✖


Jump to content

Родерик Дж. А. Литтл

    Add links
    Родерик Дж. Литтл
    РДЖА Литтл
    Национальность Британский
    Образование Кембриджский университет
    Имперский колледж Лондона
    Научная карьера
    Поля Статистика
    Учреждения ЮСЕПА
    УСЦБ
    Университет Джорджа Вашингтона
    Калифорнийский университет, Лос-Анджелес
    Мичиганский университет
    Диссертация Пропущенные значения в многомерном статистическом анализе   (1974)
    Докторские консультанты
    Докторанты

    Родерик Джозеф Александр Литтл — академический статистик, основной исследовательский вклад которого заключается в статистическом анализе данных с пропущенными значениями и анализе данных комплексных выборочных обследований. Литтл является заслуженным университетским профессором биостатистики Ричарда Д. Ремингтона на факультете биостатистики Мичиганского университета , где он также занимает научные должности на факультете статистики и в Институте социальных исследований.

    Образование

    [ редактировать ]

    Литтл родился недалеко от Лондона, Англия, и учился в средней школе Академии Глазго в Шотландии. Он получил степень бакалавра математики в колледже Гонвилл и Кайус Кембриджского университета и степень магистра наук. в области статистики и операционных исследований и доктор философии. степень доктора статистики в Имперском колледже науки и технологий Лондонского университета. Его докторская диссертация была посвящена анализу данных с пропущенными значениями. [1] под руководством профессоров Мартина Била и сэра Дэвида Р. Кокса.

    Карьера

    [ редактировать ]

    После двухлетней стажировки на статистическом факультете Чикагского университета в 1974–76 годах Литтл работал в World Fertility Survey. [2] с 1976–80 под руководством сэра Мориса Кендалла . В 1980–82 годах он присоединился к группе, созданной Дональдом Рубином в Агентстве по охране окружающей среды США в Вашингтоне, округ Колумбия, а в 1982–1983 годах он был научным сотрудником ASA/Census/NSF в Бюро переписи населения США и адъюнкт-профессором в Университете Джорджа Вашингтона. . В 1983-93 годах он был доцентом, а затем профессором кафедры биоматематики Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе . Он был назначен профессором и заведующим кафедрой биостатистики в Мичиганского университета 1993 году и возглавлял кафедру в течение 11 лет с 1993 по 2009 год, в период интенсивного роста кафедры.

    Статистический анализ с отсутствующими данными

    [ редактировать ]

    Основной исследовательский интерес Литтла — анализ наборов данных с пропущенными значениями. Многие статистические методы предназначены для полных прямоугольных наборов данных, но на практике многие наборы данных содержат пропущенные значения либо намеренно, либо случайно. В 1987 году Литтл стал соавтором книги. [3] [4] с Дональдом Рубином это было одно из первых систематических исследований этой темы; 2-е издание было опубликовано в 2002 году, а 3-е издание - в 2019 году. Как подробно описано в этой книге, первоначальные статистические подходы к отсутствующим значениям были относительно специальными, например, отбрасывание неполных случаев или замена средних значений. Основное внимание в книге уделяется методам вывода, основанным на правдоподобии, таким как метод максимального правдоподобия и байесовский вывод, основанных на статистических моделях данных и механизме отсутствия данных. Первое издание было сосредоточено в основном на максимальном правдоподобии с помощью алгоритма максимизации ожидания (EM), но в более поздних изданиях особое внимание уделяется байесовским методам и связанной с ними технике множественного вменения. Литтл и Рубин были награждены престижной премией Карла Пирсона в 2017 году от Международного статистического института (ISI), ведущего международного статистического общества, за исследовательский вклад, который оказал «глубокое влияние на статистическую теорию, методологию и приложения». Ссылка на награду была следующей: «Работа Родерика Дж. Литтла и Дональда Б. Рубина, изложенная в их основополагающих статьях «Биометрика» 1978 года и книге 1987 года, обновленной в 2002 году, была не чем иным, как определением и преобразованием. Ранее работа по недостающим данным носила в лучшем случае разовый характер. Литтл и Рубин определили эту область и предоставили методологическому и прикладному сообществам полезную и удобную таксономию и набор ключевых результатов. Сегодня их терминология и методология используются более чем когда-либо. Их работа претерпела изменения из-за того глубокого влияния, которое она оказала и оказывает как на статистическую практику, так и на теорию. Это одна из редких тем, которая на протяжении последних тридцати лет продолжает изучаться и развиваться в научных кругах, правительстве и промышленности. Например, он играет ключевую роль в текущей работе по анализу чувствительности к неполным данным».

    Исследование недостающих данных

    [ редактировать ]

    Основной методологический вклад Литтла в методы поиска недостающих данных в сотрудничестве со своими учениками и коллегами включает методы поиска недостающих данных для смесей непрерывных и категориальных данных с использованием общей модели местоположения. [5] модели сочетания шаблонов [6] для данных, которые отсутствуют не случайно, штрафной сплайн моделей склонности к отсутствию данных [7] и причинный вывод, [8] методы игнорируемого правдоподобия подвыборки [9] в регрессии, прокси-модели сочетания шаблонов [10] для неполучения ответов на опросы, модели для продольных данных, [11] [12] [13] частично отсутствуют случайные модели, [14] и просмотреть статьи о недостающих данных в регрессии, [15] горячее вменение, [16] и маскирование данных для защиты конфиденциальности. [17]

    Байесовский анализ данных опроса

    [ редактировать ]

    Еще одной областью исследований является анализ данных, собранных с помощью сложных планов выборки, включающих стратификацию и кластеризацию единиц. Работая статистиком во Всемирном обследовании рождаемости, Литтл работал над разработкой основанных на моделях методов анализа опросов, которые устойчивы к неправильным спецификациям, достаточно эффективны и могут быть реализованы в прикладных условиях. Вклады студентов и коллег в этой области включают статьи об отсутствии ответов на опросы, [18] [19] [20] [21] [22] Байесовские методы вывода результатов опроса, [23] [24] постстратификация, [25] оценка систематической ошибки отбора, [26] и взвешивание опросов с байесовской точки зрения. [27] [28]

    Калиброванный байесовский вывод

    [ редактировать ]

    Литтл выступает за выверенный байесовский подход к статистическому анализу. [29] [30] как предложили , среди прочего, Джордж Бокс и Дональд Рубин . Идея состоит в том, чтобы разработать байесовские модели для анализа, которые дают байесовские выводы с хорошими частотными свойствами, такими как апостериорные доверительные интервалы, которые имеют близкое к номинальному охвату, если рассматривать их как доверительные интервалы при повторной выборке. В области выборки опросов это приводит к моделям, которые включают в себя особенности планирования выборки в байесовской модели. Литтл утверждает, что эта байесовская модель обеспечивает более унифицированный подход к выводу выборки обследования, чем подход, основанный на дизайне, который опирается на рандомизированное распределение, лежащее в основе отбора выборки, в качестве основы для вывода. Прикладные интересы Литтла в статистике широки, включая психическое здоровье, демографию, статистику окружающей среды, биологию, экономику, медицину, общественное здравоохранение и социальные науки, а также биостатистику.

    Деятельность в федеральной статистике США

    [ редактировать ]

    Литтл является решительным сторонником важности независимых государственных статистических агентств для демократии. Он проработал два срока в Комитете по национальной статистике Национальной академии наук, а в 2010–2012 годах был первым заместителем директора по исследованиям и методологии опросов и главным научным сотрудником Бюро переписи населения США . Эта должность поднимает научные аспекты. деятельности Бюро переписи населения. Он участвовал во многих комиссиях Национальной академии наук, в частности, возглавлял исследования рассеянного склероза и других неврологических расстройств у ветеранов войн в Персидском заливе и после 11 сентября, а также лечения недостающих данных в клинических испытаниях. Он активно консультировал Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США и фармацевтические компании по методам обработки недостающих данных в клинических исследованиях. [31] [32] [33] [34] [35]

    Деятельность Американской статистической ассоциации

    [ редактировать ]

    Литтл два срока проработал в совете директоров Американской статистической ассоциации (ASA), сначала в качестве представителя редакции, а затем в качестве вице-президента. В редакционной сфере он был редактором-координатором и редактором приложений журнала Американской статистической ассоциации в 1992–1994 годах, а позже, будучи председателем секции методов опросов ASA, помог основать новый академический журнал по статистике опросов — «Журнал Статистика и методология опросов. В 2016–2018 годах он работал соредактором по статистике этого журнала. В 2016 году Литтл получил Премию основателя. [36] от ASA за вклад в статистическую профессию.

    Почести

    [ редактировать ]

    Литтл является членом Американской статистической ассоциации и Американской академии искусств и наук , а также членом Международного статистического института и Национальной медицинской академии США . В 2005 году он получил памятную награду ASA Wilks за вклад в статистику. Пленарные переговоры включают приглашенное обращение президента в 2005 году и лекцию Фишера COPSS в 2012 году на совместных статистических совещаниях, а также приглашенное обращение президента на заседании Восточно-Североамериканского региона Международного биометрического общества в 2018 году . В 2020 году он получил Премию Марвина Зелена за лидерство в области статистических наук от Гарвардского университета.

    Ссылки

    [ редактировать ]
    1. ^ Бил, ЕМЛ; Литтл, RJA (1975). «Недостающие значения в многомерном анализе». Журнал Королевского статистического общества. Серия Б (Методическая) . 37 (1): 129–145. дои : 10.1111/j.2517-6161.1975.tb01037.x . JSTOR   2984998 .
    2. ^ Литтл, RJA (1988). «Некоторые проблемы статистического анализа в рамках Всемирного исследования рождаемости». Американский статистик . 42 (1): 31–36. дои : 10.2307/2685258 . JSTOR   2685258 . ПМИД   12315059 .
    3. ^ Мислеви, Р.Дж. (1991). «Рецензии на книгу: статистический анализ с отсутствующими данными». Журнал образовательной статистики . 16 (2): 150–155.
    4. ^ Литтл, RJA и Рубин, DB (2019). Статистический анализ с отсутствующими данными (3-е изд.). Нью-Йорк: Джон Уайли. {{cite book}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
    5. ^ Литтл, RJA и Шлухтер, доктор медицины (1985). «Оценка максимального правдоподобия для смешанных непрерывных и категориальных данных с пропущенными значениями». Биометрика . 72 (3): 497–512. дои : 10.1093/biomet/72.3.497 . {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
    6. ^ Литтл, RJA (1993). «Модели смеси шаблонов для многомерных неполных данных» . Журнал Американской статистической ассоциации . 88 (421): 125–134. дои : 10.2307/2290705 . JSTOR   2290705 .
    7. ^ Чжан, Г. и Литтл, Р.Дж. (2009). «Расширение штрафного сплайна метода вменения прогнозирования склонности». Биометрия . 65 (3): 911–8. дои : 10.1111/j.1541-0420.2008.01155.x . hdl : 2027.42/57686 . ПМИД   19053998 . S2CID   2145590 . {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
    8. ^ Чжоу Т., Эллиотт М.Р. и Литтл Р.Дж. (19 апреля 2019 г.). «Наказаемый сплайн методов склонности к сравнению лечения (с обсуждением и ответом)» . Журнал Американской статистической ассоциации . 114 (525): 1–38. дои : 10.1080/01621459.2018.1518234 . S2CID   146066305 . {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
    9. ^ Литтл, Р.Дж. и Чжан, Н. (2011). «Игнорируемая вероятность подвыборки для регрессионного анализа с отсутствующими данными». Журнал Королевского статистического общества, серия C (прикладная статистика) . 60 (4): 591–605. дои : 10.1111/j.1467-9876.2011.00763.x . hdl : 2027.42/86948 . S2CID   53684702 . {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
    10. ^ Андридж, Р.Х. и Литтл, Р.Дж. (2011). «Прокси-анализ смеси шаблонов отсутствия ответов на опросы». Журнал официальной статистики . 27 (2): 153–180. {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
    11. ^ Литтл, Р.Дж.А. и Яу, Л. (1996). «Анализ назначения лечения в продольных исследованиях с выбывшими». Биометрия . 52 (4): 1324–1333. дои : 10.2307/2532847 . JSTOR   2532847 . ПМИД   8962456 . {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
    12. ^ Литтл, RJA (1995). «Моделирование механизма выпадения в продольных исследованиях». Журнал Американской статистической ассоциации . 90 : 1112–1121. дои : 10.2307/2291350 . JSTOR   2291350 .
    13. ^ Ланге, К., Литтл, RJA и Тейлор, JMG (1989). «Надежное статистическое моделирование с использованием Т-распределения» . Журнал Американской статистической ассоциации . 84 (881896): 881–896. дои : 10.2307/2290063 . JSTOR   2290063 . {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
    14. ^ Литтл, Р.Дж., Рубин, Д.Б. и Зангане, С.З. (2016). «Условия игнорирования механизма отсутствующих данных при выводах о вероятности для подмножеств параметров». Журнал Американской статистической ассоциации . 112 (517): 314–320. дои : 10.1080/01621459.2015.1136826 . S2CID   126196078 . {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
    15. ^ Литтл, RJA (1992). «Регрессия с отсутствующими X: обзор» . Журнал Американской статистической ассоциации . 87 (420): 1227–1237. дои : 10.2307/2290664 . JSTOR   2290664 .
    16. ^ Андридж *, Р. Х. и Литтл, Р. Дж. (2010). «Обзор горячих обвинений в отсутствии ответов на опросы» . Международный статистический обзор . 78 (1): 40–64. дои : 10.1111/j.1751-5823.2010.00103.x . ПМК   3130338 . ПМИД   21743766 . {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
    17. ^ Литтл, RJA (1993). «Статистический анализ замаскированных данных». Журнал официальной статистики . 9 : 407–426.
    18. ^ Литтл, RJA и Вартивариан, С. (2005). «Увеличивает ли взвешивание неполученных ответов дисперсию средних значений опроса?». Методика опроса . 31 : 161–168. {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
    19. ^ Литтл, Р.Дж. и Вартивариан, С. (2003). «О взвешивании показателей по весу неполученных ответов». Статистика в медицине . 22 (9): 1589–99. дои : 10.1002/сим.1513 . hdl : 2027.42/34860 . ПМИД   12704617 . S2CID   25347022 . {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
    20. ^ Литтл, RJA (1988). «Недостающие корректировки данных в крупных опросах». Журнал деловой и экономической статистики . 6 (3): 287–296. дои : 10.2307/1391878 . JSTOR   1391878 .
    21. ^ Литтл, RJA (1982). «Модели отсутствия ответов в выборочных обследованиях». Журнал Американской статистической ассоциации . 77 (378): 237–250. дои : 10.2307/2287227 . JSTOR   2287227 .
    22. ^ Литтл, RJA (1988). «Недостающие корректировки данных в крупных опросах». Журнал деловой и экономической статистики . 6 (3): 287–296. дои : 10.2307/1391878 . JSTOR   1391878 .
    23. ^ Литтл, Р.Дж. «Калиброванный Байес: альтернативная парадигма вывода для официальной статистики (с обсуждением и ответом)». Журнал официальной статистики . 28 (3): 309–372.
    24. ^ Литтл, RJA (2004). «Моделировать или не моделировать? Конкурирующие способы вывода для конечной выборки населения» . Журнал Американской статистической ассоциации . 99 (466): 546–556. дои : 10.1198/016214504000000467 . S2CID   49574932 .
    25. ^ Литтл, RJA (1993). «Постстратификация: взгляд моделиста» . Журнал Американской статистической ассоциации . 88 : ификация: взгляд моделиста. Журнал Американской статистической ассоциации 88. doi : 10.2307/2290705 . JSTOR   2290705 .
    26. ^ Литтл, Р.Дж., Уэст, Б.Т., Бунстра, П.С. и Ху, Дж. (2019). «Меры степени отклонения от игнорируемого выборочного отбора» . Журнал статистики и методологии опросов . 8 (5): 932–964. дои : 10.1093/jssam/smz023 . ПМЦ   7750890 . ПМИД   33381610 . {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
    27. ^ Чжэн, Х. и Литтл, Р.Дж. (2003). «Оценка конечной общей численности населения на основе штрафной сплайн-модели на основе выборок, вероятность которых пропорциональна размеру». Журнал официальной статистики . 19 (2): 99–117. {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
    28. ^ Эллиотт, MR и Литтл, RJA (2000). «Альтернативы на основе моделей обрезке весов опроса». Журнал официальной статистики . 16 (3): 191–209. {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
    29. ^ Литтл, RJA (2006). «Калиброванный Байес: дорожная карта Байеса/частотника». Американский статистик . 60 (3): 213–223. дои : 10.1198/000313006X117837 . S2CID   53505632 .
    30. ^ Литтл, Р.Дж. «Калиброванный Байес: альтернативная парадигма вывода для официальной статистики (с обсуждением и ответом)». Журнал официальной статистики . 28 (3): 309–372.
    31. ^ Литтл, Р.Дж. и Рубин, Д.Б. (2000). «Причинные эффекты в клинических и эпидемиологических исследованиях через потенциальные результаты: концепции и аналитические подходы» . Ежегодный обзор общественного здравоохранения . 21 : 121–145. doi : 10.1146/annurev.publhealth.21.1.121 . ПМИД   10884949 . {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
    32. ^ Литтл, Р.Дж., Ван, Дж., Сан, X., Тиан, Х., Су, Э.Ю., Ли, М., Сарич, Т., Оппенгеймер, Л., Плотников, А., Уиттс, Дж., Кук -Брунс Н., Бертон П., Гибсон М. и Моханти С. (2016). «Оппенгеймер Л., Плотников А., Виттс Дж., Кук-Брунс Н., Бертон П., Гибсон М. и Моханти С. (2016). Обработка недостающих данных в большом исследование клинических исходов сердечно-сосудистой системы». Клинические испытания . 13 (3): 344–351. дои : 10.1177/1740774515626411 . ПМИД   26908543 . S2CID   41268081 . {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
    33. ^ Литтл, Р.Дж. и Канг, С. (2015). «Анализ намерения лечить с прекращением лечения и отсутствием данных в клинических исследованиях». Статистика в медицине . 34 (16): 2381–2390. дои : 10.1002/сим.6352 . hdl : 2027.42/112012 . ПМИД   25363683 . S2CID   8735358 . {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
    34. ^ Литтл, Р.Дж., Лонг, К. и Лин, X. (2009). «Сравнение методов оценки причинного эффекта лечения в рандомизированных клинических исследованиях с учетом несоблюдения режима лечения» . Биометрия . 65 (2): 640–9. дои : 10.1111/j.1541-0420.2008.01066.x . hdl : 2027.42/65200 . ПМИД   18510650 . S2CID   4843005 . {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
    35. ^ Литтл, Р.Дж., Д'Агостино, Р., Коэн, М.Л., Дикерсин, К., Эмерсон, С.С., Фаррар, Дж.Т., Франгакис, К., Хоган, Дж.В., Моленбергс, Г., Мерфи, С.А., Ротницкий, А. , Шарфштейн, Д., Нитон, Дж.Д., Ши, В., Сигел, Дж.П., Стерн, Х. (2012). «Специальный отчет: Профилактика и лечение недостающих данных в клинических исследованиях» . Медицинский журнал Новой Англии . 367 (14): 1355–1360. дои : 10.1056/NEJMsr1203730 . ПМЦ   3771340 . ПМИД   23034025 . {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
    36. ^ «Премия основателей» . www.amstat.org . Американская статистическая ассоциация.
    Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Roderick_J._A._Little&oldid=1217724455"
    Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
    Arc.Ask3.Ru
    Номер скриншота №: f3bce748e7510f208bc9e001dfcde4b3__1712487540
    URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/f3/b3/f3bce748e7510f208bc9e001dfcde4b3.html
    Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
    Roderick J. A. Little - Wikipedia
    Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)