로버트 티비시라니

Robert Tibshirani
로버트 티비시라니

FRS FRSC
Robert tibshirani.jpg
태어난 (1956-07-10) 1956년 7월 10일 (65세)
국적캐나다인, 미국인
모교워털루 대학교
토론토의 대학교
스탠퍼드 대학교
로 알려져 있다.라소법
배우자셰릴 데니스 티비라니
과학 경력
필드통계
기관스탠퍼드 대학교
박사학위 자문위원브래들리 에프론[1]
박사과정 학생존 D. 스토리, 래리 A. 와세르만, 다니엘라 비튼[2][1]
웹사이트tibshirani.su.properties

로버트 티비시라니 FRS FRSC(1956년 7월 10일 출생)는 스탠퍼드대 통계학 및 생물의학 데이터과학부 교수다. 1985년부터 1998년까지 토론토 대학의 교수였다. 그의 연구에서는, 가장 최근에 게놈학 및 프로테오믹스 분야인 복잡한 데이터셋 분석을 위한 통계 도구를 개발한다.

그가 가장 잘 알려진 기여는 회귀 및 관련 문제에서 L형벌의1 사용을 제안한 라소 방법과 마이크로레이의 유의성 분석이다.

교육과 조기생활

티비시라니는 1956년 7월 10일 캐나다 온타리오 주 나이아가라 폭포에서 태어났다. 그는 B를 받았다. 1979년 워털루 대학교의 통계학과 컴퓨터 과학, 1980년 토론토 대학교의 통계학 석사학위를 받았다. 티비시라니는 1981년 스탠퍼드대 박사과정에 입학했으며 1984년 브래들리 에프론의 감독으로 박사학위를 받았다. 그의 논문은 "지역적 우도 추정"이라는 제목이 붙었다.[1]

영예와 상

티비시라니는 1996년 COPSS 사장상을 받았다. 세계 유수의 통계학회가 공동으로 수여하는 이 상은 40세 미만의 통계학자가 통계에 기여한 탁월한 공로를 인정한다. 그는 미국수학통계연구소와 미국통계협회 소속이다. 그는 E.W.R.에서 우승했다. 1997년 캐나다 자연과학공학연구회의 Steacie Memorial 펠로우쉽. 2001년 캐나다 왕립학회 회원으로, 2012년 국립과학원 회원으로 선출되었다.[3]

Tibshirani는 온타리오주 Guelph에서 열린 2012년 캐나다 통계학회에서 "복합 데이터 집합, 평활화 및 회귀 방법론, 통계 학습 및 분류, 공공 보건, 게노미를 포함하는 적용 영역의 방법론과 이론에 대한 예외적인 기여"로 선정되었다.cs, and proteomics".[4] 그는 에드먼턴에서 열린 2013년 회의에서 금메달 연설을 했다. 그는 2019년에 왕립 협회에 선출되었다. 티비시라니는 1996년 논문 '라소'를 통한 '회귀 축소와 선택'으로 ISI 통계학상 2021년 수상자로 선정되었다.

사생활

그가 가끔 과학논문을 발표하는 아들 라이언 티비시라니는 현재[when?] 기계학습부에서 공동으로 통계데이터과학부 카네기멜론대학 부교수를 맡고 있다.[citation needed]

출판물

티비시라니는 통계 학습, 데이터 마이닝, 통계 컴퓨팅, 생물정보학 등 응용 통계에서 다양한 주제에 관한 과학 작품을 많이 저술한 작가다. 그는 그의 협력자들과 함께 250여 편의 과학 기사를 저술했다. 티비시라니의 많은 과학 논문들은 그의 오랜 협력자인 트레버 헤스티에 의해 공동으로 작성되었다. Tibshirani는 ISI 지식의 웹이 수학에서 가장 많이 인용한 ISI 작가 중 한 명이다.[5] 그는 다음 책을 공동으로 집필했다.

  • T. 헤스티와 R. Tibshirani, Generalized Additional Models, Chapman and Hall, 1990.
  • B. 에프론과 R. 티브시라니, 1993년 채프먼과 홀의 부트스트랩 소개
  • T. 헤스티, R. Tibshirani, and J. Friedman, The Elements of Statistical Learning: 예측, 추론 및 데이터 마이닝, Second Edition, Springer Verlag, 2009(공저자 웹사이트에서 무료로 이용 가능)
  • G. 제임스, D. 비튼, T. 헤스티, R. Tibshirani, 2013년 Springer Verlag, R에서 응용 프로그램을 사용한 통계 학습 소개(공저자 웹사이트에서 무료로 이용 가능).
  • T. 헤스티, R. Tibshirani, M. Wainwright, Sparsity와 함께 하는 Statistical Learning: Lasso and Generalization, CRC Press, 2015(공저자의 웹사이트에서 무료로 이용 가능)

참고 항목

참조

  1. ^ a b c 수학 계보 프로젝트 로버트 티비라니
  2. ^ Witten, Daniela (2010). A penalized matrix decomposition, and its applications (PDF). stanford.edu (PhD thesis). Stanford University. OCLC 667187274. Retrieved 2018-08-28.
  3. ^ "National Academy of Sciences Members and Foreign Associates Elected". National Academy of Sciences. May 1, 2012. Archived from the original on May 4, 2012.
  4. ^ "SSC Award Winners in 2012". Archived from the original on 16 July 2012. Retrieved 15 June 2012.
  5. ^ "H - Research Analytics". Thomson Reuters. Retrieved 8 April 2012.
  6. ^ Hastie, Trevor; Tibshirani, Robert; Friedman, Jerome H. "The Elements of Statistical Learning". Archived from the original on 10 November 2009. Retrieved 15 June 2012.
  7. ^ James, Gareth; Witten, Daniela; Hastie, Trevor; Tibshirani, Robert. "An Introduction to Statistical Learning with Applications in R". Retrieved 3 July 2016.
  8. ^ Hastie, Trevor; Tibshirani, Robert; Wainwright, Martin. "Statistical Learning with Sparsity: the Lasso and Generalizations". Retrieved 3 July 2016.

외부 링크