KURZPROFIL
Maryam Movahedifar schloss ihr Bachelorstudium in Mathematischer Statistik an der Universität
Payame Noor in Neyshabur, Iran, im Jahr 2005 ab und erwarb 2009 ihren Master-Abschluss im
selben Fach an der Universität Payame Noor in Shiraz, Iran, mit einer Masterarbeit, die sich auf
den Standard-Hypothesentest der Meta-Regression konzentrierte. Im Jahr 2020 promovierte sie in
Statistik an der Universit¨at Payame Noor in Teheran, Iran, mit einer Dissertation über Singular
Spectrum Decomposition zur Rekonstruktion und Prognose von Zeitreihen.
Von 2010 bis 2020 war Maryam Dozentin an verschiedenen iranischen Universitäten und bot auch
statistische Beratung für Forschende und Studierende an, wobei sie bei den statistischen Aspekten ihrer
Projekte half. Nach ihrer Promotion nahm sie von August 2021 bis April 2024 eine Postdoc-Stelle
am Institut für Statistik der Universität Bremen, Deutschland, an. Ihre Forschung umfasste die
Entwicklung statistischer Methoden zur Rekonstruktion verrauschter Zeitreihen, zur Datenprognose
und zum multiplen Hypothesentesten. Sie arbeitete auch an Projekten wie der Closed-Loop-Volterra-
Methode zur Analyse von Zeitreihen, der Bewertung der multivariaten Singular Spectrum Analysis
über Fehlerraten bei mehrfachen Tests und robusten Ansätzen zur Ausreißer-Imputation.
Seit 2021 ist Maryam Dozentin an der Universität Bremen, betreut Masterarbeiten, ist Mitglied von
Prüfungsausschüssen für Promotionen und begutachtet Artikel für Zeitschriften wie das Journal of
Applied Statistics. Ihre Forschung wurde in renommierten Zeitschriften veröffentlicht und sie hat
auf internationalen Konferenzen referiert.
Zu ihren technischen Fähigkeiten gehören R, SQL, LaTeX, Excel und SPSS. Derzeit unterstützt
Maryam als Data Scientist beim DSC im Rahmen des BMBF-Projekts DataNord Forschende bei den
statistischen Aspekten ihrer Projekte und sorgt für eine effektive Datenanalyse.
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