2025

• Jasmin Rühl: Resampling-Based Inference for Causal Effect Estimates in Time-to-Event Data

2025

• Federated Learning: Die Maximum-Likelihood-Methode unter statistischer Heterogenität, Merryt Wonhas, Erstgutachterin: Prof. Dr. Sarah Friedrich-Welz, Zweitgutachter: Prof. Dr. Stefan Großkinsky
• Entwicklung und Evaluation eines Machine-Learning-basierten Forecast-Tools zur Optimierung der Kapazitätsplanung der Beratenden, Lucas Remane, Erstgutachterin: Prof. Dr. Sarah Friedrich-Welz, Zweitgutachter: Prof. Dr. Stefan Großkinsky

2024

• Doppelt robuste Schätzung im Kontext fehlender Werte: eine Simulationsstudie, Natalia Kohlmann, Erstgutachterin: Prof. Dr. Sarah Friedrich, Zweitgutachter: Prof. Dr. Ralf Werner

• Deep Learning in Universal Lesion Detection basierend auf einem Computertomograhiedatensatz, Daniel Müller, Erstgutachterin: Prof. Dr. Sarah Friedrich, Zweitgutachter: Prof. Dr. Gernot Müller
• Application of Bayesian Dynamic Borrowing as an Alternative Evidence Synthesis in Oncology, Lena Schemet, Erstgutachterin: Prof. Dr. Sarah Friedrich, Zweitgutachter: Prof. Dr. Gernot Müller
• Maschinelles Lernen für Medizinische Datensätze mit kleinen Stichproben, Katharina Ohlhoff, Erstgutachterin: Prof. Dr. Sarah Friedrich, Zweitgutachter: Prof. Dr. Gernot Müller
• Effect measures for multivariate Analysis of Variance (MANOVA), Dzenita Fazlic-Mehulic, Erstgutachterin: Prof. Dr. Sarah Friedrich, Zweitgutachter: Prof. Dr. Ralf Werner

2022

• Federated Learning: Statistische Herausforderungen, Kevin Wonhas, Erstgutachterin: Prof. Dr. Sarah Friedrich, Zweitgutachterin: Prof. Dr. Tatjana Stykel
• Resampling Approaches for Repeated Measures Data: A Replication Study and an Application to Stock Market Data, Marlene Ngango Ngameni, Erstgutachterin: Prof. Dr. Sarah Friedrich, Zweitgutachter: Prof. Dr. Gernot Müller
• Estimation the Causal Risk Difference in Time-to-Event Data, Dominik Nolde, Erstgutachterin: Prof. Dr. Sarah Friedrich, Zweitgutachter: Prof. Dr. Gernot Müller

2025

• Analyse von ausgewählten statistischen Tests zur Prüfung der Unabhängigkeit in Vierfeldertafeln im Rahmen einer Simulationsstudie, Andy Lao, Erstgutachterin: Prof. Dr. Sarah Friedrich-Welz, Zweitgutachter: Prof. Dr. Ralf Werner
• Resilienz in der Corona-Pandemie: Eine Analyse möglicher Einflussfaktoren mittels penalisierter Regression, Luise Moser, Erstgutachterin: Prof. Dr. Sarah Friedrich-Welz, Zweitgutachter: Prof. Dr. Gernot Müller

2024

• Bootstrap-Verfahren für den 2-Stichproben t-Test, Yvan Wabo, Erstgutachterin: Prof. Dr. Sarah Friedrich-Welz, Zweitgutacher: Prof. Dr. Stefan Großkinsky
• Explainable AI am Beispiel kontrafaktischer Erklärungen, Jonathan Thum, Erstgutachterin: Prof. Dr. Sarah Friedrich-Welz, Zweitgutacher: Prof. Dr. Ralf Werner
• Risikofaktoren für chirurgische Eingriffe nach medikamentösem Schwangerschaftsabbruch: Ein Vergleich von logischer Regression und Entscheidungsbaum-Analyse, Anna-Lena Roth, Erstgutachterin: Prof. Dr. Sarah Friedrich-Welz, Zweitgutacher: Prof. Dr. Gernot Müller

2023

• Analyse konkurrierender Risiken im zeitdiskreten Kontext, Marlene Besser, Erstgutachterin: Prof. Dr. Sarah Friedrich, Zweitgutachter: Prof. Dr. Gernot Müller
• Risikofaktoren für chirurgische Eingriffe nach medikamentösem Schwangerschaftsabbruch: Ein Vergleich von logistischer Regression und Entscheidungsbaum-Analyse, Anna-Lena Roth, Erstgutachterin: Prof. Dr. Sarah Friedrich, Zweitgutachter: Prof. Dr. Gernot Müller

2022

• Machine Learning Verfahren und ihre Anwendungen in der genetischen Epidemiologie, Michael Hiery, Erstgutachterin: Prof. Dr. Sarah Friedrich, Zweitgutachter: Prof. Dr. Gernot Müller
• Comparison of Machine Learning Algorithmus with an Apllication in EEG Data, Ali Özkan, Erstgutachterin: Prof. Dr. Sarah Friedrich, Zweitgutachter: Prof. Dr. Gernot Müller
• Das Cox-Aalen Modell, Doreen Streutgens, Erstgutachterin: Prof. Dr. Sarah Friedrich, Zweitgutachter: Prof. Dr. Gernot Müller

2023

• Daniel Müller, WS 2023/2024, Betreuerin Prof. Dr. Sarah Friedrich, Softwareumgebung: Python, Thema: "Implementierung und Vergleich verschiedener Deep Learning Architekturen für universelle Läsionsdetektion"
• Kevin Wonhas, SoSe 2023, Betreuerin Prof. Dr. Sarah Friedrich, Softwareumgebung: Python, Thema: „Federated Learning: Statistische Heterogenität"
• Katharina Ohlhoff, SoSe 2023, Betreuerin Prof. Dr. Sarah Friedrich, Softwareumgebung: R, Thema: „Programmtests und Umsetzung eines neuronalen Netzes für kleinen Datensätze”
• Dominik Nolde, WS 2022/2023, Betreuerin Prof. Dr. Sarah Friedrich, Softwareumgebung: R, Thema: „Simulationsstudie zum Vergleich verschiedener Verfahren zur Schätzung der kausalen Risikodifferenz in Ereigniszeitdaten”