Джеймс Робинс
Джеймс М. Робинс | |
|---|---|
 Робинс в Институте математических исследований Обервольфаха в 2012 году. | |
| Национальность | Американский |
| Альма-матер | Вашингтонский университет в Сент-Луисе Гарвардский университет |
| Награды | Премия Натана Мантеля (2013 г.), Премия Русси в области статистики (2022 г.) |
| Научная карьера | |
| Поля | Эпидемиология Биостатистика |
| Учреждения | Гарвардская школа общественного здравоохранения |
Джеймс М. Робинс — эпидемиолог и биостатистик, наиболее известный своими разработками методов получения причинно-следственных выводов на основе сложных обсервационных исследований и рандомизированных исследований , особенно тех, в которых лечение меняется со временем. Он является лауреатом Премии Натана Мантеля 2013 года за заслуги в области статистики и эпидемиологии, а также лауреатом Премии Русси в области статистики 2022 года совместно с Мигелем Эрнаном , Эриком Четген-Четгеном, Андреа Ротницки и Томасом Ричардсоном. [1]
Он окончил медицинский факультет Вашингтонского университета в Сент-Луисе в 1976 году. В настоящее время он является профессором эпидемиологии Митчелла Л. и Робина Лафоли Донга в Гарвардской школе общественного здравоохранения им. Т.Ч. Чана . Он опубликовал более 100 статей в академических журналах и является высоко цитируемым исследователем ISI . [2]
Биография
[ редактировать ]Робинс учился в Гарвардском колледже с выпуском 1971 года, уделяя особое внимание математике и философии. Он был избран в Phi Beta Kappa , но не получил высшее образование. Он продолжил обучение в Медицинской школе Вашингтонского университета, которую окончил в 1976 году. [3] и занимался профессиональной медициной несколько лет . Работая в области медицины труда, он посещал базовые курсы по прикладной медицинской статистике в Йельской школе общественного здравоохранения , но быстро пришел к выводу, что используемая в то время методология была недостаточно строгой для обоснования причинно-следственных выводов.
Исследовать
[ редактировать ]В 1986 году Робинс представил новую основу для построения причинно-следственных выводов на основе данных наблюдений. [4] В этой и других статьях, опубликованных примерно в то же время, Робинс показал, что в неэкспериментальных данных воздействие почти всегда зависит от времени, и поэтому стандартные методы, такие как регрессия, почти всегда необъективны. Эта структура математически очень тесно связана с графической структурой Джудеи Перл «Модели непараметрических структурных уравнений», которую Перл разработал независимо вскоре после этого. Графические модели Перла представляют собой более ограниченную версию этой теории. [5]
В своей оригинальной статье о причинно-следственных выводах Робинс описал два новых метода контроля искажающей систематической ошибки, которые можно применять в обобщенных условиях воздействия, зависящего от времени: G-формула и G-оценка структурных вложенных моделей. Позже он представил третий класс моделей, Маргинальные структурные модели , в которых параметры оцениваются с использованием обратной вероятности весов лечения. Он также внес значительный вклад в теорию динамических режимов лечения, которые имеют большое значение в исследованиях сравнительной эффективности и персонализированной медицине. Вместе с Андреа Ротницки и другими коллегами в 1994 году он представил вдвойне надежные оценки (полученные на основе функций влияния) для статистических параметров в причинно-следственных выводах и проблемах отсутствия данных. Теория двойной робастной оценки оказала большое влияние на область [причинного вывода] и повлияла на практику в области информатики, биостатистики, эпидемиологии, машинного обучения, социальных наук и статистики. [6] В 2008 году он также разработал теорию функций влияния высшего порядка для статистической функциональной оценки вместе с такими сотрудниками, как Линглинг Ли, Эрик Четген Четген и Аад ван дер Ваарт .
Избранные публикации
[ редактировать ]- Робинс, Дж. М. (1989). «Контроль смешивания промежуточных переменных». Статистика в медицине . 8 (6): 679–701. дои : 10.1002/сим.4780080608 . ПМИД 2749074 .
- Робинс, Дж. М.; Циатис, А.А. (1991). «Коррекция несоблюдения требований в рандомизированных исследованиях с использованием моделей времени структурных отказов, сохраняющих ранг». Коммуникации в статистике - теория и методы . 20 (8): 2609–2631. дои : 10.1080/03610929108830654 .
- Робинс, Дж. М. (1994). «Коррекция несоответствия в рандомизированных исследованиях с использованием структурных вложенных средних моделей». Коммуникации в статистике - теория и методы . 23 (8): 2379–2412. дои : 10.1080/03610929408831393 .
- Робинс, Дж. М. (1997). «Причинно-следственный вывод на основе сложных продольных данных». В М. Беркане (ред.). Моделирование скрытых переменных и приложения к причинно-следственной связи . Конспект лекций по статистике. Том. 120. Шпрингер-Верлаг . стр. 69–117.
- Робинс, Дж. М.; Ритов Ю. (1997). «К асимптотической теории, соответствующей размерности (CODA) для полупараметрических моделей». Статистика в медицине . 16 (3): 285–319. doi : 10.1002/(SICI)1097-0258(19970215)16:3<285::AID-SIM535>3.3.CO;2-R . ПМИД 9004398 .
- Робинс, Дж. М. (1998). «Коррекция несоответствия в испытаниях эквивалентности». Статистика в медицине . 17 (3): 269–302. doi : 10.1002/(SICI)1097-0258(19980215)17:3<269::AID-SIM763>3.0.CO;2-J . ПМИД 9493255 .
- Робинс, Дж. М.; Эрнан, Массачусетс; Брамбак, Б. (2000). «Маргинальные структурные модели и причинно-следственные выводы в эпидемиологии». Эпидемиология . 11 (5): 550–560. CiteSeerX 10.1.1.116.7039 . дои : 10.1097/00001648-200009000-00011 . JSTOR 3703997 . ПМИД 10955408 . S2CID 8907527 .
- ван дер Лаан, MJ; Робинс, Дж. М. (2003). Унифицированные методы цензурированных продольных данных и причинно-следственной связи . Серия Спрингера по статистике. Спрингер . ISBN 978-0-387-95556-8 .
Примечания
[ редактировать ]- ^ «Премия Руссе по статистике» . www.rousseeuwprize.org . Проверено 31 марта 2023 г.
- ^ Робинс, Джеймс на ISIHighlyCited.com
- ^ Томас С. Ричардсон и Андреа Ротницки , Причинная этиология исследований Джеймса М. Робинса , статистик. наук. 29 (4) 459-484, 2014. doi:10.1214/14-STS505.
- ^ Робинс, Джеймс (1986). «Новый подход к причинно-следственным выводам в исследованиях смертности с длительным периодом воздействия - применение к контролю эффекта выжившего здорового работника» . Математическое моделирование . 7 (9–12): 1393–1512. дои : 10.1016/0270-0255(86)90088-6 .
- ^ Единые мировые графики вмешательства (SWIG): унификация контрфактических и графических подходов к причинно-следственной связи https://csss.uw.edu/files/working-papers/2013/wp128.pdf
- ^ Мишель Йонссон Фанк, Дэниел Вестрайх, Крис Визен, Тиль Штюрмер, М. Алан Брукхарт, Мари Дэвидиан, Двойная робастная оценка причинных эффектов, Американский журнал эпидемиологии, том 173, выпуск 7, 1 апреля 2011 г., страницы 761–767, https://doi.org/10.1093/aje/kwq439
Ссылки
[ редактировать ]- Джеймс Робинс — профессор эпидемиологии Митчелла Л. и Робина Лафоли Донг . Гарвардская школа общественного здравоохранения (по состоянию на 15 марта 2008 г.).
- Доктор Джеймс М. Робинс — Библиография Гарвардской школы общественного здравоохранения (по состоянию на 15 марта 2008 г.).
- Герман, Элизабет (23 марта 2006 г.) Джеймс Робинс заставляет статистику говорить правду: цифры на службе здоровья . Вестник Гарвардского университета .
| Международный | |
|---|---|
| Национальный | |
| академики | |
| Другой | |
