Donald Rubin

Donald B Rubin est un statisticien américain né le 22 décembre 1943.

Donald B Rubin

Biographie
Naissance	22 décembre 1943 Washington
Nationalité	États-Unis
Formation	Université Harvard Université de Princeton Harvard School of Engineering and Applied Sciences (en)
Activités	Psychologue, statisticien, professeur d'université

Autres informations
A travaillé pour	Université Harvard Université Temple
Membre de	Institut de statistique mathématique (1977) Académie américaine des sciences
Directeur de thèse	William Cochran
Site web	statistics.fas.harvard.edu/people/donald-b-rubin
Distinction	prix Samuel Wilks (1995)

Œuvres principales
Modèle causal de Neyman-Rubin

Il est célèbre pour avoir développé l'algorithme espérance-maximisation, un algorithme de maximisation numérique très utilisé en statistiques, les méthodes de méta-analyse, les méthodes d'appariement en statistiques et surtout le modèle causal de Neymann-Rubin[1]. Il est aussi un spécialiste de l'analyse bayésienne des données.

Publications

Rubin, Donald (1974) "Estimating Causal Effects of Treatments in Randomized and Nonrandomized Studies", Journal of Educational Psychology, 66 (5), pp. 688–701.
Rubin, Donald (1978) "Bayesian Inference for Causal Effects: The Role of Randomization", Annals of Statistics, 6, pp. 34–58.
(en) A.P. Dempster, N.M. Laird et Donald Rubin, « Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Algorithm », Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological), vol. 39, n^o 1,‎ 1977, p. 1–38 (JSTOR 2984875)
(en) Andrew Gelman, John B Carlin, Hal S Stern et Donald B Rubin, Bayesian data analysis, Chapman CRC, 2003

(en) Daniel Wright, « Ten Statisticians and Their Impacts for Psychologists », Perspectives on psychological science, vol. 4, n^o 6,‎ novembre 2009, p. 587-597 (lire en ligne, consulté le 16 décembre 2011)

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