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Die vorliegende Doktorarbeit bündelt die Veröffentlichungen des Autors und seiner Koautoren zu den Themen e-Learning und statistischer Software. Die Kapitel 2 bis 5 sind Aspekten des e-Learning gewidmet, die Kapitel 6 bis 9 beschreiben die Entwicklung der statistischen Programmiersprache Yxilon. In Kapitel 2, Koautoren Wolfgang Härdle und Sigbert Klinke, wird erörtert, ob und wie computerbasierte Elemente in den Kanon der methodischen Bildung integriert werden sollen und wo die Grenzen des e-Learning in der Statistik-Ausbildung liegen. Kapitel 3, Koautoren Wolfgang Härdle und Sigbert Klinke, gibt Einschätzungen verschiedener e-Learning Plattformen und beschreibt Punkte, die bei der Entwicklung von e-Learning Plattformen berücksichtigt werden sollten. Kapitel 4, geschrieben mit Wolfgang Härdle und Sigbert Klinke, diskutiert zwei Veröffentlichungen in der "International Statistical Review", die eine technische Lösung für die Verbesserung des Verständnisses der Statistik-Lehre vorstellen. Kapitel 5, Koautoren Wolfgang Härdle und Sigbert Klinke, beschreibt die Anwendung von Web-Techniken für die Lehre in Statistik. Weiterhin stellt es die Quantnet Plattform vor, eine Plattform für die Verwaltung von Programmen und Daten. In Kapitel 6, Koautoren Wolfgang Härdle und Sigbert Klinke, diskutieren die Autoren die Anforderungen an eine Statistical Engine. Kapitel 7, geschrieben mit Yuval Guri und Sigbert Klinke, erläutert die Ideen, die zur Re-Implementierung der XploRe Sprache geführt haben und diskutiert ausgewählte technische Aspekte der Yxilon Plattform wie Objektdatenbank und die Erzeugung von kompilierbarem Code für Hochsprachen. In Kapitel 8, Koautoren Wolfgang Härdle und Sigbert Klinke, wird die implementierte Client-Server Struktur beschrieben. Server und Kommunikationsprotokoll werden zusammen mit dem entwickelten Client und der Grafik-Engine beschrieben. Das letzte Kapitel, beschreibt die Struktur der Yxilon Plattform in ihrer jetzigen Form. / The following doctoral thesis collects the papers the author has written with his coauthors on e-Learning and statistical software. The chapters 2 to 5 are devoted to selected aspects of e-Learning, the chapters 6 to 9 describe the development of the statistical programming environment Yxilon. In chapter 2, coauthored by Wolfgang Härdle and Sigbert Klinke, the question whether and how computational elements should be integrated into the canon of methodological education and where e-techniques have their limits in statistics education is discussed. Chapter 3, coauthored by Wolfgang Härdle and Sigbert Klinke, gives reviews of different e-learning platforms for statistics and reveals facts that may be taken into account for future e-learning platforms in statistics and related fields. Chapter 4, written with Wolfgang Härdle and Sigbert Klinke, discusses two papers published in International Statistical Review which both offer a technical solution to improve the understanding of statistics by students. Chapter 5, coauthored by Wolfgang Härdle and Sigbert Klinke, describes web-related techniques for teaching statistics. It furthermore introduces the Quantnet platform, a framework to manage scientific code and data. In chapter 6, coauthored by Wolfgang Härdle and Sigbert Klinke, the requirements for a statistical engine are discussed. Chapter 7, written jointly with Yuval Guri and Sigbert Klinke, explains ideas which led to the reimplementation of the XploRe language. In chapter 8, coauthored by Wolfgang Härdle and Sigbert Klinke, the implemented client/server structure of the Yxilon platform is laid out in terms of technical features. The server and the communication protocol are described together with the developed Java client featuring the Jasplot graphics engine. Finally chapter 9 describes the structure of the Yxilon environment in its present form.

Denna studie introducerar restricted Boltzmann machines (RBMs) som rekommendationsmodell i kontexten av riskkapital. Ett nätverk av relationer används som proxy för att modellera investerares bolagspreferenser. Studiens huvudfokus är att undersöka hur RBMs kan implementeras för ett dataset bestående av relationer mellan personer och bolag, samt att undersöka om modellen går att förbättra genom att tillföra av ytterligare information. Nätverket skapas från styrelsesammansättningar för svenska bolag. För nätverket implementeras RBMs både med och utan den extra informationen om bolagens ursprungsort. Vardera RBM-modell undersöks genom att utvärdera dess inlärningsförmåga samt förmåga att återskapa manuellt gömda relationer. Resultatet påvisar att RBM-modellerna har en bristfällig förmåga att återskapa borttagna relationer, dock noteras god inlärningsförmåga. Genom att addera ursprungsort som extra information förbättras modellerna markant och god potential som rekommendationsmodell går att urskilja, både med avseende på inlärningsförmåga samt förmåga att återskapa gömda relationer. / In this thesis, we introduce restricted Boltzmann machines (RBMs) as a recommendation model in the context of venture capital. A network of connections is used as a proxy for investors’ preferences of companies. The main focus of the thesis is to investigate how RBMs can be implemented on a network of connections and investigate if conditional information can be used to boost RBMs. The network of connections is created by using board composition data of Swedish companies. For the network, RBMs are implemented with and without companies’ place of origin as conditional data, respectively. The RBMs are evaluated by their learning abilities and their ability to recreate withheld connections. The findings show that RBMs perform poorly when used to recreate withheld connections but can be tuned to acquire good learning abilities. Adding place of origin as conditional information improves the model significantly and show potential as a recommendation model, both with respect to learning abilities and the ability to recreate withheld connections.

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