Trevor John Hastie (nacido el 27 de junio de 1953) es un estadístico e informático sudafricano y estadounidense. Actualmente se desempeña como Profesor John A. Overdeck de Ciencias Matemáticas y Profesor de Estadística en la Universidad de Stanford . [1] Hastie es conocido por sus contribuciones a la estadística aplicada, especialmente en el campo del aprendizaje automático , la minería de datos y la bioinformática . Es autor de varios libros populares sobre el aprendizaje estadístico, incluidos Los elementos del aprendizaje estadístico: minería de datos, inferencia y predicción . Hastie ha sido catalogado como un autor altamente citado de ISI en matemáticas por ISI Web of Knowledge.
Trevor John Hastie | |
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Nació | |
Nacionalidad | americano |
alma mater | Universidad de Rhodes Universidad de Ciudad del Cabo Universidad de Stanford |
Esposos) | Lynda Hastie |
Carrera científica | |
Campos | Aprendizaje estadístico , minería de datos , bioinformática |
Instituciones | AT&T Bell Laboratories Universidad de Stanford |
Asesor de doctorado | Werner Stuetzle |
Estudiantes de doctorado | Hui Zou |
Educación y carrera
Hastie nació el 27 de junio de 1953 en Sudáfrica . [2] Recibió su licenciatura en estadística de la Universidad de Rhodes en 1976 y su maestría de la Universidad de Ciudad del Cabo en 1979. Hastie se unió al programa de doctorado en la Universidad de Stanford en 1980 y recibió su Ph.D. en 1984 bajo la supervisión de Werner Stuetzle. Su disertación fue "Principales curvas y superficies". [2]
Hastie comenzó su carrera profesional en 1977 con el South African Medical Research Council . Después de obtener su maestría en 1979, pasó un año como pasante en la Escuela de Higiene y Medicina Tropical de Londres , el Centro Espacial Johnson en Houston y el departamento de Biomath en la Universidad de Oxford . Después de recibir su doctorado en Stanford, Hastie regresó a Sudáfrica para trabajar con su antiguo empleador, el South African Medical Research Council. Regresó a Estados Unidos en 1986 y se unió a AT&T Bell Laboratories en Murray Hill , Nueva Jersey y permaneció allí durante nueve años. Se incorporó a la Universidad de Stanford en 1994 como profesor asociado de estadística y bioestadística. Fue ascendido a profesor titular en 1999. Durante el período 2006-2009, fue presidente del Departamento de Estadística de la Universidad de Stanford. En 2013 fue nombrado Profesor de Ciencias Matemáticas John A. Overdeck.
Premios y honores
Hastie es un miembro de la Royal Statistical Society desde 1979. También es un miembro elegido de varias sociedades profesionales y académicos, entre ellos el Instituto de Estadística Matemática , [3] la Asociación Americana de Estadística , [4] y la Sociedad de Estadística de Sudáfrica. Recibió el premio 'Myrto Lefkopolou Distinguished Lectureship' del Departamento de Bioestadística de la Escuela de Salud Pública de Harvard . [5] En 2018, fue elegido miembro de la Academia Nacional de Ciencias . En 2019, Hastie se convirtió en miembro extranjero de la Real Academia de Artes y Ciencias de los Países Bajos . [6]
Publicaciones
Hastie es un prolífico autor de trabajos científicos sobre diversos temas de estadística aplicada, incluido el aprendizaje estadístico , la minería de datos , la computación estadística y la bioinformática . Junto a sus colaboradores es autor de unos 125 artículos científicos. Muchos de los artículos científicos de Hastie fueron coautores de su antiguo colaborador, Robert Tibshirani . Hastie ha sido catalogado como un autor altamente citado en matemáticas por ISI Web of Knowledge . [7] Ha sido coautor de los siguientes libros:
- T. Hastie y R. Tibshirani, Modelos aditivos generalizados , Chapman y Hall, 1990.
- J. Chambers y T. Hastie, Modelos estadísticos en S , Wadsworth / Brooks Cole, 1991.
- T. Hastie, R. Tibshirani y J. Friedman, Los elementos del aprendizaje estadístico: predicción, inferencia y minería de datos , segunda edición, Springer Verlag, 2009 [8] (disponible de forma gratuita en el sitio web del autor).
- G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani, Introducción al aprendizaje estadístico con aplicaciones en R , Springer Verlag, 2013 [9] (disponible de forma gratuita en el sitio web del coautor).
- T. Hastie, R. Tibshirani, M. Wainwright, Aprendizaje estadístico con escasez: el lazo y generalizaciones , CRC Press, 2015 [10] (disponible de forma gratuita en el sitio web del autor).
- Bradley Efron; Trevor Hastie (2016). Inferencia estadística de la era informática . Prensa de la Universidad de Cambridge. ISBN 9781107149892.
Referencias
- ^ "Trevor J. Hastie, Departamento de Estadística" . Universidad de Stanford . Consultado el 8 de abril de 2012 .
- ^ a b "Trevor John Hastie" (PDF) . Consultado el 8 de abril de 2012 .
- ^ "Becarios de Honor de IMS" . Instituto de Estadística Matemática. Archivado desde el original el 19 de octubre de 2016 . Consultado el 8 de abril de 2012 .
- ^ "Becarios de la ASA" . Asociación Estadounidense de Estadística . Consultado el 8 de abril de 2012 .
- ^ "Conferencista Distinguido Myrto Lefkopoulou" . Departamento de Bioestadística, Escuela de Salud Pública de Harvard . Consultado el 8 de abril de 2012 .
- ^ "Trevor Hastie" . Real Academia de las Artes y las Ciencias de los Países Bajos. Archivado desde el original el 11 de abril de 2020.
- ^ "H - Análisis de investigación" . Thomson Reuters . Consultado el 8 de abril de 2012 .
- ^ Hastie, Trevor ; Tibshirani, Robert ; Friedman, Jerome H. "Los elementos del aprendizaje estadístico" . Archivado desde el original el 10 de noviembre de 2009 . Consultado el 15 de junio de 2012 .
- ^ James, Gareth; Witten, Daniela; Hastie, Trevor ; Tibshirani, Robert . "Introducción al aprendizaje estadístico con aplicaciones en R" . Consultado el 3 de julio de 2016 .
- ^ Hastie, Trevor ; Tibshirani, Robert ; Wainwright, Martin. "Aprendizaje estadístico con escasez: el lazo y generalizaciones" . Consultado el 3 de julio de 2016 .
enlaces externos
Medios relacionados con Trevor Hastie en Wikimedia Commons
- Página web oficial
- Trevor Hastie en el Proyecto de genealogía matemática