Bachelorarbeiten:

  • Agcaer, Hümeyra: Die Korrelationsfunktion eines Gaußschen stochastischen Prozesses

  • Akbas, Asiye: Mehrstufige Response-Modelle

  • Autermann, Daniel: Die iterative Berechnung eines partiellen D-optimalen Versuchsplans im linearen Regressionsmodel mit unkorrelierten Beobachtungen

  • Bastian, Patrick: On the covariance and continuity structure of Gauss-Markov processes

  • Berghaus, Betina: Zentraler Grenzwertsatz für Latin-Hypercube Sampling

  • Bräunig, Ulrike: Orthogonale Polynome und ihre Eigenschaften

  • Cosgun, Mehmet Furkan: Concentration inequalities for Lipschitz functions of random variables with applications

  • Demirbag, Kerim: Gauß-Prozesse und ihre Anwendungen in Computerexperimenten

  • Drewitz, Jana-Marie: Optimalitätskriterien in der Versuchsplanung

  • Dunsche, Martin: Preferential attachment model

  • Göbels, Vincent Philipp: Cluster im Erdös-Rényi-Graphen

  • Grabarcyzk, Peter: Vorhersage von Computerexperimenten im Gauß-Prozess-Modell

  • Graw, Carina: Das maximale Cluster des Erdös-Renyi-Graphen im subkritischen und superkritischen Regime

  • Greiff, Christian: Der Satz von Pinsker in der nichtparametrischen Regression

  • Heinrichs, Florian: Integration auf lokal kompakten Gruppen

  • Hinz, Simone: Spektraldichten in ARMA-Prozessen

  • Holl, Florian: Schranken für die Operatornorm zufälliger Matrizen

  • Hüttebräuker, Nils: Elementare Eigenschaften orthogonaler Polynome

  • Jarczyk, Dennis: Grundlagen der nichtparametrischen Minimax-Schätzung

  • Karagöz, Sinem: Symmetrische Irrfahrt

  • Kellermann, Christian: Prognose bei Computerexperimenten

  • Kluth, Benedikt: Das Generalized Random Graph Model und das Configuration Model

  • Kluth, Benedikt: Das Generalized Random Graph Model und das Configuration Model

  • Kokot, Kevin: Bestimmung unterer Schranken für das Minimax-Risiko bei nichtparametrischen Schätzproblemen

  • Koletzko, Lukas: Statistiken vom Kolmogorov-Smirnov Typ unter Alternative

  • Kories, Nora: Minimax- und Maximin-Designs für Computerexperimente

  • Lam, Florian: Generalized random graphs

  • Lange, Zoe Kristin: Reproducing Kernel Hilbert Spaces and their Applications in Machine Learning

  • Meierhöfer, Mirko Mikus vulgo: Skalenfreiheit des Preferential-Attachment-Modells

  • Müller, Julian: Uniform Designs

  • Patschkowski, Tim: Latin-Hypercube Sampling für Computerexperimente

  • Quanz, Pascal: Zweistichprobentests für funktionale Daten

  • Rauscher, Sarah: Markov-Ketten am Beispiel von symmetrischen Irrfahrten

  • Saglam, Sümeyra: Asymmetrische Irrfahrten

  • Scharpenberg, Christian: Untere Schranken für das Minimax-Risiko bei der Schätzung einer nichtparametrischen Regressionsfunktion

  • Schorning, Kirsten: Vorhersage von Computerexperimenten mittels der Bayes-Statistik

  • Sivanesan, Sivanja.: Inhomogene Zufallsgraphen

  • Skowronek, Stefan: Der Äquivalenzsatz von Kiefer und Wolfowitz in der klassischen optimalen Versuchsplanung

  • Steinert, Oskar: Das Betragsmaximum and die Anzahl der Vorzeichenwechsel der symmetrischen Irrfahrt

  • Temiz, Nadia: Partielle Optimalitätskriterien in der optimalen Versuchsplanung

  • Tomecki, Dominik: Einführung in die freie Wahrscheinlichkeitstheorie

  • Van Hecke, Ria: Zwei Algorithmen zur linearen Vorhersage von Zeitreihen bei endlicher Vergangenheit

  • Vigneswaran, Vigya: Versuchspläne auf der Grundlage von Methoden zur Auswahl von Stichproben

  • Wilczynski, Martin: Spektraldichten multivariater stationärer Prozesse

  • Zhu, Zheng-Yan: Stochastisches Verhalten von Leiterzeitpunkten, Leiterepochen und Distanz-Schnittzeitpunkten einfacher symmetrischer Irrfahrten auf Z

  • Zhuyboroda, Tetyana: The central limit theorem