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Statistik: mehr als Erbsen zählen

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Abgeschlossene Abschlussarbeiten

Bachelor of Science

2021

  • Schätzung kausaler Effekte mittels verschiedener Meta-Learner - eine Simulationsstudie
  • Analyse der Volatität eines Bestandes von Todesfallversicherungen (Erstbetreuer: Burim Ramosaj)
  • Ein Gütevergleich von Cox Proportional-Hazards Modellen und Random Survival Forests bei konkurrierenden Risiken.
  • Random survival forests beyond the Cox model: Simulation study for new splitting rules (Erstbetreuer: Marc Ditzhaus)
  • Research Synthesis for Time-to-Event Studies - Comparing Random Effects with Reconstructed Individual Patient Data Meta Analyses
  • Solutions for the curse of non-proportional hazards: The potential of the net benefit in clinical trials (Erstbetreuer: Marc Ditzhaus)

2020

  • Robust Confidence Intervals for Mixed Effects Meta-Regression with Interaction
  • Training Neural Networks on ATLAS Open Data to separate Signal and Background of Single Top Quark Production in pp Collisions at 13 TeV (gemeinsam mit dem Lehrstuhl Experimentelle Physik IV von Kevin Kröniger, an dem die Hauptbetreuung stattfand)
  • Analysing the Development of IQ in a South African Sample from Childhood to Emerging Adulthood using Latent Class Mixed Models (Erstbetreuer: Marc Ditzhaus). Die Arbeit wurde vom Alumni-Verein mit dem Preis für die beste Bachelorarbeit prämiert.
  • Depressionsklassifikation mit Omic Daten – Maschinelles Lernen und mehr
  • Optionen zur Bemessung des Abstandes zweier Verteilungen in der Praxis
  • Prozessoptimierung in der Anlaufphase eines neuen Montageprozesses unter Verwendung der DMAIC-Methode

 

2019

  • Baumbasierte Prädiktionsmethoden mit Anwendung in der Logistik

 

2018

  • Kundenanalyse mittels penalisierter linearer Regressionsmodelle
  • Konfidenzintervalle für Effektschätzer in komplexen Meta-Analyse-Modellen
  • Die Basuschen Sätze und ihre statistischen Anwendungen
  • Benutzerfreundliches R-tool zur Planung klinischer Studien mit einer internen Pilotstudie bei normalverteilten Daten
  • Multiple Vergleiche unter schwachen Voraussetzungen
  • Konfidenzintervalle für Binomialwahrscheinlichkeiten - Theorie und Simulationsvergleiche
  • Support Vector Machines- Theorie und biometrische Anwendungen
  • Statistische Paradoxa und ihr Auftreten in den Wirtschaftswissenschaften
  • Statistische Inferenz basierend auf Grenzwertsätzen für U-Statistiken

 

2017

  • Statistische Ausreißeranalyse von Hochvolt-Batterien hinsichtlich der Zellage innerhalb einer Batterie.
  • Kann das Indizienmodell zur Erkennung auffälliger Bankgeschäfte vereinfacht werden? Eine statistische Analyse von Bankdaten.
  • A Comparative Study of Methods applied to Range-Doppler Tracking: Kalman Filter and beyond
  • Die Methodik der latenten Klassenanalyse mit Anwendung in der Psychologie
  • Bayes-Faktoren zum Hypothesentesten – ein Vergleich mit klassischen frequentistischen Methoden

 

2016

  • Anschauliches Multiples Testen: Eine Vorstellung moderner graphischer Ansätze
  • Multivariate Time Series Analysis with application to Structural Equation Models
  • Eine methodische Verlaufsanalyse der Lebensqualität von Brustkrebspatientinnen
  • Die Theorie des Sequentiellen Testens nach Wald
  • Ist Rauchen wirklich gesund? Das Simpsonsche Paradoxon
  • Klassifizierung von Hirnstromdaten mittels Entropiemaßen
  • Risiko- und Zuverlässigkeitsanalyse mit Hilfe von verallgemeinerten Linearen Modellen
  • Der langfristige Effekt von TV-Werbung -- Modellierung mittels Zähldatenregression
  • An Analysis of Paired Diagnostic Studies by Means of the Expected Benefit - Asymptotics and the Bootstrap

 

2015

  • Der Konkordanz-Index mit zufällig zensierten Daten
  • Simulationsstudie zum Vergleich zweier Verfahren für den Nachweis von Nicht-Unterlegenheit

 

Master of Science

2022

  • Erkennung von Anomalien in hochfrequenten Daten mittels statistischen Lernens

 

2021

  • Prediction Intervals for Time Series: A Comparison of Model-Based and Statistical Learning Techniques (gemeinsam mit Carsten Jentsch)
  • Quantile-based MANOVA: A new tool for inferring multivariate data in factorial designs. (Erstbetreuer: Marc Ditzhaus)
  • Konsistente Vorhersagemodelle für hierarchische Zeitreihen
  • Ein Vergleich von uni- und multivariaten maschinellen Lernverfahren am Beispiel der Paketmengenprognose
  • Developing an Interpretable Stacking Model for Multilabel Classification
  • Vorhersagen von Aktienmärkten –  ein Vergleich von Zeitreihen- und Künstliche Intelligenz (KI)-Methoden (gemeinsam mit Carsten Jentsch)
  • Machine Learning Based Performance Prediction for Cellular Communication Systems (Ko-Betreuer: Benjamin Sliwa vom Communication Networks Institute)
  • Neuronale Netze in der Baustatistik: Automatsiertes Erkennen von Baustellen anhand von Luftbildern

 

2020

  • A Statistical Analysis of the Klopp-Effect (gemeinsam mit Andreas Groll)
  • Cluster-based permutation tests for neuro-imaging: Pitfalls and a different approach to account for multiplicity
  • Einsatz sequenzieller Verfahren im Hyperparameter-Tuning (gemeinsam mit Andreas Groll Ko-Betreuer; Erstbetreuer Daniel Horn). Die Arbeit wurde vom Alumni-Verein mit dem Preis für die beste Masterarbeit prämiert.
  • Travel Time Prediction with Tree-based Methods
  • Short Term Forecasting of Parcel Volumes using Machine Learning and Time Series Analysis

 

2019

  • Prediction of peaks in parcel centers using weather data
  • Uncertainty Quantification in Deep Learning

 

2018

  • Deep Learning Techniques and their Application in Finance
  • Consistency of Random Forests with Application to Facebook Data
  • Theory on k-Nearest Neighbour with Applications to Classification of Bank Marketing Data
  • Inference with the Titman Estimator: Confidence Bands, the Bootstrap and Testing Markovianity
  • Consistency of random forests with and without sparsity and an application to regional sales forecasting
  • Enhancing Cognitive Abilities with Comprehensive Training? A Statistical Analysis with MANOVA and Structural Equation Models

 

2017

  • An Analysis of the Probabilistic Index Model with Application to Neuropsychological Data from Dementia Research
  • Modellierung der Lebensdauerstatistik von Lötstellen basierend auf Degradationsdaten
  • Statistische Analyse von Längsschnittdaten zu Hochvolt-Batterie-Verschleißgrößen im Feldgeschehen von Fahrzeugflotten
  • Eine multivariate Analyse von Kardiologie-Daten: Faktorielle MANOVA und Klassifikation
  • Machine Learning Verfahren und ihre Anwendung in der Materialprüfung
  • Test for Interaction with Censored Data - Analysis of the GABRIELA-Study and an R Package
  • Multiple Imputation in Credit Risk for the Daimler Financial Services AG
  • Classification of Cognitive Diseases with Discriminant, Principal Component and Random Projection Analyses

 

2016

  • An Empirical Process based Analysis of the Mean Restricted Residual Lifetime - Theory and Statistical Application
  • Untersuchung der Blindbedienbarkeit berührungssensitiver Eingabefelder durch haptische Augmentierung
  • Statistische Analyse von Unfällen mit schweren Nutzfahrzeugen in Deutschland
  • Entropie bei körperlicher Aktivität: Eine faktorielle Analyse von Wiederholungsmessungen
  • Bootstrap-basierte Konfidenzintervalle für Schwangerschaftsausgangswahrscheinlichkeiten unter starker Linkstrunkierung
  • Dynamic semiparametric estimation of multistate regression models with application to diabetes survival data
  • High-Dimensional Repeated Measures Analysis: Asymptotics and Multiple Samples
  • Anwendung der Extremwerttheorie zur Bestimmung des Höchstalters von Steblichkeitskurven

 

2015

  • Diagnostische Gütemaße und ihre Konfidenzintervalle für geclusterte Daten unter Berücksichtigung multipler Gutachter
  • Inference for Longitudinal Data Based on Nonparametric Effects

 

Supervised Phd Theses

  • Paavo Sattler (2021). Inference for multivariate and high-dimensional data in heterogeneous designs
  • Burim Ramosaj (2020). Analyzing Consistency and Statistical Inference in Random Forest Models
  • Maria Umlauft (2018). Reliable and Robust Tests and Confidence Intervals for Statistical Functionals with Applications to Biometric and Psychometric Data
  • Sarah Friedrich (2017). Permutation- and resampling-based inference for semi- and nonparametric effects in dependent data.
  • Dennis Dobler (2016). Nonparametric inference for multi-state Markovian models with applications to incomplete life science data. Ausgezeichnet mit dem Promotionspreis der Ulmer Universitätsgesellschaft

 

Zertifikatsstudium Data Science & Big Data

  • Machine-Learning-basierte Fehlervorhersage in Druckluftsystemen anhand von Sensordaten (2021)