Jan Kapar
- Abteilung: Statistische Methoden in der Epidemiologie
- Fachgruppe: Emmy Noether-Nachwuchsgruppe: Beyond Prediction - Statistical Inference
Ausbildung
Berufserfahrung
- 2023: Auslandsaufenthalt (5 Monate), Department of Human Health and Nutritional Sciences, University of Guelph
- seit 2022: Promotionsstudent Machine Learning, Fachbereich Mathematik und Informatik, Universität Bremen
- 2014 - 2015: Auslandssemester, Università degli Studi di Padova
- 2013 - 2016: M.Sc. Wirtschaftsmathematik, Julius-Maxmilians-Universität Würzburg
- 2011 - 2013: B.Sc. Mathematik, Julius-Maxmilians-Universität Würzburg
Berufserfahrung
- seit 02/22: Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Leibniz BIPS
- 03/2017 - 01/2022: Unternehmensberater, Accenture GmbH
- 06/2016 - 09/2016: Praktikant, Accenture GmbH
- 11/2015 - 03/2016: Praktikant, DAIMLER AG
- 04/2013 - 07/2013: Studentische Hilfskraft, Fakultät für Mathematik, Julius-Maximilians-Universität Würzburg
Ausgewählte BIPS-Veröffentlichungen
Zeitschriftenartikel mit peer-review
- Golchian P, Kapar J, Watson DS, Wright MN. Missing value imputation with adversarial random forests-MissARF. Statistics in Medicine. 2026;45:3-5.
https://doi.org/10.1002/sim.70379 - Mendl-Heinisch C, Bittner N, Miller T, Dellani P, Bamberg F, Berger K, Bohmann P, Decker JA, Floel A, Greiser KH, Harries M, Kapar J, Keil T, Klett-Tammen C, Krist L, Kroncke T, Leitzmann M, Niendorf T, Peters A, Pischon T, Riedel O, Ringhof S, Schlett CL, Schulze MB, Wielputz MO, Wirkner K, Caspers S, Jockwitz C. Prediction of cognitive test scores: A comparison of brain structure, health, demographic and cognitive data across adulthood. GeroScience. 2026;
https://doi.org/10.1007/s11357-026-02232-9 Conference Proceedings
- Kapar J, Koenen N, Jullum M. What's wrong with your synthetic tabular data? Using explainable AI to evaluate generative models. Cham. 2026.
https://doi.org/10.1007/978-3-032-08327-2_2 - Mensing D, Kapar J, Hirsch J, Günther M, Hahn H, Wright MN. Multimodal synthesis of MRI and tabular data with diffusion in a joint latent space via cross-attention. Vancouver, Canada. 2026.
https://doi.org/10.1117/12.3086603 - Vu BD, Kapar J, Wright MN, Watson DS. Autoencoding random forests. 2026.
https://tinyurl.com/autoencoding - Blesch K, Koenen N, Kapar J, Golchian P, Burk L, Loecher M, Wright MN. Conditional feature importance with generative modeling using adversarial random forests. Washington, D.C.. 2025.
https://doi.org/10.1609/aaai.v39i15.33712 - Dandl S, Blesch K, Freiesleben T, König G, Kapar J, Bischl B, Wright MN. CountARFactuals -- Generating plausible model-agnostic counterfactual explanations with adversarial random forests. Cham. 2024.
https://doi.org/10.1007/978-3-031-63800-8_5 - Watson DS, Blesch K, Kapar J, Wright MN. Adversarial random forests for density estimation and generative modeling. 2023.
https://proceedings.mlr.press/v206/watson23a.html Buchbeiträge
- Wright MN, Burk L, Golchian P, Kapar J, Koenen N, Langbein S. Machine learning in epidemiology. New York. 2026.
https://doi.org/10.1007/978-1-4614-6625-3_81-1
Weitere Publikationen finden Sie unter nachfolgendem Link:
- Winter 2022/2023: Biometrical Methods (Ãœbung)
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