פיטר רוסו

פיטר רוסו (באנגלית: Peter Rousseeuw נולד ב-13 באוקטובר 1956) הוא סטטיסטיקאי הידוע בעבודתו על סטטיסטיקה חסינה וניתוח אשכולות. הוא קיבל את תואר הדוקטור שלו ב-1981 באוניברסיטת Vrije Universiteit שבבריסל בעקבות מחקר שבוצע ב־ETH בציריך, שהוביל לספר על פונקציות השפעה. מאוחר יותר הוא היה פרופסור באוניברסיטת דלפט לטכנולוגיה בהולנד, באוניברסיטת פריבורג בשווייץ, ובאוניברסיטת אנטוורפן, בבלגיה. רוסו היה חוקר בכיר ברנסאנס טכנולוגיות. לפני שחזר לבלגיה כפרופסור ב־KU Leuven, עד שהפך לאמריטוס ופרש ב-2022. תלמידי הדוקטורט שלו לשעבר כוללים את אנניק לירוי, הנדריק לופוהא, חירט מולנברג, כריסטוף קרוקס, מיה הוברט, סטפן ואן אלסט, טים ורדונק וג'קוב ריימייקרס. רוסו בנה ופרסם טכניקות שימושיות רבות. הוא הציע את שיטת הריבועים הקטנים ביותר ו־S-Estimatators עבור רגרסיה חזקה, שיכולה לעמוד בפני חריגים בנתונים. הוא גם הציג את שיטות אליפסואיד מינימלי נפח ו-Minimal Covariance Determinant עבור מטריצות פיזור חזקות. עבודה זו הובילה לספרו Robust Regression and Outlier Detection עם אנניק לירוי. עם לאונרד קאופמן הוא טבע את המונח medoid כאשר הציע את שיטת k-medoids לניתוח אשכולות, הידועה גם בשם Partitioning Around Medoids (PAM). תצוגת הצללית שלו מציגה את התוצאה של ניתוח אשכולות, ולעיתים קרובות משתמשים במקדם הצללית המתאים לבחירת מספר האשכולות. העבודה על ניתוח אשכולות הובילה לספר שכותרתו Finding Groups in Data. Rouseeuw היה המפתח המקורי של "אשכול" חבילות R יחד עם מיה הוברט ו-Anja Struyf. מעריך קנה המידה של רוסיאו-קרוקס Q n {\displaystyle Q_{n}} מהווה חלופה יעילה לסטיה המוחלטת החציונית (ראה מדדים חזקים של קנה מידה ). עם אידה רוטס וג'ון טוקי הוא הציג את העלילה, הכללה דו-משתנית של עלילת הקופסה . עבודתו העדכנית יותר התמקדה במושגים ואלגוריתמים לפונקציות עומק סטטיסטיות בהגדרות של רב משתנים, רגרסיה ונתונים פונקציונליים, ובניתוח רכיבים עיקריים חזקים. המחקר הנוכחי שלו עוסק בהדמיה של סיווג וחריגים תאים. רוסו נבחר כחבר במכון הסטטיסטי הבינלאומי (1991), עמית המכון לסטטיסטיקה מתמטית (1993), ועמית האגודה האמריקנית לסטטיסטיקה (1994). מאמרו משנת 1984 על רגרסיה חזקה נדפס מחדש ב- Breakthroughs in Statistics, אשר אסף וביאר את 60 המאמרים המשפיעים ביותר בסטטיסטיקה מ-1850 עד 1990. בשנת 2003 הוא הפך לחוקר מצוטט מאוד של ISI, וזכה בפרס ג'ק יודן (2018) ובפרס פרנק וילקוקסון (2021). בשנת 2024, הוא קיבל את פרס גוטפריד א. המכובד של האגודה הסטטיסטית האמריקאית . החל בשנת 2016 עבד פיטר רוסו על יצירת פרס דו-שנתי חדש בחסותו – פרס רוסו לסטטיסטיקה. מטרת הפרס היא להכיר בחידושים סטטיסטיים יוצאי דופן בעלי השפעה על החברה, ולקדם את המודעות לתפקיד החשוב ולתוכן האינטלקטואלי של הסטטיסטיקה ולהשפעתה העמוקה על המאמצים האנושיים. סכום הפרס הוא מיליון דולר אמריקאי, בדומה לפרס נובל בתחומים אחרים. הפרס הראשון בשנת 2022 הוענק לנושא ההסקה הסיבתית ברפואה ובריאות הציבור. זה הוגש על ידי הוד מלכותו מלך בלגיה פיליפ לזכי הפרס ג'יימס רובינס, אנדריאה רוטניצקי, תומאס ריצ'רדסון, מיגל הרנן ואריק צ'טגן צ'טגן. פיטר רוסו, באתר פרויקט הגנאלוגיה במתמטיקה פיטר רוסו, באתר dblp פיטר רוסו, באתר גוגל סקולר Hampel, Frank; Ronchetti, Elvezio; Rousseeuw, Peter J.; Stahel, Werner (1986). Robust statistics: the approach based on influence functions. New York: Wiley. doi:10.1002/9781118186435. ISBN 978-0-471-73577-9. "Peter Rousseeuw". The Mathematics Genealogy Project. "ROBUST@Leuven – Departement Wiskunde KU Leuven". Ku Leuven. נבדק ב-21 בדצמבר 2015. {{cite web}}: (עזרה) "Peter Rousseeuw". Google Scholar. נבדק ב-21 בדצמבר 2015. {{cite web}}: (עזרה) "Peter Rousseeuw". ResearchGate. נבדק ב-6 בנובמבר 2022. {{cite web}}: (עזרה) Rousseeuw, Peter J. (1984). "Least Median of Squares Regression". Journal of the American Statistical Association. 79 (388): 871–880. CiteSeerX 10.1.1.464.928. doi:10.1080/01621459.1984.10477105. Rousseeuw, Peter J.; Van Driessen, Katrien (2006). "Computing LTS Regression for Large Data Sets". Data Mining and Knowledge Discovery. 12 (1): 29–45. doi:10.1007/s10618-005-0024-4. Rousseeuw, Peter J.; Leroy, Annick M. (1987). Robust Regression and Outlier Detection (3. print. ed.). New York: Wiley. doi:10.1002/0471725382. ISBN 978-0-471-85233-9. Rousseeuw, P.; Yohai, V. (1984). "Robust Regression by Means of S-Estimators". Robust and Nonlinear Time Series Analysis. Lecture Notes in Statistics. Vol. 26. pp. 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). "Unmasking Multivariate Outliers and Leverage Points". Journal of the American Statistical Association. 85 (411): 633–639. doi:10.1080/01621459.1990.10474920. Rousseeuw, Peter J.; Van Driessen, Katrien (1999). "A Fast Algorithm for the Minimum Covariance Determinant Estimator". Technometrics. 41 (3): 212–223. doi:10.1080/00401706.1999.10485670. Kaufman, L.; Rousseeuw, P.J. (1987). "Clustering by means of Medoids". Statistical Data Analysis Based on the L1–Norm and Related Methods, edited by Y. Dodge, North-Holland: 405–416. {{cite journal}}: Cite journal requires |journal= (עזרה) Kaufman, Leonard; Rousseeuw, Peter J. (1990). Finding groups in data: an introduction to cluster analysis. New York: Wiley. doi:10.1002/9780470316801. ISBN 978-0-471-87876-6. Rousseeuw, Peter J. (1987). "Silhouettes: A graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis". Journal of Computational and Applied Mathematics. 20: 53–65. doi:10.1016/0377-0427(87)90125-7. cluster: "Finding Groups in Data": Cluster Analysis Extended Rousseeuw et al., 2021-04-17, נבדק ב-2021-05-27 Rousseeuw, Peter J.; Croux, Christophe (1993). "Alternatives to the Median Absolute Deviation". Journal of the American Statistical Association. 88 (424): 1273. doi:10.2307/2291267. JSTOR 2291267. Rousseeuw, Peter J.; Ruts, Ida; Tukey, John W. (1999). "The bagplot: a bivariate boxplot". The American Statistician. 53 (4): 382–387. doi:10.1080/00031305.1999.10474494. Rousseeuw, Peter J.; Hubert, Mia (1999). "Regression Depth". Journal of the American Statistical Association. 94 (446): 388. doi:10.2307/2670155. JSTOR 2670155. Hubert, Mia; Rousseeuw, Peter J; Vanden Branden, Karlien (2005). "ROBPCA: A New Approach to Robust Principal Component Analysis". Technometrics. 47 (1): 64–79. doi:10.1198/004017004000000563. Raymaekers, Jakob; Rousseeuw, Peter J.; Hubert, Mia (2022). "Class Maps for Visualizing Classification Results". Technometrics. 64 (2): 151–165. arXiv:2007.14495. doi:10.1080/00401706.2021.1927849. eISSN 1537-2723. ISSN 0040-1706. Raymaekers, Jakob; Rousseeuw, Peter J. (4 באפריל 2022). "Silhouettes and Quasi Residual Plots for Neural Nets and Tree-based Classifiers". Journal of Computational and Graphical Statistics. 31 (4): 1332–1343. arXiv:2106.08814. doi:10.1080/10618600.2022.2050249. eISSN 1537-2715. ISSN 1061-8600. {{cite journal}}: (עזרה) Rousseeuw, Peter J.; Van Den Bossche, Wannes (2018). "Detecting Deviating Data Cells". Technometrics. 60 (2): 135–145. arXiv:1601.07251. doi:10.1080/00401706.2017.1340909. eISSN 1537-2723. ISSN 0040-1706. Raymaekers, Jakob; Rousseeuw, Peter J. (2021). "Fast Robust Correlation for High-Dimensional Data". Technometrics. 63 (2): 184–198. arXiv:1712.05151. doi:10.1080/00401706.2019.1677270. eISSN 1537-2723. ISSN 0040-1706. Kotz, Samuel; Johnson, Norman (1992). Breakthroughs in Statistics. Vol. III. New York: Springer. doi:10.1007/978-1-4612-0667-5. ISBN 978-0-387-94988-8. "The Rousseeuw Prize for Statistics". Rousseeuw Prize. נבדק ב-1 בנובמבר 2022. {{cite web}}: (עזרה)