Magda Peligrad es una matemática y estadística matemática rumana conocida por su investigación en teoría de la probabilidad , y particularmente en teoremas del límite central y procesos estocásticos . [ 1 ] [ 2 ] Trabaja en la Universidad de Cincinnati , donde es Profesora Distinguida Charles Phelps Taft de Ciencias Matemáticas. [ 3 ]
Educación y carrera
Peligrad obtuvo su doctorado en 1980 en el Centro de Estadística de la Academia Rumana . [ 3 ] En 1983 trabajaba en la Universidad Sapienza de Roma y en 1984 llegó a Cincinnati, [ 4 ] donde desde 1988 ha dirigido las tesis doctorales de siete estudiantes. [ 5 ]
Junto con Florence Merlevède y Sergey Utev, es coautora del libro Aproximación gaussiana funcional para estructuras dependientes (Oxford University Press, 2019). [ 6 ]
Reconocimiento
En 1995, Peligrad fue elegida miembro del Instituto de Estadística Matemática , [ 3 ] [ 7 ] donde había trabajado en 1990 como representante del Instituto ante el Comité Conjunto de Mujeres en Ciencias Matemáticas, una organización que agrupa a mujeres de ocho sociedades de matemáticas y estadística. [ 8 ] En 2010, investigadores de cuatro universidades parisinas organizaron en su honor una conferencia sobre "teoremas límite para datos dependientes y aplicaciones", con motivo de su 60 cumpleaños. [ 1 ] [ 2 ] [ 9 ] Fue nombrada profesora Taft en 2004. [ 3 ]
Referencias
- ^ Conferencia en honor a Magda Peligrad , Universidad Pantheon-Sorbonne, Statistique Appliquée Modélisation Stochastique, archivado desde el original el 1 de diciembre de 2017 , consultado el 25 de noviembre de 2017.
- 1 2 "Profesor de matemáticas de la UC homenajeado en conferencia internacional" , Noticias , Facultad de Artes y Ciencias de la Universidad de Cincinnati , consultado el 25 de noviembre de 2017.
- 1 2 3 4 "Magda Peligrad" , Personal del departamento , Departamento de Ciencias Matemáticas de la Universidad de Cincinnati , consultado el 25 de noviembre de 2017
- ↑ Afiliaciones de los autores de "Una nota sobre dos medidas de dependencia y secuencias de mezcla", Advances in Applied Probability , 1983, y "Un principio de invariancia para secuencias de mezcla", Annals of Probability , 1985.
- ↑ Magda Peligrad en el Proyecto de Genealogía Matemática
- ↑ Reseñas de Aproximación Gaussiana Funcional para Estructuras Dependientes : Dominique Lépingle, Zbl 1447.60003 ; NC Weber, MR 3930596
- ↑ Miembros Honorarios , Instituto de Estadística Matemática , consultado el 2 de diciembre de 2018.
- ↑ Ex representantes del IMS en otras organizaciones , Instituto de Estadística Matemática , consultado el 25/11/2017
- ↑ Doukhan, Paul, Historial de 10 años (PDF) , consultado el 25 de noviembre de 2017
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