Grace Wahba

Travaux

Elle est un pionnier des méthodes de lissage des données bruitées. Plus connue pour le développement généralisé de la validation croisée et du "problème de Wahba (en)", elle a développé des méthodes avec des applications dans les études démographiques, l'apprentissage automatique, les puces à ADN, la modélisation du risque, l'imagerie médicale et la prévision du climat.

Carrière

Elle a fait ses études à l'université Cornell (B. A. 1956), puis à l'université du Maryland, College Park (M. A., 1962) et à Stanford où elle obtient son doctorat en 1966, sous la direction d'Emanuel Parzen (en), avec une thèse intitulée « Cross Spectral Distribution Theory for Mixed Spectra and Estimation of Prediction Filter Coefficients »[1]. Elle a travaillé dans l'industrie pendant plusieurs années avant de recevoir son doctorat et de s'installer à Madison en 1967. Elle est l'auteur de Spline Models for Observational Data. Elle et a reçu un diplôme honorifique de docteur en sciences de l'Université de Chicago en 2007.

Prix et distinctions

Wahba a été élue à l'Académie nationale des sciences américaine en 2000[2] et elle est membre de plusieurs sociétés savantes, dont l'Académie américaine des arts et des sciences, l'Association américaine pour l'avancement des sciences, la Société américaine de statistique et l'Institut de statistique mathématique[3].

Ces dernières années, elle a reçu une sélection de prix notables de la communauté des statistiques:

Références
  1. (en) « Grace Wahba », sur le site du Mathematics Genealogy Project
  2. « National Academy of Sciences », sur National Academy of Sciences (consulté le )
  3. « Graca Wahba: Honors », sur Grace Wahba: Honors (consulté le )
  4. « Institute of Mathematical Statistics », sur Institute of Mathematical Statistics (consulté le )
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Liens externes
  • Portail des probabilités et de la statistique
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