Dr. Andrea Bommert
Telefon: +49 231 755 3128
Mathematik, Raum 722
Vogelpothsweg 87
44227 Dortmund
- Stabile Variablenselektion
- Stabilitätsmaße
- Variablenselektion
- Filtermethoden zur Variablenselektion
- Datensatzähnlichkeitsmaße
- Prognosemodelle
- Klassifikation
- Clustering
- Neutrale Vergleichsstudien
- Hochdimensionale Daten
- Bayesianische Optimierung
- Optimierung stochastischer Zielfunktionen
- Mehrkriterielle Optimierung
- Anwendungen in der Logistik
- Statistische Verfahren (WiSe 2024/25, WiSe 2023/24, WiSe 2022/23)
- Einführungskurs in SAS (WiSe 2024/25, WiSe 2023/24, WiSe 2022/23)
- Einführungskurs in SQL und APIs (WiSe 2024/25, WiSe 2023/24, WiSe 2022/23)
- Empirische Analysemethoden (SoSe 2024, SoSe 2023, SoSe 2022)
- Klinische Studien (SoSe 2024)
- Einführung in das statistische Lernen (SoSe 2023)
Wissenschaftliche Tätigkeit
- Seit Okt. 2016 (unbefristet): Wissenschaftliche Mitarbeiterin an der Fakultät Statistik
- Okt. 2013 - Sep. 2016: studentische Hilfskraft an der Fakultät Statistik
Studium
- Dr. rer. nat (Statistik): Technische Universität Dortmund, 2021. Dissertation: Integration of Feature Selection Stability in Model Fitting
- M. Sc. (Statistik): Technische Universität Dortmund, 2016. Masterarbeit: Stabile Variablenselektion in der Klassifikation
- B. Sc. (Datenanalyse und Datenmanagement): Technische Universität Dortmund, 2014. Bachelorarbeit: Robuste Schätzung des Parametervektors bei der linearen Quantilsregression