Donald Rubin
statisticien américain
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Donald Bruce Rubin est un statisticien américain né le .
Cet article est une ébauche concernant les probabilités et la statistique.
Naissance
Nationalité
Formation
Université Harvard
Université de Princeton
École d'ingénierie et de sciences appliquées de Harvard (en)
Université de Princeton
École d'ingénierie et de sciences appliquées de Harvard (en)
Activités
Donald B Rubin
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Université Harvard Université de Princeton École d'ingénierie et de sciences appliquées de Harvard (en) |
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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
- 1995 : prix Samuel Wilks
- 1996 : Prix Parzen
- 2007 : Prix Snedecor
- 2017 : Prix Karl-Pearson
