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Statistik: mehr als Erbsen zählen

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M.Sc. Dennis Malcherczyk

Wiss. Mitarbeiter

Kontakt

Mathematik,
Raum M 740
0231 755 - 5409
Fakultät Statistik
Technische Universität Dortmund
44221 Dortmund


Sprechzeiten

  • Zur Übung für VMR: Donnerstag 12-13 Uhr
  • Sonst gern Terminvereinbarung per E-Mail für Treffen via Zoom oder im Büro.

 

Kurzlebenslauf

  • Seit Dezember 2018: Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Statistik mit Anwendungen im Bereich der Ingenieurwissenschaften
  • 2017-2018: M. Sc. Mathematik, TU Dortmund, Masterarbeit: Asymptotische Verteilung von vollen Datentiefen.
  • 2014-2018: B. Sc. Statistik, TU Dortmund.
  • 2013-2017: B. Sc. Mathematik, TU Dortmund.

 

Lehre

  • Übung zur Vorlesung "Vektor- und Matrizenrechnung" (WS 21/22)
  • Übung zur Vorlesung "Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik in den Ingenieurwissenschaften" (WS 19/20, WS 20/21, WS 21/22)
  • Übung zur Vorlesung "Nichtparametrik und robuste Statistik" (SoSe 21)
  • Betreuung der Masterarbeit "Vergleich der Vorzeichentiefetests mit anderen Tests zur Überprüfung von Unabhängigkeitsannahmen in Zeitreihen" (2021)
  • Übung zur Vorlesung "Lineare Modelle" mit Softwareübung in R (SoSe 20)
  • Betreuung des zweiten Projekts der Veranstaltung "Fallstudien 2" (WS 19/20)
  • Tutorium zur Vorlesung "Wahrscheinlichkeitstheorie" (Statistik V) (WS 19/20)
  • Übung zur Vorlesung "Sequentielle statistische Verfahren" (SoSe 19)
  • Übung zur Vorlesung "Robuste Statistik" (SoSe 19)
  • Betreuung der Projekte der Veranstaltung "Fallstudien 1" (SoSe 19)
  • Übung zur Vorlesung "Statistik II - Elementare Wahrscheinlichkeitsrechnung" (SoSe 18)
  • Übung zur Vorlesung "Statistik III - Schätzen und Testen" (WS 16/17)

 

Publikationen

  • Malcherczyk, D., Leckey, K. and Müller, C. H. (2021) K-sign depth: From asymptotics to efficient implementation. Journal of Statistical Planning and Inference 215, 344-355. https://doi.org/10.1016/j.jspi.2021.04.006
  • Müller, C. H., Dohme H., Malcherczyk, D., Biermann, D. and Tillmann, W. (2021) Detecting diamond breakouts of diamond impregnated tools for core drilling of concrete by force measurements. To appear in: Data Science, Big Data and Artificial Intelligence in Statistics for Environmental Science, Natural Sciences and Technology. Eds. A. Steland, K.-L. Tsui, Springer. Preprint

 

Eingereichte Arbeiten

  • Dreier, J., Ferreira, M., Malcherczyk D., Biermann, D., Müller, C. H. and Tillmann, W. The influence of different diamond spacings in diamond impregnated tools on the wear behavior and material removal.
  • Dohme, H., Malcherczyk, D., Leckey, K. and Müller, C. H. K-depth tests for testing simultaneously independence and other model assumptions in time series.
  • Leckey, K., Malcherczyk, D., Horn, M. and Müller, C. H. Simple powerful tests based on sign depth.