Войти
| Наоми Альтман | |
|---|---|
| Гражданство | США |
| Alma mater | Университет Торонто. Стэнфордский университет |
| Научная карьера | |
| Учреждения | Корнельский университет. Университет штата Пенсильвания |
Наоми Альтман - статистик, известная своей работой по сглаживание ядра и регрессия ядра, и интересуются приложениями статистики к экспрессии генов и геномике. Она профессор статистики в Государственном университете Пенсильвании и постоянный обозреватель колонки «Важные моменты» в Nature Methods.
Альтман изучал математику в Университете Торонто, который окончил в 1974 году, и два года преподавал в Государственном педагогическом колледже в Лафии, Нигерии. Вернувшись в Канаду, она получила степень магистра статистики в Торонто в 1979 году.
После работы консультантом по статистике в Университете Саймона Фрейзера и Университете Британской Колумбии. В 1988 году она получила докторскую степень в Стэнфордском университете. Ее диссертация, которую возглавлял Иэн М. Джонстон, заключалась в сглаживании данных с коррелированными ошибками.
Она поступила на факультет Корнельского университета по направлению Биометрия <50.>Unit, и с 1997 по 2000 год она возглавила Отделение биометрии. В 2001 году она переехала в Пенсильванский университет.
Альтман и ее соавтор Хулио К. Вильярреал выиграли Канадский чемпионат 2005 года. Награда Journal of Statistics за работу «Самомоделирование регрессии для продольных данных с инвариантными во времени ковариатами». В 2009 году Альтман стал членом Американской статистической ассоциации.
| KS. | Альтман, Н.С. (сентябрь 1990 г.), «Сглаживание данных ядра с коррелированными ошибками», Журнал Американской статистической ассоциации, 85 (411): 749–759, doi : 10.1080 / 01621459.1990.10474936, hdl : 1813/33092, JSTOR 2290011 |
| KR. | Альтман, Н.С. (август 1992 г.), «Введение в ядро и ближайшее соседняя непараметрическая регрессия ", Американский статистик, 46 (3): 175–185, doi : 10.1080 / 00031305.1992.10475879, hdl : 1813/31637, JSTOR 2685209 |
| AV. | Альтман, Наоми; Вильярреал, Хулио (сентябрь 2004 г.), «Самомоделирование регрессии для продольных данных с инвариантными во времени ковариатами», Canadian Journal of Statistics, 32 (3): 251–268, doi : 10.2307 / 3315928, JSTOR 3315928 |
