@phdthesis{Schindelin2005,
  author    = {Schindelin, Johannes},
  title     = {The standard brain of Drosophila melanogaster and its automatic segmentation},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-15518},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2005},
  abstract  = {In this thesis, I introduce the Virtual Brain Protocol, which facilitates applications of the Standard Brain of Drosophila melanogaster. By providing reliable and extensible tools for the handling of neuroanatomical data, this protocol simplifies and organizes the recurring tasks involved in these applications. It is demonstrated that this protocol can also be used to generate average brains, i.e. to combine recordings of several brains with the same features such that the common features are emphasized. One of the most important steps of the Virtual Insect Protocol is the aligning of newly recorded data sets with the Standard Brain. After presenting methods commonly applied in a biological or medical context to align two different recordings, it is evaluated to what extent this alignment can be automated. To that end, existing Image Processing techniques are assessed. I demonstrate that these techniques do not satisfy the requirements needed to guarantee sensible alignments between two brains. Then, I analyze what needs to be taken into account in order to formulate an algorithm which satisfies the needs of the protocol. In the last chapter, I derive such an algorithm using methods from Information Theory, which bases the technique on a solid mathematical foundation. I show how Bayesian Inference can be applied to enhance the results further. It is demonstrated that this approach yields good results on very noisy images, detecting apparent boundaries between structures. The same approach can be extended to take additional knowledge into account, e.g. the relative position of the anatomical structures and their shape. It is shown how this extension can be utilized to segment a newly recorded brain automatically.},
  subject      = {Taufliege},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Ring2018,
  author    = {Ring, Christoph},
  title     = {Entwicklung und Vergleich von Gewichtungsmetriken zur Analyse probabilistischer Klimaprojektionen aktueller Modellensembles},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-157294},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  pages     = {XII, 195},
  year      = {2018},
  abstract  = {Der anthropogene Klimawandel ist eine der gr{\"o}ßten Herausforderungen des 21. Jahrhunderts. Eine Hauptschwierigkeit liegt dabei in der Unsicherheit bez{\"u}glich der regionalen {\"A}nderung von Niederschlag und Temperatur. Hierdurch wird die Entwicklung geeigneter Anpassungsstrategien deutlich erschwert. In der vorliegenden Arbeit werden vier Evaluationsans{\"a}tze mit insgesamt 13 Metriken f{\"u}r aktuelle globale (zwei Generationen) und regionale Klimamodelle entwickelt und verglichen, um anschließend eine Analyse der Projektionsunsicherheit vorzunehmen. Basierend auf den erstellten Modellbewertungen werden durch Gewichtung Aussagen {\"u}ber den Unsicherheitsbereich des zuk{\"u}nftigen Klimas getroffen. Die Evaluation der Modelle wird im Mittelmeerraum sowie in acht Unterregionen durchgef{\"u}hrt. Dabei wird der saisonale Trend von Temperatur und Niederschlag im Evaluationszeitraum 1960-2009 ausgewertet. Zus{\"a}tzlich wird f{\"u}r bestimmte Metriken jeweils das klimatologische Mittel oder die harmonischen Zeitreiheneigenschaften evaluiert. Abschließend werden zum Test der {\"U}bertragbarkeit der Ergebnisse neben den Hauptuntersuchungsgebieten sechs global verteilte Regionen untersucht. Außerdem wird die zeitliche Konsistenz durch Analyse eines zweiten, leicht versetzten Evaluationszeitraums behandelt, sowie die Abh{\"a}ngigkeit der Modellbewertungen von verschiedenen Referenzdaten mit Hilfe von insgesamt drei Referenzdatens{\"a}tzen untersucht. Die Ergebnisse legen nahe, dass nahezu alle Metriken zur Modellevaluierung geeignet sind. Die Auswertung unterschiedlicher Variablen und Regionen erzeugt Modellbewertungen, die sich in den Kontext aktueller Forschungsergebnisse einf{\"u}gen. So wurde die Leistung der globalen Klimamodelle der neusten Generation (2013) im Vergleich zur Vorg{\"a}ngergeneration (2007) im Schnitt {\"a}hnlich hoch bzw. in vielen Situationen auch st{\"a}rker eingeordnet. Ein durchweg bestes Modell konnte nicht festgestellt werden. Der Großteil der entwickelten Metriken zeigt f{\"u}r {\"a}hnliche Situationen {\"u}bereinstimmende Modellbewertungen. Bei der Gewichtung hat sich der Niederschlag als besonders geeignet herausgestellt. Grund hierf{\"u}r sind die im Schnitt deutlichen Unterschiede der Modellleistungen in Zusammenhang mit einer geringeren Simulationsg{\"u}te. Umgekehrt zeigen die Metriken f{\"u}r die Modelle der Temperatur allgemein {\"u}berwiegend hohe Evaluationsergebnisse, wodurch nur wenig Informationsgewinn durch Gewichtung erreicht werden kann. W{\"a}hrend die Metriken gut f{\"u}r unterschiedliche Regionen und Skalenniveaus verwendet werden Evaluationszeitr{\"a}ume nicht grunds{\"a}tzlich gegeben. Zus{\"a}tzlich zeigen die Modellranglisten unterschiedlicher Regionen und Jahreszeiten h{\"a}ufig nur geringe Korrelationen. Dies gilt besonders f{\"u}r den Niederschlag. Bei der Temperatur sind hingegen leichte {\"U}bereinstimmungen auszumachen. Beim Vergleich der mittleren Ranglisten {\"u}ber alle Modellbewertungen und Situationen der Hauptregionen des Mittelmeerraums mit den Globalregionen besteht eine signifikante Korrelation von 0,39 f{\"u}r Temperatur, w{\"a}hrend sie f{\"u}r Niederschlag um null liegt. Dieses Ergebnis ist f{\"u}r alle drei verwendeten Referenzdatens{\"a}tze im Mittelmeerraum g{\"u}ltig. So schwankt die Korrelation der Modellbewertungen des Niederschlags f{\"u}r unterschiedliche Referenzdatens{\"a}tze immer um Null und die der Temperaturranglisten zwischen 0,36 und 0,44. Generell werden die Metriken als geeignete Evaluationswerkzeuge f{\"u}r Klimamodelle eingestuft. Daher k{\"o}nnen sie einen Beitrag zur {\"A}nderung des Unsicherheitsbereichs und damit zur St{\"a}rkung des Vertrauens in Klimaprojektionen leisten. Die Abh{\"a}ngigkeit der Modellbewertungen von Region und Untersuchungszeitraum muss dabei jedoch ber{\"u}cksichtigt werden. So besitzt die Analyse der Konsistenz von Modellbewertungen sowie der St{\"a}rken und Schw{\"a}chen der Klimamodelle großes Potential f{\"u}r folgende Studien, um das Vertrauen in Modellprojektionen weiter zu steigern.},
  subject      = {Anthropogene Klima{\"a}nderung},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Pollinger2013,
  author    = {Pollinger, Felix},
  title     = {Bewertung und Auswirkungen der Simulationsg{\"u}te f{\"u}hrender Klimamoden in einem Multi-Modell Ensemble},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-97982},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2013},
  abstract  = {Der rezente und zuk{\"u}nftige Anstieg der atmosph{\"a}rischen Treibhausgaskonzentration bedeutet f{\"u}r das terrestrische Klimasystem einen grundlegenden Wandel, der f{\"u}r die globale Gesellschaft schwer zu bew{\"a}ltigende Aufgaben und Herausforderungen bereit h{\"a}lt. Eine effektive, r{\"u}hzeitige Anpassung an diesen Klimawandel profitiert dabei enorm von m{\"o}glichst genauen Absch{\"a}tzungen k{\"u}nftiger Klima{\"a}nderungen. Das geeignete Werkzeug hierf{\"u}r sind Gekoppelte Atmosph{\"a}re Ozean Modelle (AOGCMs). F{\"u}r solche Fragestellungen m{\"u}ssen allerdings weitreichende Annahmen {\"u}ber die zuk{\"u}nftigen klimarelevanten Randbedingungen getroffen werden. Individuelle Fehler dieser Klimamodelle, die aus der nicht perfekten Abbildung der realen Verh{\"a}ltnisse und Prozesse resultieren, erh{\"o}hen die Unsicherheit langfristiger Klimaprojektionen. So unterscheiden sich die Aussagen verschiedener AOGCMs im Hinblick auf den zuk{\"u}nftigen Klimawandel insbesondere bei regionaler Betrachtung, deutlich. Als Absicherung gegen Modellfehler werden {\"u}blicherweise die Ergebnisse mehrerer AOGCMs, eines Ensembles an Modellen, kombiniert. Um die Absch{\"a}tzung des Klimawandels zu pr{\"a}zisieren, wird in der vorliegenden Arbeit der Versuch unternommen, eine Bewertung der Modellperformance der 24 AOGCMs, die an der dritten Phase des Vergleichsprojekts f{\"u}r gekoppelte Modelle (CMIP3) teilgenommen haben, zu erstellen. Auf dieser Basis wird dann eine nummerische Gewichtung f{\"u}r die Kombination des Ensembles erstellt. Zun{\"a}chst werden die von den AOGCMs simulierten Klimatologien f{\"u}r einige grundlegende Klimaelemente mit den betreffenden klimatologien verschiedener Beobachtungsdatens{\"a}tze quantitativ abgeglichen. Ein wichtiger methodischer Aspekt hierbei ist, dass auch die Unsicherheit der Beobachtungen, konkret Unterschiede zwischen verschiedenen Datens{\"a}tzen, ber{\"u}cksichtigt werden. So zeigt sich, dass die Aussagen, die aus solchen Ans{\"a}tzen resultieren, von zu vielen Unsicherheiten in den Referenzdaten beeintr{\"a}chtigt werden, um generelle Aussagen zur Qualit{\"a}t von AOGCMs zu treffen. Die Nutzung der K{\"o}ppen-Geiger Klassifikation offenbart jedoch, dass die prinzipielle Verteilung der bekannten Klimatypen im kompletten CMIP3 in vergleichbar guter Qualit{\"a}t reproduziert wird. Als Bewertungskriterium wird daher hier die F{\"a}higkeit der AOGCMs die großskalige nat{\"u}rliche Klimavariabilit{\"a}t, konkret die hochkomplexe gekoppelte El Ni{\~n}o-Southern Oscillation (ENSO), realistisch abzubilden herangezogen. Es kann anhand verschiedener Aspekte des ENSO-Ph{\"a}nomens gezeigt werden, dass nicht alle AOGCMs hierzu mit gleicher Realit{\"a}tsn{\"a}he in der Lage sind. Dies steht im Gegensatz zu den dominierenden Klimamoden der Außertropen, die modell{\"u}bergreifend {\"u}berzeugend repr{\"a}sentiert werden. Die wichtigsten Moden werden, in globaler Betrachtung, in verschiedenen Beobachtungsdaten {\"u}ber einen neuen Ansatz identifiziert. So k{\"o}nnen f{\"u}r einige bekannte Zirkulationsmuster neue Indexdefinitionen gewonnen werden, die sich sowohl als {\"a}quivalent zu den Standardverfahren erweisen und im Vergleich zu diesen zudem eine deutliche Reduzierung des Rechenaufwandes bedeuten. Andere bekannte Moden werden dagegen als weniger bedeutsame, regionale Zirkulationsmuster eingestuft. Die hier vorgestellte Methode zur Beurteilung der Simulation von ENSO ist in guter {\"U}bereinstimmung mit anderen Ans{\"a}tzen, ebenso die daraus folgende Bewertung der gesamten Performance der AOGCMs. Das Spektrum des Southern Oscillation-Index (SOI) stellt somit eine aussagekr{\"a}ftige Kenngr{\"o}ße der Modellqualit{\"a}t dar. Die Unterschiede in der F{\"a}higkeit, das ENSO-System abzubilden, erweisen sich als signifikante Unsicherheitsquelle im Hinblick auf die zuk{\"u}nftige Entwicklung einiger fundamentaler und bedeutsamer Klimagr{\"o}ßen, konkret der globalen Mitteltemperatur, des SOIs selbst, sowie des indischen Monsuns. Ebenso zeigen sich signifikante Unterschiede f{\"u}r regionale Klima{\"a}nderungen zwischen zwei Teilensembles des CMIP3, die auf Grundlage der entwickelten Bewertungsfunktion eingeteilt werden. Jedoch sind diese Effekte im Allgemeinen nicht mit den Auswirkungen der anthropogenen Klima{\"a}nderungssignale im Multi-Modell Ensemble vergleichbar, die f{\"u}r die meisten Klimagr{\"o}ßen in einem robusten multivariaten Ansatz detektiert und quantifiziert werden k{\"o}nnen. Entsprechend sind die effektiven Klima{\"a}nderungen, die sich bei der Kombination aller Simulationen als grundlegende Aussage des CMIP3 unter den speziellen Randbedingungen ergeben nahezu unabh{\"a}ngig davon, ob alle L{\"a}ufe mit dem gleichen Einfluss ber{\"u}cksichtigt werden, oder ob die erstellte nummerische Gewichtung verwendet wird. Als eine wesentliche Begr{\"u}ndung hierf{\"u}r kann die Spannbreite der Entwicklung des ENSO-Systems identifiziert werden. Dies bedeutet gr{\"o}ßere Schwankungen in den Ergebnissen der Modelle mit funktionierendem ENSO, was den Stellenwert der nat{\"u}rlichen Variabilit{\"a}t als Unsicherheitsquelle in Fragen des Klimawandels unterstreicht. Sowohl bei Betrachtung der Teilensembles als auch der Gewichtung wirken sich dadurch gegenl{\"a}ufige Trends im SOI ausgleichend auf die Entwicklung anderer Klimagr{\"o}ßen aus, was insbesondere bei letzterem Vorgehen signifikante mittlere Effekte des Ansatzes, verglichen mit der Verwendung des {\"u}blichen arithmetischen Multi-Modell Mittelwert, verhindert.},
  subject      = {Modell},
  language  = {de}
}
@book{Marohn1990,
  author    = {Marohn, Frank},
  title     = {On statistical information of extreme order statistics},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-47866},
  publisher      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {1990},
  abstract  = {No abstract available},
  subject      = {Rangstatistik},
  language  = {en}
}
@book{Kuenzler1994,
  author    = {K{\"u}nzler, Jan},
  title     = {Familiale Arbeitsteilung : Die Beteiligung von M{\"a}nnern an der Hausarbeit},
  isbn      = {3-89370-194-X},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-50726},
  publisher      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {1994},
  abstract  = {No abstract available},
  subject      = {Mann},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Kann2020,
  author    = {Kann, Lennart},
  title     = {Statistical Failure Prediction with an Account for Prior Information},
  doi       = {10.25972/OPUS-20504},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-205049},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2020},
  abstract  = {Prediction intervals are needed in many industrial applications. Frequently in mass production, small subgroups of unknown size with a lifetime behavior differing from the remainder of the population exist. A risk assessment for such a subgroup consists of two steps: i) the estimation of the subgroup size, and ii) the estimation of the lifetime behavior of this subgroup. This thesis covers both steps. An efficient practical method to estimate the size of a subgroup is presented and benchmarked against other methods. A prediction interval procedure which includes prior information in form of a Beta distribution is provided. This scheme is applied to the prediction of binomial and negative binomial counts. The effect of the population size on the prediction of the future number of failures is considered for a Weibull lifetime distribution, whose parameters are estimated from censored field data. Methods to obtain a prediction interval for the future number of failures with unknown sample size are presented. In many applications, failures are reported with a delay. The effects of such a reporting delay on the coverage properties of prediction intervals for the future number of failures are studied. The total failure probability of the two steps can be decomposed as a product probability. One-sided confidence intervals for such a product probability are presented.},
  subject      = {Konfidenzintervall},
  language  = {en}
}
@misc{Englert2009,
  type      = {Master Thesis},
  author    = {Englert, Stefan},
  title     = {Sch{\"a}tzer des Artenreichtums bei speziellen Erscheinungsh{\"a}ufigkeiten},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-71362},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2009},
  abstract  = {Bei vielen Fragestellungen, in denen sich eine Grundgesamtheit in verschiedene Klassen unterteilt, ist weniger die relative Klassengr{\"o}ße als vielmehr die Anzahl der Klassen von Bedeutung. So interessiert sich beispielsweise der Biologe daf{\"u}r, wie viele Spezien einer Gattung es gibt, der Numismatiker daf{\"u}r, wie viele M{\"u}nzen oder M{\"u}nzpr{\"a}gest{\"a}tten es in einer Epoche gab, der Informatiker daf{\"u}r, wie viele unterschiedlichen Eintr{\"a}ge es in einer sehr großen Datenbank gibt, der Programmierer daf{\"u}r, wie viele Fehler eine Software enth{\"a}lt oder der Germanist daf{\"u}r, wie groß der Wortschatz eines Autors war oder ist. Dieser Artenreichtum ist die einfachste und intuitivste Art und Weise eine Population oder Grundgesamtheit zu charakterisieren. Jedoch kann nur in Kollektiven, in denen die Gesamtanzahl der Bestandteile bekannt und relativ klein ist, die Anzahl der verschiedenen Spezien durch Erfassung aller bestimmt werden. In allen anderen F{\"a}llen ist es notwendig die Spezienanzahl durch Sch{\"a}tzungen zu bestimmen.},
  subject      = {Statistik},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Backes2007,
  author    = {Backes, Rita},
  title     = {Faktorenstruktur deutschsprachiger biographischer Frageb{\"o}gen},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-27489},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2007},
  abstract  = {Wie die vorliegenden und auch fr{\"u}heren Untersuchungen zeigen, k{\"o}nnen psychometrisch nur wenige, aber f{\"u}r unterschiedliche Frageb{\"o}gen und unterschiedliche Stichproben sehr stabile Grunddimensionen des Lebensgeschehens erfasst werden, die auch nur einen Teil der Varianz zu erkl{\"a}ren verm{\"o}gen. Das bedeutet, dass psychometrisch nur ein Teil des Le-bensgeschehens erfasst werden kann. Jedoch kann die M{\"o}glichkeit, das Lebensgeschehen psychometrisch zu erfassen, durch zwei weitere psychometrische Ans{\"a}tze erg{\"a}nzt werden: Erstens durch die psychometrische Erfassung der Pers{\"o}nlichkeit mittels Pers{\"o}nlichkeitsfrageb{\"o}gen. Zweitens wird der Erkl{\"a}-rungshorizont noch erweitert, wenn außer den Grunddimensionen des Lebensgeschehens und der Pers{\"o}nlichkeit noch bedeutsame Lebensereignisse ber{\"u}cksichtigt werden. Dies geschieht mittels Listen von bedeutsamen Lebensereignissen wie etwa Geburt von Ge-schwistern und sp{\"a}ter von eigenen Kindern, Tod der Eltern oder einer nahe stehenden Be-zugsperson, Hochzeit, Umzug in eine andere Umgebung, Erwerb von schweren chroni-schen Krankheiten oder beruflicher Erfolg bzw. Misserfolg. Biographische Frageb{\"o}gen, Pers{\"o}nlichkeitsfrageb{\"o}gen und Listen bedeutsamer Lebens-ereignisse sind gemeinsam in der Lage, psychometrisch eine differenziertere Erkl{\"a}rung dessen zu geben, was sich im Leben ereignet.},
  subject      = {Faktorenanalyse},
  language  = {de}
}