Andrea Rotnitzky

Andrea Gloria Rotnitzky es una bioestadística argentina cuya investigación se centra en la inferencia causal sobre los efectos de las intervenciones médicas ante la falta de datos . Es profesora titular de Bioestadística en la Facultad de Salud Pública de la Universidad de Washington . ^{[ 1 ]}

Rotnitzky obtuvo una licenciatura en matemáticas en 1982 en la Universidad de Buenos Aires . Posteriormente, realizó estudios de posgrado en estadística en la Universidad de California, Berkeley , donde obtuvo una maestría en 1986 y completó su doctorado en 1988. ^{[ 2 ]} Su tesis doctoral, titulada « Análisis de modelos lineales generalizados para datos correlacionados en clústeres» , fue dirigida por Nicholas P. Jewell. ^{[ 3 ]}

Después de realizar una investigación postdoctoral en la Escuela de Salud Pública TH Chan de Harvard , Rotnitzky continuó en Harvard como profesora asistente de bioestadística de 1989 a 1995, profesora asociada de 1995 a 2000 y profesora titular de 2000 a 2005. Mientras tanto, se unió al departamento de economía de la Universidad Torcuato di Tella en Buenos Aires como profesora asociada de 2000 a 2005 y como profesora titular de 2005 a 2022. ^{[ 2 ]}

En 2022 se convirtió en Profesora Titular de Bioestadística de la Cátedra Prentice en la Escuela de Salud Pública de la Universidad de Washington . ^{[ 1 ]}

Rotnitzky fue una de las cinco ganadoras inaugurales del Premio Rousseeuw de Estadística , en 2022, otorgado junto con James Robins , Thomas Richardson, Miguel Hernán y Eric Tchetgen Tchetgen, "por su trabajo pionero en inferencia causal con aplicaciones en medicina y salud pública". ^{[ 4 ] [ 5 ]} En 2023 recibió el Diploma de Mérito del Premio Konex por su trabajo en Matemáticas durante la última década. ^{[ 6 ]}

En 2025, Rotnitzky fue nombrado miembro del Instituto de Estadística Matemática , "por sus contribuciones pioneras a la teoría semiparamétrica para la inferencia causal y el análisis de datos faltantes, el desarrollo de la estimación doblemente robusta y la integración de la teoría de la eficiencia semiparamétrica con modelos gráficos causales". ^{[ 7 ]}

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