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Fakultät Statistik
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Dr. Lubna Amro

 

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© Lubna Amro​/​privat
  • Asymptotische und nicht-parametrische Statistik
  • Resampling Methoden
  • Rangverfahren für faktorielle Designs
  • Multivariate und Repeated-Measures-Analyse
  • Fehlende Werte
  • Amro, L., Konietschke, F., & Pauly, M. (2019). Multiplication‐combination tests for incomplete paired data. Statistics in Medicine, 38(17), 3243–3255. https://doi.org/10.1002/sim.8178
  • Amro, L., Konietschke, F., & Pauly, M. (2021, February 4). Incompletely observed nonparametric factorial designs with repeated measurements: A wild bootstrap approach [OnlineRessource]. Published. https://doi.org/10.48550/arxiv.2102.02871
  • Amro, L., & Pauly, M. (2017). Permuting incomplete paired data: a novel exact and asymptotic correct randomization test. Journal of Statistical Computation and Simulation, 87(6), 1148–1159. https://doi.org/10.1080/00949655.2016.1249871
  • Amro, L., Pauly, M., & Ickstadt, K. (2022). Resampling-based inference methods for repeated measures data with missing values (Publisher’s Version) [Universitätsbibliothek Dortmund]. https://doi.org/10.17877/de290r-22827
  • Amro, L., Pauly, M., & Ramosaj, B. (2021). Asymptotic‐based bootstrap approach for matched pairs with missingness in a single arm. Biometrical Journal, 63(7), 1389–1405. https://doi.org/10.1002/bimj.202000051
  • Amro, L., & Samuh, M. H. (2016). More powerful permutation test based on multistage ranked set sampling. Communications in Statistics Simulation and Computation, 46(7), 5271–5284. https://doi.org/10.1080/03610918.2016.1152364
  • Ramosaj, B., Amro, L., & Pauly, M. (2020). A cautionary tale on using imputation methods for inference in matched-pairs design. Bioinformatics, 36(10), 3099–3106. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btaa082
  • Industrial Data Science (WS 21/22)
  • Programming course with R (SS 21)
  • Intensive Course in Statistics (SS 21)
  • Industrial Data Science (WS 20/21)
  • Intensive Course in Statistics (SS 20)

Wissenschaftliche Tätigkeit

  • Seit Apr. 2022: Wissenschaftliche Mitarbeiterin im interdisziplinären Forschungsprojekt FAIR
  • März 2019 - März 2022: Wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehrstuhl Mathematische Statistik und industrielle Anwendungen

Studium

  • Dr. rer. nat (Statistik): Technische Universität Dortmund, 2022. Dissertation: Resampling-Based Inference Methods for Repeated Measures Data with Missing Values.
  • M.Sc. (Mathematik): Palestine Polytechnic University, Palästina, 2013. Masterarbeit: Variations Of Ranked Set Sampling.
  • B.Sc. (Angewandte Mathematik): Palestine Polytechnic University, Palästina, 2010. Bachelorarbeit: Analysis on Metric spaces.
  • Vorstandsmitglied des DAAD-Freundeskreises