Harry J. Khamis es bioestadístico , académico, consultor y autor. Es director emérito del Centro de Consultoría Estadística y profesor emérito del Departamento de Matemáticas y Estadística y del Departamento de Salud Comunitaria de la Facultad de Medicina Boonshoft de la Universidad Estatal de Wright . [1]
Khamis es más conocido por su investigación en metodología estadística, con un enfoque particular en modelos de respuesta categórica, pruebas de bondad de ajuste , probabilidad geométrica y el modelo de regresión de Cox. Es coautor de un libro titulado Cálculo aplicado para estudiantes de biociencias y es autor de The Association Graph and the Multigraph for Loglinear Models . [2]
Khamis es miembro de la Asociación Estadounidense de Estadística . [3]
Khamis obtuvo su Licenciatura en Ciencias en Matemáticas en la Universidad de Santa Clara en 1974, su Maestría en Ciencias en Matemáticas en 1976 y su Doctorado en Filosofía en Estadística en 1980, ambos del Instituto Politécnico y Universidad Estatal de Virginia . [4]
Khamis comenzó su carrera en 1980 como profesor asistente en el Departamento de Matemáticas y Estadística de la Universidad Estatal de Wright. En 1986, fue nombrado profesor asociado allí y, al mismo tiempo, se desempeñó como profesor asociado en el Departamento de Salud Comunitaria de 1990 a 1993. De 1994 a 2015, ocupó un nombramiento conjunto como profesor en el Departamento de Matemáticas y Estadística y el Departamento de Salud Comunitaria en la Facultad de Medicina Boonshoft . Desde su jubilación en 2015, se ha desempeñado como profesor emérito en el Departamento de Matemáticas y Estadística y el Departamento de Salud Comunitaria en la Facultad de Medicina Boonshoft de la Universidad Estatal de Wright. [1]
Khamis fue director asociado del Centro de Consultoría Estadística de 1989 a 1993 y fue nombrado director de 1993 a 2015 en la Universidad Estatal de Wright. Desde 2015, ha ocupado el cargo de director emérito del Centro de Consultoría Estadística de la misma institución. [1]
Khamis es autor o coautor de más de 100 publicaciones revisadas por pares que abarcan las áreas de estadística médica y de salud y metodología estadística, incluidos modelos de respuesta categórica, pruebas de bondad de ajuste, análisis de supervivencia y probabilidad geométrica. Además, ha impartido más de 120 charlas y seminarios técnicos en todo Estados Unidos y en otros 10 países.
En colaboración con AF Roche, Khamis desarrolló el modelo de predicción de estatura Khamis-Roche, que se utiliza para predecir la estatura adulta en niños estadounidenses blancos sin utilizar la edad ósea. Se descubrió que el método puede predecir la estatura adulta con solo una ligera disminución en la precisión y confiabilidad en comparación con los métodos que utilizan la edad ósea. [5] En relación con esto, su investigación validó las variaciones del modelo de predicción RWT para estimar la estatura adulta en estadounidenses caucásicos, recomendando el método de suavizado de spline cúbico multivariado [MCS 2 (1)] para mejorar la precisión y confiabilidad. [6]
En una investigación colaborativa sobre el IMC y la detección de la obesidad en 1996, se descubrió que el IMC es un indicador incierto de la obesidad, y se recomendaron valores de corte específicos de 25 kg/ m2 para hombres y 23 kg/m2 para mujeres para mejorar la precisión de la detección de la obesidad teniendo en cuenta la composición corporal. [7] Como otro ejemplo, en colaboración con el oftalmólogo John Bullock et al. en 2011, se descubrió la causa de la epidemia de queratitis por Fusarium de 2004-6; también se determinó que la epidemia podría haberse declarado varios meses antes de la declaración real. [8]
La investigación de Khamis ha contribuido a aumentar la potencia estadística de la prueba clásica de Kolmogorov-Smirnov al introducir un delta en la función de distribución empírica. La nueva prueba mantuvo el tamaño de la prueba y aumentó la potencia en hasta diez puntos porcentuales. Luego determinó que la prueba de dos etapas con corrección del delta era uniformemente más potente que la prueba clásica. [9]
En colaboración con el teórico de grafos Terry McKee, Khamis desarrolló una metodología para analizar e interpretar modelos loglineales utilizando el multigrafo generador. Esto condujo a una forma más sencilla de analizar e interpretar modelos loglineales. En particular, permite formas más rápidas y sencillas de identificar modelos loglineales descomponibles, identificar independencias e independencias condicionales y factorizar la probabilidad conjunta en modelos loglineales descomponibles. [2]
Khamis resolvió varias variaciones del problema de la aguja de Buffon (1733), un clásico de la historia. Uno de los problemas que no había resuelto era el siguiente: ¿cuál es la probabilidad de que una aguja arrojada al azar sobre un conjunto de círculos concéntricos cruce una circunferencia? Khamis resolvió este problema en 1987. [10]