אזכרה במלאת שנה לפרופ׳ אסתר סמואל כהן – 7 בדצמבר 2016

אי״ה ביום רביעי אור לח׳ בכסלו תשע״ז, ה- 7 בדצמבר 2016, תערך אזכרה לפרופ׳ אסתר סמואל כהן ע״ה

במרכז פרלמן לחקר הרציונאליות, אולם 130 בקומה 1 באוניברסיטה העברית בגבעת רם.

הכתובת שונתה מההזמנה המודפסת

אסתר, כלת פרס ישראל לחקר הסטטיסטיקה לשנת 2004, נמנתה בין ששת מדליקי המשואות בטקס המרכזי שנערך ״יד ושם״ בשנת 2008.

תחומי מחקרה העיקריים נגעו לסטטיסטיקה תאורטית ולהסתברות יישומית, בדגש על כללי עצירה אופטימליים. בעבודותיה עם פרופסור דוד אסף הוגדר מושג "אי שוויון הנביא", המתאר מצב השוואתי בין אדם בעל יכולת ניבוי לבין אדם בעל יכולת בחירה לעשות שימוש בכללי עצירה בעת התרחשות תהליך. בשנותיה הראשונות בחקר הסטטיסטיקה היא נמנתה בין מייסדי הגישה האמפירית הביאסיינית להסקה סטטיסטית, שהפכה לנפוצה בסטטיסטיקה יישומית.

סמואל-כהן הצטרפה לסגל המחלקה לסטטיסטיקה של האוניברסיטה העברית. בשנת 1965 קודמה לדרגת מרצה בכירה, בשנת 1969 לדרגת פרופסור חבר ובשנת 1976 לדרגת פרופסור מן המניין. את עבודתה היא קיימה בשנים 19701975 לצד נישואיה ולידת ארבעת ילדיה, וזו נמשכה עד פרישתה לגמלאות בשנת 2003. בשנים אלו היא שימשה גם חברה בוועדה המתמדת של סנט האוניברסיטה ובוועד הפועל של חבר הנאמנים של האוניברסיטה, כיהנה כראש החוג לסטטיסטיקה (19771980) ובשנת 1989 הייתה למחזיקת הקתדרה לסטטיסטיקה על שם פרנסיס הוק ורעייתו.

היא נולדה בשנת 1933 באוסלו שבנורווגיה, עלתה עם משפחתה לישראל בשנת 1946, נולדו לה ולבעלה אהרון ארבעה ילדים ו- 15 נכדים. אסתר הלכה לעולמה בנובמבר 2015 בגיל 82.

ester_smauel_1_year

הכנס השנתי התשיעי בתורת המשחקים ייערך בתאריכים 7-8 ביוני 2017 בטכניון

The annual game theory event will take place on June 7–8, 2017 at the Technion, Haifa, Israel

Day 1 (Wednesday, June 7, 2017) The 9th annual conference of the Israeli chapter of the Game Theory Society
The second Aumann Lecture, delivered by Prof. Roger Myerson (16:30–17:30)

Day 2 (Thursday, June 8, 2017) Workshop in honor of Dov Monderer

For registration and further details, go to the event’s website.

Submission: We welcome submission of papers to the 9th annual conference of the Israeli chapter of the Game Theory Society from Israel and abroad. The deadline for submission is March 31, 2017. Submitted papers should be emailed to [email protected]

Michael B. Maschler prize: During the conference, the Israeli chapter of the Game Theory Society will award the Michael B. Maschler prize for an outstanding research student. The deadline for nominations is February 28, 2017. For further details, see here.

שיטות בייסיאניות בביוסטטיסטיקה

הפורום הישראלי לביוסטטיסטיקה מעוניין להזמין את פרופ׳ עמנואל לה-ספרה מאוניברסיטת KULeuven  , בלגיה, לתת קורס בנושא: 'שיטות בייסיאניות בביוסטטיסטיקה' במסגרת בית ספר קיץ של הפקולטה לרפואה באוניברסיטת תל-אביב. מצורפת תוכנית הקורס. הקורס מתאים גם לסטטיסטיקאים וגם לאפידמיולוגים ועוסק בתיאוריה וגם ביישום.

הקורס מתוכנן להיערך בתאריכים 9-13 ביולי בהיקף של 30 שעות אקדמיות (מושבי בוקר וכנראה גם אחה"צ) ועלות ההרשמה אליו צפויה להיות כ-2,000 ש"ח.

מי שיהיה מעוניין להירשם לקורס זה, אנא עדכנו את ד״ר חבי מורד (באמצעות המייל).

כרגע לא מבוצע רישום אלא בודקים את מספר המשתתפים הפוטנציאלי כדי להחליט אם לפתוח את הקורס.

בנוסף מצרפת  קישור לעיתון ה-Biometric Bulletin האחרון של IBS , שיהיה זמין לכל המעוניין עד ינואר 2017 (גם ללא חברים ב- EMR-IBS).

syllabus-bayesian_course_2017

ניתוח נתוני רשומות רפואיות מבתי-חולים וקופות חולים

אנו שמחים להזמינכם למפגש הIV של הפורום הישראלי (המחודש) לביוסטטיסטיקה שיתקיים ב-27.11.16, יום ראשון, באונ' העברית, הר-הצופים, ירושלים. יום העיון ייערך בחסות המחלקה לסטטיסטיקה באוניברסיטה העברית ירושלים בנושא: ניתוח נתוני רשומות רפואיות מבתי-חולים וקופות חולים (מצורפת תוכנית ותקצירים בתחתית העמוד). המארגנים הם: דוד צוקר, מיכה מנדל ואור צוק.

 

ההשתתפות היא ללא תשלום, אך דורשת הרשמה מוקדמת בקישור הבא: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfjVvkxAF9g_e66uYTHIXbWhXPEqDB7Wy0GExQUBkOxmXmlcA/viewform?c=0&w=1

 

יום העיון כולל ארוחת צהרים קלה של כריכים ופירות  (ללא תשלום מצד הנרשם), אך יש הגבלה ל-100 הנרשמים הראשונים. כל הקודם זוכה! מהרו להירשם.

 

ה י כ ן ?

היום עיון יתקיים בחדר 405 בבית מאירסדורף באוניברסיטה העברית, הר-הצופים, ירושלים.

 

מ ת י ?                                                                                                              

27.11.16 בין השעות 9:00-16:30 (מצורפת תוכנית מדעית)

 

ה א ם   י ש   ח נ י ה ?

חניון מדעי הרוח. כניסתכם לחניון תאושר רק אם תמלאו פרטי מספר רישוי של הרכב איתו תגיעו בטופס הרישום ליום עיון.

בבקשה להחנות מתחת לבית מאירסדורף. אם לא נשאר מקום חניה שם אז תחנו היכן שתמצאו בחניון מדעי הרוח. עדכונים נוספים בנושא יישלחו אל הנרשמים.

תכנית ותקצירים: program_4th-meeting-of-ibf

קורסים ארציים בסטטיסטיקה לתלמידי תואר שני ושלישי, תשע”ז

(הפוסט עודכן ב- 2016-10-30. אנא שימו לב לפרטים ולתאריכים המעודכנים)

אנו שמחים לבשר כי גם בשנת הלימודים הקרובה, בסמסטר א', יינתנו שלושה קורסים מתקדמים בסטטיסטיקה הפתוחים לתלמידי תואר שני ושלישי. הקורסים יינתנו בימי חמישי, בזה אחר זה, בקמפוס של אוניברסיטת תל אביב. כל תלמידי המוסדות האקדמיים השונים מוזמנים להרשם ולהשתתף ללא תשלום נוסף, וציונם בקורסים יועבר למוסד האם.

התוכנית

statistical evolutionary genomics  12:00  10:00  ד"ר אור צוק מהאוניברסיטה העברית, שרייבר 209.

13:00   15:00  selective inference , פרופ' יואב בנימיני מאוניברסיטת תל אביב, רקנאטי 310.

15:00  17:00  advanced topics in clinical trials, פרופ' רבקה בטנסקי מאוניברסיטת הרווארד, שרייבר 309.

17:00  18:00  מפגש חברתי, תלמידים ומרצים, באסה (בירה, אוכל, סטטיסטיקה והביתה) בסבבה. שרייבר 309.

הקורס של פרופ' בטנסקי ינתן באנגלית. יתכן שגם שני הקורסים האחרים ינתנו באנגלית, לפי הביקוש.

הרשמה

תלמיד/ה שאינו/ה מאוניברסיטת תל אביב מתבקש/ת למלא טופס הנקרא "טופס רישום לאוניברסיטה אחרת", אותו ניתן לקבל במזכירות התלמידים במוסד בו לומד/ת הסטודנט/ית. את הטופס המלא יש למסור (באימייל או בייד) למזכירות באוניברסיטת תל אביב, לידי גב' שחר ארז, בניין קפלון, קומה 3, חדר 303, אימייל: [email protected]

מפגשים

26.1, 19.1,  12.1,  5.1,  29.12,  22.12 , 15.12 , 8.12 , 1.12,  24.11,  17.11,  10.11,  3.11

בקורס של פרופ' בטנסקי יתקיימו מפגשים רק בתאריכים המסומנים באדום, ולכן חלקם יהיו ארוכים יותר מהמצוין לעיל.

אוניברסיטת תל אביב תממן את הוצאות הנסיעה של המרצים והתלמידים שאינם מאוניברסיטת תל אביב. יש למלא את הטופס שיופץ בהמשך, ולהגיש את הקבלות (מקור ולא צילום). ללא קבלות לא ניתן יהיה לקבל החזר הוצאות. את הטופס עם הקבלות יש למסור לגב' נורית ליברמן, במזכירות הפקולטה.

לפרטים  נוספים ניתן לפנות למיכה [email protected]מלכה גורפיין [email protected] או יאיר גולדברג [email protected]

 

Statistical evolutionary genomics, Dr. Or Zuk, The Hewbrew University of Jerusalem  

Summary: The course will introduce the students to major mathematical and statistical models used in evolutionary genomics and population genetics, and their impact on analysis of genomic data from an evolutionary perspective.

The first part of the course (1-3) will introduce classic evolutionary theory, and will focus on the mathematical details and properties of the models introduced.

The second part (4-5) will focus on inference of evolutionary parameters and properties from genomic data, with examples from the recent literature showing analysis of modern genomic datasets.

 

Topics will include:

  1. Basic introduction to genetics and mutational models.
  2. The Fisher-Wright model and its extensions, the continuous diffusion approximation, fixation and extinction probabilities, the allele frequency spectrum.
  3. Coalescent theory: gene genealogies, recombination, selection (purifying, positive, balancing).
  4. Measures and tests for natural selection:
    • Intra-species data: F_st, Tajima's D, Ka/Ks, codon volatility, tests for recent positive selection.
    • Inter-species data: Ka/Ks, constraint in multiple sequence alignment (phastcons, phylop/siphy), lineage-specific selection.
    • Inter-species and intra-species data: McDonald-Kreitman test, the HKA test.
  5. Modeling, detecting and exploiting correlated-evolution among adjacent genomic sites.

Selective Inference, Prof. Yoav Benjamini

Summary: With the dimension and complexity of problems being addressed in applied statistics rapidly increasing, inference about a few parameters selected after viewing the data is unavoidable. This raises a major challenge, as the usual properties of tests, estimators, and confidence intervals are seriously affected. The course covers both older but mostly newer approaches to address these problems (i) simultaneous inference methods that protect for any possible selection, (ii) the introduction of the theory and methodology of the false discovery rate, (iii) the many variations developed on the false discovery rate, and (iv) conditional inference. We will discuss many application areas: Genomics, Brain Imaging, Medical Statistics, Behavioral Genetics, and more. We shall make the connection between selective inference and the recently surfacing replicability problem in Science.

Course Goals:

  • Learn to recognize the challenges posed by multiple inferences problems, simultaneous and selective inference, and develop critical thinking about them.
  • Understand the theory and some of the newer methodology for simultaneous inference, as well as their limitations.
  • Learn to address selective inference via the False Discovery Rate (FDR) and the False Coverage-statement Rate (FCR).
  • Be able to implement FDR controlling procedures in code.
  • Understand the underlying theory to the point of being able to make contributions.
  • Appreciate the scope of applications where selective inference is being used and the further challenges these applications raise to methodology and theory.
  • Realize the importance of addressing selective inference in order to enhance replicability in science.

 

There will be 6 assignments throughout the course, and a final project, to be submitted via email, as a PDF or a Word file.

 

Clinical Trials, Prof. Rebecca Betensky, Harvard University, USA

Goals: This course will introduce students to the many facets of clinical trials, including their justification and structure, along with many real examples that have been reported in top clinical journals. It will delve deeply into the statistical aspects of the designs and analyses of several types of trials, including those that involve interim monitoring.

Prerequisites:

  1. Courses in Probability and Statistical Inference.
  2. Proficiency in a programming language (e.g., R, Python, Matlab) will be useful for standard calculations and for simulations.

Topics:

  1. Introduction
    1. History and background
    2. Ethics
    3. Types of trials
  2. Phases of clinical trials
    1. Phase I trials
    2. Phase II trials
      1. Statistical issues and methods ii. Two-stage designs
    3. Phase III trials
      1. Ethical issues ii. Blinding and placebos

iii. Protocol, safety and efficacy monitoring

  1. Randomization
    1. Design based inference
    2. Fixed allocation randomization (simple, permuted block, stratified)
    3. Adaptive randomization (Efron biased coin, Urn model, minimization)
    4. Response adaptive randomization
  2. Sample size and power: calculations and simulations
  3. Multiple endpoints
  4. Early stopping for efficacy or futility
    1. Information based design and monitoring
    2. Boundaries (Pocock, O’Brien-Fleming, spending function)
    3. Analysis following a sequential test
    4. Repeated confidence intervals
    5. Futility boundaries
    6. Multi-armed studies
  5. Adaptive designs
    1. Internal pilot studies
    2. Response adaptive designs (e.g., SPCD) 8. Analytical issues
    3. Subgroup analysis
    4. Missing data

Homework: Regular homework assignments will be given and will include critical reading of reports of clinical trials in the medical literature alongside statistical problems, calculations and simulations.

 

Grades: The final grade will be based on homework and a final assignment.

 

References: (These are just a select few and are all optional).

  1. Clinical Trials: A Methodologic Perspective. Steven Piantadosi. Wiley. 1997.
  2. Fundamentals of Clinical Trials, 3 rd Edition. Lawrence M. Freidman, Curt D. Furberg, and David L. DeMets. Springer. 1998.
  3. Introduction to Statistical Methods for Clinical Trials. Thomas D. Cook and David L. DeMets. Chapman & Hall. 2008.
  4. Clinical Trials in Oncology. Stephanie Green, Jacqueline Benedetti, Angela Smith and John Crowley. Chapman & Hall/CRC. 2012.
  5. Group Sequential Methods with Applications to Clinical Trials. Christopher Jennison and Bruce W. Turnbull. Chapman & Hall/CRC. 2000.
  6. Sequential Analysis. David O. Siegmund. Springer. 1985.

 

(Theodore W. Anderson (1918-2016

פרופסור Theodore W. Andersonאחד הסטטיסקאים היוצרים והמשפיעים ביותר, נפטר בסטנפורד ב- 17/9/2016 בגיל 98. אנו חברי האיגוד הישראלי לסטטיסטיקה למדנו ממנו הרבה ומכבדים את זכרו. התמונה צולמה ע"י סימו פונטנן ב- 1988.

הנה לקט מלים על פועלו  מאת פרופסור רגינה נוצו מאוניברסיטת גאלודט (שהיא גם עיתונאית), תודות לאריק ברגר ודני פפרמן.

Theodore Anderson, Mathematician Who Advanced Data Analysis, Dies at 98

By REGINA NUZZO, OCT. 9, 2016

Theodore W. Anderson, a statistician whose work brought a new mathematical rigor to economics and social science in the postwar years and helped pave the way for modern econometrics and data analysis, died on Sept. 17 in Stanford, Calif. He was 98.

The cause was heart failure, his son, Robert, said. Professor Anderson, the son of a Minnesota minister, had a distinguished academic career. He studied at Northwestern and Princeton, did research at the University of Chicago and taught at Columbia and, for more than two decades, at Stanford University.

During World War I, at Princeton, he did war research work on long-range weather forecasting, gunfire strategies for battleships and explosives testing. But his signal work began immediately after the war, when he joined pioneering efforts at the University of Chicago to help shape postwar economic policy decisions.

The work involved developing systems of mathematical equations that would reveal underlying structures in the economy. Those systems evolved into econometric models widely used today by the Federal Reserve and other central banks.

Professor Anderson also made advances in the analysis of data in psychology and the social sciences. His talent for reducing complicated systems to their mathematical essence helped him strengthen tools for dealing with the sorts of large data sets common in the social sciences, in which researchers look for patterns within a broad swath of information collected on individuals.

In one instance, in 1961, psychologists applied these methods to data derived from detailed personality questionnaires and concluded that individual personalities could be summed up by an overarching “big five” traits.

Professor Anderson’s contributions lay the groundwork for an advanced analysis of data sets containing not just dozens but thousands of variables. “Among other things, I would say that Ted was a prophet of the big data era,” David Donoho, a professor of statistics at Stanford and a longtime colleague, told the Stanford University news office Professor Anderson’s book “An Introduction to Multivariate Statistical Analysis” (1958) remains a classic in the field, educating generations of statisticians in the conceptual underpinnings of a particularly challenging kind of data analysis.

In multivariate data, many variables are considered simultaneously rather than one at a time. Using this type of analysis in medicine, a person’s health is gauged not just by blood pressure, for example, but by blood pressure in tandem with weight, cholesterol levels and heart rate. Translated into Russian in 1964 and appearing in a third edition in 2003, the book has inspired thousands of technical papers. Michael Perlman, a professor of statistics at the University of Washington, said that the book is remarkable in that it can lead a reader with very little mathematical background through a clear and logical progression of the entire field.

“I believe that science progresses more if the communication is made easier,” Professor Anderson told an interviewer in 1986. “It’s unfair to the reader, as well as the editor, to put out papers which are difficult to read, not because of the difficulty of the material but because of the sloppiness of the work and the carelessness in exposition.”

He also brought mathematical rigor to the study of sets of measurements taken over time — of unemployment numbers, for example, which depend strongly on the previous year’s numbers, which in turn depend on those of the year before. In the 1960s, economists were struggling with these mathematically complex “time series,” which were vital for capturing the dynamic nature of the economy.

Professor Anderson’s work, including his book “The Statistical Analysis of Time Series” (1971), was at the forefront of this new field, John Taylor, an economics professor at Stanford and a former doctoral student of Professor Anderson’s, said in an interview.

Time series analyses are now “very commonplace in economics,” he said, “and Ted’s work helped move that forward.” Professor Anderson’s early interest in economics and social science applications stemmed from his goal of “doing some good,” he said in the 1986 interview. “While I find intellectual interest in mathematical statistical problems,” he said, “I think a final objective is to have an effect on analyzing data and decision making under uncertainty.”

Theodore Wilbur Anderson was born in Minneapolis on June 5, 1918, the oldest of three children of Theodore Anderson Sr., a minister and educator, and the former Evelynn Johnson. He was inspired by a high school teacher to study chemistry, first at North Park College in Chicago and then at Northwestern University in Evanston, Ill., until he realized he was, as he later said, “terrible in the laboratory.” 

He switched to mathematics and took all his required math courses in one year, graduating in 1939. He then worked with Samuel Wilks, a leading mathematical statistician, at Princeton, where he obtained both a master’s and a Ph.D. in mathematics.

At Princeton he was exposed to the application of mathematics and statistics to other fields, including the military. His war research work on weather forecasting and armaments was done under the auspices of the Applied Mathematics Panel of the National Defense Research Committee. At Princeton he came under the influence of leading statisticians like

William Cochran, Will Dixon, John Tukey and Charles Winsor and took mathematical economics seminars with Oskar Morgenstern, who was at the time writing a book with John von Neumann on game theory and economic behavior. After leaving Princeton in 1945 he joined the Cowles Commission for Research in Economics at the University of Chicago, which was suffused, he said, by an “almost missionary zeal” to develop new approaches to economics through probability, statistics and mathematics. He worked with top scholars, many of whom would later receive the Nobel in economic science, among them Lawrence Klein, Leo Hurwicz and Tjalling Koopmans.

At Cowles he worked on tricky systems of economic equations that attempted to disentangle cause and effect by considering several related factors simultaneously. Cowles researchers used these systems, for example, to analyze the postwar agricultural economy by looking at consumers’ demand for food, household incomes and available food supply from farmers.

After a year in Chicago, Professor Anderson was enticed by the mathematician Abraham Wald to join the faculty in the new department of mathematical statistics at Columbia. He remained there until 1967, when he moved with his family to Stanford for a joint appointment in statistics and economics.

Besides his son, Professor Anderson’s survivors include his wife, the former Dorothy Fisher, whom he met at the University of Chicago; two daughters, Janet Anderson Yang and Jeanne Anderson; and five grandchildren. 

Although he retired from classroom duties in 1988, Professor Anderson continued to give talks, attend seminars and do research from his home office. He recently submitted a technical paper and, just days before his death, was responding to peer reviewers’ comments.

His son recalled him saying, “Well, they’re wrong, but that is a good idea for a follow-up paper.”

twanderson

IEEE – The Science of Electrical Engineering – 2016 Congress

IEEE – The Science of Electrical Engineering – 2016 Congress Online View
ICSEE 2016 – International Conference on the Science of Electrical Engineering 
November 16-18, 2016  |  Eilat, Israel
Don't Miss the Last 3 Days of the Early Registration!

August 25, 2016!

Register Here

 The International Conference
on the Science of Electrical Engineering (ICSEE) to be held in

November 16 – 18, 2016, Eilat

Read More about the Special Sessions

Convention Topics
  • Bio-electronics
  • Systems and Control
  • Communication and Information theory
  • Computers
  • Acoustics, Speech and Signal Processing
  • Image Processing and Computer Vision
  • Machine Intelligence
  • Microwaves, Antennas & EMC
  • Electronic Devices
  • High speed electronics
  • Power Electronics, Power Engineering & Smart Grids
  • Optical devices and systems
Visit Our Congress Website:

www.ieee.org.il/icsee-2016

Conference Secretariat: Paragon Israel (Dan Knasim)
Telefax: +972 3 5767716
e-Mail: [email protected]

‏‏פרופ' יוסף יהב ז"ל (2016-1935)

yosef_yahav

לצערנו, ב6.8.2016, נפטר פרופ' יוסף יהב.

פרופ' יוסף יהב (1935, ירושלים6 באוגוסט 2016) היה סטטיסטיקאי ישראלי, פרופסור בחוגים לסטטיסטיקה באוניברסיטת תל אביב ובאוניברסיטה העברית בירושלים, נשיא האיגוד הישראלי לסטטיסטיקה (1979-1981) וסגן נשיא לכספים ומנהל באוניברסיטה העברית (1991-1993). בנוסף לתרומותיו החשובות בתחום המחקר העיקרי שלו, נתוח סדרתי,  הוא השאיר חותם יישומי משמעותי בתור הסטטיסטיקן הממשלתי השלישי (1994–2001), הוא היה בין יוזמי המהלך לצירופה של מדינת ישראל לארגון ה-OECD, מהלך שהושלם ב-2010.

לקריאה נוספת:

yahav (1)

משרות בלוח המשרות של האיגוד הישראלי לסטטיסטיקה 2016-08-04

שלום לכולם,

אנו, באיגוד הישראלי לסטטיסטיקה, מנהלים לוח משרות לסטטיסטיקאים אשר ניתן לצפיה כאן. אם יש לכם משרות מתאימות, אנא שילחו מייל אל [email protected] כאשר בכותרת מפורט שם המשרה ובגוף המייל פרטי המשרה (פרטי המעסיק, אופי התפקיד, תנאי קבלה, פרטי איש קשר).

הנה עשרת המשרות שפורסמו בלוח לאחרונה: