann, W., Kuhnt, S., Rudak, N., Rehage A. (2012), "Vergleich unterschiedlicher Strategien zur Prozessmodellierung beim HVOF thermischen Spritzen", in Tagungsband zum 15. Werkstofftechnischen Kolloqium, Hrsg. B. Wielage, Chemnitz, 68-73.
• Mühlenstädt, T., Gösling, M., Kuhnt, S. (2012), "How to choose the simulation model for computer experiments: a local approach", Applied Stochastic Models in Business and Industry, 28(4), 354-361.
• Rehage, A., Rudak, N., Hussong, B., Kuhnt, S., Tillmann, W. (2012), "Prediction of in-flight particle properties in thermal spraying with additive day-effects", Discussion Paper 06/12, SFB 823, Technische Universität Dortmund.
• Rudak, N., Kuhnt, S., Hussong, B., Tillmann, W. (2012), "On different strategies for the prediction of coating properties in a HVOF process", Discussion Paper 29/12, SFB 823, Technische Universität Dortmund.
• Tillmann, W., Hussong, B., Kuhnt, S., Rehage, A., Rudak, N. (2012), "Einführung eines Tageseffekt-Schätzers zur Verbesserung der Vorhersage von Partikeleigenschaften in einem HVOF-Spritzstrahl", Thermal Spray Bulletin, 5(2), 132-139.
• Tillmann, W., Hussong, B., Priggemeier, T., Kuhnt, S., Rudak, N., Weinert, H. (2012), "Influence of Parameter Variations on WC-Co Splat Formation in an HVOF Process Using a New Beamer Cutter Device", in Proceedings of the International Thermal Spray Conference, Hrsg ASM International, Ohio, USA, 12-21.

2011

• Erdbrügge, M., Kuhnt, S., Rudak, N. (2011), "Joint optimization of independent multiple responses", Quality and Reliability Engineering International, 27, 689-703, doi: 10.1002/qre.1229  .
• Fruth, J., Ivanov, M., ul Hassan, H., Witulski, J., Kuhnt, S., Brosius A. (2011): Entwicklung einer FE-Simulation von Blechumformprozessen mit zeitabhängiger Parameterwahl, in SFB 708 - 4. öffentliches Kolloquium, eds. W. Tillmann and J. Nebel, Dortmund, 189–199.
• Gather, U., Kuhnt, S., Mühlenstädt, T. (2011), "Industrial Statistics", International Encyclopedia of Statistical Science, ed. M. Lovric, Springer.
• Gösling, M, Kracker, H., Brosius, A., Kuhnt, S., Tekkaya, A.E. (2011), "Strategies for Springback Compensation Regarding Process Robustness", Production Engineering - Research and Development, 5, 49-57.
• Krampe, A., Kateri, M., Kuhnt, S. (2011), "Asymmetry Models for Square Contingency Tables: Exact Tests via Algebraic Statistics", Statistics and Computing, 21, 55-67.
• Mühlenstädt, T., Gösling, M., Kuhnt, S. (2011) "How to choose the simulation model for computer experiments: A local approach", Applied Stochastic Models in Business and Industry, DOI:10.1002/asmb.909  .
• Mühlenstädt, T., Kuhnt, S. (2011), "Kernel interpolation", Computational Statistics and Data Analysis, 55, 2962-2974.
• Mühlenstädt, T., Roustant, O., Carraro, L., Kuhnt, S. (2011) "Data-driven Kriging models based on FANOVA-decomposition", Statistics and Computing, doi: 10.1007/S11222-011-9259-7  .

2010

• Guddat, C., Gather, U., Kuhnt, S. (2010), "MCD-RoSIS- A robust procedure for variable selection", in Festschrift in Honor of Prof. Jana Jureckova, "Nonparametics and Robustness in Modern Statistical Inference and Time Series Analysis", IMS Collections, Vol. 7.
• Guddat, C., Gather, U., Kuhnt, S. (2010), "MCD-RoSIS - A robust procedure for variable selection", Discussion Paper 4/2010, SFB 823, TU Dortmund.
• Kracker, H., Bornkamp, B., Kuhnt, S., Gather, U., Ickstadt, K. (2010), "Uncertainty in Gaussian Process Interpolation", in Recent Developments in Applied Probability and Statistics, eds. Korn, R., Devroye, L., Kohler, M., Karasözen, B., Heidelberg: Springer, 79-102.
• Krampe, A., Kuhnt, S. (2010), "Exact Confidence Intervals for Odds Rations with Algebraic Statistics", in Classification as a Tool for Research, Proceedings of the 11th IFCS Biennial Conference and 33rd Annual Conference of the Gesellschaft für Klassifikation e.V., 13-18 March 2009, Dresden, eds. Locarek-Junge, H., Weihs, C., Berlin: Springer, 399-407.
• Kuhnt, S. (2010), "Breakdown Concepts for Contingency Tables", Metrika, 71, 281-294.
• Kuhnt, S., Steinberg, D.M. (2010), "Design and Analysis of Computer Experiments", AStA Advances in Statistical Analysis, 94, 307-309.
• Kuhnt, S., Wenzel, S. (2010), "Information Acquisation for Modelling and Simulation of Logistics Networks", Journal of Simulation, 4, 109-115.
• Tillmann, W., Vogli, E., Hussong, B., Kuhnt, S., Rudak, N. (2010), "Relations between in flight Particle Characteristics and Coating Properties by HVOF Spraying", in Proceedings of ITSC 2010 Conference, DVS-Berichte Volume 264.

2009

• Gösling, M., Kracker, H., Brosius, A., Kuhnt, S., Tekkaya, A.E. (2009), "Simulation und Kompensation Rückfederungsbedingter Formabweichungen", in SFB 708 - 3. öffentliches Kolloquium. Dortmund: Praxiswissen (3DSurface Engineering für Werkzeugsysteme der Blechformteilefertigung, 3), ed. Tillmann, W., ISBN 978-3-86975-010-1, 155-168.
• Jodin, D., Kuhnt, S., Wenzel, S. (2009), "Methodennutzungsmodell zur Informationsgewinnung in großen Netzen der Logistik", to appear in Große Netze der Logistik, eds. Buchholz, P., Clausen, U., Berlin: Springer.
• Kracker, H., Kuhnt, S. (2009), "Computer Model Calibration for Springback Prediction in Sheet Metal Forming", in Proceedings of ENBIS-EMSE 2009 Conference, 1-3 July 2009, St. Etienne.
• Krampe, A., Kuhnt, S. (2009), "Model Selection for Contingency Tables with Algebraic Statistics", in Algebraic and Geometric Methods in Statistics, eds. Gibilisco, P., Riccomagno, E., Rogatin, M.-P., Wynn, H.P., Cambridge: Cambridge University Press, 83-97.
• Kuhnt, S., Sieben, W. (2009), "The effect of demand distributions on the performance of inventory policies", Logistics Journal.
• Mühlenstädt, T., Kuhnt, S. (2009), "Comparing different Interpolation Methods on two-dimensional Test Functions", in Proceedings of ENBIS-EMSE 2009 Conference, 1-3 July 2009, St. Etienne.

2008

• Kuhnt, S., Schürmann, C., Schütte, M., Wenning, E., Griefahn, B., Vormann, M., Hellbrück, J. (2008), "Modelling annoyance from combined traffic noises - an experimental study", Acta Acustica united with Acustica, 94, 393-400.

2007

• Krampe, A., Kuhnt, S. (2007), "Bowker’s test for symmetry and modifications within the algebraic framework", Computational Statistics & Data Analysis, 51, 4124-4142.
  2006
• Gösling, M., Busch, A., Kuhnt, S., Homberg, W., Kleiner, M., Gather, U. (2006), "Process Setup of High Pressure Sheet Metal Hydroforming by Finite Element Simulations and Statistical Design of Experiments", in Proceedings of the 9th International Esaform Conference on Material Forming, Glasgow.
• Kleiner,M., Gather,U., Gösling,M., Busch,A., Kuhnt,S., Homberg,W.(2006), "Die-design for High-pressure Sheet Metal Hydroforming by Finite Element Simulations and Statistical Design of Experiments", Steel Grips - Journal Of Steel And Related Materials, 1, 46-50.
• Kleiner,M., Kuhnt,S., Gösling,M., Busch,A., Homberg,W., Gather,U.(2006), "Parameter Design for High Pressure Sheet Metal Hydroforming of Sculptured Surfaces", Production Engineering – Research and Development, Annals of the German Academic Society for Production Engineering WGP, 8, 153-158.
• Schürmann, C., Kuhnt, S., Krampe, A. (2006), "Modelling Systems Loads for Simulation in Logistics", in Simulation in Produktion und Logistik 2006, Tagungsband zur 12. Fachtagung, ed. Wenzel, S., Erlangen: SCS Publishing House e. V., 125-132.
  2005
• Fender, T., Krampe, A., Kuhnt, S. (2005), "Kriterien für die Kategorisierung statistischer Methoden im Rahmen eines Methodennutzungsmodells zur Informationsgewinnung in GNL", Technical Report 05005, SFB 559, Universität Dortmund.
• Kleiner, M., Gösling, M., Busch, A., Kuhnt, S., Gather, U. (2005), "Virtuelle Prozessplanung der Hochdruck-Blechumformung durch Finite-Elemente-Simulation und statistische Versuchsplanung, Fünftes Industriekolloquium SFB 362.
• Kuhnt, S., Schürmann, C., Griefahn, B. (2005), "Empfundene Lautheit kombinierter Verkehrslärmquellen – Erstellung eines statistischen Prognosemodells", in Personalmanagement und Arbeitsgestaltung, Bericht zum 51. Kongress der Gesellschaft für Arbeitswissenschaft, ed. Gesellschaft für Arbeitswissenschaft e. V. , Dortmund: GfA Press, 613-616.
• Krampe, A., Kuhnt, S. (2005), "Bowker’s Test for Symmetry and Modifications within the Algebraic Framework", Technical Report 29/2005, SFB 475, Universität Dortmund.

2004

• Kuhnt, S. (2004), "Outlier Identification Procedures for Contingency Tables using Maximum Likelihood and L1 Estimates", Scandinavian Journal of Statistics, 31, 431-442.
• Kuhnt, S., Erdbrügge, M. (2004), "A strategy of robust parameter design for multiple responses", Statistical Modelling, 4, 249-264.
• Kuhnt, S., Pawlitschko, J. (2004), "Outlier Identification Rules for Generalized Linear Models", in Innovations in Classification, Data Science, and Information Systems, eds. Baier, D., Wernecke, K. -D., Berlin: Springer, 165-172.
• Kuhnt, S., Schürmann, C. (2004), "Statistical modelling of exposure-response relationships in the analysis of multiple transportation noises", CFA/DAGA, Strasbourg, 22.-25. März 2004, 197-198.
• Kuhnt, S., Schürmann, C., Griefahn, B. (2004), "Annoyance from Multiple Transportation Noise: Statistical Models and Outlier Detection", Methods of Information in Medicine, 43, 510-515.

2003

• Fender, T., Kuhnt, S. (2003), "Statistisches Datenmanagement zur Informationsgewinnung in GNL", Technical Report 03006, SFB 559, Universität Dortmund.
• Gather,U., Kuhnt,S., Pawlitschko,J.(2003), "Concepts of Outlyingness for Various Data Structures", Invited chapter in Industrial Mathematics and Statistics, ed.Misra, J.C., New Delhi, India: Narosa Publishing House, 545-585.
• Kirchhoff, S., Kuhnt, S., Lipp, P., Schlawin, S. (2003), "Der Fragebogen. Datenbasis, Konstruktion und Auswertung", 3. Auflage, Stuttgart: UTB, Leske+Budrich.
• Klimmek, C., Kuhnt,S., Gather,U., Kleiner,M.(2003), "Wirkmedienbasierte Umformprozesse planen – Kombination der statistischen Versuchsplanung mit der Finite-Elemente-Methode (FEM)", Qualität und Zuverlässigkeit (QZ) – Qualitätsmanagement in Industrie und Dienstleistung, 1/2003, 27-28.
• Klimmek,C., Kuhnt,S., Kleiner,M., Gather,U.(2003), "Virtual process planning by means of finite element simulation and design of experiments", in Proceedings 6th ESAFORM Conference on Material Forming, Salerno, ed.Brucato, V., 463-466.
• Kuhnt, S., Becker, C. (2003), "Sensitivity of Graphical Modeling against Contamination", in Between Data Science and Applied Data Analysis, eds. Schrader, M., Gaul, W., Vichi, M., Berlin: Springer, 279-287.
• Kuhnt, S., Erdbrügge, M. ( 2003), "A Multi-Response Parameter Design Strategy using Loss Functions and Joint Optimization Plots", ISI’03, Berlin, 13.-20. August, 683-684.

2002

• Erdbrügge, M., Kuhnt, S. (2002), "Strategies for Multi-Response Parameter Design using Loss Functions and Joint Optimization Plots", Technical Report 8/2002, SFB 475, Universität Dortmund.
• Gather,U., Homberg,W., Kleiner,M., Klimmek,C., Kuhnt,S.(2002), "Parameter Design for Sheet Metal Hydroforming Processes", in Proceedings of the 7th International Conference on the Technology of Plasticity (ICTP), Yokohama, Japan, 2002, 1003-1008.
• Gather, U., Kuhnt, S., Pawlitschko, J. (2002), "Concepts of Outlyingness for Various Data Structures", Technical Report 6/2002, SFB 475, Universität Dortmund.
• Kuhnt, S., Becker, C. (2002), "Sensitivity of Graphical Modeling against Contamination", Technical Report 35/2002, SFB 475, Universität Dortmund.
• Kuhnt,S., Gather,U., Klimmek,C., Kleiner,M.(2002), "Planung von Hochdruck-Blech­umform­prozessen mittels Multivariater Taguchi-Methoden", UTF-Science, 3, 11-15.

2001

• Kirchhoff, S., Kuhnt, S., Lipp, P., Schlawin, S. (2001), "Der Fragebogen. Datenbasis, Konstruktion und Auswertung", 2. Auflage, Stuttgart: UTB, Leske+Budrich.
  Kuhnt, S. (2001), "Outliers in Contingency Tables", in Proceedings of the 6th International Conference "Computer Data Analysis and Modeling", Minsk, Belarus, 2001, 31-36.
• Kuhnt,S., Klimmek,C., Gather,U., Kleiner,M.(2001), "Optimierung multipler Qualitätsmerkmale mit statistischen Methoden bei der FE-Simulation von Hochdruck-Blech-Umformprozessen", in Simulationsgestützte Offline-Prozessplanung und -optimierung bei der Fertigung von Freiformflächen, Forschergruppe 366, Universität Dortmund, 29-42.

2000

• Gather,U., Becker,C., Kuhnt,S.(2000), "Robust Methods for Complex Data Structures", in Proceedings of IFCS 2000, 7th Conference of the International Federation of Classification Societies, Data Analysis, Classification and Related Methods, Namur, July 11 to 14 2000, eds. Kiers, H.A.L.,Rasson, J.P.,Groenen, P.J.F.,Schader, M., Berlin: Springer, 314-320.
• Kirchhoff, S., Kuhnt, S., Lipp, P., Schlawin, S. (2000), "Machen wir doch einen Fragebogen", Opladen: Leske+Budrich.
• Kuhnt, S. (2000), "Ausreißeridentifikation im Loglinearen Poissonmodell für Kontingenztafeln unter Einbeziehung robuster Schätzer", Dissertation, Fachbereich Statistik, Universität Dortmund.

vor 2000

• Kirchhoff, S., Kuhnt, S. (1997), "Die Schlange vor der Dozententür…", Dortmunder Studierende liefern empirische Ergebnisse zu Lehre und Lehrenden, in Handbuch Hochschullehre, September 1997, J.3.3, S. 1-23, Bonn.
• Kuhnt,S.(1994), "Graphische Modelle und ihre Anwendungen in der Statistik", Diplomarbeit, Universität Dortmund.