Nan Laird | ||
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Información personal | ||
Nacimiento |
18 de septiembre de 1943 Gainesville (Estados Unidos) | (81 años)|
Nacionalidad | Estadounidense | |
Educación | ||
Educada en | Universidad Harvard | |
Supervisor doctoral | Arthur P. Dempster | |
Información profesional | ||
Ocupación | Matemática y estadística | |
Empleador | Universidad Harvard | |
Sitio web | www.hsph.harvard.edu/nan-laird | |
Distinciones |
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Nan McKenzie Laird (18 de septiembre de 1943) es una matemática y estadística estadounidense. Profesora de salud pública Harvey V. Fineberg , emérita en bioestadística en la Escuela de Salud Pública TH Chan de Harvard. Es la primera mujer en ganar el premio internacional de estadística al proporcionar las herramientas estadísticas para el análisis de datos longitudinales que permiten dar respuesta a preguntas en aplicaciones a la salud, la medicina o la psicología.[1]
Laird comenzó sus estudios en la Universidad de Rice en 1961 antes de obtener una licenciatura de la Universidad de Georgia en 1969.[2] Se doctoró en 1975 en la Universidad de Harvard, en el departamento de Estadística, con Arthur Dempster, con una tesis sobre modelos mixtos para datos categóricos.[3] Permaneció en Harvard hasta su jubilación en 2019, cuando se convirtió en profesora emérita.
Ha trabajado como estadista en la Escuela de Salud Pública T.H. Chan de la Universidad de Harvard, donde llegó a ser catedrática en 1986.[4]
Trabajó además como Presidenta del Departamento de 1990 a 1999 creando el Centro de Bioestadística para la investigación del Sida, y también fomentó la investigación en genética estadística a través de colaboraciones interdisciplinares contribuyendo al desarrollo del Proyecto Genoma Humano.[5] También fue profesora de bioestadística Henry Pickering Walcott de 1991 a 1999.
Es miembro de la Asociación Estadounidense de Estadística, así como del Instituto de Estadísticas Matemáticas y miembro del Instituto Internacional de Estadística.[6]
Laird ha publicado tres libros muy relevantes a lo largo de su carrera y es conocida por sus muchos artículos fundamentales en aplicaciones y métodos de bioestadística, incluido el algoritmo esperanza-maximización.