Ramanathan Gnanadesikan (2 de noviembre de 1932 - 6 de julio de 2015) fue un estadístico indio, conocido por su trabajo en análisis de datos multivariados y liderazgo en el campo. Recibió su Ph.D. en la Universidad de Carolina del Norte y dirigió grupos de investigación en estadística en Bell Laboratories y Bellcore . Fue miembro de la Asociación Estadounidense para el Avance de la Ciencia , la Asociación Estadounidense de Estadística , el Instituto de Estadística Matemática y la Real Sociedad de Estadística , y miembro electo del Instituto Internacional de Estadística . Se desempeñó como presidente del Instituto de Estadística Matemáticay la Asociación Internacional de Computación Estadística , la última de las cuales ayudó a fundar. [1]
Nació en Madrás (ahora Chennai , India ). Su padre, A. Ramanathan Pillai, fue zoólogo y rector de la universidad. Cuando tenía 12 años, simpatizaba con el movimiento de independencia de la India y pasó dos semanas en el ashram fundado por Mahatma Gandhi . Atribuyó esta experiencia a inspirar una preocupación de por vida por la justicia social. [2] Asistió a la Universidad de Madrás , de la cual obtuvo una licenciatura y una maestría en estadística. El último de estos se basó en el trabajo realizado en el Instituto de Estadística de la India en Calcuta. [ cita requerida ]
A los 20 años vino a los Estados Unidos para trabajar en su doctorado. en la Universidad de Carolina del Norte en Chapel Hill . Mientras estuvo allí, estuvo involucrado con el movimiento de derechos civiles y participó en protestas en el mostrador del almuerzo. Cuando admitieron a los primeros estudiantes afroamericanos en la universidad, ayudó a organizar su alojamiento en la Casa de Estudiantes Internacionales. [3] Por sus contribuciones a la universidad fue elegido miembro de la Orden del Toisón de Oro. [4]
Su Ph.D. el trabajo fue con el Prof. SNRoy en el área de análisis factorial. Esta línea de investigación (que puede verse en la monografía Roy, Gnanadesikan y Srivastava, 1971), se preocupó por extraer información de experimentos donde un gran número de variables de entrada dan como resultado un gran número de variables de salida. Un aspecto importante de este trabajo fue cómo tratar tanto con variables estructuradas (es decir, datos donde la variable varía en un rango de valores) como con variables no estructuradas (variables como estado de enfermedad o color donde el orden es esencialmente arbitrario). [5] Un segundo impulso fue evaluar si los resultados de tales análisis dependían de pequeños cambios en las variables de entrada, lo que conducía a una sensibilidad poco realista a los errores de medición. [6]
Después de dos años trabajando en Procter & Gamble , John Tukey lo contrató para trabajar en el grupo de estadísticas naciente en Bell Telephone Laboratories y se convirtió en jefe de departamento poco después. Trabajó en estrecha colaboración con Martin Wilk , con quien escribió varios artículos sobre métodos gráficos para el análisis de datos. El más citado de estos (Wilk y Gnanadesikan, 1968) describe los gráficos Q – Q y [[P – P, que se utilizan para comparar diferentes distribuciones estadísticas. Este trabajo surgió en parte del trabajo en el reconocimiento de hablantes, ya que se encontró que la distribución estadística de energía a través de bandas de frecuencia era diferente para diferentes hablantes. [7]Su muy citada monografía de 1977 sobre análisis de datos multivariados [8] se ha traducido al japonés y al ruso y se publicó una segunda edición en 1997.
Cuando el sistema Bell se rompió en 1984, se trasladó a Bell Communications Research (más tarde Telcordia Technologies ), primero como gerente de división de ciencia de la información, cubriendo la investigación de economía y factores humanos, así como estadísticas, y luego como vicepresidente asistente. [9] Se jubiló en 1991 y se convirtió en profesor titular en el Departamento de Estadística de la Universidad de Rutgers , jubilándose en 1998.