Dr. Mariana Nold

seit 4.2017 Wissenschaftliche Mitarbeiterin am Arbeitsbereich Methoden der empirischen Sozialforschung, Institut für Soziologie, Jena

6.2014 - 3.2017 Wissenschaftliche Mitarbeiterin, Universitätsklinikum Jena, IMSID

3.2010 - 4.2014 Promotion an der Universität Bamberg, am Lehrstuhl für Statistik und Ökonometrie

6.2008 - 10.2010 Wissenschaftliche Mitarbeiterin, Universität Bamberg

10.2002 - 10.2008 Studium der Statistik, Universität München (LMU)

Lehrveranstaltungen im Sommersemester 2024

Deskriptive Statistik (Vorlesung)
Deskriptive Statistik (Übung)                                                                                                       Anwendungsorientierte quantitative Datenanalyse (Übung)                                              Lineare Regression mit R: Regressionsdiagnostik (Übung)

Lehrveranstaltungen in vergangenen Semestern

WiSe 2023/24

Induktive Statistik (Vorlesung)
Induktive Statistik (Übung)                                                                                                        Ergebnisdarstellung der linearen Regression (Seminar)                                                         Diagnostik der linearen Regression (Seminar)                                                                         Statistische Methodenberatung

SoSe 2023

Deskriptive Statistik (Vorlesung)
Deskriptive Statistik (Übung)                                                                                                       Anwendungsorientierte quantitative Datenanalyse (Übung)

WiSe 2022/23

Induktive Statistik (Vorlesung)
Induktive Statistik (Übung)                                                                                                        Quantitative Methoden II (Übung)                                                                                               Einführung in die Bayes Statistik (Seminar)

SoSe 2022

Deskriptive Statistik (Vorlesung)
Deskriptive Statistik (Übung)                                                                                                       Quantitative Methoden I (Übung)                                                                                               Anwendungsorientierte quantitative Datenanalyse (Übung)

WiSe 2021/22

Induktive Statistik (Vorlesung)
Induktive Statistik (Übung)                                                                                                        Quantitative Methoden II (Übung)                                                                                              Einführung in die Bayes Inferenz mit Stata (Seminar)

SoSe 2021

Deskriptive Statistik (Vorlesung)
Deskriptive Statistik (Übung)                                                                                                       Quantitative Methoden I (Übung)                                                                                                Anwendungsorientierte quantitative Datenanalyse (Übung)

WiSe 2020/2021

Induktive Statistik (Vorlesung)
Induktive Statistik (Übung)                                                                                                        Quantitative Methoden II (Übung)                                                                                               Statistische Methodenberatung                                                                                                  Statistisches Repetitorium für BA Studierende

SoSe 2020

Deskriptive Statistik (Vorlesung)
Deskriptive Statistik (Übung)                                                                                                       Quantitative Methoden I (Übung)                                                                                               Quantitativ-soziologische Arbeiten verstehen und diskutieren (mit/ohne Vorkenntnisse zur multiplen Regression) (Übung)

WiSe 2019/2020

Induktive Statistik (Vorlesung)
Induktive Statistik (Übung)
Induktive Statistik (Übung TutorInnen)
Quantitative Methoden II (Übung)
Lineare u. Logist. Regressionen mit STATA (Seminar MA)                                                      Statistische Methodenberatung

SoSe 2019

Deskriptive Statistik (Vorlesung)
Deskriptive Statistik (Übung)                                                                                                       Deskriptive Statistik (Tutorium)                                                                                                   Quantitative Methoden I (Übung)                                                                                                Anwendungsorientierte quantitative Datenanalyse: Quantitative soziologische Arbeiten lesen und diskutieren (Seminar)

WiSe 2018/2019

Quantitative Methoden II (Übung)                                                                                               Induktive Statistik (Vorlesung)
Induktive Statistik (Übung)                                                                                                     Einführung in die Bayes-Statistik mit R (Seminar)

SoSe 2018

Deskriptive Statistik (Vorlesung)
Deskriptive Statistik (Übung)
Quantitative Methoden I (Übung)
Anwendungsorientierte Datenanalyse (Übung)

WiSe 2017/18

Induktive Statistik (Vorlesung)
Induktive Statistik (Übung)
Induktive Statistik (Übung TutorInnen)
Quantitative Methoden II (Übung)
Lineare u. Logist. Regressionen mit STATA (Seminar MA)

SoSe 2017

Deskriptive Statistik (Vorlesung)
Deskriptive Statistik (Übung)
Quantitative Methoden der empirischen Sozialforschung I (Übung)

WiSe 2016/17

Wahlpflichtveranstaltung im Bereich "Langzeitversorgung im ambulanten Bereich" (Ambulant-orientierte Medizin): Risikobewertung und Risikokommunikation in Therapie- und Früherkennungsmaßnahmen, Universitätsklinikum Jena

SoSe 2016

Seminar Biometrie und Epidemiologie, Universitätsklinikum Jena, IMSID
Wahlpflichtveranstaltung im Bereich "Epidemiologische Aspekte in der klinischen Versorgung" (Klinisch-orientierte Medizin): Risikokalkulator zur klinischen Diagnose einer koronaren Herzkrankheit, Universitätsklinikum Jena
1 Seminar pro Gruppe, 2 WS pro Gruppe und Seminar

SoSe 2015

Seminar Biometrie und Epidemiologie, Universitätsklinikum Jena, IMSID

WiSe 08/09

Angewandte Statistik am PC, Lehrstuhl für Statistik und Ökonometrie der Universität Bamberg

Aufsätze

R. Puhr, G. Heinze, M. Nold, L. Lusa, A. Geroldinger, “Firth’s logistic regression with rare events: accurate effect estimates and predictions?”, Statist. Med. 36 2302-2317 (2017)

A. Moschovas, P. A. Amorim, M. Nold, G. Faerber, M. Diab, T. Buenger, T. Doenst, “Percutaneous cannulation for cardiopulmonary bypass in minimally invasive surgery is associated with reduced groin complications”, Interactive CardioVascular and Thoracic Surgery 25 377-383 (2017)

Georg W Wurschi, Karim Kentouche, Karl-Heinz Herrmann, Ines Krum-bein, Mariana Nold, James F Beck, Jürgen R Reichenbach “Evaluation of liver tissue by ultrasound elastography and clinical parameters in children with multiple blood cell transfusions”, Pediatric Radiology 49(7):897-905 (2019)

Geroldinger, A., Lusa, L., Nold, M. et al. Leave-one-out cross-validation, penalization, and differential bias of some prediction model performance measures—a simulation study. Diagn Progn Res 7, 9 (2023). https://doi.org/10.1186/s41512-023-00146-0

Monographie

Doctoral thesis: “Behavior of convergence in logistic regression models - Assessing the drop of the Kolmogorov distance between the sampling distribution and the asymptotic distribution of estimators and test statistics in logistic regression analysis”,doctoral Thesis, Otto-Friedrich-Universität Bamberg, 2014

Sonstiges

Diploma thesis: Computing and analyzing the profile likelihood of complex stochastical models using Java: Application to an outbreak of Ebola hemorrhagic fever in Kikwit, Democratic Republic of the Congo

Nold, M.; Meinfelder, F.; Kaplan, D. "On the Improvement of Predictive Modeling Using Bayesian Stacking and Posterior Predictive Checking", February 2024Externer Link

Deutsche Statistische Gesellschaft

Im Wintersemester 2022/23 bietet Frau Dr. Nold für Studierende der Soziologie und Kolleg*innen eine Statistische Methodenberatung an. Mehr dazu finden Sie hier.pdf, 147 kb