Jerzy neyman

Jerzy neyman Descripción de esta imagen, también comentada a continuación en Berkeley en 1969. Llave de datos
Nacimiento 16 de abril de 1894
Bendery en Besarabia ( Imperio ruso )
Muerte 5 de agosto de 1981
Oakland , California ( Estados Unidos )
Nacionalidad Polaco-estadounidense
Áreas matemáticas
Instituciones Universidad de California en Berkeley
Diplomado Universidad de Varsovia
Director de tesis Wacław Sierpiński
Estudiantes de doctorado Wolfgang Bühler
Douglas Chapman
George Dantzig
Lucien Cam
Erich Leo Lehmann
Anastasios Tsiatis
Reconocido por Intervalo de confianza
modelo causal de Neyman-Rubin
Premios Guy
miembro de la medalla de la Royal Society
Samuel Wilks Prize (1968)

Jerzy Neyman (16 de abril de 1894 - 5 de agosto de 1981) es considerado uno de los grandes fundadores de la estadística moderna. Ha contribuido ampliamente a la teoría de la probabilidad , probando supuestos, intervalos de confianza y otras partes de la estadística. Se entusiasmó con su trabajo porque quería saber "cómo encontrar lo que queremos saber". Su trabajo ha tenido una gran repercusión en una amplia gama de campos disciplinarios, desde la astronomía y la agricultura hasta la zoología, la ciencia actuarial del seguro social, la biología y la meteorología.

Biografía

Nacido el 16 de abril de 1894en Bendery , Bessarabia , bajo el nombre de Jerzy Splawa-Neyman (más tarde, a los 30 años, eliminó “Splawa” de su apellido), el niño Jerzy era un políglota precoz, habiendo tenido varias institutrices alemanas y francesas en su infancia burguesa. En 1912 ingresó en la Universidad de Jarkov para estudiar matemáticas y física impartidas por Sergei Natanovich Bernstein, quien lo introdujo en la "gramática de la ciencia" de Karl Pearson . Neyman, más tarde, dijo que esta gramática influyó en su desarrollo, sin ser el principal interés de sus estudios que fueron, en realidad, la investigación de la teoría de la medida de Lebesgue , dando lugar a sus primeras publicaciones.

En 1921, Neyman se vio obligado a trasladarse a Polonia debido a la guerra polaco-soviética . Allí trabajó con Wacław Sierpiński antes de ir en 1924 a Londres , donde estudió con el propio Karl Pearson. En Londres, se puso en contacto con Egon Sharpe Pearson , Ronald Fisher y William Gosset , los grandes nombres de la matemática británica en la época de Bertrand Russell y Alfred North Whitehead en metamatemática. En 1934 Karl Pearson se retiró de la universidad y su departamento se dividió entre Fisher y su hijo Egon. Egon Pearson, que ya estaba investigando con Neyman (ver el artículo de Lemma de Neyman-Pearson ), lo invitó a trabajar con él en la teoría de la verificación de hipótesis, introduciendo el fundamento lógico y el rigor matemático en esta teoría., Fundamento y rigor que faltaban en la metodología anterior. Este trabajo fue objeto de debate entre matemáticos, incluido Fisher, y se extendió a otros campos, como muestras lo suficientemente grandes como para ser representativas.

En 1934, Neyman también desarrolló una teoría del muestreo por encuestas. Usó la base teórica para el muestreo aleatorio y por conglomerados. Los resultados se utilizaron para la Encuesta Laboral en Polonia y Neyman fue invitado a dar una conferencia en los Estados Unidos sobre su teoría, que encajaba perfectamente con la obsesión estadounidense por las encuestas y sondeos cuantitativos. La particularidad industrial estadounidense es realizar una encuesta por muestreo para analizar las necesidades y gustos de la clientela objetivo con el fin de diseñar, producir y vender un producto que corresponda exactamente a la demanda solvente de esta clientela. Por ejemplo, el legendario bombardero pesado de cuatro motores Boeing B17 "  fortaleza volante  " fue diseñado de esta manera, después de un análisis de necesidades con tripulaciones potenciales y personal de la Fuerza Aérea de los Estados Unidos.

En 1937, con el nazismo en Europa, Neyman aceptó un puesto en la Universidad de Berkeley en California , para iniciar el departamento de estadística donde pasó la segunda mitad de su vida.

enlaces externos