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圖源：rss.org.uk

作者：英國皇家統計學會網站（rss.org.uk）2025-4-2

譯者：zzllrr小樂（數學科普公眾號）2025-4-6

近日，據英國皇家統計學會（RSS官網 2025-4-2），三位領先的職業中期統計學家被宣布為大衛·考克斯David Cox統計獎獲得者，該獎于2025年首次頒發，以紀念已故世界領先的統計學家和前英國皇家統計學會主席大衛·考克斯爵士（David Roxbee Cox，1922 - 2022）的工作。

這三位獲獎者分別是賓夕法尼亞大學的Eric Tchetgen Tchetgen（埃里克·切特根·切特根，上圖中）教授，因其改善了人們對因果推斷的理解，同樣來自賓夕法尼亞大學的Nancy Ruonan Zhang（張若楠，音譯名，上圖右）教授，因其對統計基因組學及其在生物醫學研究中的應用的貢獻，以及劍橋大學的Richard Samworth（理查德·薩姆沃思，上圖左）教授，因其對方法論和理論統計的貢獻。

每位獲獎者都是他們所在領域的領導者。Tchetgen Tchetgen教授的貢獻之一是開發了近端因果推斷（Proximal Causal Inference）和工具變量方法，而張教授則推進了高維生物數據的分析，并幫助理解癌癥基因組進化。Samworth教授在過去幾十年中為統計學最關注的領域做出了許多貢獻，包括形狀約束建模和變化點分析。

關于David Cox大衛·考克斯統計獎

大衛·考克斯統計獎旨在紀念大衛·考克斯爵士在統計理論、方法和應用領域的開創性統計工作。英國皇家統計學會（RSS）與美國統計協會（ASA）、伯努利學會（BS）、國際生物統計學會（IBS）、國際數理統計學會（IMS）和國際統計學會（ISI）合作，每三年頒發三枚獎章。

獲獎標準

該國際獎項表彰年齡上限為 50 歲的職業生涯中期個人（職業間歇期等輕緩情況除外）。獲獎者的研究將是原創的，具有概念深度和新穎性，推動該領域或實質性應用領域向前發展。

該獎項的候選人將根據指定的工作主體進行評估，最多限五篇論文。被提名者無需成為任何合作學會的成員。

RSS的David Cox統計獎，旨在表彰處于職業生涯中期的研究人員，因為David Cox爵士在RSS英國皇家統計學會B系列期刊上發表了他關于回歸模型的開創性論文，當時他48歲。該獎由RSS英國皇家統計學會、ASS美國統計協會、BS伯努利學會、IBS國際生物統計學會、IMS國際數理統計學會和ISI國際統計研究所聯合頒發。

獎項委員會主席Peter McCullagh教授說：“David Cox爵士的工作導致該領域的巨大進步，因此慶祝那些在推動專業化和我們對統計學的理解向前發展方面從事偉大工作的人感覺很契合。我們衷心祝賀Eric、Nancy和Richard為重塑我們跨學科理解所做的貢獻。”

獲獎引文

Richard Samworth 理查德·薩姆沃思 – 統計理論

Richard Samworth教授，英國皇家學會院士（FRS），因其對方法論和理論統計的杰出貢獻而被授予David Cox統計獎。Richard做出了許多開創性的貢獻，包括形狀約束建模、高維統計、變化點分析和非參數分類。這些重要而廣泛的統計科學領域涵蓋了過去二十年統計學關注的大多數主要主題，而Richard從一開始就處于領先地位。除了出色的研究貢獻外，Richard還卓越指導了許多學生和年輕研究人員，并通過期刊編輯和對多個統計學會的其他貢獻孜孜不倦地為該行業服務。

關于Richard Samworth個人簡介

Richard J. Samworth，1978年出生于英國紐波特帕格內爾，獲得劍橋大學數學學士學位（1999年）、碩士學位（2000年）和統計學博士學位（2004年）。在劍橋圣約翰學院獲得研究獎學金后，他于2005年被任命為劍橋大學統計實驗室的統計學講師，然后晉升為準教授（Reader，2010年）和統計學教授（2013年）。2017年，他成為統計科學教授和統計實驗室主任。他仍然是圣約翰學院的研究員，是艾倫·圖靈研究所的教員，并擁有工程和物理科學研究委員會的獎學金。

Richard Samworth于2008年獲得英國皇家統計學會研究獎，并獲得2012年蓋伊Guy銅獎、2014年Philip Leverhulme獎和2017年的Adams獎。他于2014年成為IMS國際數理統計學會會員，2015年成為ASA會員，并于2018年在維爾紐斯舉行的IMS年會上發表了IMS獎演講。

Eric Tchetgen Tchetgen 埃里克·切特根·切特根 – 統計方法

Eric Tchetgen Tchetgen教授被授予David Cox統計獎，因其對開創性統計理論和方法的發展做出的杰出貢獻，這些理論和方法重塑了我們對因果推斷的理解和實踐。Eric獲得該獎項認可的顯著貢獻包括近端因果推斷（Proximal Causal Inference）的發展和對工具變量方法的開創性貢獻，這是在面對棘手的混雜問題時進行可信因果推斷的兩個基本分析框架。除了在近端推斷和工具變量方面的開創性工作外，Eric還在其他多個領域做出了開創性的貢獻，包括干擾、中介分析（mediation analysis）、缺失數據、共形推斷（conformal inference）、生存分析、高階影響函數和數據融合。

關于Eric Tchetgen Tchetgen個人簡介

Eric Tchetgen Tchetgen于1999年獲得耶魯大學應用數學學士學位，并于2006年獲得哈佛大學統計學博士學位。在哈佛大學公共衛生學院任教十年后，他于2018年加入沃頓商學院，擔任Luddy Family President杰出教授和統計與數據科學教授。作為大學教授，Tchetgen Tchetgen博士在沃頓商學院統計和數據科學系以及佩雷爾曼醫學院生物統計學、流行病學和信息學系擔任聯合主要職務。

圖源：rousseeuwprize.org/2022

Tchetgen Tchetgen博士是因果推斷領域的世界領導者。為了表彰他的開創性研究，他是 2022年Rousseeuw獎（魯瑟統計學獎）的共同獲得者（上圖左二），該獎授予因果推斷，以表彰他在醫學和公共衛生中對因果推斷的實際應用的開創性研究。他是賓夕法尼亞大學因果推斷中心的聯合主任。

Nancy Ruonan Zhang（張若楠，音譯）– 統計應用

圖源：沃頓商學院官網

Nancy Ruonan Zhang教授因其對統計基因組學的開創性貢獻而被授予David Cox統計獎，特別是在癌癥和單細胞基因組學及其在生物醫學研究中的應用。她的工作通過開發變化點檢測和假陽性控制方法、單細胞RNA測序中的降噪方法、單細胞和空間組學數據集成以及大量組織分析中的細胞類型反卷積，推進了高維生物數據的分析。她還通過開發揭示腫瘤內異質性的等位基因特異性（allele-specific）DNA拷貝數估計方法，為理解癌癥基因組進化做出了重大貢獻。通過這些貢獻，Nancy在將統計創新與現實世界的生物醫學挑戰聯系起來的方面表現出卓越的領導能力，對統計和生命科學界產生了重大影響。

關于Nancy Ruonan Zhang個人簡介

Nancy R. Zhang張博士于2005年獲得斯坦福大學統計學博士學位。在加州大學伯克利分校接受了一年的博士后培訓后，她于2006年回到斯坦福大學統計系擔任助理教授。她于2011年獲得斯隆獎學金，并于2012年正式移居賓夕法尼亞大學并擔任終身教職。她于2021年被國際數理統計學會（IMS - Institute of Mathematical Statistics）授予獎章講座，并于2023年獲得P. R. Krishnaiah紀念講座。

2025年，她還因其在單細胞RNA測序中基因表達恢復方面的工作而被授予ICBS科學前沿獎。她的工作得到了NSF（美國國家科學基金會）、NIH（美國國立衛生研究院）和Mark基金會的資助。在賓夕法尼亞大學，她是Abramson癌癥中心、細胞免疫治療中心、生物醫學信息學研究所以及基因組學和計算生物學研究生組的成員。張博士目前擔任沃頓商學院博士項目副院長。

zzllrr小樂公眾號預告：2025年國際統計學獎（International Prize in Statistics）將于下周4月13日揭曉。

參考資料

https://rss.org.uk/news-publication/news-publications/2025/statistics-news/david-cox-medal-for-statistics-winners-announced/

https://rss.org.uk/membership/celebrating-statisticians/medals-and-prizes-jointly-awarded-by-the-rss/david-cox-medal/

https://rss.org.uk/training-events/events/honours/david-cox-medal/

https://statistics.wharton.upenn.edu/profile/nzh/

https://statistics.wharton.upenn.edu/profile/ett/

https://www.statslab.cam.ac.uk/~rjs57/

https://rousseeuwprize.org

https://imstat.org/2018/10/01/an-interview-with-richard-samworth-copss-presidents-award-winner/

https://imstat.org/news/

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