Themenkomplexe für Masterarbeiten im FT 2025

5 Februar 2025

Thema I: Simulationsbasierte Evaluationsmodelle für KI-Projekte

Simulationsbasierte Evaluationsmodelle für KI-Projekte sollen über ihren Lebenszyklus hinweg eine jeweils rendite-risikoadäquate Bewertung ermöglichen. Doch welche Komponenten sind auch in Abhängigkeit vom Anwendungsgebiet in solche Modelle zu integrieren, damit diese ihrem Anspruch gerecht werden?

 

Thema II: Regression auf Graphen - Vorhersage von Produktpreisen in komplexen Transportnetzwerken

Es soll basierend auf aktueller Literatur ein Regressionsmodell in Python programmiert und evaluiert werden, welches für unterschiedliche Transportnetzwerke (z.B. Bahn- oder Flugnetz) die Preise einzelner Tickets vorhersagt. Für dieses Thema sind Programmierkenntnisse in Python oder die Bereitschaft, sich diese anzueignen, erforderlich.

 

Thema III: Simulationsbasierter Vergleich von Methoden zur Behebung von Endogenität in Regressionsmodellen für binäre Zielvariablen - Special-Regressors-Methode vs. Zwei-Stufen-Schätzung

Dieses Thema umfasst die Implementierung beider Methoden in R, das eigenständige Entwickeln von geeigneten Test Cases, das Durchführen von Monte-Carlo Simulationen sowie das Vergleichen der Ergebnisse anhand geeigneter statistischer Kennzahlen. Für dieses Thema sind Programmierkenntnisse in R oder die Bereitschaft, sich diese anzueignen, erforderlich.

 

Darüber hinaus ist die Bearbeitung selbstentwickelter Fragestellungen mit hinreichend quantitativ-methodischem Hintergrund nach individueller Rücksprache und Beratung möglich.

 

Wenn Sie an einer Masterarbeit an der Professur für Data Analytics & Statistics interessiert sind, schreiben Sie bitte bis zum 07.02.2025 eine E-Mail an Prof. Dr. Andreas Brieden (Betreff: Masterarbeit). Individuelle Vorbesprechungen folgen.