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Robert Tibshirani
Robert Tibshirani (Niagara Falls, Ontario 10 de julio de 1956) es un profesor en los departamentos de Estadística y Estudios de la Salud y Políticas Públicas de la Universidad de Stanford. Previo a esto, fue profesor en la University of Toronto de 1985 hasta 1998. En sus trabajos, Tibshirani ha desarrollado herramientas estadísticas para el análisis de bases de datos complejas, recientemente en genomica y proteomica. Sus contribuciones mejor conocidas son Lasso (Estadística), que propose el uso de penalización con la norma L1 en Regresión Lineal y problemas relacionados, y Análisis de Significancia en Micro arreglos. Ha sido edemas co author de cuatro libros reconocidos: Modelos Aditivos Generalizados, Una Introducción al Bootstrap, Elements de Aprendizaje Estadístico,[1] y Introducción al Aprendizaje Estadístico, los últimos dos disponibles en el sitio web del autor. BiografíaSe graduó con un Bachelors in Mathematics.en estadística y Ciencias Computacionales de la University of Waterloo en 1979 y una Master's en Estadística de la University of Toronto en 1980. Tibshirani se unió al programa de doctorado de la Universidad Stanford en 1981 y recibió su Ph.D. en 1984 bajo la supervisión de Bradley Efron. Su disertación titulada "Estimación de Verosimilitud Local".[2] Su hijo, Ryan Tibshirani, con quien ocasionalmente hace publicaciones científicas, es un Professor Asociado en Carnegie Mellon University en el departamento de Estadística, y juntamente en el departamento de Aprendizaje Automático (Machine Learning) Honores y premiosTibshirani recibió el premio COPSS Presidents' Award en 1996. Dado en conjunto por los líderes mundiales de las sociedades estadísticas, el premio reconoce contribuciones especiales a las ciencias estadísticas por un Estadístico menor de 40 años. Es el miembro del Instituto de Estadísticas Matemáticas, de la Asociación Estadística Americana y granados del premio Canadiense "Staecie Award". Fue elegido miembro de la Academia Nacional de las Ciencias en 2012.[3] Tibshirani recibió la Medalla de Oro de la Statistical Society of Canada en su reunión anual en Guelph, Ontario for sus "contributions excepcionales a la metodogolia y a la teoría de las bases de dates completes, smoothing y metodología de la regression lineal, aprendizaje estadístico, y clasificación, y areas de application que includen Salud Publica, Genomica, y Proteomica".[4] Dio su discurso de aceptación de la Medalla de Oro en la reunión de 2013 en Edmonton. Referencias
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