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kanadisch-US-amerikanischer angewandter und mathematischer Statistiker Aus Wikipedia, der freien Enzyklopädie
David Amiel Freedman (* 5. März 1938 in Montreal, Kanada; † 17. Oktober 2008 in Berkeley, Kalifornien) war ein kanadisch-US-amerikanischer angewandter und mathematischer Statistiker.
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Freedman studierte an der McGill University mit dem Bachelor-Abschluss 1958 und an der Princeton University mit dem Master-Abschluss 1959 und der Promotion bei William Feller 1960 (Mixtures of stochastic processes).[1] Als Post-Doktorand war er 1960/61 Canada Council Fellow am Imperial College London. 1961 wurde er Lecturer und 1962 Professor an der University of California, Berkeley.[2] 1990 war er Miller Fellow in Berkeley.
Er war Gastprofessor in Athen, Caracas (1970/71), Jerusalem (1968/69), Kuwait (1981), London und Mexiko-Stadt (1973).
Freedman war zweimal verheiratet und hatte zwei Kinder.
Freedman befasste sich zunächst mit mathematischer Statistik (Bayessches Lernen) und wurde dann ein international führender Wissenschaftler in angewandter Statistik. Er beriet Banken, Wirtschaftsunternehmen staatliche und andere Organisationen über Anwendung der Statistik zum Beispiel im Wahlrecht, in der Frage von Diskriminierung am Arbeitsplatz, gerechten Löhnen, der Flugbahn von Golfbällen, dem Rinderwahnsinn, ökologischen Fragen, Eisenbahn-Besteuerung, Fehlern von Preis-Scannern, Mehrfach-Unterschriften bei Petitionen, Brustkrebs, Erdbebenwahrscheinlichkeit. Mit seinem Kollegen Kenneth Wachter sagte er vor dem US-Kongress bezüglich statistischer Korrekturen bei den Volkszählungen 1980 und 1990 aus. Der oberste Gerichtshof der USA folgte ihren Empfehlungen im Sinn des US-Handelsministeriums. Seine Einführung in die Statistik für Juristen fand in den USA weite Verbreitung in Juristenkreisen. Es ist beim Federal Judicial Center der US-Justiz veröffentlicht.
Er untersuchte wie sich statistische Methoden verhalten, wenn die zugrundeliegenden Annahmen falsch sind und charakterisierte Fälle, in denen die Methoden auch dann noch gut funktionierten und Fälle, in denen das nicht der Fall war unabhängig von der Qualität der Daten. Zum Beispiel wies er 1965 (On the asymptotic behaviour of Bayes estimates in the discrete case) nach, dass die Methode des Bayesschen Lernens (Satz von Bernstein-von-Mises) im Fall abzählbar unendlich großer Sampling-Populationen fast überall zusammenbricht. Bei endlicher Sampling-Population funktioniert die Methode dagegen (Joseph L. Doob 1948). Mit Persi Diaconis zeigte er 1986, dass dieses Resultat auch Auswirkung bei hochdimensionalen Problemen hat.
Mit Diaconis gab er 1981 eine Abschätzung der Klassenbreite in Histogrammen (Regel von Freedman und Diaconis, siehe Histogramm#Konstruktion eines Histogramms).[3]
Seine Einführung in die Statistik erschien zuerst 1978 und erlebte vier Auflagen. Sie wurde ins Chinesische, Ungarische und Spanische übersetzt.
In der mathematischen Statistik befasste er sich auch mit Markow-Ketten, Brownscher Bewegung und Diffusion, Ergodentheorie, Martingalen.
Freedman war Fellow des Institute of Mathematical Statistics, der American Statistical Association und seit 1991 der American Academy of Arts and Sciences[4]. 2003 erhielt er den John J. Carty Award. 1964 bis 1966 war er Sloan Research Fellow. Der Asteroid (19969) Davidfreedman ist nach ihm benannt.
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