Elżbieta Pleszczyńska

**Elżbieta Pleszczyńska** (d. 20 Mart 1933), Polonyalı bir istatistik profesörü ve engelli hakları aktivsitidir.

## Biyografi
1956'da Varşova Üniversitesi Matematik, Fizik ve Kimya Fakültesi'nde matematik alanında Yüksek Lisans derecesi aldı. 1972 yılına kadar PAS Matematik Enstitüsü'nde görev yaptı. 1965'te doğrusal ayırma analizi alanında ("Testin Gücü ve Deneylerin İstatistiksel Tasarımında Hipotezin Ayrılabilirliği") Doktora derecesini aldı. "Zaman Serisi Analizinde Trend Tahmin Sorunları" başlıklı habilitasyon tezi 1973 yılında kabul edildi.

1967/8'de Galler Üniversitesi'nde (Büyük Britanya) ve 1971/72'de Montreal Üniversitesi'nde misafir araştırmacı olarak bulundu. 1973'te PAS Bilgisayar Bilimleri Enstitüsü'ne geçti. 1977, 1979 ve 1989'da Polonya Bilim Akademisi tarafından ödüllendirildi. 1981 yılında CNR'nin davetlisi olarak İtalya'ya gitti. 1990'larda (ekibiyle birlikte) sözde derece veri analizini başlattı. Bu, aykırı değerlerin tespiti ile birlikte örtüşme ve küme analizi problemlerine bağlaç ve sıralama yöntemlerinin uygulamasını içeren bir bilimdir. (Buradaki derce kelimesi, kümülatif dağılım fonksiyonlarını bu şekilde adlandıran 20. yüzyılın ilk yarısındaki istatistikçilere bir göndermedir.) 1993 yılında Polonya Cumhuriyeti Cumhurbaşkanı, Elżbieta Pleszczyńska'ya bilim alanında matematik dalında Daimi Profesör unvanını verdi. 2000 yılında Cambridge Üniversitesi'nin davetli danışmanıydı.

Bilgisayar Bilimleri Enstitüsü'nde (PAS) uzun yıllardır İstatistiksel Veri Analizi bölümünün liderliğini yaptı. Polonya yasalarına göre PAS'taki profesörlerin 70 yaşında emekli olması gerekiyor. 2003 yılında emekli olması biraz kafa karıştırıcı olsa da bilimsel ve sosyal faaliyetlerini durdurmadı.

### Bilimsel görüşler
Prof. Pleszczyńska, klasik istatistiksel yaklaşıma yönelik eleştirileriyle tanınıyor. Ona göre Pearson korelasyon katsayısı veya en küçük kareler yöntemi gibi klasik parametrik yöntemler, yalnızca karşılaştırılabilir dağılım türleri için karşılaştırılabilir sonuçlar üretir (pratikte çok değişkenli normal dağılım varsayılır). Parametrik istatistiksel testler dağılım varsayımlarından türetilir. Girdi verileri güçlü aykırı değerler içeriyorsa klasik yöntemler başarısız olur ve sonuçlarının yorumlanması farklı dağıtım türleri için farklı olmalıdır. Uygulamada, temel varsayımlar sıklıkla kontrol edilmez, üstelik her zaman ihlal edilirler. Gerçek dünyada normal bir dağılım yoktur, çünkü her gerçek değişken sınırlıdır (örneğin, insanlar -170&nbsp;cm olamaz). Normal dağılım her gerçek sayı için pozitif olasılık yoğunluğunu ifade eder. Çoğu durumda gerçek dağılım çarpık veya ayrıktır, bu da insanların normal dağılım yöntemlerini kullanmasını engellemez. Bu ihlalin boyutu ölçülebilir, ancak kabul edilen maksimum düzeyi yalnızca bir gelenektir, matematik değil. Parametrik yöntemler her zaman kendi kullanım koşullarının dışında çalışır. Bununla birlikte, sonuçları genellikle geçerli kabul edilir ve bu da yanlış hipotezin "bilimsel" olarak doğrulanmasına yol açar. Yukarıda belirtilen nedenlerden dolayı, Elżbieta Pleszczyńska, keşfedici veri analizinin  ve Spearman'ın rho'sunun, Kendall'ın tau'sunun veya dereceli veri analizi gibi parametrik olmayan istatistiklerin güçlü bir savunucusudur.

### Seçilmiş çalışmaları

* 
* 
*
*

## Sosyal çalışmalar
Elżbieta Pleszczyńska, Varşova'da Fiziksel Engelli Matematikçileri ve Bilgisayar Uzmanlarını Destekleyen Vakfın kurucu ortağıdır (Eylül 1990). Uzun yıllar Vakfın başkanlığını yapmıştır.

Onun liderliğindeki Vakıf, temel olarak fiziksel engelli kişilerin teknoloji ve uzaktan çalışma yoluyla mesleklerinde ilerlemesiyle ilgileniyordu.

Pleszczyńska, periyodik raporlarında sürekli olarak kamuoyunun dikkatini engelli kişilerin haklarına odaklamaya çalışmaktadır.

## Özel hayat
 adında gazeteci bir oğlu vardır.

Yaşamını Varşova Wola bölgesinde geçirmiştir. Temmuz 2019'dan bu yana yaşlı bakım merkezinde bulunmaktadır.

## Okuma

* 
* 
* Pleszczyńska, Elżbieta; Szczesny, Wiesław; Grzegorek, Maria (June 2002). "Clustering Respondents in Clinical Databases Using Ordered Grade Clustering". In Bobrowski L.; Doroszewski J.; Victor N. (eds.). Lecture Notes of the ICB Seminars Statistics and Clinical Practice. Warszawa: International Center of Biocybernetics, 64–69.
* Bromek, T. (1991). Pleszczyńska, E. (ed.). Statistical inference. Theory and practice. Warszawa, Kluwer Dordrecht: PWN.
## Kaynakça