Magda Peligrad
Magda Peligrad é uma matemática e estatística matemática romena, conhecida por sua pesquisa em teoria das probabilidades, e particularmente sobre o teorema central do limite e processos estocásticos.[1][2] É professora da Universidade de Cincinnati, onde é Distinguished Charles Phelps Taft Professor of Mathematical Sciences.
Magda Peligrad | |
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Ocupação | matemática, estatista |
Prêmios |
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Empregador(a) | Universidade de Cincinnati |
Formação e carreira
editarPeligrad obteve um Ph.D. em 1980 do Centro de Estatística da Academia Romena. Em 1983 trabalhava na Universidade de Roma "La Sapienza" e em 1984 chegou a Cincinnati,[3] onde desde 1988 orientou as teses de sete doutorandos.[4]
Com Florence Merlevède e Sergey Utev, é coautora do livro Functional Gaussian Approximation for Dependent Structures (Oxford University Press, 2019).[5]
Reconhecimento
editarEm 1995 foi eleita fellow do Institute of Mathematical Statistics,[6] que ela havia servido em 1990 como representante do Instituto no Comitê Conjunto de Mulheres em Ciências Matemáticas, uma organização guarda-chuva para mulheres em oito sociedades de matemática e estatística. Uma conferência sobre "teoremas de limite para dados e aplicações dependentes" foi organizada em sua homenagem em Paris em 2010, comemorando seu 60º aniversário, por pesquisadores de quatro universidades parisienses.[1][2] Foi nomeada Taft professor em 2004.
Referências
editar- ↑ a b Conference in honour of Magda Peligrad, Pantheon-Sorbonne University, Statistique Appliquée Modélisation Stochastique, consultado em 20 de janeiro de 2022
- ↑ a b «UC Math Professor Honored at International Conference», University of Cincinnati College of Arts and Sciences, News, consultado em 20 de janeiro de 2022
- ↑ Author affiliations from "A note on two measures of dependence and mixing sequences", Advances in Applied Probability, 1983, and "An Invariance Principle for -Mixing Sequences", Annals of Probability, 1985.
- ↑ Magda Peligrad (em inglês) no Mathematics Genealogy Project
- ↑ Reviews of Functional Gaussian Approximation for Dependent Structures: Dominique Lépingle, Zbl 1447.60003; N. C. Weber,
- ↑ Honored Fellows, Institute of Mathematical Statistics, consultado em 20 de janeiro de 2022