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Supervised theses

 

PhD theses

 

Completed

  • Pascal Beckedorf (2022). Non-uniform bounds and Edgeworth expansions in self-normalized limit theorems. (PhD thesis Mathematics, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg)
  • Johannes Brutsche (2022). Sharp adaptive similarity testing with pathwise stability for ergodic diffusions. (PhD thesis Mathematics, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg)
  • Tim Patschkowski (2017). New approaches to locally adaptive nonparametric estimation and inference. (PhD thesis Mathematics, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg)
    Rewarded with the Ferdinand-von-Lindemann-Preis 2017.
  • Kamil Jurczak (2015). Spectral analysis and minimax estimation in non-standard random matrix models. (PhD thesis Mathematics, Ruhr-Universität Bochum)
  • Claudia Strauch (2013). Sharp adaptive drift estimation and Donsker-type theorems for multidimensional ergodic diffusions. (PhD thesis Mathematics, Universität Hamburg)

 

In progress

  • Dario Kieffer (since 2019)
  • Ben Deitmar (since 2022)
  • Gabriele Bellerino (since 2024)
  • Gerard Mesuere (since 2024)

 

Master theses

 

  • Thomas Müller (in progress).
  • Roman Depperschmidt (2024). Existenz, Eindeutigkeit und Grenzwertsätze für SPDEs.
  • Gabriele Bellerino (2023). (MSc) Pathwise stability for change-point estimation in the volatility of (fractional) Brownian motion. (Jointly with Dr. J. Brutsche)
  • Florian Ermantraut (2023). Spezifische Lösungen zur Fokker-Planck-Gleichung. (Jointly with Dr. J. Brutsche)
  • Nils Kornacker (2023). Aktuelle Zustandsdaten mit konkurrierenden Risiken: Konsistenz und Grenzverteilung des MLEs.
  • Ben Deitmar (2021). A uniform spectral CLT for the Haar U(n) ensemble and spectral analysis of the GUE with Fourier analytic methods.
  • Gabriele Bellerino (2021). (MEd) Generalizations of Glivenko-Cantelli type theorems.
  • Felix Schmidt-Bruncke (2019). Density estimation under various dependency structures.
  • Saskia Glaffig (2019). Classification under privacy constraints. (Jointly with Dr. L. Steinberger)
  • Ulysses Hucke (2019). Local differential privacy and estimation in the binomial model. (Jointly with Dr. L. Steinberger)
  • Qi Sun (2012). Sparsity in verallgemeinerten linearen Modellen. 
  • Kamil Jurczak (2011). Normalapproximation mittels Malliavin-Kalkül für Gaußsche Funktionale. 

 

Bachelor theses 

 

  • Jean Chammas (2024). Vergleich von Annahmen beim Transferlernen für binäre Klassifikation.
  • Jonathan Kollwitz (2024). Ein Grenzwertresultat über eine Statistik auf den Permutationen.
  • John Schede (2024). Starke Feller-Eigenschaft von stochastischen Evolutionsgleichungen in unendlichen Dimensionen.
  • Jens Rahnfeld (2022). Nichtparametrische MLE-Theorie für Typ-I-zensierte Daten.
  • Thomas Müller (2021). Tracy-Widom limit for the largest eigenvalue of a large class of complex sample covariance matrices.
  • Nils Kober (2021). Theory on local case-control sampling for imbalanced data.  
  • Bastian Schnitzer (2020). Risk bounds for statistical learning.
  • Nils Kornacker (2020). M-Schätzung und MLE-Theorie in logistischer Regression.
  • Florian Ermantraut (2020). Vervollständigung von ℚp.
  • Ben Deitmar (2019). Donsker-Klassen für Modifikationen des empirischen Prozesses.
  • Maxim Sessler (2017). Kerndichte-Schätzfunktionen.
  • Nina Dörnemann (2016). Majorisierende Maße.
  • Pascal Kaczmarek (2016). Äquivalente Charakterisierung der Konvergenz in Verteilung des äußeren Integrals in Bezug auf Donsker-Klassen.
  • Tim Kutta (2016). Der isonormale Gaußprozess.
  • Marius Kroll (2016). Pollards zentraler Grenzwertsatz.
  • Önder Askin (2016). Der Banach-Mazur-Abstand und das Minkowski-Kompaktum.
  • Johannes Pieperbeck (2016). Typ und Cotyp in Verbindung mit dem CLT in Banachräumen.
  • Marius Butzek (2016). Suprema von Zufallsvariablen und Slepians Vergleichsungleichungen.
  • Benjamin Konrad (2013). Density estimation with random noise.
  • Christian Koch (2013). Minimax-Schätzung auf Besovklassen.