Джордж Бокс

Джордж Бокс (англ. George Box; 18 октября 1919, Грейвзенд, Кент, Великобритания — 28 марта 2013, Мэдисон, Висконсин, США) — британский и американский математик и статистик, один из крупнейших специалистов в области контроля качества, планирования экспериментов и анализа временных рядов. Наиболее известен как создатель методологии Бокса — Дженкинса для прогнозирования временных рядов, а также как автор афоризма «Все модели неверны, но некоторые полезны» (англ. All models are wrong, but some are useful).

Биография

Ранние годы и образование

Джордж Эдвард Пелхэм Бокс родился 18 октября 1919 года в Грейвзенде, графство Кент. В 1939 году он окончил Лондонский университет со степенью бакалавра по химии. Во время Второй мировой войны служил в Британской армии, где занимался химическими и биологическими исследованиями. После войны вернулся в академическую среду и в 1947 году получил степень магистра, а в 1953 году — докторскую степень (Ph.D.) по статистике в Лондонском университете под руководством Эгона Пирсона.

Карьера

В 1948 году Бокс начал работать в компании Imperial Chemical Industries (ICI), где занимался применением статистических методов в химической промышленности. В ICI он разработал методологию эволюционного планирования (EVOP) для оптимизации производственных процессов.

В 1957 году Бокс переехал в США и поступил на работу в Принстонский университет, где в 1960 году стал профессором статистики. В 1960 году он основал и возглавил Отдел статистики в Университете Висконсина в Мэдисоне, который под его руководством стал одним из ведущих центров статистического образования и исследований в мире. Бокс оставался профессором в Университете Висконсина до выхода на пенсию в 1985 году.

Научная деятельность

Основные научные интересы Бокса охватывали теорию планирования экспериментов, анализ временных рядов, контроль качества и робастную статистику. Он внёс значительный вклад в развитие методов отклика поверхности (response surface methodology) и байесовской статистики.

Основные достижения

Методология Бокса — Дженкинса

Совместно с Гвилимом Дженкинсом в 1970 году Бокс разработал методологию построения и анализа моделей временных рядов, известную как ARIMA (авторегрессионное интегрированное скользящее среднее). Эта методология включает три этапа: идентификацию модели, оценку параметров и проверку адекватности. Книга «Анализ временных рядов: прогнозирование и управление» (Time Series Analysis: Forecasting and Control), написанная в соавторстве с Дженкинсом, стала классическим учебником в этой области.

Эволюционное планирование (EVOP)

Метод эволюционного планирования (Evolutionary Operation) был разработан Боксом для оптимизации промышленных процессов без остановки производства. EVOP позволяет постепенно улучшать параметры процесса, проводя небольшие изменения и анализируя их влияние на выходные характеристики.

Методы отклика поверхности

Бокс внёс фундаментальный вклад в развитие методов отклика поверхности (RSM), которые используются для оптимизации сложных процессов и систем. Он разработал центральные композиционные планы (central composite designs) и методы анализа поверхностей отклика, которые широко применяются в химической, фармацевтической и пищевой промышленности.

Робастная статистика

В 1950-х годах Бокс совместно с Мервином Мюллером разработал преобразование Бокса — Мюллера для нормализации распределений. В 1964 году он предложил преобразование Бокса — Кокса, которое позволяет стабилизировать дисперсию и сделать данные более пригодными для статистического анализа.

Байесовская статистика

Бокс был активным сторонником байесовского подхода в статистике. Он опубликовал несколько работ по байесовскому выводу, включая книгу «Байесовский вывод в статистическом анализе» (Bayesian Inference in Statistical Analysis, 1973), написанную в соавторстве с Джорджем Тяо.

Известные высказывания

Джордж Бокс известен рядом афоризмов, которые стали общеупотребительными в статистическом сообществе:

• «Все модели неверны, но некоторые полезны» (All models are wrong, but some are useful) — из статьи 1976 года «Наука и статистика».
• «Чтобы сделать выводы из данных, нужно знать, как они были получены» (To find out what happens when you change something, it is necessary to change it) — принцип, лежащий в основе планирования экспериментов.
• «Статистика — это наука о том, как учиться на данных и как принимать решения в условиях неопределённости» (Statistics is the science of learning from data, and of measuring, controlling, and communicating uncertainty).

Награды и признание

• Член Королевского статистического общества (1955)
• Член Американской статистической ассоциации (1960)
• Член Института математической статистики (1960)
• Премия Шухарта (1968) — за вклад в контроль качества
• Медаль Шухарта (1972) — высшая награда Американского общества качества
• Премия Уилкса (1972) — за вклад в статистику
• Президент Американской статистической ассоциации (1978)
• Член Национальной академии наук США (1985)
• Почётный доктор ряда университетов, включая Университет Ватерлоо (1985) и Университет штата Огайо (1990)

Основные труды

• Box, G. E. P., & Jenkins, G. M. (1970). Time Series Analysis: Forecasting and Control. San Francisco: Holden-Day.
• Box, G. E. P., & Tiao, G. C. (1973). Bayesian Inference in Statistical Analysis. Reading, MA: Addison-Wesley.
• Box, G. E. P., Hunter, W. G., & Hunter, J. S. (1978). Statistics for Experimenters: An Introduction to Design, Data Analysis, and Model Building. New York: Wiley.
• Box, G. E. P., & Draper, N. R. (1987). Empirical Model-Building and Response Surfaces. New York: Wiley.

Влияние и наследие

Методы, разработанные Джорджем Боксом, широко применяются в промышленности, экономике, финансах, медицине и других областях. Методология ARIMA является стандартным инструментом для прогнозирования временных рядов в экономике и финансах. Методы отклика поверхности используются при оптимизации химических и биологических процессов. Преобразование Бокса — Кокса является стандартной процедурой предобработки данных в статистическом анализе.

В честь Джорджа Бокса названа премия Бокса (Box Award), присуждаемая Американским обществом качества за выдающиеся достижения в области статистического контроля качества. В Университете Висконсина в Мэдисоне существует кафедра статистики имени Джорджа Бокса.

Источники

• Box, G. E. P. (1976). Science and Statistics. Journal of the American Statistical Association, 71(356), 791–799.
• Box, G. E. P., & Jenkins, G. M. (1970). Time Series Analysis: Forecasting and Control. San Francisco: Holden-Day.
• Box, G. E. P., Hunter, W. G., & Hunter, J. S. (1978). Statistics for Experimenters: An Introduction to Design, Data Analysis, and Model Building. New York: Wiley.
• Box, G. E. P., & Draper, N. R. (1987). Empirical Model-Building and Response Surfaces. New York: Wiley.
• Tiao, G. C. (2013). George E. P. Box (1919–2013). Journal of the American Statistical Association, 108(503), 797–799.
• National Academy of Sciences. (2014). George E. P. Box: Biographical Memoirs. Washington, DC: National Academies Press.