美国统计学家Bradley Efron因首创Bootstrap法获得2018年度国际统计学奖

原创 数据小兵  2018-11-19 17:22  阅读 133 次
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(Bradley Efron    图片来源:Rod Searcey)

美国加州斯坦福大学统计学家Bradley Efron(布拉德利·埃弗龙)因首创Bootstrap法(自助法,一种测量小数据样本可靠性的方法),获得了2018年度国际统计学奖。他的工作可以追溯到1977年,并产生了目前在许多学科中普遍使用的技术。

11月12日,美国统计协会(ASA)宣布了获奖者名单。ASA与其他4个科学团体共同管理国际统计学奖。该奖项于2016年首次颁发,奖金8万美元,每两年颁发一次,英国统计学家David Cox是第一个获奖者。

现年80岁的Efron表示,他对获奖感到“激动”。他说,科学家常常要等上好多年才能得到“一轮热烈的掌声”,但等待的结果是好的,“感觉棒极了”。

弗吉尼亚理工学院统计学家Sally Morton表示,Efron是“统计学的摇滚明星,他激励了一代又一代的统计学家和科学家”。

在许多科学分支中,研究人员常常不得不从有限的数据中得出结论。评估这些结论的置信水平是至关重要的,而且往往很困难。在20世纪70年代,Efron等人意识到计算机的日益普及将使计算密集型的新测试成为可能。

Bootstrap法是第一个此类方法。它以随机的方式对数据样本进行划分,并计算出结论(例如两个变量之间存在很强的相关性)是否可靠。Efron说:“它允许数据分析师使用复杂的,甚至非常复杂的方法,并仍然能够评估其准确性。”

加州大学伯克利分校统计学家Peter Bickel表示,该技术现在被用于多种应用程序,比如机器学习算法。他说:“在P值和其他证据方法难以计算的情况下,它也会被使用,尤其是在医学领域。”

《中国科学报》 (2018-11-15 第3版 国际),本文来源:科学网

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