Lars Knieper

Als Teil des Data Science Hubs habe ich an der Erstellung unser Webapp-Sammlung mitgewirkt.

Forschungsinteressen

  • Statistical Boosting
  • Generalised Geo-Additive Mixed Models


Lehre


  • Advanced Statistical Inference (Likelihood and Bayes) (WiSe2023/2024)
  • Data Science II (SoSe2023, SoSe2024)
  • Grundlagen Bayesianischer Statistik und Statistisches Lernen (WiSe2024/2025)
  • Praktikum Statistische Modellierung (SoSe2024, SoSe2025)


Für Abschlussarbeiten bietet sich ein persönliches Gespräch an, sodass auch Themen außerhalb der hier angebotenen Abschlussarbeiten möglich sind.

Software

mermboost - A novel gradient boosting framework for mixed models. [R pacakge via CRAN]

Publikationen


Konferenzbeiträge


  • IWSM 2025 Spatially aware gradient boosting towards sparser models (Vortrag)
  • DAGStat 2025 Re-thinking spatial components in gradient boosting (Vortrag)
  • CompStat 2024 Spatial Confounding in Gradient Boosting (Vortrag)
  • IWSM 2024 Spatial Confounding in Gradient Boosting (Vortrag)
  • CMStatistics 2023 A novel gradient boosting framework for generalised additive mixed models (Vortrag)
  • IWSM 2023 A novel gradient boosting framework for generalised additive mixed models (Poster)
  • Statistical Computing 2022 Gradient boosting for linear mixed effects logit models