Evelyn Fix

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Evelyn Fix
Información personal
Nacimiento 27 de enero de 1904 Ver y modificar los datos en Wikidata
Fallecimiento 30 de diciembre de 1965 Ver y modificar los datos en Wikidata (61 años)
California (Estados Unidos) Ver y modificar los datos en Wikidata
Nacionalidad Estadounidense
Familia
Pareja Florence Nightingale David Ver y modificar los datos en Wikidata
Educación
Educada en
Supervisor doctoral Jerzy Neyman Ver y modificar los datos en Wikidata
Información profesional
Ocupación Estadística Ver y modificar los datos en Wikidata
Área Estadística Ver y modificar los datos en Wikidata
Empleador Universidad de California en Berkeley Ver y modificar los datos en Wikidata
Distinciones
  • Fellow of the Institute of Mathematical Statistics (1951) Ver y modificar los datos en Wikidata
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Evelyn Fix (Duluth, 27 de enero de 1904 – California, 30 de diciembre de 1965) fue una matemática y estadística estadounidense.

Trayectoria[editar]

Nació en Minnesota y se licenció en Matemáticas en la Universidad de Minnesota en 1924. Un año después obtuvo un Master en Educación y se convirtió en maestra de secundaria. También obtuvo un Master en Matemáticas de la Universidad de Minnesota en 1933. Se doctoró en 1948 en la Universidad de California en Berkeley, y se unió a su facultad de estadística. Fue profesora ayudante en 1951 y en 1963 fue ascendida a profesora titular.[1]​

Durante la Segunda Guerra Mundial, Fix trabajó como asistente de investigación en el Departamento de Matemáticas de la Universidad de California en Berkeley, en proyectos realizados como parte del trabajo realizado para el "Panel de Matemáticas Aplicadas del Comité de Investigación de Defensa Nacional". Fue una de las dos mujeres que fueron las primeras profesoras ayudantes contratadas por el grupo de estadística dentro del Departamento de Matemáticas en 1951. Las estadísticas se convirtieron en un departamento separado en 1955.[2]​

En 1951, Fix y Joseph Hodges, Jr. publicaron su innovador trabajo "Discriminatory Analysis. Nonparametric Discrimination: Consistency Properties" (Análisis discriminatorio. Discriminación no paramétrica: Propiedades de Consistencia), que definió la regla del vecino más cercano, un método importante que se convertiría en una pieza clave de las tecnologías de aprendizaje automático, el algoritmo de los k vecinos más cercanos.[3]​[4]​

Fue miembro del Institute of Mathematical Statistics.[5]​

Reconocimientos[editar]

En 1968, tres años después de la muerte de Fix, la Universidad de California en Berkeley creó un premio en su memoria, el Evelyn Fix Prize,[6]​ que consiste en una medalla y una citación. Se otorga al estudiante de doctorado en el Campus de Berkeley más prometedor en la investigación estadística, con preferencia por las aplicaciones a la biología y los problemas de salud.[7]​[8]​

Referencias[editar]

  1. ↑ «Evelyn Fix | Department of Statistics». statistics.berkeley.edu. Consultado el 28 de noviembre de 2019. 
  2. ↑ Moore, Calvin C. (2007). Mathematics at Berkeley: A History. AK Peters. p. 151. ISBN 9781568813028. 
  3. ↑ «k*-Nearest Neighbors: From Global to Local». 
  4. ↑ Wang, Jigang; Neskovic, Predrag; Cooper, Leon N. (2007-01). «Improving nearest neighbor rule with a simple adaptive distance measure». Pattern Recognition Letters (en inglés) 28 (2): 207-213. doi:10.1016/j.patrec.2006.07.002. Consultado el 29 de noviembre de 2019. 
  5. ↑ «IMS Awards». web.archive.org. 2 de marzo de 2014. Archivado desde el original el 2 de marzo de 2014. Consultado el 29 de noviembre de 2019. 
  6. ↑ «Student Departmental Awards | Department of Statistics». statistics.berkeley.edu. Archivado desde el original el 10 de abril de 2019. Consultado el 29 de noviembre de 2019. 
  7. ↑ Lehmann, Erich L. (26 de diciembre de 2007). Reminiscences of a Statistician: The Company I Kept (en inglés). Springer Science & Business Media. ISBN 978-0-387-71597-1. Consultado el 29 de noviembre de 2019. 
  8. ↑ Reid, Constance (1 de diciembre de 2013). Neyman (en inglés). Springer Science & Business Media. ISBN 978-1-4612-5754-7. Consultado el 29 de noviembre de 2019. 
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