Promotionsstelle (m/w/d) - Bayesianische Statistik
Am Lehrstuhl für Data Analytics entwickeln wir nichtparametrisch-Bayesianische Methoden für copulabasierte Endogenitätskorrekturen in linearen Regressionsmodellen. Unser Ziel ist klar: kausale Inferenz von restriktiven Verteilungsannahmen befreien und Methoden entwickeln, die sowohl theoretisch sauber als auch praktisch einsetzbar sind.
Sie arbeiten in einem DFG-finanzierten Forschungsprojekt an der methodischen Weiterentwicklung dieser Ansätze – von der theoretischen Fundierung neuer Identifikationsstrategien, über umfangreiche Monte-Carlo-Simulationen, bis hin zur Implementierung in R-Packages.
Das Projekt verbindet statistische Theorie, moderne Bayes-Methodik und Softwareentwicklung und ist gezielt auf Publikationen in führenden Methodik-Journals ausgerichtet. Eine solche Position in einem DFG-Projekt ist nicht nur exzellente Forschungspraxis, sondern ein echter Karriere-Booster – als strategisch aufgebautes Sprungbrett zur Promotion mit klarer Forschungsstruktur und exzellenter Positionierung für den internationalen Arbeitsmarkt.
Ihr Aufgabengebiet
- Entwicklung neuer copulabasierter Endogenitätskorrekturen für lineare Regressionsmodelle mit nichtparametrischer Bayesianischer Inferenz
- Design und Durchführung von Monte-Carlo-Simulationsstudien zur Evaluation der Methoden
- Implementierung der Verfahren als open-source R-Packages
- Promotion mit methodischem Schwerpunkt – mit dem Ziel von Publikationen in statistischen und ökonometrischen Journalen
- Reine Forschungsstelle: keine Verpflichtung zur Lehre
- Eine studentische Hilfskraft wird Sie bei der Forschung unterstützen
Unser Anforderungsprofil
- Einschlägiges, erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium in Statistik oder Ökonometrie (idealerweise mit Schwerpunkt in statistischer Methodenentwicklung und Simulationen)
- Sehr gute Programmierkenntnisse in R – idealerweise Erfahrung mit Simulationsstudien und statistischer Softwareentwicklung
- Vorkenntnisse in mindestens einem der Bereiche: Bayesianische Statistik, nichtparametrische Inferenz, Copula-Theorie, oder Kausalinferenz
- Interesse an der Schnittstelle zwischen statistischer Methodenentwicklung und ökonomischen Anwendungen
- Sehr gute Englischkenntnisse (Deutschkenntnisse sind von Vorteil)
Was wir bieten
- Gesundheitsförderung
- Familien-Service-Stelle
- Berufliche Weiterbildung
- Flexibles Arbeiten und Homeoffice
- Jobticket
- Altersvorsorge
- Sport & Fitness
- Kultur & Freizeit
- Naherholung im Pfälzerwald
Ihre Bewerbung:
Wir freuen uns über Ihre aussagekräftige Bewerbung (Lebenslauf, Zeugnisse, usw.) bis spätestens 28.02.2026.
Bitte reichen Sie Ihre Bewerbung über unser Bewerbungsportal ein.
Ihre Ansprechpartnerin im Dezernat 3 - Personal ist Frau Weber (Tel.: 0631 205 5732).
Bei fachlichen Fragen wenden Sie sich bitte an Herrn Prof. Dr. Rouven Haschka.
Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen!