ロデリック・JA・リトル

ロデリック・J・リトル
RJAリトル
国籍	イギリス
教育	ケンブリッジ大学 インペリアル・カレッジ・ロンドン
科学者としてのキャリア
フィールド	統計
機関	USEPA USCB ジョージ・ワシントン大学 カリフォルニア大学ロサンゼルス校 ミシガン大学
論文	多変量統計解析における欠損値 （1974）
博士課程の指導教員	マーティン・ビール デビッド・コックス
博士課程の学生	レベッカ・アンドリッジ ファン・リウ ジャネット・シンシャイマー

ロデリック・ジョセフ・アレクサンダー・リトルは学術統計学者であり、その主な研究貢献は欠損値のあるデータの統計分析と複雑なサンプル調査データの分析にあります。リトルはミシガン大学生物統計学部のリチャード・D・レミントン生物統計学特別教授であり、同大学の統計学部と社会調査研究所でも学術的役職に就いています。

リトルはイギリスのロンドン近郊に生まれ、スコットランドのグラスゴーアカデミーで中等教育を受けた。ケンブリッジ大学ゴンヴィル・アンド・キーズ・カレッジで数学の学士号を取得し、ロンドン大学インペリアル・カレッジ・オブ・サイエンス・テクノロジーで統計学とオペレーションズリサーチの修士号と統計学の博士号を取得した。博士論文は欠損値のあるデータの分析に関するもので、^[1]マーティン・ビール教授とサー・デイビッド・R・コックス教授の指導を受けた。

リトル氏は、 1974年から1976年にかけてシカゴ大学統計学部で2年間の博士研究員を務めた後、1976年から1980年にかけて、サー・モーリス・ケンドール氏の指導の下、世界出生率調査^{[2]に携わった。1980年から1982年にかけては、ワシントンDCの}米国環境保護庁でドナルド・ルービン氏が結成したグループに参加し、1982年から1983年にかけては米国国勢調査局のASA/Census/NSFフェロー、およびジョージ・ワシントン大学の非常勤准教授を務めた。1983年から1993年にかけては、カリフォルニア大学ロサンゼルス校（UCLA）の生物数学部の准教授、後に教授を務めた。1993年にミシガン大学の生物統計学部の教授兼学部長に任命され、1993年から2009年までの11年間、学部長を務めたが、この期間は学部の成長が目覚ましかった。

リトルの主な研究対象は、欠損値のあるデータセットの分析です。多くの統計手法は完全な長方形のデータセット向けに設計されていますが、実際には多くのデータセットには、意図的または偶然に欠損値が含まれています。1987年、リトルはドナルド・ルービンと共著で、このトピックを体系的に扱った最も初期の書籍の^{1つとなりました。第2}版は2002年に、第3版は2019年に出版されました。その書籍で詳しく説明されているように、欠損値に対する初期の統計的アプローチは、不完全なケースを破棄したり、平均値を代入したりするなど、比較的アドホックなものでした。この本の主な焦点は、データと欠損データのメカニズムの統計モデルに基づく、最大尤度やベイズ推論などの尤度ベースの推論手法にあります。第1版では、期待最大化（EM）アルゴリズムによる最大尤度に主に焦点を当てていましたが、後の版ではベイズ法と多重代入の関連手法に重点が置かれています。リトル氏とルービン氏は、2017年に国際統計学会のリーダーである国際統計研究所（ISI）から「統計理論、方法論、または応用に多大な影響を与えた」研究貢献に対して名誉あるカール・ピアソン賞を受賞しました。受賞理由は次のとおりです。「1978年のバイオメトリカ論文と1987年の書籍（2002年に改訂）にまとめられたロデリック・J・リトル氏とドナルド・B・ルービン氏の研究は、まさに定義と変革をもたらしました。それ以前の欠損データ研究はせいぜいアドホックなものでした。リトル氏とルービン氏はこの分野を定義し、方法論および応用コミュニティに有用で使用可能な分類法と一連の主要な結果を提供しました。今日、彼らの用語と方法論はかつてないほど使用されています。彼らの研究は、統計の実践と理論の両方に深い影響を与え、変革をもたらしてきました。これは、過去30年間、学界、政府、産業界で研究され、開発され続けている数少ないテーマの1つです。たとえば、不完全なデータによる感度分析に関する現在の研究において、これは重要な役割を果たしています。」

リトルが学生や同僚と共同で行った欠損データ法への主要な方法論的貢献には、一般位置モデル^{[5]を用いた連続データと}カテゴリデータの混合に対する欠損データ法、ランダムに欠損していないデータに対するパターン混合モデル^[6]、欠損データに対するペナルティ付き傾向スプラインモデル^[7]と因果推論^[8] 、回帰におけるサブサンプル無視可能尤度法^[9]、調査非回答に対する代理パターン混合モデル^[10]、縦断データに対するモデル^{[11] [12] [13]}、ランダムに欠損している部分モデル^[14]、回帰における欠損データに関するレビュー論文^[15] 、ホットデック補完^{[16] 、機密保護のためのデータマスキング[17]}などがあります。

もう一つの研究分野は、階層化と単位のクラスタリングを伴う複雑なサンプリング設計によって収集されたデータの分析である。世界出生率調査の統計学者として働いて以来、リトルは、誤指定に対して堅牢で、合理的に効率的で、応用環境で実装可能な調査分析のためのモデルベースの方法の開発に取り組んできた。この分野での学生や同僚との貢献には、調査の無回答、^{[18] [19] [20] [21] [22]}調査推論のためのベイズ法、^{[23] [24]}後階層化、^[25]選択バイアスの評価、^[26]ベイズの観点からの調査の重み付けに関する記事がある。^{[27] [28]}

リトルは、ジョージ・ボックスやドナルド・ルービンらが提唱した較正ベイズ統計分析アプローチ^{[29] [30]}を提唱している。その考え方は、反復サンプリングにおける信頼区間として見た場合、名目カバレッジに近い事後信頼区間など、優れた頻度主義特性を備えたベイズ推論をもたらす分析用ベイズモデルを開発するというものである。調査サンプリングの分野では、これはベイズモデルにサンプル設計の特徴を組み込んだモデルにつながる。リトルは、このベイズの枠組みは、推論の基礎としてサンプル選択の基礎となるランダム化分布に依存する設計ベースのアプローチよりも、調査サンプル推論に対してより統一されたアプローチをもたらすと主張している。リトルの統計への応用関心は広く、精神衛生、人口統計学、環境統計、生物学、経済学、医学、公衆衛生、社会科学、生物統計学などがある。

リトル氏は、民主主義にとって独立した政府統計機関が重要であることを強く主張している。米国科学アカデミーの国家統計委員会で2期務め、2010年から2012年にかけては米国国勢調査局の調査研究・方法論担当副局長兼主任科学者に就任し、国勢調査局の業務の科学的側面を高めた。同氏は米国科学アカデミーの多くのパネルに参加しており、特にペルシャ湾戦争および9/11後の戦争の退役軍人の多発性硬化症およびその他の神経疾患に関する研究、および臨床試験における欠損データの処理に関する研究の議長を務めている。同氏は、米国食品医薬品局や製薬会社に対し、臨床試験における欠損データの処理方法について積極的に助言している^{[31] [32] [33] [34] [35]}

リトル氏はアメリカ統計学会（ASA）の理事会で2期務め、最初は編集代表、その後は副会長を務めた。編集面では、1992年から1994年にかけてJournal of the American Statistical Associationの編集調整役および応用編集者を務め、その後ASAの調査研究方法部門の委員長として、調査統計に関する新しい学術誌Journal of Survey Statistics and Methodologyの創刊に尽力した。2016年から2018年にかけて同誌の統計共同編集長を務めた。2016年、リトル氏は統計業界への貢献が認められ、ASAから創設者賞^[36]を受賞した。

リトル氏は、アメリカ統計学会およびアメリカ芸術科学アカデミーのフェローであり、国際統計研究所および米国医学アカデミーの会員でもある。2005年、統計への貢献によりASAウィルクス記念賞を受賞した。全体講演には、合同統計会議における2005年会長招待講演、2012年COPSSフィッシャー講演、国際生体測定学会2018年東部北米地域会議における会長招待講演などがある。2020年、ハーバード大学から統計科学におけるマーヴィン・ゼレン・リーダーシップ賞を受賞した。