Grace Wahba
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Emanuel Parzen (en) |
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Grace Wahba (née le ) est une statisticienne américaine, titulaire de la chaire I. J. Schoenberg-Hilldale de professeur de statistiques à l'université du Wisconsin à Madison.
Elle est un pionnier des méthodes de lissage des données bruitées. Plus connue pour le développement généralisé de la validation croisée et du "problème de Wahba (en)", elle a développé des méthodes avec des applications dans les études démographiques, l'apprentissage automatique, les puces à ADN, la modélisation du risque, l'imagerie médicale et la prévision du climat.
Carrière
Elle a fait ses études à l'université Cornell (B. A. 1956), puis à l'université du Maryland, College Park (M. A., 1962) et à Stanford où elle obtient son doctorat en 1966, sous la direction d'Emanuel Parzen (en), avec une thèse intitulée « Cross Spectral Distribution Theory for Mixed Spectra and Estimation of Prediction Filter Coefficients »[1]. Elle a travaillé dans l'industrie pendant plusieurs années avant de recevoir son doctorat et de s'installer à Madison en 1967. Elle est l'auteur de Spline Models for Observational Data. Elle et a reçu un diplôme honorifique de docteur en sciences de l'Université de Chicago en 2007.
