Hochschulschrift(en), die von Greven, Sonja begutachtet wurde(n)

Steyer, Lisa (2023): Statistical methods for sparse functional object data: elastic curves, shapes and densities = Statistische Methoden für spärlich beobachtete funktionale Objektdaten: elastische Kurven, Formen und Dichten. Dissertation, LMU München: Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik

Stöcker, Almond (2022): Flexible regression for functional object data: curves, shapes and densities = Flexible Regression für funktionale Objektdaten: Kurven, Formen und Dichten. Dissertation, LMU München: Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik

Rügamer, David (2018): Estimation, model choice and subsequent inference: methods for additive and functional regression models. Dissertation, LMU München: Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik

Köhler, Meike (2017): Flexible Bayesian joint models for longitudinal biomarkers and time-to-event outcomes with applications to type 1 diabetes research. Dissertation, LMU München: Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik

Cederbaum, Jona (2017): Functional linear mixed models for complex correlation structures and general sampling grids. Dissertation, LMU München: Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik

Happ, Clara Maria (2017): Statistical methods for data with different dimensions: multivariate functional PCA and scalar-on-image regression. Dissertation, LMU München: Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik

Brockhaus, Sarah (2016): Boosting functional regression models. Dissertation, LMU München: Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik