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Kontaktperson
Prof. Dr. Carolin Strobl
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Beschreibung
Vielen statistischen Tests und Modellen liegen strenge Annahmen z.B. über Normalverteilung und Unabhängigkeit der Fehlerterme zugrunde. Die Verletzung von Annahmen kann zu gravierenden Fehlentscheidungen führen; es gibt aber auch Konstellationen, in denen sich Verletzungen einzelner Annahmen weniger stark auf das Ergebnis auswirken. Einige Verletzungen ergeben sich zudem durch das nicht-Berücksichtigen von Strukturen in den Daten, wie sie z.B. im Rahmen von Messwiederholungen oder multizentrischen Studien entstehen. Das Ziel von Arbeiten in diesem Themenbereich ist es, bestehende Ergebnissen aus der Literatur zu sammeln und mithilfe von systematischen Simulationsstudien in R den Einfluss von unterschiedlichen Verletzungen der Annahmen von gebräuchlichen statistischen Verfahren zu untersuchen und zu illustrieren. Neben der schriftlichen Darstellung in der Masterarbeit sollen im Rahmen dieser Themen auch Shiny Apps erarbeitet bzw. erweitert werden, durch die die Studierenden in unseren Statistik-Vorlesungen die Auswirkungen von Verletzungen der Annahmen besser verstehen und interaktiv ausprobieren können (ähnlich wie z.B. hier: http://shiny.stat.calpoly.edu/ANOVA_robust/).