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Ausgezeichnete Masterarbeit in Statistik

Statistikerin Natalia Rojas-Perilla von der Freien Universität Berlin wird mit dem Gerhard-Fürst-Preis des Statistischen Bundesamtes geehrt

Nr. 412/2016 vom 25.11.2016

Natalia Rojas-Perilla, Doktorandin am Institut für Statistik und Ökonometrie und wissenschaftliche Mitarbeiterin in der statistischen Beratungseinheit (fu:stat) der Freien Universität Berlin, hat für ihre Masterarbeit „Poverty Estimation Methods: a Comparison under Box-Cox Type Transformations with Application to Mexican Data“ den Gerhard-Fürst-Preis 2016 des Statistischen Bundesamtes erhalten. Die Verleihung fand im Rahmen des 25. Wissenschaftlichen Kolloquiums des Statistsichen Bundesamtes am 24. und 25. November 2016 in Wiesbaden statt.

Natalia Rojas-Perilla beschäftigte sich in ihrer Masterarbeit mit sogenannten Small-Area-Estimation Methoden (SAE) zur Messung von Armutsindikatoren auf lokal kleinräumigen Gebieten. Dabei ging es um die Entwicklung und Verbesserung statistischer Verfahren zur Schätzung kleinräumiger Daten. In einer Simulationsstudie mit Daten des mexikanischen Statistischen Amtes zeigte sie, dass Transformationsmethoden eine sinnvolle Erweiterung der traditionellen Verfahren der SAE sind. Anstatt immer komplexere statistische Methoden zu verwenden, vereinfachte Natalia Rojas-Perilla komplexe Daten durch eine Transformation, sodass eine simplere statistische Methodik möglich war, die Statistische Ämter direkt verwenden können, und die zudem weniger computer- und rechenintensiv ist. In ihrer Dissertation setzt Natalia Rojas-Perilla die Forschung an Transformationsmethoden fort. Betreut wurde sie bei ihrer Masterarbeit von ihrem heutigen Doktorvater Timo Schmid, Professor für angewandte Statistik der Freien Universität Berlin.

Natalia Rojas-Perilla erlangte ihren Bachelor of Science in Statistik an der Universidad Nacional de Colombia in Bogotá. Anschließend absolvierte die gebürtige Kolumbianerin den gemeinsamen Master of Science „Statistics“ der Freien Universität Berlin, Humboldt-Universität zu Berlin, Technischen Universität Berlin und Charité – Universitätsmedizin Berlin. Seit 2015 ist sie wissenschaftliche Mitarbeiterin und Doktorandin am Fachbereich Wirtschaftswissenschaft der Freien Universität. Natalia Rojas-Perilla wird für ihre Promotion durch das Begabtenförderwerk der Stiftung der Deutschen Wirtschaft gefördert.

Den Gerhard-Fürst-Preis vergibt das Statistische Bundesamt seit 1999 jährlich in den Kategorien Dissertationen und Master- bzw. Bachelorarbeiten (einschließlich Diplom- und Magisterarbeiten). Mit ihm werden herausragende Arbeiten ausgezeichnet, die theoretische Themen mit einem engen Bezug zum Aufgabenspektrum der amtlichen Statistik behandeln oder die empirische Fragestellungen unter intensiver Nutzung von Daten der amtlichen Statistik untersuchen. Es kann sich dabei um Arbeiten aus der theoretischen Statistik oder aus der Wirtschafts- und Sozialstatistik handeln ebenso wie um wirtschaftswissenschaftliche oder um sozialwissenschaftliche Abhandlungen. Die Arbeiten können deutsch- oder englischsprachig sein und ausschließlich von den betreuenden Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern für eine Prämiierung vorgeschlagen werden. Die Prämie für eine auszuzeichnende Dissertation beträgt 5.000 Euro und für eine auszuzeichnende Abschlussarbeit 2.500 Euro. Die Preisträgerinnen und Preisträger veröffentlichen über ihre Arbeit einen Artikel in der monatlich erscheinenden Zeitschrift des Statistischen Bundesamtes „Wirtschaft und Statistik“. Die Preisverleihung findet im Rahmen des jährlich im November vom Statistischen Bundesamt gemeinsam mit der Deutschen Statistischen Gesellschaft in Wiesbaden veranstalteten wissenschaftlichen Kolloquiums statt.

Weitere Informationen

Natalia Rojas-Perilla, Institut für Statistik und Ökonometrie, Fachbereich Wirtschaftswissenschaft, Freie Universität Berlin, Garystr. 21, 14195 Berlin, Telefon 030/ 838-75742, E-Mail natalia.rojas@fu-berlin.de.

Natalia Rojas-Perilla befindet sich bis 4. Dezember 2016 für einen Forschungsaufenthalt an der Universität Pisa.

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