David A. Freedman - David A. Freedman
David A. Freedman | |
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| Nascer |
5 de março de 1938 |
| Morreu | 17 de outubro de 2008 (com 70 anos) |
| Nacionalidade | canadense |
| Alma mater |
Princeton University McGill University |
| Carreira científica | |
| Campos | Estatisticas |
| Instituições | Instituto de Estatística Matemática |
| Orientador de doutorado | William Feller |
David Amiel Freedman (5 de março de 1938 - 17 de outubro de 2008) foi professor de estatística na Universidade da Califórnia, Berkeley . Ele foi um estatístico matemático distinto, cuja ampla pesquisa incluiu a análise das desigualdades de martingale , processos de Markov , teorema de Finetti , consistência dos estimadores de Bayes , amostragem , bootstrap e procedimentos para testar e avaliar modelos. Ele publicou extensivamente sobre métodos para inferência causal e o comportamento de modelos estatísticos padrão em condições não padronizadas - por exemplo, como os modelos de regressão se comportam quando ajustados a dados de experimentos aleatórios . Freedman também escreveu amplamente sobre a aplicação - e má aplicação - de estatísticas nas ciências sociais, incluindo epidemiologia , políticas públicas e direito .
Biografia e prêmios
Freedman foi membro do Institute of Mathematical Statistics e da American Statistical Association e membro eleito da American Academy of Arts and Sciences . Ele ganhou o Prêmio John J. Carty de 2003 pelo Avanço da Ciência da National Academy of Sciences "por suas contribuições profundas à teoria e prática da estatística, incluindo fundamentos rigorosos para inferência bayesiana e análise incisiva do ajuste do censo". Ele foi um Fellow no Instituto Miller para Pesquisa Básica em Ciências em 1990, um Alfred P. Sloan Foundation Fellow em 1964-66 e um Canada Council Fellow no Imperial College London em 1960-61.
Freedman nasceu em Montreal , Quebec , Canadá, em 5 de março de 1938. Ele recebeu um B.Sc. da McGill University em 1958 e um MA e um Ph.D. da Princeton University em 1959 e 1960, respectivamente. Ele ingressou no Departamento de Estatística de Berkeley da Universidade da Califórnia em 1961 como professor e foi nomeado para o corpo docente de pesquisa em 1962. Ele permaneceu em Berkeley durante toda a sua carreira. Ele começou sua vida profissional como probabilista e estatístico matemático com tendências bayesianas, mas se tornou um dos principais estatísticos aplicados do mundo e um freqüentista circunspecto.
Freedman era um especialista consultor ou depoimento em estatísticas em disputas envolvendo discriminação no emprego , práticas justas de empréstimo, direitos de voto , assinaturas duplicadas em petições, tributação ferroviária, inferência ecológica , padrões de voo de bolas de golfe , erros de scanner de preço , encefalopatia espongiforme bovina (doença da vaca louca ) e amostragem. Ele prestou consultoria para o Banco do Canadá , a Comissão Carnegie , a cidade de San Francisco , o condado de Los Angeles e o Federal Reserve , bem como os departamentos de energia, tesouro, justiça e comércio dos Estados Unidos. Freedman e seu colega Kenneth Wachter testemunharam perante o Congresso dos Estados Unidos e os tribunais contra o ajuste dos censos de 1980 e 1990 usando estimativas de subcontagem diferencial. Uma ação judicial de 1990 que buscava obrigar o Departamento de Comércio dos Estados Unidos a ajustar o censo foi ouvida em uma apelação pela Suprema Corte dos Estados Unidos , que decidiu por unanimidade a favor do Departamento de Comércio e da análise de Freedman e Wachter. Com David Kaye, Freedman escreveu uma cartilha amplamente usada sobre estatísticas para advogados e juízes publicada pelo Federal Judicial Center , a agência de educação e pesquisa para os tribunais federais dos Estados Unidos .
Além de seu trabalho em estatística forense , Freedman teve um amplo impacto na aplicação de estatísticas a importantes questões médicas, sociais e de política pública, como ensaios clínicos , epidemiologia , modelos econômicos e a interpretação de experimentos científicos e estudos observacionais . Em seu trabalho aplicado, Freedman enfatizou expor e verificar as suposições que fundamentam os métodos padrão, bem como entender como esses métodos se comportam quando as suposições são falsas. Ele caracterizou as circunstâncias em que os métodos continuam a funcionar bem e aquelas em que eles falham - independentemente da qualidade dos dados. Dois de seus resultados anteriores (1963 e 1965) investigam se e em que circunstâncias uma abordagem de aprendizagem bayesiana é consistente, ou seja, quando a anterior converge para a distribuição de probabilidade verdadeira dados um número suficiente de dados observados. Em particular, o artigo de 1965 com o título inocente "Sobre o comportamento assintótico de estimativas de Bayes no caso discreto II" encontra a resposta bastante decepcionante de que, ao amostrar de uma população infinita contável, o procedimento Bayesiano falha em quase todos os lugares, ou seja, não se obtém o verdadeiro distribuição assintoticamente. Esta situação é bastante diferente do caso finito, quando a variável aleatória (discreta) assume apenas muitos valores finitos e o método Bayesiano é consistente com as descobertas anteriores de Doob (1948).
Freedman foi autor ou coautor de 200 artigos, 20 relatórios técnicos e seis livros, incluindo um livro introdutório de estatística altamente inovador e influente, Statistics (2007), com Robert Pisani e Roger Purves, que já passou por quatro edições. O falecido Amos Tversky, da Universidade de Stanford, observou que "Este é um ótimo livro. É a melhor introdução sobre como pensar sobre questões estatísticas ..." Ele contém uma "riqueza de exemplos do mundo real que iluminam princípios e aplicações .. ..um clássico." Modelos estatísticos de Freedman : teoria e prática (2005) é um texto avançado sobre modelagem estatística que, da mesma forma, consegue uma integração notável entre exemplos extensos e teoria estatística.
Os artigos de referência de Freedman incluem "Modelos estatísticos e couro de sapato" (1991), "Qual é a chance de um terremoto?" (2003), "Métodos para Censo 2000 e Ajustes Estatísticos" (2007) e "Sobre Tipos de Investigação Científica: O Papel do Raciocínio Qualitativo" (2008).
Bibliografia
- David A. Freedman (1963), "Sobre o comportamento assintótico de estimativas de Bayes no caso discreto I". The Annals of Mathematical Statistics , vol. 34, pp. 1386-1403.
- David A. Freedman (1965), "Sobre o comportamento assintótico de estimativas de Bayes no caso discreto II". The Annals of Mathematical Statistics , vol. 36, pp. 454–456.
- Freedman, David; Pisani, Robert; Purves, Roger (2007). Estatísticas (4ª ed.). Nova York : Norton . ISBN 978-0-393-92972-0 . Arquivado do original em 06/07/2008 . Página visitada em 06-12-2008 .
- Freedman, David A. (2005). Modelos estatísticos: Teoria e prática (primeira ed.). Cambridge University Press.
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Freedman, David A. (2010). Collier, David; Sekhon, Jasjeet S .; Stark, Philip B. (eds.). Modelos estatísticos e inferências causais: um diálogo com as ciências sociais . Cambridge University Press. Isso inclui os seguintes papéis reimpressos, alguns dos quais com alterações.
- "Modelos estatísticos e couro de calçado" (1991). Metodologia Sociológica , vol. 21, pp. 291–313.
- "Qual é a chance de um terremoto?" (2003). Com Philip B. Stark. Earthquake Science and Sismic Risk Reduction , NATO Science Series IV: Earth and Environmental Sciences, vol. 32, pp. 201-13.1- (pré-impressão)
- "Métodos para Censo 2000 e Ajustes Estatísticos" (2007). Com Kenneth Wachter. Metodologia de Ciências Sociais , Sage, pp. 232-45.
- "On Types of Scientific Inquiry: The Role of Qualitative Reasoning" (2008). Oxford Handbook of Political Methodology , Oxford University Press. [1]
- "Análise de sobrevivência: A Primer". The American Statistician (2008) 62: 110-119.
Veja também
Referências
- Reminiscences of a Statistician: The Company I Kept (Springer, 2008) [2]
- Estatística 4ª edição, por Freedman, Pisani e Purves (Norton, 2007) [3]
- Modelos Estatísticos: Teoria e Prática de Freedman (Cambridge, 2005) [4]