Samuel Wilks

De la Viquipèdia, l'enciclopèdia lliure
Infotaula de personaSamuel Wilks
Biografia
Naixement(en) Samuel Stanley Wilks Modifica el valor a Wikidata
17 juny 1906 Modifica el valor a Wikidata
Little Elm (Texas) Modifica el valor a Wikidata
Mort7 març 1964 Modifica el valor a Wikidata (57 anys)
Princeton (Nova Jersey) Modifica el valor a Wikidata
SepulturaCementiri de Little Elm, Sec.F, Row.3, Site 3 33° 09′ 30″ N, 96° 55′ 31″ O / 33.158379°N,96.925186°O / 33.158379; -96.925186 Modifica el valor a Wikidata
President Societat Americana d'Estadística
1950 – 1950
← Simon KuznetsLowell Reed →
President Institut d'Estadística Matemàtica
1940 – 1940
← Paul RiderHarold Hotelling → Modifica el valor a Wikidata
Dades personals
FormacióUniversitat d'Iowa - doctor (1929–1931)
Universitat de Texas a Austin (1926–1928)
Universitat del Nord de Texas - arquitectura (–1926) Modifica el valor a Wikidata
Tesi acadèmicaOn the Distributions of Statistics in Samples from a Normal Population of Two Variables with Matched Sampling of One Variable  (1931 Modifica el valor a Wikidata)
Director de tesiHenry Rietz Modifica el valor a Wikidata
Activitat
Camp de treballEstadística matemàtica Modifica el valor a Wikidata
Ocupacióestadístic, matemàtic Modifica el valor a Wikidata
OcupadorUniversitat de Princeton (1934–1964)
Universitat de Cambridge (1933–1934)
University College de Londres (1932–1933)
Universitat de Colúmbia (1931–1932) Modifica el valor a Wikidata
Membre de
ProfessorsWilliam Whyburn Modifica el valor a Wikidata
Obra
Obres destacables
Estudiant doctoralGeorge William Brown, Theodore Wilbur Anderson, Alexander Mood, Wilfrid Dixon, Frederick Mosteller, Ted Harris, Donald A. S. Fraser, Leo Goodman i Joseph Francis Daly Modifica el valor a Wikidata
Família
CònjugeHattie Eugenia Gena Orr
ParesChance C. Wilks i Bertha Mae Gammon
Premis

Find a Grave: 23164399 Modifica el valor a Wikidata

Samuel Wilks (Little Elm, 17 de juny de 1906 - Princeton, 7 de març de 1964) va ser un matemàtic nord-americà que va tenir un important paper en el desenvolupament de l'estadística matemàtica, especialment pel que fa a les seves aplicacions pràctiques.[1]

Nascut a Little Elm (Texas) i criat en una granja, Wilks va estudiar a la Iowa State University, on va obtenir el seu doctorat sota la direcció de Everett F. Lindquist. La seva tesi tractava dels problemes de les mesures estadístiques en l'educació i va ser publicat al Journal of Educational Psychology. El 1933 Wilks es va convertir en un instructor de matemàtiques a la Universitat de Princeton i en 1938 va assumir la direcció editorial de la revista Annals of Mathematical Statistics en lloc de Harry Carver. Wilks va reunir un consell assessor de la revista que incloïa figures molt importants en Estadística i Probabilitat, entre ells Ronald A. Fisher, Jerzy Neyman i Egon Pearson.

El 1944 Wilks va ser nomenat professor de matemàtiques i director de la Secció d'Estadística Matemàtica a Princeton i el 1958 es va convertir en President de la Divisió de Matemàtiques de la universitat. Va ser reconegut pels seus treballs sobre estadística multivariant. També va treballar en la “unit-weighted regression”,[2] una versió simplificada i robusta de la regressió múltiple en la que només s'estima el terme independent i va comprovar que, en una àmplia varietat de condicions, gairebé tots els conjunts de pesos produeixen conjunts que estan altament correlacionats,[3] un resultat que ha estat batejat com el teorema de Wilks.[4]

Des de l'inici de la seva carrera, Wilks va promoure una gran dedicació i un enfocament cap a les aplicacions pràctiques del camp, cada vegada més abstracte, de l'estadística matemàtica. Va influir en molts altres investigadors, sobretot en John Tukey, amb idees similars. Basant-se en la seva tesi doctoral Wilks va treballar amb l'Educational Testing Service en el desenvolupament de les proves estandarditzades com ara les SAT que han tingut una gran repercussió en l'educació nord-americana. També va treballar amb Walter Shewhart en les aplicacions estadístiques en el control de qualitat de la fabricació.

Durant la Segona Guerra Mundial va ser consultor de l'Oficina de Recerca Naval. Tant durant la guerra com després va tenir una gran influència en l'aplicació dels mètodes estadístics a tots els aspectes de la planificació militar.

Wilks va morir el 1964 a Princeton.[5]

L'Associació Americana d'Estadística va crear el Samuel Wilks Memorial Award en honor seu.[6]

Referències[modifica]

  1. Mosteller, F. «"Samuel S. Wilks: Statesman of Statistics." American Statistician, 18, (2)». American Statistical Association Statisticians in History, 1964, p. 11-17.
  2. Wainer, H. «Estimating coefficients in linear models: It don't make no nevermind». Psychological Bulletin, 83, (2), 1976, pàg. 213 - 217. DOI: 10.1037/0033-2909.83.2.213.
  3. Wilks, S. S. «Weighting systems for linear functions of correlated variables when there is no dependent variable». Psychometrika, 3, 1938, pàg. 23 - 40. DOI: 10.1007/BF02287917.
  4. Ree, M. J.; Carretta, T. R.; Earles, J. A. «In top-down decisions, weighting variables does not matter: A consequence of Wilks's theorem». Organizational Research Methods, 1, (4), 1998, pàg. 407 - 420. DOI: 10.1177/109442819814003.
  5. «Samuel Wilks - Biography» (en anglès). [Consulta: 4 abril 2021].
  6. «Samuel Wilds Award» (en anglès). Arxivat de l'original el 27 de juny 2013. [Consulta: 29 gener 2013].

Bibliografia[modifica]

Enllaços externs[modifica]

  • D. Salsburg. The Lady Tasting Tea: How Statistics Revolutionized Science in the Twentieth Century. New York: W. H. Freeman (2001) ISBN 978-08-050-7134-4
  • F. F. Stephan et al. "Samuel S. Wilks." Journal of the American Statistical Association, 60, (312) 939–66 (1965)
  • Wilks a Princeton Arxivat 2016-03-03 a Wayback Machine.
  • O'Connor, John J.; Robertson, Edmund F. «Samuel Wilks» (en anglès). MacTutor History of Mathematics archive. School of Mathematics and Statistics, University of St Andrews, Scotland.
  • Eisenhart, Churchill. «Wilks, Samuel Stanley». Complete Dictionary of Scientific Biography, 2008. [Consulta: 21 novembre 2021]. (anglès)