Dr. Joscha Krause
Arbeitsschwerpunkte
Forschung / Interessen
- Computational Statistics
- Epidemiologie und Medizinstatistik
- Penalized Maximum Likelihood
- Robust Statistics und Measurement Error Models
- Small Area Estimation
Projekte
- Gesundheitsatlas
- Grenzüberschreitende Pflege in Deutschland-Luxemburg
- MAKSWELL
- RIFOSS - Research Innovation for Official and Survey Statistics
- Studie zu Pflege und Pflegebedürftigkeit
Wissenschaftlicher Werdegang
| seit 2020 | Post-Doc an der Universität Trier |
|---|---|
| 2020 | Promotion zum Dr. rer. pol. Thema der Dissertation: ,,Regularization Methods for Statistical in Small Area Estimation'' |
| 2017 | M.Sc. in Volkswirtschaftslehre an der Universität Trier |
| 2016 | M.Sc. in Survey Statistics an der Universität Trier |
| 2014 | B.Sc. in Volkswirtschaftslehre an der Universität Trier |
Lebenslauf
| 2020 | Preisträger des GUT-Publikationspreises Eine kurze Präsentation des preisgekrönten Artikels finden sie hier: Die Häufigkeit von Krankheiten in Deutschland berechnen - Beste Publikation 2020 (VWL) |
|---|---|
| seit 2019 | Assoziierter des Graduiertenkollegs ,,ALOP - Algorithmic Optimization'' |
| 2016-2020 | Promotionsstudium an der Universität Trier |
| 2015 | Koordination der EMOS Spring School |
| 2014-2017 | Master-Studium der Volkswirtschaftslehre an der Universität Trier |
| 2014-2016 | Master-Studium der Survey Statistics an der Universität Trier |
| 2013-2016 | Wissenschaftliche Hilfskraft am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Sozialstatistik |
| 2013 | Wissenschaftliche Hilfskraft am Lehrstuhl für Kommunal und Umweltökonomie |
| 2011-2014 | Bachelor-Studium der Volkswirtschaftslehre an der Universität Trier |
| 2011 | Abitur am Wilhelm-Remy-Gymnasium Bendorf |
Konferenzbeiträge
Krause, J.; Kühn, A.; Münnich, R. Der Einfluss des demographischen Wandels auf die Pflegesituation in Grenzregionen, Statistische Woche, Hamburg, 15.09.2015
Burgard, J.P.; Krause, J.; Münnich, R. Korrektur verzerrter Stichproben bei Small Area Estimation aus unterschiedlichen Datenquellen - Eine Anwendung in der Epidemiologie, Survey Conference 2017, Gumpoldskirchen, 27.05.2017
Burgard, J.P.; Krause, J., Münnich, R. Small area estimation of regional diabetes prevalence from biased health insurance data, Small Area Estimation 2017, Paris, 10.07.2017
Krause, J.; Münnich, R.; Schmaus, S.; Berndt, J.O.; Timm, I.J. Planung regionaler Pflegeversorgung mit Hilfe von Mikrosimulationen, Statistische Woche 2017, Rostock, 19.09.2017
Burgard, J.P.; Krause, J.; Münnich, R. Korrektur von Selektivität in Krankenkassenpopulationen für kleinräumige Prävalenzschätzung, Statistische Woche 2017, Rostock, 21.09.2017
Berndt, J.O.; Lebherz, D.; Timm, I.J.; Krause, J.; Münnich, R.; Schmaus, S. Toward Hybrid Simulations For Care Demand Forecasting, Winter Simulation Conference 2017, Las Vegas, 03.12.2017
Burgard, J.P.; Krause, J.; Münnich, R. Kombination von Unit- und Area-Level Informationen für Small Area Estimation durch Maximum Penalized Likelihood. Statistische Woche 2018, Linz, 12.09.2018
Burgard, J.P.; Krause, J.; Münnich, R., Schmaus, S. Regionale Mikrosimulationen zur Planung der Pflegeversorgung. Statistische Woche, 2018, Linz, 13.09.2018
Burgard, J.P.; Krause, J.; Münnich, R. Combining unit and area level data for small area estimation via penalized multi level models. Statistics Canada’s 2018 International Methodology Symposium, Ottawa, 09.11.2018
Burgard, J.P.; Krause, J.; Kreber, D. Regularized area-level modelling for small area estimation in the presence of unknown covariate measurement errors. Survey Conference 2019, Bamberg, 13.02.2019
Burgard, J.P.; Krause, J.; Münnich, R. Transition probability estimation for dynamic microsimulations. Stochastic Models, Statistics and their Applications (SMSA2019), Dresden, 06.03.2019
Burgard, J.P.; Krause, J.; Kreber, D. On the equivalence of regularization and min-max robustification in linear regression. 25. Nachwuchsworkshop der DStatG, Trier, 09.09.2019
Burgard, J.P.; Krause, J.; Kreber, D. Regularisierte Small Area Modelle zur robusten Schätzung in der Gegenwart unbekannter Messfehler in den Kovariaten. Statistische Woche 2019, Trier, 10.09.2019
Burgard, J.P.; Krause, J.; Münnich, R.; Schmaus, S. Estimation of transition probabilities for spatial dynamic microsimulations in the presence of regional heterogeneity. Statistische Woche 2019, Trier, 10.09.2019
Burgard, J.P.; Krause, J.; Kreber, D. Regularized area-level models for robust small area estimation under measurement errors. CMStatistics 2019, London, 14.12.2019
Burgard, J.P.; Krause, J.; Münnich, R. Regularized multi-level models for small area estimation using both unit- and area-level data. CMStatistics 2019, London, 14.12.2019
Burgard, J.P.; Krause, J.; Schmaus, S. Small area estimation of transition probabilities for spatial dynamic microsimulation models in socio-economic research. CMStatistics 2019, London, 14.12.2019
Publikationen
Simoes E.; Münnich R.; Ueding E.; Kühn A.; Graf J.; Krause J.; Sokolov A.; Mohr, S.; Brucker S.Y. (2016). Pflege und Pflegebedürftigkeit als gesamtgesellschaftliche Aufgabe. Schriften zur grenzüberschreitenden Zusammenarbeit, Band 12. Dike Verlag und Baden-Baden: Nomos. Zürich, St. Gallen.
Berndt, J.O; Timm, I.J.; Krause, J.; Münnich, R. (2017). Toward hybrid simulations for care demand forecasting. Proceedings of the 2017 Winter Simulation Conference. Chan, W.K.V.; D’Ambrogio, A.; Zacharewicz, G.; Mustafee, N.; Wainer, G.; Page, E. (Hrsg.).
Krause, J.; Münnich, R. (2019). Kleinräumige Projektionen der zukünftigen Pflegesituation in der Großregion Trier. In: Münnich, R. und Kopp, J. Pflege an der Grenze – Grenzüberschreitende Pflege in Grenzregionen im Lichte des demographischen Wandels. Wiesbaden: Springer VS.
Simoes, E.; Münnich, R.; Graf, J.; Brucker, S.Y.; Krause, J. (2019). Implikationen häuslicher Pflegeverpflichtung im Vergleich zweier Grenzregionen - Reicht die Weitsicht weit genug?. In: Münnich, R. und Kopp, J. Pflege an der Grenze – Grenzüberschreitende Pflege in Grenzregionen im Lichte des demographischen Wandels. Wiesbaden: Springer VS.
Krause, J.; Münnich, R.; Schmaus, S.; Berndt, J.O.; Lebherz, D.; Timm, I.J. (2019). Potenziale der agentenbasierten Mikrosimulation zur Versorgungsplanung in der Pflege. In: Münnich, R. und Kopp, J. Pflege an der Grenze – Grenzüberschreitende Pflege in Grenzregionen im Lichte des demographischen Wandels. Wiesbaden: Springer VS.
Burgard, J.P.; Krause, J.; Kreber, D. (2019). Regularized Area-Level Modelling for Robust Small Area Estimation in the Presence of Unknown Covariate Measurement Errors. Research Papers in Economics, No. 4/19, Trier University, https://www.uni-trier.de/fileadmin/fb4/prof/VWL/EWF/Research_Papers/2019-04.pdf.
Burgard, J.P.; Krause, J.; Münnich, R. (2019). Penalized Small Area Models for the Combination of Unit- and Area-Level Data. Research Papers in Economics, No. 5/19, Trier University, https://www.uni-trier.de/fileadmin/fb4/prof/VWL/EWF/Research_Papers/2019-05.pdf.
Burgard, J.P.; Krause, J.; Merkle, H.; Münnich, R.; Schmaus, S. (2019). Conducting a dynamic microsimulation for care research: Data generation, transition probabilities and sensitivity analysis. In: Steland, R., Rafajlowicz, E. und Okhrin, O. Stochastic Models, Statistics and Their Applications. Springer Proceedings in Mathematics and Statistics, Vol. 294, 269-290.
Breitkreuz, J.; Brückner, G.; Burgard, J.P.; Krause, J.; Münnich, R.; Schröder, H.; Schüssel, K. (2019). Schätzung kleinräumiger Krankheitshäufigkeiten für die deutsche Bevölkerung anhand von Routinedaten am Beispiel von Typ-2-Diabetes. AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv, Vol. 13(1), 35-72.
Burgard, J.P.; Krause, J.; Schmaus, R. (2019). Estimation of Regional Transition Probabilities for Spatial Dynamic Microsimulation from Survey Data Lacking in Regional Detail. Research Papers in Economics, No. 12/19, Trier University, https://www.uni-trier.de/fileadmin/fb4/prof/VWL/EWF/Research_Papers/2019-12.pdf.
Burgard, J.P.; Krause, J.; Münnich, R. (2019). Adjusting selection bias in German health insurance records for regional prevalence estimation. Population Health Metrics, Vol. 17(13), 1-13.
Burgard, J.P.; Krause, J.; Münnich, R. (2020). Combining unit and area level data for small area estimation via penalized multi level models. Proceedings of Statistics Canada Symposium 2018 – Growth in Statistical Information: Challenges and Benefits, akzeptiert, im Erscheinen.
Krause, J. (2019). Regularization methods for statistical modelling in small area estimation. Dissertation, Universität Trier, URL: https://ubt.opus.hbz-nrw.de/opus45-ubtr/frontdoor/deliver/index/docId/1407/file/Thesis2020.pdf.
Burgard, J.P.; Krause, J.; Merkle, H.; Münnich, R.; Schmaus, S. (2020). Dynamische Mikrosimulationen zur Analyse und Planung regionaler Versorgungsstrukturen in der Pflege. In Hannappel, M. und Kopp, J. Mikrosimulationen: Methodische Grundlagen und ausgewählte Anwendungsfelder. Wiesbaden: Springer VS.
Burgard, J.P.; Krause, J.; Münnich, R. (2020). A study of discontinuity effects in regression inference based on web-augmented mixed mode surveys. Research Papers in Economics, No 3/20, Trier University.
Burgard, J.P.; Krause, J.; Münnich, R. (2020). An elastic net penalized small area model combining unit- and area-level data for regional hypertension prevalence estimation. Journal of Applied Statistics, DOI: 10.1080/02664763.2020.1765323.
Burgard, J.P.; Krause, J.; Schmaus, S. (2020). Estimation of regional transition probabilities for spatial dynamic microsimulations from survey data lacking in regional detail. Computational Statistics & Data Analysis, DOI: 10.1016/j.csda.2020.107048.
Burgard, J.P.; Dieckmann, H.; Krause, J.; Merkle, H.; Münnich, R.; Neufang, K.M.; Schmaus, S. (2020). A generic business process model for conducting microsimulation studies. Statistics in Transition New Series, DOI: 10.21307/stattrans-2020-03.
