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Colmillo Kaitai

Fang Kaitai ( chino :方开泰; nacido en 1940), también conocido como Kai-Tai Fang , es un matemático y estadístico chino que ha ayudado a desarrollar el análisis multivariado generalizado , que extiende el análisis multivariado clásico más allá de la distribución normal multivariada a distribuciones elípticas más generales . [7] [8] También ha contribuido al diseño de experimentos .

Cargos y honores universitarios seleccionados

Fang es Director del Instituto de Estadística e Inteligencia Computacional y Profesor Emérito de la Universidad Bautista de Hong Kong , [1] después de haber sido Profesor Titular del Instituto de Matemáticas Aplicadas de la Academia China de Ciencias . [2] Es un miembro electo (o miembro electo) del Instituto de Estadística Matemática , [2] del Instituto Internacional de Estadística (ISI), de la Asociación Estadounidense de Estadística (ASA) y de la Sociedad Estadística de Hong Kong (HKSS). [1] [2] [3] La Universidad Bautista de Hong Kong honró al Profesor Fang con el Premio del Presidente por Desempeño Sobresaliente en Trabajo Académico en 2001. [2] El libro de Fang y Zhang Análisis multivariado generalizado fue distinguido como uno de los "libros más excelentes de China" [9] por la Administración de Información y Publicaciones del Gobierno. [2]

Biografía

La vida temprana de Fang es descrita por Agnes Loie en un volumen publicado en su 65 cumpleaños. [2] Fang nació en 1940 en Taizhou en la provincia de Jiangsu en China. Se graduó de la Escuela Secundaria Yangzhou de Jiangsu . [2]

Los estudios universitarios y la Revolución Cultural

En 1957 estudió matemáticas en la Universidad de Pekín , tras lo cual entró en el programa de posgrado del Instituto de Matemáticas de la Academia China de Ciencias , en Pekín. [2] Su supervisor de doctorado fue Pao-Lu Hsu , quien sugirió que Fang proporcionara una generalización multivariada y la corrección de un resultado univariado, que había recibido una prueba incompleta en un artículo ruso. Con dos semanas de trabajo, Fang presentó sus extensiones, que fueron declaradas por Hsu suficientes para su disertación. Desafortunadamente, este artículo permaneció inédito durante 19 años porque la Revolución Cultural destruyó la publicación académica en China. [4] [10] Fang informó que sus estudios se detuvieron durante los diez años de la Revolución Cultural, [11] que duraron de 1966 a 1976. [12]

Después de graduarse de la Universidad de Pekín, realizó estudios de posgrado en el Instituto de Matemáticas de la Academia Sinica, que tenía menos "caos político" que la Universidad de Pekín, según Fang. [4] Allí, como investigador de posgrado, Fang fue supervisado por Minyi Yue. En 1965, fue asignado a la Anshan Steel and Iron Company , donde dio conferencias a ingenieros y trabajó en regresión no lineal , antes de ser enviado a una aldea rural para trabajar como obrero durante el resto de 1965 y 1966. [4] En 1972, Fang y otros miembros del personal de la Academia de Ciencias promovieron el uso del diseño experimental para mejorar la cerveza Tsingtao . [13]

Renacimiento de la vida académica

Fang fue nombrado sucesivamente investigador asistente y profesor asistente en 1978. [2] Luego se unió al Instituto de Matemáticas Aplicadas de la Academia China de Ciencias, y se convirtió en profesor asociado en 1980 y director asociado del instituto en 1984. Fue nombrado profesor titular en 1986. [2]

Análisis multivariado

Fang ha contribuido a la teoría de distribuciones elípticas, como la distribución normal bivariada (en la imagen) , que tiene contornos elípticos.

En estadística matemática, Fang ha publicado libros de texto y monografías sobre análisis multivariante . En particular, sus libros han ampliado el análisis multivariante clásico más allá de la distribución normal multivariante a un análisis multivariante generalizado utilizando distribuciones elípticas más generales , que tienen distribuciones contorneadas elípticamente. [14] [15]

Su libro sobre análisis multivariado generalizado (con Zhang) tiene resultados extensos sobre análisis multivariado para distribuciones elípticas, [16] al que TW Anderson remite a los lectores de su Introducción al análisis estadístico multivariado (3.ª ed., 2003). [17] La ​​monografía de Fang y Zhang utilizó el cálculo diferencial matricial . [7] [16] Una de las innovaciones de Análisis multivariado generalizado fue su uso extensivo del álgebra multilineal , particularmente del producto de Kronecker y de la vectorización , según Kollo y von Rosen. [18] El Análisis multivariado generalizado de Fang y Zhang fue reconocido como "el libro más excelente de China" [9] por la Administración de Información y Publicaciones del Gobierno. [2]

Diseño combinatorio y experimentos: diseños uniformes

Fang también ha realizado investigaciones en el diseño de experimentos . En 1972, trabajó con la fábrica de cerveza Tsingdao y otras fábricas. Él y otros estadísticos matemáticos de la Academia China de Ciencias promovieron el uso industrial de diseños ortogonales. [4] Los diseños ortogonales se analizan en los libros y artículos de Fang sobre "diseños uniformes" y también por otros autores. [19] [20] [21]

Fang reconoció que los diseños combinatorios de alta dimensión , que habían sido utilizados para la integración numérica en el cubo unitario por Hua Luogeng y Wang Yuan , podrían usarse para estudiar la interacción , por ejemplo, en experimentos factoriales y metodología de superficie de respuesta . La colaboración con Wang condujo a los diseños uniformes de Fang, que también se han utilizado en simulaciones por computadora . [22] [23] [24] [25] [26]

Referencias

  1. ^ Página de inicio de abc en la Universidad Bautista de Hong Kong.
  2. ^ abcdefghijklmn Loie (2005, págs. 1-2)
  3. ^ desde 2001 Fellows de la Asociación Estadounidense de Estadística (ASA) Archivado el 16 de junio de 2016 en Wayback Machine , consultado el 2 de septiembre de 2016.
  4. ^ abcde Loie (2005, págs. 6-7)
  5. ^ Fang y Zhang (1990, Prefacio, pág. vi.)
  6. ^ Los estudiantes de Fang en la Universidad Bautista de Hong Kong están enumerados en la entrada Fang Kaitai en el Proyecto de Genealogía Matemática .
  7. ^ ab Pan, Jianxin; Fang, Kaitai (2007). Modelos de curvas de crecimiento y diagnósticos estadísticos (PDF) . Springer series in statistics. Science Press (Beijing) y Springer-Verlag (Nueva York). doi :10.1007/978-0-387-21812-0. ISBN 978-0-387-95053-2.OCLC 44162563  .
  8. ^ Listado de publicaciones de K'ai-T'ai Fang en OCLC. Consultado el 4 de septiembre de 2016.
  9. ^ ab Loie describe el premio únicamente como "el libro más excelente", sin el artículo indefinido "un", que se inserta aquí (de acuerdo con el inglés escrito estándar ).
  10. ^ Según (Loie 2005, pp. 7 y 32), la tesis de Fang fue publicada como Fang (1981) (con detalles de zbMath ): Fang, Kai-tai (1981). "La distribución límite de las estadísticas de permutación lineal y sus aplicaciones". Acta Mathematicae Applicatae Sinica (en chino e inglés). 4 . Academia China de Ciencias, Instituto de Matemáticas Aplicadas, Pekín: 69–82. ISSN  0254-3079. OCLC  4312320. Zbl  0473.60032.
  11. ^ Loie (2005, pág. 5)
  12. ^ Kraus, Richard Curt (2012). La Revolución Cultural: Una introducción muy breve . Very Short Introductions. Nueva York: Oxford University Press. ISBN 978-0-19-974055-0.
  13. ^ Loie (2005, pág. 8)
  14. ^ Fang, Kai-Tai ; Kotz, Samuel ; Ng, Kai Wang ("Kai-Wang" en la portada) (1990). Distribuciones multivariadas simétricas y relacionadas . Monografías sobre estadística y probabilidad aplicada. Vol. 36. Londres: Chapman and Hall. ISBN 0-412-314-304.OCLC 123206055  .
  15. ^ Fang, Kai-Tai ; Anderson, TW , eds. (1990). Inferencia estadística en distribuciones contorneadas elípticamente y relacionadas . Nueva York: Allerton Press. ISBN 0-89864-048-2.OCLC 20490516  .
  16. ^ de Fang y Zhang (1990)
  17. ^ Anderson (2003, Secciones 2.7, 3.6, 7.9 y 10.11, como se indica en la pág. 695): Anderson, TW (2003). Introducción al análisis estadístico multivariante (3.ª ed.). Nueva York: John Wiley and Sons. ISBN 9789812530967.
  18. ^ Kollo y von Rosen (2005, p. xiii): Kollo, Tõnu; Von Rosen, Dietrich (2005). Estadística multivariada avanzada con matrices . Dordrecht: Springer. ISBN 978-1-4020-3418-3.
  19. ^ Bailey, Rosemary A. (2004), Esquemas de asociación: experimentos diseñados, álgebra y combinatoria, Cambridge University Press, ISBN 978-0-521-82446-0, Sr.  2047311
  20. ^ Hedayat, AS; Sloane, NJA; Stufken, J. (1999). Matrices ortogonales, teoría y aplicaciones . Nueva York: Springer. doi :10.1007/978-1-4612-1478-6. ISBN . 978-0-387-98766-8.OCLC 41278468  .
  21. ^ Mukerjee, Rahul ; Wu, CF Jeff (2006). Una teoría moderna del diseño factorial . Serie de Springer en estadística. Nueva York: Springer-Verlag. doi :10.1007/0-387-37344-6. ISBN 978-0-387-31991-9.
  22. ^ Loie (2005)
  23. ^ Fang, Kai-Tai; Wang, Yuan (1993). Métodos de teoría de números en estadística. Monografías de Chapman y Hall sobre estadística y probabilidad aplicada. Vol. 51. CRC Press. ISBN 0-412-46520-5. OCLC  246555560. Archivado desde el original el 5 de marzo de 2017. Consultado el 4 de septiembre de 2016 .
  24. ^ Fang, Kai-Tai; Wang, Yuan; Bentler, Peter M. (1994). "Algunas aplicaciones de métodos de teoría de números en estadística". Ciencia estadística . 9 (3): 416–428. doi : 10.1214/ss/1177010392 .
  25. ^ Santner, Williams y Notz (2003, Capítulo 5.4 "Diseños uniformes", 145-148): Santner, Thomas J.; Williams, Brian J.; Notz, William I. (2003). El diseño y análisis de experimentos informáticos . Springer Series in Statistics (edición impresa de 2013). Springer-Verlag. ISBN 1-4757-3799-8.
  26. ^ Li y Yuan (2005, págs. xi y xx–xxi "7) Métodos de teoría de números en estadística")

Lectura adicional

Enlaces externos