Statistisches Bundesamt verleiht Gerhard-Fürst-Preis 2020
Herausragende wissenschaftliche Arbeiten mit Bezug zur amtlichen Statistik prämiert
Wiesbaden (ots)
Das Statistische Bundesamt (Destatis) hat am 19. November 2020 vier herausragende wissenschaftliche Arbeiten mit dem Gerhard-Fürst-Preis prämiert. Zwei Arbeiten wurden in der Kategorie "Dissertationen", zwei Arbeiten in der Kategorie "Master-/Bachelorarbeiten" ausgezeichnet. Mit dem seit 1999 verliehenen Preis honoriert das Statistische Bundesamt jährlich herausragende wissenschaftliche Arbeiten mit einem engen Bezug zur amtlichen Statistik.
Dr. Jonas Klingwort wurde für seine an der Universität Duisburg-Essen bei Prof. Dr. Rainer Schnell entstandene Dissertation zum Thema "Correcting Survey Measurement Error With Big Data from Road Sensors Through Capture-recapture" ausgezeichnet. Die theoretische Fundierung und erstmalige Verwendung von Straßensensordaten zur Korrektur von Befragungsdaten sahen die Gutachterinnen und Gutachter als besonders förderwürdig an.
Prof. Dr. Natalia Rojas-Perilla wurde für ihre Dissertation "The use of data-driven transformations and their applicability in small area estimation" geehrt. Ihr Forschungsgebiet im Bereich der Analyse von Methoden der Small-Area-Verfahren hat eine große praktische Relevanz für statistische Ämter. Die Arbeit entstand an der Freien Universität Berlin bei Prof. Dr. Timo Schmid.
Daniel Haake wurde für seine Masterarbeit zum Thema "Prognose von Wohnungseinbrüchen mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen" ausgezeichnet. Diese Arbeit zeigt, dass mit dem der Arbeit zugrundeliegenden Wahrscheinlichkeits-ansatz zukünftige Wohnungseinbrüche innerhalb einer kürzeren Zeit prognostiziert werden können. Dies stellt eine wesentliche Verbesserung gegenüber aktuellen Ansätzen dar. Er verfasste seine Arbeit an der Hochschule Albstadt-Sigmaringen bei Prof. Dr. Andreas Knoblauch.
Jannik Schaller erhielt den Gerhard-Fürst-Preis für seine Masterarbeit "Datenfusion von EU-SILC und HBS: Vergleich zwischen Random Hot-Deck und Predictive Mean Matching im Rahmen einer Simulationsstudie". Mit dem in der Arbeit verwendeten optimierten Datenfusionsverfahren konnte der Informationsgehalt der fusionierten Datenfiles deutlich verbessert werden. Die Arbeit entstand bei Prof. Dr. Martin Messingschlager an der Otto-Friedrich-Universität Bamberg.
Sowohl die Arbeiten in der Kategorie "Dissertationen" als auch die in der Kategorie "Master-/Bachelorarbeiten" wurden von dem Gutachtergremium des Gerhard-Fürst-Preises als gleichermaßen herausragend und preiswürdig erachtet.
Das Statistische Bundesamt nimmt die Auszeichnungen auf Empfehlung eines unabhängigen Gutachtergremiums vor. Die Preisverleihung konnte in diesem Jahr aufgrund der Corona-Pandemie nur virtuell stattfinden. Für das Statistische Bundesamt überreichte Herr Dr. Daniel Vorgrimler, Leiter der Abteilung "Strategie und Planung, Internationale Beziehungen, Forschung und Kommunikation" der Preisträgerin und den Preisträgern ihre Urkunden. Die Laudationes auf die prämierten Arbeiten hielt der Vorsitzende des Gutachtergremiums, Professor Dr. Walter Krämer (Technische Universität Dortmund). Die Preisträgerin und die Preisträger berichten im Jahr 2021 in der Zeitschrift "WISTA - Wirtschaft und Statistik" des Statistischen Bundesamtes ausführlich über ihre Arbeiten.
Die Kurzfassungen der prämierten Arbeiten sowie weitere Details zur Verleihung des Gerhard-Fürst-Preises sind im Internetangebot des Statistischen Bundesamtes unter (www.destatis.de/gerhard_fuerst_preis) zu finden.
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