Betreute Abschlussarbeiten / Supervised Theses
Dissertationen / Supervised Ph.D. Theses
- Dennis Malcherczyk: K-sign depth: Asymptotic distribution, efficient computation and applications. 2022, Technische Universität Dortmund.
- Melanie Horn: Sign Depth for Parameter Tests in Multiple Regression. 2021, Technische Universität Dortmund.
- Maryam Emdadi Fard: Comparison of Prediction Intervals for Crack Growth Based on Random Effects Models. 2018, Technische Universität Dortmund.
- Simone Hermann: Bayesian Prediction for Stochastic Process Models in Reliability. 2016, Technische Universität Dortmund (supervised with Katja Ickstadt).
- David Schindler: Assessment of Randomization Procedures in the Presence of Selection and Chronological Bias. 2016, Technische Universität Dortmund (supervised with Joachim Kunert).
- Christoph Falkenau (geb. Kustosz): Depth based estimators and tests for autoregressive processes with application on crack growth and oil prices. 2016, Technische Universität Dortmund.
- Sandra Ligges: Schätzung des Hazard-Ratios in zweiarmigen Überlebenszeitstudien, 2012, Technische Universität Dortmund.
- Liesa Denecke: Estimators and Tests based on Likelihood-Depth with Application to Weibull Distribution, Gaussian and Gumbel Copula, 2010, Universität Kassel.
- Christina Schäfer: Anwendung von nichtlinearen Regressionsmodellen und der LTS-Schätzung in der Radoptimierung, 2010, Carl von Ossietzky Universität Oldenburg.
- Robin Wellmann: On data depth with application to regression models and tests, 2007, Universität Kassel.
- Younis Fathy: Bayes quadratic unbiased estimator of spatial covariance parameters, 2006, Universität Kassel.
- Tim Garlipp: On robust jump detection in regression surfaces with applications to image analysis, 2004, Carl von Ossietzky Universität Oldenburg.
- Martin Hillebrand: On robust corner-preserving smoothing in image processing, 2003, Carl von Ossietzky Universität Oldenburg.
- Ralf Herwig: Large-scale information theoretic clustering with application to the analysis of genetic fingerprinting data, 2001, Freie Universität Berlin.
Masterarbeiten / Master Theses
- Alina Stammen: Vergleich von verschiedenen robusten und nichtrobusten Boosting-Verfahren, 2022, Technische Universität Dortmund.
- Su Jin Park: Machbarkeitsstudie für eine Inline-Daten-basierte Teststreifenfreigabe, 2021, Technische Universität Dortmund.
- Hendrik Dohme: Vergleich der Vorzeichentiefetests mit anderen Tests zur Überprüfung von Unabhängigkeitsannahmen in Zeitreihen, 2021, Technische Universität Dortmund. R-Code dazu.
- Marcel Kunick: Ausbeutevorhersage in der Halbleiterproduktion mittels verallgemeinertem linearen Modell und Shrinkage-Verfahren, 2020, Technische Universität Dortmund.
- Vivian Pulsfort: Wirkungsgradanalyse von eDrive-Getrieben mittels Regression, 2019, Technische Universität Dortmund.
- Anne Michels: Erkennung von Anomalien beim Brückenmonitoring und Verkehrsschätzung, 2019, Technische Universität Dortmund.
- Dennis Malcherczyk: Asymptotische Verteilungen von vollen Datentiefen, 2018, Technische Universität Dortmund.
- Alexander Marwitz: Vergleich von verschiedenen Klassifikationsverfahren in der Fernerkundung, 2017, Technische Universität Dortmund.
- Mirko A. Jakubzik: Asymptotische Eigenschaften eines Minimum-Distanz-Schätzers für selbstanregende Punktprozesse, 2017, Technische Universität Dortmund.
- Iryna Tsarova: Bewertung von zero-inflated generalisierten additiven Modellen für die Absatzprognose, 2016, Technische Universität Dortmund.
- Manuel Keller: Prognose von Risswachstum via stochastischer Differentialgleichungen, 2016, Technische Universität Dortmund.
- Kira Alhorn: Modellbasierte Versuchsplanung mit zeitlich veränderlichen Steuerfunktionen, 2016, Technische Universität Dortmund.
- Oguz Özgen: Statistische Ausfallratenprognose von HV-Batterien: Abschätzung für unterschiedliche
Batteriekonzepte, 2016, Technische Universität Dortmund. - Marcel Gronau: Einsatz von Strukturbruchtests für die Analyse von Daten aus der Hausautomatisierung, 2016, Technische Universität Dortmund.
- Franck Tankouan: Klassifikation mittels DD-Plots, 2016, Technische Universität Dortmund.
- Katharina Tienken: Intelligente Datenanalyse im ökologischen Fahrzeugbau - Prognose relevanter Werte für die Umweltbilanz, 2015, Technische Universität Dortmund.
- Frieder Wolff: Vergleich verschiedener nichtlinearer Modelle für die Prognose von Risswachstum, 2015, Technische Universität Dortmund.
- Stefan Meinke: Analyse und Vergleich des Risswachstums von zwei Stahlproben mittels stochastischer Differentialgleichungen, 2013, Technische Universität Dortmund.
- Markus Terhürne: Modellierung der Einflussfaktoren auf die Zufriedenheit mit einem Wohnquartier, 2013, Technische Universität Dortmund.
- David Schindler: Vergleich multivariater Qualitätskontrollkarten, 2013, Technische Universität Dortmund.
Bachelorarbeiten / Bachelor Theses
- Anna Dustert: Vergleich von Tests für stochastische Differentialgleichungen für Risswachstum, 2022, Technische Universität Dortmund.
- Kaya Bayer: Analyse von Risswachstum anhand eines Multivariaten Linearen Modells, 2022, Technische Universität Dortmund.
- Melissa Maria Mleczkowski: Analyse und Modellierung von Mehrkornritzversuchen mittels univariater und multivariater Methoden, 2022, Technische Universität Dortmund, Erstgutachter: Dennis Andreas Malcherczyk.
- Lena Maria Wesseln: Ausreißerbereinigte Vorserienanalyse in der Halbleiterproduktion, 2020, Technische Universität Dortmund.
- Erik Adam: Modellwahl bei einem Brückenmonitoring, 2020, Technische Universität Dortmund.
- Daniel Schürmann: Rissentwicklung im Spannbeton einer Brücke unter Temperatureinfluss, 2018, Technische Universität Dortmund.
- Dennis Andreas Malcherczyk: Vergleich von Zwei-Stichproben-Relevanz-Tests basierend auf t-Tests und Datentiefen, 2018, Technische Universität Dortmund.
- Leonid Zeldin: Vergleich von Kondenzintervallen für die Materialermüdung basierend auf verallgemeinerten Vorzeichentests, 2017, Technische Universität Dortmund.
- Oliver Thunich: Eliminierung des Temperatureffekts bei Brückenmonitoringdaten. Vergleich zwischen linearer Regression und Kriging-Modellen, 2017, Technische Universität Dortmund.
- Alexandra Höller: Vergleich von verschiedenen getrimmten Schätzungen bei zensierten Daten, 2015, Technische Universität Dortmund.
- Christina Becker-Emden: Analyse von Spendendaten, 2015, Technische Universität Dortmund.
- Rabea Dagmar Aschenbruck: OC-Funktion bei diskreten Lebensdauerverteilungen anhand der Poisson-Verteilung und der geometrischen Verteilung, 2014, Technische Universität Dortmund.
- Ole-Kristian Wirtz: OC-Funktion bei stetigen Lebensdauerverteilungen am Beispiel der Exponentialverteilung und der Log-Normalverteilung, 2014, Technische Universität Dortmund.
- Gerrit Toenges: Vergleich der Prognosegüte verschiedener Regressionsmodelle für longitudinale Daten, 2013, Technische Universität Dortmund.
- Alexander Marwitz: Statistische Analyse kleinräumiger Wohnungsmarktdaten der Stadt Hannover, 2013, Technische Universität Dortmund.
- Erkan Karakoc: Vergleich von t-Test, Wilcoxon-Test und Median-Test bei nichtnormalverteilten Daten, 2012, Technische Universität Dortmund.
- Sammy Ndzelen: Detecting and testing instants of jumps in crack growth. 2012, Technische Universität Dortmund.
- Wilfried Ngandou: Multivariate Analyse der Einflussvariablen für die Auswahl von Ladehilfsmitteln in Cross Docking Prozessen mit Hilfe der logistischen Regression. 2012, Technische Universität Dortmund.
- Katja Falta: Analysis of Orientations of Micro Cracks via Circular Statistics. 2011, Technische Universität Dortmund.
Diplomarbeiten / Diploma Theses
- Erstgutachten / First Review
- Marcel Gérard: Analyse stochastischer Differentialgleichungen mittels der Residuen-Momenten-Methode und der k-Vorzeichen-Tiefe, 2021, Technische Universität Dortmund.
- Michael Swora: Vereinfachte Simplex-Datentiefe in Regressionsmodellen. 2015, Technische Universität Dortmund.
- Janine Keppler: Maximum-Likelihood-Schätzung für zensierte und getrimmte Daten. 2012, Universität Kassel.
- Tanja Katrin Rausch: Zeitlich-räumliche Modellierung mit der verallgemeinerten Gamma-Poisson-Mischung. 2012, Technische Universität Dortmund.
- Daniel Brabsche: Entwicklung eines statistischen Vorhersagemodells für den Kt/V-Wert am Ende der Hämodialysebehandlung. 2011, Universität Kassel.
- Agnieszka Wenska: Zyklische Modellierung von Mottenanzahlen - Statistische Methoden für circuläre Daten. 2010, Universität Kassel.
- Hamid Fetouaki: Robuste Schätzungen der Parameter der Weibull-Verteilung. 2010, Universität Kassel.
- Arne Boll: Ein Monte-Carlo Verfahren zur Erzeugung von Binärmatrizen und dessen Anwendung in der Ökologie. 2009, Carl von Ossietzky Universität Oldenburg.
- Christina Boll: Abschätzungen der Konvergenzgeschwindigkeit von Markov-Ketten gegen die Gleichgewichtsverteilung. 2009, Carl von Ossietzky Universität Oldenburg.
- Veronika Weyer: Modellwahl für die Analyse longitudinaler Daten einer Forschungsstudie des visuellen Systems. 2008, Carl von Ossietzky Universität Oldenburg.
- Alexander Stepper: Lebenszeit-Modelle zur Analyse der Ermüdung von gradierten Materialien. 2008, Universität Kassel.
- Christina Gunkel: Die Markov Ketten Monte Carlo Methode zum Testen stochastischer Unabhängigkeit. 2008, Universität Kassel.
- Anna Zofia Siudak: Robuste Parameterschätzung, Modelldiskriminierung und optimale Versuchsplanung am Beispiel von In-vitro-Datensätzen zur Benzaldehydlyase. 2007, Carl von Ossietzky Universität Oldenburg.
- Stefan Dihlmann: Der Diaconis-Sturmfels-Algorithmus: Bindeglied zwischen statistischer Anwendung und kommutativer Algebra. 2007, Carl von Ossietzky Universität Oldenburg.
- Imke Christel Gudrun Reimer: Vergleich Metrik-basierter Verfahren zur Dekodierung neuronaler Signale. 2007, Carl von Ossietzky Universität Oldenburg.
- Ina Burghaus: Der EM-Algorithmus für multivariate Mischungsverteilungen und dessen Anwendung zur Trennung neuronaler Signale. 2007, Carl von Ossietzky Universität Oldenburg.
- Anne Christin Lehmann: Schätzprobleme und Modellierung in pharmakokinetischen Populationsstudien. 2007, Carl von Ossietzky Universität Oldenburg.
- Patricia Glomb: Statistische Modelle und Methoden in der Analyse von Lebenszeitdaten. 2007, Carl von Ossietzky Universität Oldenburg.
- Insa Winzenborg: Bayes'sche Schätztheorie und ihre Anwendung auf neuronale Daten zur Reizrekonstruktion. 2007, Carl von Ossietzky Universität Oldenburg.
- Mouna Akacha: Modellierung und Versuchsplanung für wiederholte Zähldaten. 2007, Carl von Ossietzky Universität Oldenburg.
- Mona Hagedorn: Modellwahl und Versuchsplanung in Studien mit wiederholten binären Beobachtungen. 2007, Carl von Ossietzky Universität Oldenburg.
- Silke Straatmann: Mehrdimensionale Skalierung mit Anwendungen und Beispielen. 2005, Carl von Ossietzky Universität Oldenburg.
- Robin Wellmann: Likelihood-Tiefen und auf ihnen basierende Tests mit Anwendung in der Regression. 2005, Carl von Ossietzky Universität Oldenburg.
- Carsten Lohmann: Alternativen zum MAD-Schätzer. 2002, Georg-August-Universität Göttingen.
- Peter Krzeminski: Robustheitseigenschaften von Streuungsschätzern. 2002, Georg-August-Universität Göttingen.
- Wiebke Breves: Rekonstruktion von Signalen mit Wavelets und verwandten Schätzern. 2001, Carl von Ossietzky Universität Oldenburg.
- Martin Hillebrand: On the Consistency of Redescending M-Smoothers. 2000, Georg-August-Universität Göttingen.
- Tim Garlipp: Nichtparametrische Schätzungen von Unstetigkeitsstellen in zweidimensionalen Regressionsfunktionen. 2000, Georg-August-Universität Göttingen.
- Ties Göbel: Über ein Datentiefenkonzept für lineare Regressionsmodelle. 1999, Freie Universität Berlin.
- Melanie Heidenreich: Multivariate robuste Lokations- und Skalenschätzung unter besonderer Berücksichtigung der S-Schätzung. 1998, Freie Universität Berlin.
- Ralf Herwig: Zur asymptotischen Schätztheorie im allgemeinen linearen Beobachtungsmodell auf der Grundlage von linearen Rangstatistiken. 1996, Freie Universität Berlin.
- Michael Pfarr: Statistische Versuchsplanung in Modellen mit Zufallsfaktoren. 1996, Freie Universität Berlin.
- Zweitgutachten / Second Review
- Ursula Müller: Experimente zum Auffinden relevanter Einflußfaktoren. 1993, Freie Universität Berlin.
- Steffen Uhlig: Optimale Versuchspläne für mehrdimensionale polynomiale Regressionsmodelle. 1987, Freie Universität Berlin.
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Location & approach
The campus of TU Dortmund University is located close to interstate junction Dortmund West, where the Sauerlandlinie A 45 (Frankfurt-Dortmund) crosses the Ruhrschnellweg B 1 / A 40. The best interstate exit to take from A 45 is “Dortmund-Eichlinghofen” (closer to South Campus), and from B 1 / A 40 “Dortmund-Dorstfeld” (closer to North Campus). Signs for the university are located at both exits. Also, there is a new exit before you pass over the B 1-bridge leading into Dortmund.
To get from North Campus to South Campus by car, there is the connection via Vogelpothsweg/Baroper Straße. We recommend you leave your car on one of the parking lots at North Campus and use the H-Bahn (suspended monorail system), which conveniently connects the two campuses.
TU Dortmund University has its own train station (“Dortmund Universität”). From there, suburban trains (S-Bahn) leave for Dortmund main station (“Dortmund Hauptbahnhof”) and Düsseldorf main station via the “Düsseldorf Airport Train Station” (take S-Bahn number 1, which leaves every 15 or 30 minutes). The university is easily reached from Bochum, Essen, Mülheim an der Ruhr and Duisburg.
You can also take the bus or subway train from Dortmund city to the university: From Dortmund main station, you can take any train bound for the Station “Stadtgarten”, usually lines U41, U45, U 47 and U49. At “Stadtgarten” you switch trains and get on line U42 towards “Hombruch”. Look out for the Station “An der Palmweide”. From the bus stop just across the road, busses bound for TU Dortmund University leave every ten minutes (445, 447 and 462). Another option is to take the subway routes U41, U45, U47 and U49 from Dortmund main station to the stop “Dortmund Kampstraße”. From there, take U43 or U44 to the stop “Dortmund Wittener Straße”. Switch to bus line 447 and get off at “Dortmund Universität S”.
The AirportExpress is a fast and convenient means of transport from Dortmund Airport (DTM) to Dortmund Central Station, taking you there in little more than 20 minutes. From Dortmund Central Station, you can continue to the university campus by interurban railway (S-Bahn). A larger range of international flight connections is offered at Düsseldorf Airport (DUS), which is about 60 kilometres away and can be directly reached by S-Bahn from the university station.
The H-Bahn is one of the hallmarks of TU Dortmund University. There are two stations on North Campus. One (“Dortmund Universität S”) is directly located at the suburban train stop, which connects the university directly with the city of Dortmund and the rest of the Ruhr Area. Also from this station, there are connections to the “Technologiepark” and (via South Campus) Eichlinghofen. The other station is located at the dining hall at North Campus and offers a direct connection to South Campus every five minutes.