Peter J. Rousseeuw (nacido el 13 de octubre de 1956) es un estadístico conocido por su trabajo sobre estadísticas sólidas y análisis de conglomerados . Obtuvo su doctorado en 1981 en la Vrije Universiteit Brussel , tras una investigación realizada en la ETH de Zúrich en el grupo de Frank Hampel, que dio lugar a un libro sobre funciones de influencia . [1] Posteriormente fue profesor en la Universidad Tecnológica de Delft , Holanda, en la Universidad de Friburgo , Suiza, y en la Universidad de Amberes , Bélgica. Actualmente es profesor en KU Leuven , Bélgica. [2][3] Es miembro del Instituto de Estadística Matemática (1993) y de la Asociación Estadounidense de Estadística (1994). Sus antiguos estudiantes de doctorado incluyen A. Leroy, H. Lopuhäa, G. Molenberghs, C. Croux, M. Hubert , S. Van Aelst y T. Verdonck. [4]
Peter J. Rousseeuw | |
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Nació | Wilrijk, Bélgica | 13 de octubre de 1956
Nacionalidad | Belga |
alma mater | Vrije Universiteit Brussel |
Carrera científica | |
Campos | Estadísticas |
Estudiantes de doctorado | Mia Hubert |
Investigar
Rousseeuw es autor de muchas publicaciones. [3] [5] Propuso el método de mínimos cuadrados recortados [6] [7] [8] y los estimadores S [9] para una regresión robusta , que puede resistir valores atípicos en los datos. También introdujo los métodos Elipsoide de volumen mínimo y Determinante de covarianza mínima [10] [11] para matrices de dispersión robustas. Con L. Kaufman acuñó la palabra medoide al proponer el método k-medoides [12] [13] para el análisis de conglomerados , también conocido como Partitioning Around Medoids (PAM). Su pantalla de silueta [14] muestra el resultado de un análisis de conglomerados, y el índice resultante se usa a menudo para seleccionar el número de conglomerados. El estimador de escala de Rousseeuw-Croux [15] es una alternativa eficiente a la desviación absoluta mediana , ver medidas robustas de escala . Con I. Ruts y John Tukey introdujo la gráfica de bolsa , una generalización bivariada de la gráfica de caja . Su trabajo más reciente se ha centrado en conceptos y algoritmos para funciones estadísticas de profundidad en la configuración de datos multivariados, de regresión [16] y funcionales, y en análisis robusto de componentes principales . [17] Su artículo de 1984 ha sido reimpreso en Breakthroughs in Statistics recopilado y anotado los 60 artículos más influyentes en estadística desde 1850 a 1990. [6] [18]
Fue el desarrollador original del grupo de paquetes R junto con Mia Hubert y Anja Struyf. [19]
Referencias
- ^ Hampel, Frank; Ronchetti, Elvezio; Rousseeuw, Peter J .; Stahel, Werner (1986). Estadísticas robustas: el enfoque basado en funciones de influencia (2ª ed.). Nueva York: Wiley. ISBN 978-0-471-73577-9.
- ^ "KU Leuven quién es quién - Peter Rousseeuw" . www.kuleuven.be . Consultado el 21 de diciembre de 2015 .
- ^ a b "ROBUSTO @ Lovaina - Departamento Wiskunde KU Leuven" . wis.kuleuven.be . Consultado el 21 de diciembre de 2015 .
- ^ "El proyecto de genealogía de las matemáticas - Peter Rousseeuw" . www.genealogy.ams.org .
- ^ "Peter Rousseeuw - citas de Google Académico" . scholar.google.com . Consultado el 21 de diciembre de 2015 .
- ^ a b Rousseeuw, Peter J. (1984). "Regresión de la mediana mínima de cuadrados". Revista de la Asociación Estadounidense de Estadística . 79 (388): 871–880. CiteSeerX 10.1.1.464.928 . doi : 10.1080 / 01621459.1984.10477105 .
- ^ Rousseeuw, Peter J .; Van Driessen, Katrien (2006). "Cálculo de regresión LTS para grandes conjuntos de datos". Minería de datos y descubrimiento de conocimientos . 12 (1): 29–45. doi : 10.1007 / s10618-005-0024-4 . S2CID 207113006 .
- ^ Rousseeuw, Peter J .; Leroy, Annick M. (1987). Regresión robusta y detección de valores atípicos (3. ed. Impresa ). Nueva York: Wiley. ISBN 978-0-471-85233-9.
- ^ Rousseeuw, P .; Yohai, V. (1984). Regresión robusta por medio de la S-Estimadores . Análisis de series de tiempo robusto y no lineal . Notas de conferencias en estadística. 26 . págs. 256–272. doi : 10.1007 / 978-1-4615-7821-5_15 . ISBN 978-0-387-96102-6.
- ^ Rousseeuw, Peter J .; van Zomeren, Bert C. (1990). "Desenmascaramiento de valores atípicos multivariados y puntos de apalancamiento". Revista de la Asociación Estadounidense de Estadística . 85 (411): 633–639. doi : 10.1080 / 01621459.1990.10474920 .
- ^ Rousseeuw, Peter J .; Van Driessen, Katrien (1999). "Un algoritmo rápido para el estimador de determinante de covarianza mínima". Tecnometría . 41 (3): 212-223. doi : 10.1080 / 00401706.1999.10485670 .
- ^ Kaufman, L .; Rousseeuw, PJ (1987). "Agrupación mediante Medoides". Análisis de datos estadísticos basado en la norma L1 y métodos relacionados, editado por Y. Dodge, North-Holland: 405–416. Cite journal requiere
|journal=
( ayuda ) - ^ Kaufman, Leonard; Rousseeuw, Peter J. (1990). Encontrar grupos en los datos: una introducción al análisis de conglomerados (3. ed. Impresa). Nueva York: Wiley. ISBN 978-0-471-87876-6.
- ^ Rousseeuw, Peter J. (1987). "Siluetas: una ayuda gráfica para la interpretación y validación del análisis de conglomerados" . Revista de Matemática Computacional y Aplicada . 20 : 53–65. doi : 10.1016 / 0377-0427 (87) 90125-7 .
- ^ Rousseeuw, Peter J .; Croux, Christophe (1993). "Alternativas a la desviación absoluta mediana". Revista de la Asociación Estadounidense de Estadística . 88 (424): 1273. doi : 10.2307 / 2291267 . JSTOR 2291267 .
- ^ Rousseeuw, Peter J .; Hubert, Mia (1999). "Profundidad de regresión". Revista de la Asociación Estadounidense de Estadística . 94 (446): 388. doi : 10.2307 / 2670155 . JSTOR 2670155 .
- ^ Hubert, Mia; Rousseeuw, Peter J; Vanden Branden, Karlien (2005). "ROBPCA: un nuevo enfoque para el análisis robusto de componentes principales". Tecnometría . 47 (1): 64–79. doi : 10.1198 / 004017004000000563 . S2CID 5071469 .
- ^ Kotz, Samuel; Johnson, Norman (1992). Breakthroughs in Statistics, Volumen III . Nueva York, NY: Springer New York. ISBN 978-0-387-94988-8.
- ^ cluster: "Encontrar grupos en los datos": Análisis de conglomerados extendido Rousseeuw et al. , 2021-04-17 , consultado 2021-05-27