Mitarbeiter

Hannah Busen
Statistische Beraterin

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Geb./Raum: 58a / 110

Curriculum Vitae

Seit 04/2018	Promotion in der Data Science Gruppe an der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften, Universität Bielefeld
Seit 02/2017	Statistische Beratung in der Core Facility Statistical Consulting am Institute of Computational Biology, Helmholtz Zentrum München
2015-2016	Wissenschaftliche Hilfskraft am Institut für Statistik, Ludwig-Maximilians-Universität München
2014-2017	Wissenschaftliche Hilfskraft am Lehrstuhl für Biometrie und Bioinformatik am Institut für Medizinische Informationsverarbeitung, Biometrie und Epidemiologie, Ludwig-Maximilians-Universität München
2013-2016	Master of Science in Biostatistik, Ludwig-Maximilians-Universität München
2013-2014	Auslandsaufenthalt an der Università degli Studi di Padova, Italien
2010-2013	Bachelor of Science in Statistik, Ludwig-Maximilians-Universität München

Regressionsanalyse mit komplexer Kovariablen-Struktur (z.B. longitudinal, Netzwerkdaten)
Risikoprädiktion
Überlebenszeitanalyse

F. Stegelmann, K. Wille, H. Busen, C. Fuchs, S. Schauer, P. Sadjadian, T. Becker, V. Kolatzki, H. Döhner, R. Stadler, German Study Group-MPN, K. Döhner, M. Griesshammer (2020): Significant association of cutaneous adverse events with hydroxyurea: results from a prospective non-interventional study in BCR-ABL1-negative myeloproliferative neoplasms (MPN) - on behalf of the German Study Group-MPN. Leukemia doi.org/10.1038/s41375-020-0945-3.
H.Busen, C.Fuchs (2020): Modelling the impact of spatial proximity on scientific collaboration networks. Proceedings of the 35th International Workshop on Statistical Modelling (IWSM).
K. Förster, B. Ertl-Wagner, H. Erhardt, H. Busen, S. Sass, A. Poschmar, L. Naehrlich, A. Schulze, A.W. Flemmer, C. Hübener, O. Eickelberg, F.J. Theis, O. Dietrich, A. Hilgendorff (2019): Altered relaxation times in MRI indicate bronchopulmonary dysplasia. Thorax 75, 184-187.
J. Yang, H. Busen, H. Scherb, K. Hürkamp, Q. Guo, J. Tschiersch (2018): Modeling of radon exhalation from soil influenced by environmental parameters. Science of The Total Environment. 10.1016/j.scitotenv.2018.11.464.
A.-L- Boulesteix*, S. Janitza*, R. Hornung, P. Probst, H. Busen, A. Hapfelmeier (2019): Making Complex Prediction Rules Applicable for Readers: Current Practice in Random Forest Literature and Recommendations. Biometrical
Journal;61:1314–1328 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/bimj.201700243. *both authors contributed equally to the paper.

Universität Bielefeld: Introduction to R Markdown, Introduction to ggplot2
Helmholtz Zentrum München: Introduction to R, Introduction to Statistics
Ludwig-Maximilians-Universität München: Tutorien zu Generalisierter Regression and Multivariate Verfahren