Donald Rubin

Donald B Rubin est un statisticien américain né le 22 décembre 1943.

Donald B Rubin
Naissance
Nationalité États-Unis
Domaines Statistiques
Institutions Université Harvard
Diplôme Université de Princeton
Université Harvard
Directeur de thèse William Cochran
Étudiants en thèse Andrew Gelman
Renommé pour algorithme espérance-maximisation
méthodes d'appariement
Modèle causal de Neyman-Rubin
Distinctions prix Samuel Wilks (1995)

Il est célèbre pour avoir développé l'algorithme espérance-maximisation, un algorithme de maximisation numérique très utilisé en statistiques, les méthodes de méta-analyse, les méthodes d'appariement en statistiques et surtout le modèle causal de Neymann-Rubin[1]. Il est aussi un spécialiste de l'analyse bayésienne des données.

Publications

  • Rubin, Donald (1974) "Estimating Causal Effects of Treatments in Randomized and Nonrandomized Studies", Journal of Educational Psychology, 66 (5), pp. 688–701.
  • Rubin, Donald (1978) "Bayesian Inference for Causal Effects: The Role of Randomization", Annals of Statistics, 6, pp. 34–58.
  • (en) A.P. Dempster, N.M. Laird et Donald Rubin, « Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Algorithm », Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological), vol. 39, no 1, , p. 1–38 (JSTOR 2984875)
  • (en) Andrew Gelman, John B Carlin, Hal S Stern et Donald B Rubin, Bayesian data analysis, Chapman CRC,

Distinction

Notes et références

  1. (en) Daniel Wright, « Ten Statisticians and Their Impacts for Psychologists », Perspectives on psychological science, vol. 4, no 6, , p. 587-597 (lire en ligne, consulté le 16 décembre 2011)

Liens externes

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