피터 루슈

Peter Rousseeuw
피터 J. 호세우
Peter Rousseeuw.jpg
피터 루즈우의 사진
태어난 (1956-10-13) 1956년 10월 13일 (65세)
벨기에 윌리히크
국적벨기에 사람
모교브리지유니버스티 브뤼셀
과학 경력
필드통계
박사과정 학생미아 휴버트

피터 J. 호세우(Peter J. Lousseeu, 1956년 10월 13일 출생)는 강력한 통계와 군집 분석에 관한 연구로 알려진 통계학자다.그는 1981년 취리히의 ETH에서 프랭크 햄펠의 그룹에 의해 수행된 연구에 이어 Vrije Universitit Brussel에서 박사학위를 취득했고, 이로 인해 영향력 기능에 관한 책이 나왔다.[1]이후 델프트 공과대학 네덜란드, 스위스 프리부르 대학, 벨기에 앤트워프 대학에서 교수를 지냈다.현재 벨기에 KU Leuven에서 교수로 재직 중이다.[2][3]수학통계연구소(1993년)와 미국통계협회(1994년)의 동료다.그의 예전 박사과정 학생으로는 A씨가 있다.르로이, H. 로푸헤아, G. 몰렌버그, C. 크룩스, M. 휴버트, S. 반 아엘스트, T.베르돈크.[4]

리서치

Rousseeuw는 많은 간행물을 저술했다.[3][5]그는 데이터의 특이치에 저항할 수 있는 강력한 회귀 분석을 위한 최소 절삭 제곱법과[7][8] S-추정기를 제안했다.그는 또한 강력한 산포 행렬에 대한[11] 최소 체적 타원체 및 최소 공분산 결정법도 소개했다.그는 L. Kaufman과 함께 클러스터 분석을 위한 k-medoids 방법을 제안할 때 medoid라는 용어를 만들어 냈는데, PAM(Partitioning Around Medoids)이라고도 한다. 그의 실루엣 디스플레이는 클러스터 분석의 결과를 보여주며, 그 결과의 지수는 종종 군집 수를 선택하는 데 사용된다.Lousseeuw-Croux 척도 는 중위수 절대 편차에 대한 효율적인 대안이다[15](강력한 척도 참조).나하고.Ruts와 John Tukey는 상자 그림의 이변 일반화인 백플롯을 소개했다.그의 최근 연구는 다변량, 회귀[16] 및 기능 데이터의 설정에서 통계적 깊이 함수에 대한 개념과 알고리즘과 강력한 주성분 분석에 초점을 맞추고 있다.[17]그의 1984년 논문은 1850년부터 1990년까지 통계에서 가장 영향력 있는 60개 논문을 수집하고 주석을 달았던 '통계학의 혁신'에 다시 실렸다.[6][18]

그는 미아 휴버트, 안자 슈트루이프와 함께 R 패키지 클러스터의 원조 개발자였다.[19]

참조

  1. ^ Hampel, Frank; Ronchetti, Elvezio; Rousseeuw, Peter J.; Stahel, Werner (1986). Robust statistics: the approach based on influence functions (2nd ed.). New York: Wiley. ISBN 978-0-471-73577-9.
  2. ^ "KU Leuven who's who - Peter Rousseeuw". www.kuleuven.be. Retrieved 21 December 2015.
  3. ^ a b "ROBUST@Leuven – Departement Wiskunde KU Leuven". wis.kuleuven.be. Retrieved 21 December 2015.
  4. ^ "The Mathematics Genealogy Project - Peter Rousseeuw". www.genealogy.ams.org.
  5. ^ "Peter Rousseeuw - Google Scholar Citations". scholar.google.com. Retrieved 21 December 2015.
  6. ^ a b Rousseeuw, Peter J. (1984). "Least Median of Squares Regression". Journal of the American Statistical Association. 79 (388): 871–880. CiteSeerX 10.1.1.464.928. doi:10.1080/01621459.1984.10477105.
  7. ^ Rousseeuw, Peter J.; Van Driessen, Katrien (2006). "Computing LTS Regression for Large Data Sets". Data Mining and Knowledge Discovery. 12 (1): 29–45. doi:10.1007/s10618-005-0024-4. S2CID 207113006.
  8. ^ Rousseeuw, Peter J.; Leroy, Annick M. (1987). Robust Regression and Outlier Detection (3. print. ed.). New York: Wiley. ISBN 978-0-471-85233-9.
  9. ^ Rousseeuw, P.; Yohai, V. (1984). Robust Regression by Means of S-Estimators. Robust and Nonlinear Time Series Analysis. Lecture Notes in Statistics. Vol. 26. pp. 256–272. doi:10.1007/978-1-4615-7821-5_15. ISBN 978-0-387-96102-6.
  10. ^ Rousseeuw, Peter J.; van Zomeren, Bert C. (1990). "Unmasking Multivariate Outliers and Leverage Points". Journal of the American Statistical Association. 85 (411): 633–639. doi:10.1080/01621459.1990.10474920.
  11. ^ Rousseeuw, Peter J.; Van Driessen, Katrien (1999). "A Fast Algorithm for the Minimum Covariance Determinant Estimator". Technometrics. 41 (3): 212–223. doi:10.1080/00401706.1999.10485670.
  12. ^ Kaufman, L.; Rousseeuw, P.J. (1987). "Clustering by means of Medoids". Statistical Data Analysis Based on the L1–Norm and Related Methods, edited by Y. Dodge, North-Holland: 405–416. {{cite journal}}:Cite 저널은 필요로 한다. journal=(도움말)
  13. ^ Kaufman, Leonard; Rousseeuw, Peter J. (1990). Finding groups in data : an introduction to cluster analysis (3. print. ed.). New York: Wiley. ISBN 978-0-471-87876-6.
  14. ^ Rousseeuw, Peter J. (1987). "Silhouettes: A graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis". Journal of Computational and Applied Mathematics. 20: 53–65. doi:10.1016/0377-0427(87)90125-7.
  15. ^ Rousseeuw, Peter J.; Croux, Christophe (1993). "Alternatives to the Median Absolute Deviation". Journal of the American Statistical Association. 88 (424): 1273. doi:10.2307/2291267. JSTOR 2291267.
  16. ^ Rousseeuw, Peter J.; Hubert, Mia (1999). "Regression Depth". Journal of the American Statistical Association. 94 (446): 388. doi:10.2307/2670155. JSTOR 2670155.
  17. ^ Hubert, Mia; Rousseeuw, Peter J; Vanden Branden, Karlien (2005). "ROBPCA: A New Approach to Robust Principal Component Analysis". Technometrics. 47 (1): 64–79. doi:10.1198/004017004000000563. S2CID 5071469.
  18. ^ Kotz, Samuel; Johnson, Norman (1992). Breakthroughs in Statistics, Volume III. New York, NY: Springer New York. ISBN 978-0-387-94988-8.
  19. ^ cluster: "Finding Groups in Data": Cluster Analysis Extended Rousseeuw et al., 2021-04-17, retrieved 2021-05-27


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