リナ・フォイゲル・バーバー | |
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| 生まれる | 1982年または1983年（42～43歳） |
| 母校 | |
| 受賞歴 | 数理統計研究所フェロー、 マッカーサーフェロー。 |
| 科学者としてのキャリア | |
| フィールド | 統計 |
| 機関 | シカゴ大学 |
| 論文 | スパースまたは低ランク構造を持つ高次元データの予測とモデル選択 （2012） |
リナ・フォイゲル・バーバー（1982年または1983年生まれ）は、アメリカの統計学者であり、グラフィカルモデルのベイズ統計、偽発見率、正則化に関する研究を行っている。シカゴ大学のルイス・ブロック統計学教授である。[1] [2]
教育とキャリア
リナ・フォイゲルはウクライナのオデッサで生まれました。[3]ブラウン大学に入学し、2005年に数学の理学士号を取得しました。2005年から2007年までボルチモアのパークスクールで数学を教えていました。 [4]シカゴ大学で修士号と博士号を2012年に取得しました。博士論文「スパースまたは低ランク構造を持つ高次元データの予測とモデル選択」は、マティアス・ドロンとネイサン・スレブロの共同指導を受けました。[5]スタンフォード大学でエマニュエル・カンデスのもとで博士研究員として研究を行った後、シカゴ大学に戻り教員となりました。[6]
認識
バーバーは2016年にスローン研究フェローシップを受賞しました。[7] 2017年には、数理統計研究所から「グラフィカルモデルの識別可能性、低ランク行列推定、偽発見率理論など、高次元統計における画期的な貢献…[および]制御変数選択のためのノックオフフィルターの開発」に対してトゥイーディー新人研究者賞を授与されました。[6]
彼女は2023年に数理統計研究所のフェローに選出されたが、その理由は「ノックオフフィルタの開発を含む選択的推論への画期的な貢献」、「ジャックナイフ+や共変量シフトへの共形推論の適応を含むモデルフリー予測推論への画期的な貢献」、「講師、コミュニケーター、そして学生や若手研究者の研究アドバイザーとしてあらゆる面で模範となること」であった。[8]
また、2023年には、「高次元データモデルにおける誤検知を減らし、信頼性を向上させるツールの開発」により、マッカーサー・フェローシップを受賞しました。マッカーサー財団は特にノックオフフィルタリングとジャックナイフ+の開発を高く評価し、「統計、機械学習、データサイエンスの交差点におけるバーバーの革新的な研究は、高次元データセットの使用に伴う課題を克服する上で極めて重要である」と述べています。[4]
彼女は2025年に米国科学アカデミーに選出された。 [9]
参考文献
- ^ People、シカゴ大学統計学部、 2021年5月7日閲覧
- ^ 「シカゴ大学の統計学者リナ・フォイゲル・バーバー氏がマッカーサー・フェローシップを受賞」シカゴ大学ニュース、シカゴ大学、2023年10月4日、2023年10月10日閲覧。
- ^ Cha, Phyllis (2023年10月4日)「シカゴ大学の統計学教授がマッカーサー財団の『天才賞』を受賞」シカゴ・サンタイムズ、 2023年10月16日閲覧。
- ^ ab Rina Foygel Barber、マッカーサー財団、2023年10月10日閲覧。
- ^ 数学系譜プロジェクトのリナ・フォイゲル・バーバー
- ^ ab 「2017 Tweedie Award winner」、IMS Bulletin、数理統計研究所、2017年4月1日
- ^ 過去のフェロー、スローン財団、2018年3月14日のオリジナルからアーカイブ、 2019年9月10日取得
- ^ 2023 IMSフェロー発表、数理統計研究所、 2023年9月22日閲覧
- ^ 米国科学アカデミーが会員と国際会員を選出、米国科学アカデミー、2025年4月29日、2025年5月1日閲覧。
外部リンク
- Google Scholarに索引付けされたRina Foygel Barberの出版物
- ホームページ
