Уильям С. Кливленд
Уильям Суэйн Кливленд II (род. 1943) — американский ученый-компьютерщик, профессор статистики и профессор компьютерных наук в Университете Пердью , известный своими работами по визуализации данных , особенно по непараметрической регрессии. [1] и локальная регрессия . [2] Его помнят как одного из разработчиков языка программирования S. [3]
Биография [ править ]
Кливленд получил степень бакалавра математики в середине 1960-х годов в Принстонском университете, который он окончил под руководством Уильяма Феллера . Для получения докторской степени по статистике он перешел в Йельский университет, который окончил в 1969 году под руководством Леонарда Джимми Сэвиджа . [4] [5]
После окончания университета Кливленд начал работать в Bell Labs , где в течение 12 лет был сотрудником отдела статистических исследований и руководителем отдела. Находясь в Bell Labs, он участвовал в разработке языка программирования S предшественника R. , [3] В конце концов он перешел в Университет Пердью, где стал профессором статистики и профессором информатики.В 1982 году он был избран членом Американской статистической ассоциации . [6]
Его исследовательские интересы лежат в областях «визуализации данных, компьютерных сетей, машинного обучения , интеллектуального анализа данных , временных рядов, статистического моделирования, визуального восприятия, науки об окружающей среде и сезонной корректировки». [7] Кливленду приписывают определение и название области науки о данных , что он и сделал в публикации 2001 года. [8]
Избранные публикации [ править ]
- Кливленд, Уильям С. Элементы графического изображения. Монтерей, Калифорния: Продвинутые книги и программное обеспечение Wadsworth, 1985.
- Кливленд, Уильям С. Визуализация данных. Хобарт Пресс, 1993.
Статьи, подборка: [9]
- Кливленд, Уильям С. « Надежная локально взвешенная регрессия и сглаживающие диаграммы рассеяния ». Журнал Американской статистической ассоциации 74.368 (1979): 829–836.
- Кливленд, Уильям С. и Роберт МакГилл. « Графическое восприятие: теория, эксперименты и применение к развитию графических методов ». Журнал Американской статистической ассоциации 79.387 (1984): 531–554.
- Кливленд, Уильям С. и Сьюзен Дж. Девлин . «Локально взвешенная регрессия: подход к регрессионному анализу путем локальной подгонки». Журнал Американской статистической ассоциации 83.403 (1988): 596–610.
- Кливленд, Уильям С., Эрик Гросс и Уильям М. Шью. «Модели локальной регрессии». Статистические модели в S (1992): 309–376.
Ссылки [ править ]
- ^ Армитидж, Питер, Джеффри Берри и Джон Н.С. Мэтьюз. Статистические методы в медицинских исследованиях. Джон Уайли и сыновья, 2008.
- ^ Венейблс, Уильям Н. и Брайан Д. Рипли. Современная прикладная статистика совместно с S. Springer Science & Business Media, 2002.
- ^ Jump up to: Перейти обратно: а б Берри, Кеннет Дж.; Джонстон, Дженис Э.; Младший, Пол В. Мильке (11 апреля 2014 г.). Хроника перестановочных статистических методов: 1920–2000 годы и далее . Springer Science & Business Media. п. 207. ИСБН 978-3-319-02744-9 .
- ^ Уильям С. Кливленд, резюме , на stat.purdue.edu. По состоянию на 04.10.2015.
- ^ «Уильям Суэйн Кливленд, II» . Проект «Математическая генеалогия» . Проверено 2 июля 2022 г.
- ^ Просмотр/поиск членов ASA , по состоянию на 15 октября 2016 г.
- ^ Уильям С. Кливленд: Биография , на stat.purdue.edu. По состоянию на 04.10.2015.
- ^ Брэди, Генри Э. (11 мая 2019 г.). «Проблемы больших данных и науки о данных» . Ежегодный обзор политической науки . 22 (1): 297–323. doi : 10.1146/annurev-polisci-090216-023229 . ISSN 1094-2939 .
- ^ Уильям С. Кливленд , профиль ученого Google.
Внешние ссылки [ править ]
- Уильям С. Кливленд, профессор статистики Шанти С. Гупта, с разрешения профессора информатики
- Уильям Кливленд в проекте «Математическая генеалогия»
| Международный | |
|---|---|
| Национальный | |
| академики | |
| Люди | |
| Другой | |
- 1943 года рождения
- Живые люди
- Исследователи взаимодействия человека и компьютера
- Специалисты по визуализации информации
- Выпускники Принстонского университета
- Выпускники Йельской высшей школы искусств и наук
- Преподаватели Университета Пердью
- Члены Американской статистической ассоциации
- Ученые из Bell Labs