Andrew Gelman
matemático estadounidense
From Wikipedia, the free encyclopedia
Andrew Eric Gelman (nacido el 11 de febrero de 1965) es un estadístico estadounidense, de Profesor Catedrático de Estadística de Higgins y profesor de Ciencias Políticas en la Universidad de Columbia. Gelman estudió en el Instituto Tecnológico de Massachusetts con Beca Nacional al Mérito y se graduó con Bachillerato en Ciencias en Matemáticas y Física en 1986. Posteriormente obtuvo un Master en Ciencias en 1987 y un Doctorado en Filosofía en 1990, ambos en Estadística por la Universidad de Harvard, bajo la supervisión de Donald Rubin.[1][2][3]
Filadelfia (Estados Unidos)
- Springbrook High School
- Instituto Tecnológico de Massachusetts (B.S. en Matemáticas y Física; hasta 1986)
- Universidad Harvard (Ph.D. en Estadística; hasta 1990)
| Andrew Gelman | ||
|---|---|---|
|
Andrew Gelman en 2012 | ||
| Información personal | ||
| Nacimiento |
11 de febrero de 1965 (61 años) Filadelfia (Estados Unidos) | |
| Nacionalidad | Estadounidense | |
| Educación | ||
| Educación | profesor | |
| Educado en |
| |
| Supervisor doctoral | Donald Rubin | |
| Información profesional | ||
| Ocupación | Matemático, politólogo, estadístico y profesor universitario | |
| Área | Estadística | |
| Empleador | Universidad de Columbia | |
| Miembro de | Academia Estadounidense de las Artes y las Ciencias | |
| Sitio web | www.stat.columbia.edu/~gelman | |
| Distinciones |
| |
Carrera
Gelman es Catedrático Higgins de Estadística y Catedrático de Ciencias Políticas y Director del Centro de Estadística Aplicada de la Universidad de Columbia.[4][5] Es uno de los principales impulsores de la filosofía y los métodos estadísticos, especialmente de la estadística bayesiana[6] y modelos jerárquicos.[7]
Es uno de los líderes del desarrollo del marco de programación estadística Stan.
Perspectiva de la inferencia estadística y la comprobación de hipótesis
El enfoque de Gelman de la inferencia estadística hace hincapié en el estudio de la variación y las asociaciones entre los datos, en lugar de buscar la significación estadística.[8]
Gelman dice que su enfoque de la comprobación de hipótesis es "(casi) lo contrario de la visión convencional"[9] de lo que es típico en la inferencia estadística. Aunque se puede considerar que el enfoque estándar tiene como objetivo rechazar una hipótesis nula, Gelman sostiene que no se puede aprender mucho de un rechazo. Por otra parte, un no rechazo le dice algo: "[le] dice que su estudio es ruidoso, que no tiene suficiente información en su estudio para identificar lo que le preocupa, incluso si el estudio se hace perfectamente, incluso si las mediciones son imparciales y su muestra es representativa de su población, etc.". Eso puede ser un conocimiento útil, significa que estás fuera de juego intentando explicar algún patrón que podría ser sólo ruido". Gelman también trabaja en el contexto de los grandes paradigmas confirmacionistas y falsacionistas de la ciencia.[10]
El enfoque de Gelman sobre la inferencia estadística es un tema recurrente de su obra.[11]
Prensa popular
Gelman destaca por sus esfuerzos por hacer la ciencia política y la estadística más accesibles a los periodistas y al público en general. Fue uno de los principales autores de "La jaula de los monos",[12] publicado por The Washington Post. El blog se dedica a proporcionar comentarios informados sobre política y a hacer más accesible la ciencia política.[13]
Gelman también tiene su propio blog, que trata de las prácticas estadísticas en las ciencias sociales.[14] A menudo escribe sobre estadística bayesiana, visualización de datos y tendencias interesantes en ciencias sociales.[15][16] Según The New York Times, en el blog "expone sus ideas sobre las mejores prácticas estadísticas en las ciencias, con un énfasis frecuente en lo que considera absurdo y acientífico...". Se le respeta lo suficiente como para que sus artículos sean bien leídos; es lo bastante mordaz como para que muchas de sus críticas se disfruten con un fuerte sentido de schadenfreude...".[17]
Gelman es un destacado crítico de los trabajos metodológicos deficientes y considera que contribuyen a la crisis de la replicación.[17]
Honores
Ha recibido el premio Outstanding Statistical Application de la American Statistical Association en tres ocasiones: 1998, 2000 y 2008.[18][19] Es miembro electo de la Asociación Americana de Estadística[20] y el Instituto de Estadística Matemática.[21] Fue elegido miembro de la Academia Americana de las Artes y las Ciencias (AAAS) en 2020.[22][23]
Vida privada
Bibliografía
- Andrew Gelman, David Park, Boris Shor, and Jeronimo Cortina. Red State, Blue State, Rich State, Poor State: Why Americans Vote the Way They Do (2nd edition). Princeton University Press, 2009. ISBN 0-691-14393-5
- Andrew Gelman and Jennifer Hill. Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models. Cambridge University Press, 2006. ISBN 978-0-521-68689-1
- Andrew Gelman and Deborah Nolan. Teaching Statistics: A Bag of Tricks. Oxford University Press, 2002. ISBN 978-0-19-857224-4
- Andrew Gelman, John B. Carlin, Hal S. Stern, David Dunson, Aki Vehtari, and Donald B. Rubin. Bayesian Data Analysis (3rd edition). Chapman & Hall/CRC, 2013. ISBN 1-4398-4095-4
- Andrew Gelman, Jennifer Hill, and Aki Vehtari. Regression and Other Stories. Cambridge University Press, 2020. ISBN 978-1107023987
