Родерик Дж.А. Литтл

This biography of a living person relies too much on references to primary sources. Please help by adding secondary or tertiary sources. Contentious material about living persons that is unsourced or poorly sourced must be removed immediately, especially if potentially libelous or harmful. Find sources: "Roderick J. A. Little" – news · newspapers · books · scholar · JSTOR (November 2020) (Learn how and when to remove this message)

Родерик Дж. Литтл
РДЖА Литтл
Национальность	британский
Образование	Кембриджский университет Имперский колледж Лондона
Научная карьера
Поля	Статистика
Учреждения	USEPA USCB Университет Джорджа Вашингтона Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе Мичиганский университет
Тезис	Пропущенные значения в многомерном статистическом анализе  (1974)
Руководители докторской диссертации	Мартин Бил Дэвид Кокс
Докторанты	Ребекка Андридж Фан Лю Джанет Синсхаймер

Родерик Джозеф Александр Литтл — академический статистик, чьи основные научные вклады лежат в статистическом анализе данных с пропущенными значениями и анализе данных комплексных выборочных обследований. Литтл — заслуженный профессор биостатистики имени Ричарда Д. Ремингтона на кафедре биостатистики Мичиганского университета , где он также занимает академические должности на кафедре статистики и в Институте социальных исследований.

Литтл родился недалеко от Лондона, Англия, и учился в средней школе в Академии Глазго в Шотландии. Он получил степень бакалавра по математике в колледже Гонвилла и Кая , Кембриджский университет, а также степень магистра по статистике и операционным исследованиям и степень доктора философии по статистике в Имперском колледже науки и технологий Лондонского университета. Его докторская диссертация была посвящена анализу данных с пропущенными значениями ^[1] и была написана под руководством профессоров Мартина Биля и сэра Дэвида Р. Кокса.

После двухлетней постдокторантуры на кафедре статистики Чикагского университета в 1974-76 годах Литтл работал в World Fertility Survey ^[2] с 1976 по 1980 год под руководством сэра Мориса Кендалла . В 1980-82 годах он присоединился к группе, сформированной Дональдом Рубином в Агентстве по охране окружающей среды США в Вашингтоне, округ Колумбия, а в 1982-3 годах он был научным сотрудником ASA/Census/NSF в Бюро переписи населения США и адъюнкт-профессором в Университете Джорджа Вашингтона . В 1983-93 годах он был доцентом, а затем профессором на кафедре биоматематики в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе . Он был назначен профессором и заведующим кафедрой биостатистики Мичиганского университета в 1993 году и возглавлял кафедру в течение 11 лет с 1993 по 2009 год, в период интенсивного роста кафедры.

Основной исследовательский интерес Литтла — анализ наборов данных с пропущенными значениями. Многие статистические методы предназначены для полных прямоугольных наборов данных, но на практике многие наборы данных содержат пропущенные значения, либо намеренно, либо случайно. В 1987 году Литтл стал соавтором книги ^{[3] [4]} с Дональдом Рубином, которая была одним из самых ранних систематических исследований этой темы; 2-е издание было опубликовано в 2002 году, а 3-е — в 2019 году. Как подробно описано в этой книге, первоначальные статистические подходы к пропущенным значениям были относительно специальными, такими как отбрасывание неполных случаев или замена средних значений. Основное внимание в книге уделяется методам вывода на основе правдоподобия, таким как максимальное правдоподобие и байесовский вывод, основанным на статистических моделях для данных и механизма пропущенных данных. 1-е издание в основном фокусировалось на максимальном правдоподобии с помощью алгоритма максимизации ожидания (EM), но более поздние издания подчеркивают байесовские методы и связанную с ними технику множественного вменения. Литтл и Рубин были награждены престижной премией Карла Пирсона в 2017 году Международным статистическим институтом (ISI), ведущим международным статистическим обществом, за исследовательский вклад, который оказал «глубокое влияние на статистическую теорию, методологию или приложения». Цитата для награды была следующей: «Работа Родерика Дж. Литтла и Дональда Б. Рубина, изложенная в их основополагающих статьях Biometrika 1978 года и книге 1987 года, обновленной в 2002 году, была не менее чем определяющей и преобразующей. Ранее работа с отсутствующими данными была в лучшем случае ad hoc. Литтл и Рубин определили область и предоставили методологическим и прикладным сообществам полезную и пригодную для использования таксономию и набор ключевых результатов. Сегодня их терминология и методология используются больше, чем когда-либо. Их работа трансформируется из-за глубокого влияния, которое она оказала и оказывает как на статистическую практику, так и на теорию. Это одна из редких тем, которая в течение последних тридцати лет продолжала изучаться и разрабатываться в академических кругах, правительстве и промышленности. Например, он играет ключевую роль в текущей работе по анализу чувствительности с неполными данными».

Основной методологический вклад Литтла в методы пропущенных данных, в сотрудничестве с его студентами и коллегами, включает методы пропущенных данных для смесей непрерывных и категориальных данных с использованием общей модели местоположения, ^[5] модели смешивания паттернов ^[6] для данных, которые пропущены неслучайно, модели штрафного сплайна склонности для пропущенных данных ^[7] и причинно-следственного вывода, ^[8] методы игнорируемого правдоподобия подвыборки ^[9] в регрессии, модели прокси-смешивания паттернов ^[10] для неответов на опросы, модели для продольных данных, ^{[11] [12] [13]} модели частично пропущенных случайных данных, ^[14] и обзорные статьи по пропущенным данным в регрессии, ^[15] импутация по принципу «горячей колоды» ^[16] и маскирование данных для защиты конфиденциальности. ^[17]

Еще одной областью исследований является анализ данных, собранных с помощью сложных выборочных проектов, включающих стратификацию и кластеризацию единиц. Работая статистиком в World Fertility Survey, Литтл работал над разработкой методов на основе моделей для анализа опросов, которые устойчивы к неправильной спецификации, достаточно эффективны и могут быть реализованы в прикладных условиях. Вклады со студентами и коллегами в этой области включают статьи о неответах на опросы, ^{[18] [19] [20] [21] [22]} байесовских методах вывода опросов, ^{[23] [24]} постстратификации, ^[25] оценке смещения отбора, ^[26] и взвешивании опросов с байесовской точки зрения. ^{[27] [28]}

Литтл выступает за калиброванный байесовский подход к статистическому анализу, ^{[29] [30]} , предложенный Джорджем Боксом и Дональдом Рубином , среди прочих. Идея состоит в том, чтобы разработать байесовские модели для анализа, которые дают байесовские выводы с хорошими частотными свойствами, такими как апостериорные достоверные интервалы, которые имеют близкое к номинальному покрытие, если рассматривать их как доверительные интервалы при повторной выборке. В области выборки обследований это приводит к моделям, которые включают особенности дизайна выборки в байесовской модели. Литтл утверждает, что эта байесова структура дает более унифицированный подход к выводу выборки обследований, чем подход на основе дизайна, который опирается на распределение рандомизации, лежащее в основе отбора выборки, в качестве основы для вывода. Прикладные интересы Литтла в статистике широки, включая психическое здоровье, демографию, экологическую статистику, биологию, экономику, медицину, общественное здравоохранение и социальные науки, а также биостатистику.

Литтл является убежденным сторонником важности независимых государственных статистических агентств для демократии. Он проработал два срока в Комитете по национальной статистике Национальной академии наук, а в 2010-12 годах был первым заместителем директора по исследованиям и методологии обследований и главным научным сотрудником Бюро переписи населения США , должность, которая повысила научные аспекты деятельности Бюро переписи населения. Он участвовал во многих комиссиях Национальной академии наук, в частности возглавлял исследования рассеянного склероза и других неврологических расстройств у ветеранов войн в Персидском заливе и после 11 сентября, а также по лечению недостающих данных в клинических испытаниях. Он активно консультировал Управление по контролю за продуктами и лекарствами США и фармацевтические компании по методам обработки недостающих данных в клинических исследованиях ^{[31] [32] [33] [34] [35]}

Литтл два срока прослужил в Совете директоров Американской статистической ассоциации (ASA), сначала в качестве представителя редакции, а затем вице-президента. В редакционной работе он был редактором-координатором и редактором приложений журнала Американской статистической ассоциации в 1992-4 годах, а позднее, будучи председателем секции методов исследования опросов ASA, помог начать новый академический журнал по статистике опросов, Journal of Survey Statistics and Methodology. Он был главным соредактором по статистике этого журнала в 2016-18 годах. В 2016 году Литтл получил премию Founder's Award ^[36] от ASA за вклад в профессию статистиков.

Литтл является членом Американской статистической ассоциации и Американской академии искусств и наук , а также членом Международного статистического института и Национальной медицинской академии США . В 2005 году он получил мемориальную премию ASA Wilks за вклад в статистику. Пленарные доклады включают приглашенное выступление президента 2005 года и лекцию Фишера COPSS 2012 года на совместных статистических совещаниях, а также приглашенное выступление президента на Восточно-североамериканском региональном совещании Международного биометрического общества 2018 года . В 2020 году он получил премию Марвина Зелена за лидерство в статистической науке от Гарвардского университета.