Seymour Geisser (5 de octubre de 1929 - 11 de marzo de 2004) fue un estadístico estadounidense conocido por enfatizar la inferencia predictiva . En su libro Inferencia predictiva: una introducción , sostuvo que la inferencia estadística convencional sobre parámetros poblacionales no observables equivale a una inferencia sobre cosas que no existen, siguiendo el trabajo de Bruno de Finetti . También fue pionero en la teoría de la validación cruzada .
Con Samuel Greenhouse , desarrolló la corrección de Greenhouse-Geisser , que ahora se utiliza ampliamente en el análisis de varianza para corregir violaciones del supuesto de simetría compuesta. [1]
Testificó como experto en interpretación de pruebas de ADN en más de 100 juicios civiles y penales. Sostuvo que los fiscales a menudo se basaban en modelos estadísticos defectuosos. Sobre ese tema, escribió "Statistics, Litigation and Conduct Unbecoming" en el libro Statistical Science in the Courtroom , editado por Joe [Joseph Louis] Gastwirth (Springer Verlag, 2000).
Nació en la ciudad de Nueva York . Obtuvo su doctorado. en la Universidad de Carolina del Norte en Chapel Hill en 1955 con Harold Hotelling . En 1971 fundó la Escuela de Estadística de la Universidad de Minnesota , de la que fue director durante más de 30 años.
Geisser también fue el editor principal de varios libros de artículos de varios autores.