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Zu vergebende Abschlussarbeiten

• TBA

Laufende Abschlussarbeiten

• Tim Grabo (2021): Modellselektion für die nicht-lineare Modellierung des Einflusses von Luftschadstoffen, Temperatur und deren Interaktion auf Lungenfunktionsparameter in der SALIA-Studie (BA)
• Faysal Ntafh (2020): Erkennung von Anomalien in den Daten aus dem Beherbergungsgewerbe mit Hilfe von KI Methoden (MA)
• Patrick Lorenz (2020): Modellierung von Strafyards im American Football im Rahmen von generalisierten linearen gemischten Modellen (BA)
• Cartsen Wasserfuhr (2020): Analyse des Stornoverhaltens von Lebensversicherungsverträgen mit Hilfe verschiedener statistischer Modelle und Lernverfahren (MA)
• Lars Lobers (2020): Modellierung von 100 Meter Sprintzeiten mithilfe von Generalisierten Additiven Gemischten Modellen (MA)

Abgeschlossene Abschlussarbeiten

• Tom Pflugbeil (2021): Regularisierungsverfahren zur Modellierung der deutschen Baseball-Bundesliga (BA)
• Lionel Fotie (2020): Kategorisierung von Domänen mittels Clusterverfahren (BA)
• Sven Teschke (2020): A Statistical Analysis of the Klopp-Effect (MA)
• Ilona Maske (2020): Ein Vergleich herkömmlicher Regressionsverfahren mit modernen Machine Learning Techniken für binäre Zielvariablen in komplexen Datensituationen (MA)
• Philip Buczak (2020): Einsatz sequenzieller Verfahren im Hyperparameter-Tuning (MA)
• Eugene Edmond Nantchouang Tefong (2020): Eine Analyse der Post-LASSO Technik im Linearen Modell (BA) 
• Niklas Dombrink (2020): Untersuchung der Einflussfaktoren auf die Passgenauigkeit im professionellen Fußball mittels eines Generalisierten Additiven Gemischten Modells (MA)
• Marc Schmieder (2020): Multilabel-Klassifizierung von Nachrichten Schlagzeilen. Vergleich zwischen neurolanen Netzen und baumbasierten Algorithmen auf verschiedenen Repräsentationen von Wörtern (MA)
• Thi Ngoc Tien Tran (2020): Untersuchung von Random Forests bzgl. Overfitting (MA) 
• Jan Lennartz (2019): Ein Vergleich von verschiedenen Vorhersagemodellen im internationalen Tischtennis (BA)
• Philipp Steinhauer (2019): Vergleich von Clusterverfahren auf Basis von Handball-Bundesliga Daten (BA)
• Sujin Park (2019): Implementierung eines Kreuzvalidierungsverfahrens für die Funktion glmmLasso aus dem gleichnamigen R-Paket (BA)
• Jonas Heiner (2019): Prediction of Handball World Cup results (BA)
• Jacob Grytzka (2019): Vergleich verschiedener Optimierungsverfahren in generalisierten linearen Modellen (BA)
• Philip Buczak (2019): Modellierung und Vorhersage von Fußballbundesligaspielen mittels Random Forest (BA)
• Susanne Brunner (2019): Modellierung und Vorhersage von Tennisspielen bei Grand Slam Turnieren (BA)
• Sheila Görz (2018): Vergleich verschiedener Verfahren zur Bestimmung des Glättungsparameters in Generalisierten Additiven Modellen (BA)
• Maxime Faymonville (2018): Statistische Modellierung des Elfmeterschießens anhand des DFB-Pokals (BA)
• Steffen Maletz (2018): Wahl von Knoten und Basisfunktionen in Generalisierten Additiven Modellen (BA)