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Conoce el PDD de Aula Magna en el Open Day del día 14 de julio

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Conoce el PDD de Aula Magna en el Open Day del día 14 de julio

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Se requiere inscripción previa.

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Cursos intensivos para mujeres ejecutivas en septiembre de 2021

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Cursos intensivos para mujeres ejecutivas en septiembre de 2021

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Entra en la página web correspondiente e infórmate.

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Efectivamente, para garantizar que las masterclasses se producen en el nivel deseado, debemos implementar un proceso de admisión. En el caso de no ser admitida, te devolvemos el dinero del curso.

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Summer School - Aula Magna Business School

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Efectivamente, para garantizar que las masterclasses se producen en el nivel deseado, debemos implementar un proceso de admisión. En el caso de no ser admitida, te devolvemos el dinero del curso.

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Clara Lapiedra habla del evento WiDS y de Aula Magna en el programa Data is in the Air de Capital Radio

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Clara Lapiedra habla del evento WiDS y de Aula Magna en el programa Data is in the Air de Capital Radio

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12 de julio de 2021.

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Las mujeres en las escuelas de negocios y en el Data Science

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Las mujeres en las escuelas de negocios y en el Data Science

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Escucha aquí la entrevista completa a Clara Lapiedra en Data is in the Air de Capital Radio.

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Aula Magna aterriza en el Mobile World Congress 2021

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Aula Magna aterriza en el Mobile World Congress 2021

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29 de junio de 2021.

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Gran acogida al evento Women in Data Science de Barcelona y Madrid

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Gran acogida al evento Women in Data Science de Barcelona y Madrid

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El evento tuvo lugar el 16 y 17 de junio, en Barcelona y Madrid, respectivamente.

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Gran acogida al evento Women in Data Science de Barcelona y Madrid - Aula Magna Business School

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El 16 de junio en Barcelona y el 17 en Madrid. Dos días en los que ambas ciudades han apostado por la ciencia de datos y el talento femenino a través de las

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Entra en nuestra página web oficial.

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Aula Magna Business School | Formación ejecutiva

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Aula Magna Business School ofrece una formación ejecutiva, online y adaptada a la realidad profesional y estratégica de las mujeres directivas.

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23 de junio de 2021.

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WiDS Barcelona & Madrid 16-17 de junio 2021

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Por qué es importante el dilema de la novia en la inteligencia artificial

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Por qué es importante el dilema de la novia en la inteligencia artificial

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8 de julio de 2021. Cinco Días.

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La inteligencia artificial no es un sistema puramente tecnológico desde el momento que su diseño lleva asociadas cuestiones sociales y éticas. "Si el objetivo de la IA es simular la inteligencia humana, entonces es imposible reducir los intentos al campo de la ingeniería y la matemática", señala un informe publicado por las investigadoras Lucía Ortiz de Zárate y Ariana Guevara Gómez, de la Universidad Autónoma de Madrid, titulado Inteligencia artificial e igualdad de género. Un análisis comparado entre UE, Suecia y España, y realizado para la Fundación Alternativas.

Aunque la mayor parte de las organizaciones que hacen uso de tecnologías de inteligencia artificial son las empresas privadas, cada vez más gobiernos apuestan por la implementación de estos sistemas. Son sistemas útiles para elevar la eficiencia o para detectar problemas más rápido de lo que hasta ahora (por ejemplo, diagnósticos médicos, identificar áreas de elevado fracaso escolar o predecir actividades delictivas), así como para personalizar servicios a los ciudadanos.

Se ha demostrado que los datos usados en los sistemas de inteligencia artificial reproducen estereotipos de género que pueden contribuir a la perpetuación de roles asociados tradicionalmente a mujeres y hombres. Los ejemplos son múltiples: chatbots y asistentes de voz con características femeninas, sistemas de reconocimiento facial con sobrerrepresentación de hombres de piel clara, buscadores que asocian la figura femenina a profesiones como recepcionista o ama de casa.

Un caso de imágenes y sesgo es el denominado "problema de la novia": al analizar ImageNet, una base de datos con más de 14 millones de imágenes, se encontró que una mujer blanca con un vestido blanco se etiqueta como novia, mientras que una mujer del norte de la India con un traje típico de boda se etiqueta como interpretación artística. "Hay que mirar la representatividad de género de los datos con lentes de interseccionalidad", apunta el estudio. En algunos informes se ha destacado que la poca presencia de mujeres en los equipos de diseño puede contribuir con estas conceptualizaciones.

Recomendaciones

La implementación de sistemas de inteligencia artificial en las administraciones conlleva riesgos, sostienen las autoras. Resulta clave que el sector público tenga mecanismos que eviten amenazas para los ciudadanos como la falta de privacidad, la opacidad algorítmica o los sesgos.

"Todos estos sesgos tienen consecuencias reales", señaló Lucía Ortiz de Zárate en la presentación del informe. Entre ellos, un aumento de la desigualdad entre grupos ya de por sí discriminados. "Si tenemos en cuenta que una de las ventajas de la inteligencia artificial es su capacidad de procesamiento de datos para la toma decisiones y éstas no tienen en cuenta las necesidades de colectivos concretos, las discriminaciones que de normal se dan en los humanos se pueden ver amplificadas".

En el caso de España, las investigadoras hacen referencia la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial, que se publicó a finales de 2020. "El enfoque sigue la estela de Europa", señaló Ariana Guevara. Entre otros, "el liderazgo del sector público como vertebrador de un uso ético de la IA tanto en el sector público como privado".

Ese enfoque pone énfasis en dos aspectos: el impulso a la formación de talento femenino en áreas científicas, ingenierías y matemáticas, y por otro, el apoyo al liderazgo de las mujeres en empresas tecnológicas, dado que solo el 15% de las start up tecnológicas que se crean en España están encabezadas por mujeres.

El informe ofrece recomendaciones en relación con el género y la inteligencia artificial en el sector público. En primer lugar, proponen la elaboración de guías para la implementar la IA con perspectiva de género. También aconsejan la publicación de un informe anual o bianual que marque cifras y datos concretos. Señalan asimismo el uso de la inteligencia artificial contra la violencia de género (por ejemplo, diseñar chatbots para ayudar a las mujeres que sufren violencia). Proponen sistemas para luchar contra la brecha salarial (favorecer la transparencia retributiva en las empresa), así como el desarrollo de herramientas favorecer la salud de la mujer.

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Por qué es importante el dilema de la novia en la inteligencia artificial

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La inteligencia artificial no es un sistema puramente tecnológico desde el momento que su diseño lleva asociadas cuestiones sociales y éticas. "Si el objetivo de la IA es simular la inteligencia humana, entonces es imposible reducir los intentos al campo de la ingeniería y la matemática", señala un informe publicado por las investigadoras Lucía Ortiz de Zárate y Ariana Guevara Gómez, de la Universidad Autónoma de Madrid, titulado Inteligencia artificial e igualdad de género.

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Madrid y Cataluña concentrarán dos tercios de las ofertas de empleos tecnológicos en 2021

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Madrid y Cataluña concentrarán dos tercios de las ofertas de empleos tecnológicos en 2021

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8 de junio de 2021. Europa Press.

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Madrid y Cataluña concentrarán dos tercios de las ofertas de empleos tecnológicos en 2021

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La oferta de empleos se duplicará en dos años y en 2021 habrá 210.000 posiciones vacantes MADRID, 8 Jun. (EUROPA PRESS) - Madrid y Cataluña concentrarán dos tercios de las ofertas de empleo para profesionales tecnológicos durante el año 2021, según un estudio TechCities2021 de Experis(ManpowerGroup).

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Un estudio advierte de la disparidad de género en las citas de la medicina académica

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Un estudio advierte de la disparidad de género en las citas de la medicina académica

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13 de julio de 2021.

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Redacción Ciencia | Madrid - 13 julio, 2021

Los artículos médicos publicados por mujeres en revistas médicas de alto impacto tienen menos citas que los escritos por hombres, sobre todo si ellas figuran como primera y última firmante, sostiene una investigación de la Revista de la Asociación Médica Americana (Jama).

Los firmantes de un estudio científico suelen tener un orden establecido, de modo que el autor principal (el primero en firmar) suele ser el que ha tenido la idea, coordina las aportaciones del resto y escribe el estudio mientras que el autor senior ( último en la firma) es el más consolidado del grupo y realiza la última revisión del manuscrito.

Menos citas en las investigaciones de mujeres

Una investigación de la Faculta del Medicina de la Universidad de Pensilvania (EE.UU.) pasó revista a los artículos publicados en las cinco de las principales revistas médicas académicas entre 2015 y 2018.

En ese periodo, de los 5.554 artículos publicados el 35,6 % tenía una primera autora principal y el 25,8 % una autora senior, indica la universidad.

Los artículos con mujeres como autoras principales se han citado citados en otros estudios académicos una media de 36 veces, en comparación con las 54 con autores principales masculinos.

Esta tendencia se extiende a los artículos con autoras senior, que se han citado una media de 37 veces, mientras que los de sus homólogos masculinos recibieron un promedio de 51 citas.

Los artículos originales con mujeres como autoras principales y senior fueron los menos citados, una media de 33, mientras que los de los hombres fueron los más referenciados, una media de 59 veces.

Estas revistas publican artículos que han pasado una revisión por pares, realizada por científicos independientes.

Barreras para avanzar en su carrera

El número de veces que un estudio de este tipo se cita por otros investigadores se "utiliza comúnmente como una métrica para el reconocimiento académico, la influencia, así como en las evaluaciones y promociones profesionales", recuerda la autora principal Paula Chatterjee.

Las mujeres académicas -agrega- ya se enfrentan "a una serie de barreras para avanzar en su carrera, y la disparidad en las citas sólo amplía la brecha entre ellas y sus compañeros masculinos".

El equipo destaca que algunas de las revistas incluidas en el estudio se centran en el campo de la medicina interna, que suele tener una mayor proporción de mujeres representadas que otras especialidades clínicas.

Por ello, consideran que "es posible que los resultados subestimen las diferencias en las citas de artículos académicos entre los autores masculinos y femeninos".

Las disparidades de género en las citas son solo una de las formas en que deben examinarse las desigualdades en la medicina académica. Los resultados ponen de relieve que las disparidades se derivan en parte de las desigualdades en el reconocimiento y la divulgación de la investigación, señala Chatterjee.

Un desequilibrio que no se solucionará únicamente con la contratación de más mujeres. Además, hay que garantizar que las que ya están en la medicina académica "sean igualmente valoradas y promovidas por sus contribuciones y sus éxitos", destaca Rachel Werner, del Instituto Leonard Davis de Economía de la Salud y también autora del estudio.

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Un estudio advierte de la disparidad de género en las citas de la medicina académica

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Redacción Ciencia | Madrid - 13 julio, 2021 Los artículos médicos publicados por mujeres en revistas médicas de alto impacto tienen menos citas que los escritos por hombres, sobre todo si ellas figuran como primera y última firmante, sostiene una investigación de la Revista de la Asociación Médica Americana (Jama).

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Nan Laird, Premio Internacional de Estadística 2021

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Nan Laird, Premio Internacional de Estadística 2021

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13 de julio de 2021.

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Nan Laird. Foto: Harvard T.H. Chan School of Public Health.

La asignatura favorita de Nan McKenzie Laird en el colegio era la de matemáticas. Pero cuando siguió su vocación y empezó a estudiar en la Rice University en Houston (Texas) en 1961, se encontró con que era la única mujer en su clase en un tiempo en que se pensaba que las carreras de ciencias eran exclusivamente para hombres. La falta de compañía femenina y de aplicación práctica en un curso predominantemente teórico, le hicieron cambiar su rumbo. De modo que empezó a estudiar francés. Pero al casarse con un colega de Rice y tener su primer hijo, pausó su carrera, que no retomaría hasta que se mudaron a Georgia un par de años después. En esa ocasión se centró en lo que vio como una disciplina más práctica, la informática. La fortuna quiso que los departamentos de informática y estadística compartieran espacio físico y dicha cercanía, junto con la oportunidad de cursar una asignatura en análisis de decisión, la llevaron finalmente a graduarse en estadística en 1969.

Cincuenta y dos años después, la disciplina le reconoce sus indispensables contribuciones, siendo la primera mujer en ganar el premio internacional de estadística (conocido como el 'Nobel' en Estadística, con una dotación de 80 000 dólares) y la tercera laureada, después del británico David Cox (que da nombre a la regresión de Cox o modelo de riesgos proporcionales, y a los procesos de Cox) y Bradley Efron (que propuso el método de remuestreo conocido como bootstrapping). Este premio bienal otorgado conjuntamente por la Royal Statistical Society, la American Statistical Association (ASA), el International Statistical Institute, la International Biometric Society y el Institute of Mathematical Statistics, premia "importantes logros de un individuo o equipo en el campo de la estadística, particularmente ideas originales y potentes que hayan contribuido a aplicaciones prácticas y descubrimientos en otras disciplinas". En el caso de Laird, el jurado celebra el que haya proporcionado las herramientas estadísticas para el análisis de datos longitudinales facilitando que otros investigadores respondan con ellas importantes preguntas en aplicaciones a la salud, la medicina o la psicología. Afirmaba al recibirlo: "Es muy importante para la profesión tener un gran premio como este y significa mucho para mí".

Contribuciones al análisis longitudinal y la genética

Pero no es su primer premio. En 2003 recibió el premio Janet L. Norwood de la Universidad de Alabama celebrando las excelentes contribuciones de mujeres en las ciencias estadísticas; la American Statistical Association (ASA) le otorgó en 2011 el premio Samuel S. Wilks Memorial Award; fue la vigésimo quinta conferenciante Lowell Reed de la American Public Health Association (APHA) en 2011 y en 2015 recibió el Premio Marvin Zelen por su liderazgo en las ciencias estadísticas, por poner algunos ejemplos.

Nan Laird recibiendo el premio a la "Estadística del año" de manos de Ed Hirschland de la sección de la ASA en Chicago en 2016.

Sobran las razones para recibir todos estos méritos. A lo largo de su carrera, Laird ha publicado tres libros de gran relevancia y más de 400 artículos con en torno a 180 000 citas. Su nombre será siempre asociado al análisis de datos longitudinales, por ejemplo, aquellos relativos a estudios clínicos en pacientes bajo tratamientos prolongados en el tiempo. Antes de llegar a ser pionera en el desarrollo, la aplicación y la traducción de estos métodos longitudinales, se doctoró en el Departamento de Estadística de la Universidad de Harvard en 1975 con una tesis sobre modelos mixtos para datos categóricos. Dos años después fue la coautora de un artículo que introducía el algoritmo EM o de la maximización de la esperanza que, seguido por otro con James H. Ware en 1982 en Biometrics proponiendo una familia de modelos de efectos aleatorios que resolvía problemas de falta de datos y dependencias no triviales en espacio y tiempo, determinaría el principio de una carrera meteórica. En sus propias palabras la aplicabilidad de los métodos que proponen en su artículo viene derivada del hecho de que los problemas que atajan resultan muy familiares a aquellos que han encontrado escollos al analizar sus datos y la teoría subyacente es genérica. Tan genérica que prometía incluso unificar a bayesianos y no bayesianos: "Aunque nuestras lectoras puedan no estar de acuerdo en la atracción relativa de enfoques bayesianos o no bayesianos para la estimación de parámetros, en términos prácticos la elección es secundaria y los dos enfoques pueden ser acomodados en la teoría general". Para Laird, que a la pregunta de si en algún momento le ha tentado la estadística bayesiana responde que "No, el asunto de las previas siempre me estorbaba'", la versatilidad y la aplicación práctica son una motivación constante: "Siempre me ha gustado desarrollar modelos que otras puedan aplicar". Quizás por esa razón y por el enlace directo con fundamentos biológicos, su trabajo de las últimas décadas se ha centrado en la genética. Se tomó un año sabático tras su primer quinquenio como jefa de departamento en Harvard y lo dedicó a aprender sobre problemas en genética, inspirada por el uso de datos familiares para comprobar si un locus genético (posición fija en un cromosoma) causa una determinada enfermedad. Ha llegado a desarrollar métodos para determinar los patrones de herencia de enfermedades como el Alzheimer y el asma.

Libros de Nan Laird: Análisis Longitudinal Aplicado (2004), Análisis de datos longitudinales y de
conglomerados correlacionados (2004) y Fundamentos de Estadística Genética Moderna (2011).

Impacto en Salud Pública

Nan Laird como jefa del Departamento de Bioestadística de la Harvard School of Public Health en 1990
rodeada de los miembros senior del departamento.

Laird ha ejercido su labor como estadística primordialmente en la Escuela de Salud Publica T.H. Chan de la Universidad de Harvard, donde llegó a ser catedrática en 1986, once años después de doctorarse. Se jubiló en 2019 como catedrática "Harvey V. Fineberg" de bioestadística, cargo del que había tomado posesión en 2011, pero sigue activa en su posición como emérita. De sus años como jefa del departamento (1990-1999) destaca la creación del Centro de Bioestadística para la investigación del Sida y el comienzo de un programa de formación para minorías. Pero también expandió la actividad en genética estadística mediante importantes colaboraciones y becas que motivó con charlas e interacciones multidisciplinares en un tiempo en el que el Proyecto Genoma Humano estaba completándose y la disciplina estaba adquiriendo gran relevancia.

Nan Laird, fotografiada en 1991 con su mentor Frederick Mosteller, director del
Departamento de Estadística de Harvard de 1957 a 1971.

Reconoce la gran influencia en su trabajo de sus mentores y detalla cómo algunos de ellos se convirtieron en grandes aliados. Desde William Cochran, experto escocés en diseño de experimentos, que se jubilaba el año en que ella se unió al Departamento de Estadística en Harvard (por lo que tuvo que acudir a todas sus clases en diseño de experimentos), a su supervisor Frederick Mosteller que, además de enseñarle a ser estadística, le introdujo problemas para su estudio, y también a gente y a comités. "Se preocupaba por el desarrollo personal además del profesional de todos sus estudiantes, y esto no era la norma", dice de Mosteller. También recuerda como un hombre de principios a Marvin Zelen, que fue jefe del departamento justo antes que ella y que, cuando ella ganó la catedra, le aumentó el sueldo considerablemente para igualárselo al de sus colegas hombres en el mismo rango. Finalmente agradece la ayuda de su coautor Jim Ware, que además de contribuir a uno de sus artículos más importantes, le instruyo en cómo financiar sus proyectos y además se convirtió también en amigo fuera de la universidad.

Nan Laird con su colaborador y amigo, Jim Ware, en conversación con Garrett Fitzmaurice en 2016.

Pero su labor y colaboraciones en la Salud Pública se extienden más allá de la Universidad de Harvard y, además de servir como miembro de múltiples asociaciones profesionales (la ASA, el Institute of Mathematical Statistics y el International Statistical Institute), ha servido en comités con impacto directo en políticas de relevancia. Menciona con gran orgullo la importante ley por la que el gobierno estadounidense prohibió fumar en aviones, a la que contribuyó en 1986 como parte del panel de expertos de la Academia Nacional de Ciencias.

Madre antes que estadística

Nan Laird y su hija en 1980. Foto: Joel Altstein.

Cuando comenzó a dirigir el departamento en Harvard, su mayor preocupación fue que todos los miembros tuvieran tiempo para dedicarle a su propia investigación. Como madre antes que estadística, conocía bien el valor del uso eficiente del tiempo, particularmente dado que comenzó su doctorado como madre separada. Llegó a un departamento donde había alguna mujer pero no tenían familia, de modo que tuvo que luchar en solitario por un horario que le permitiera conciliar. Reconoce que no tuvo todo el éxito deseado y le fue imposible en ocasiones dejar el trabajo en la oficina, sobre todo cuando fue jefa de departamento. Pero tuvo entonces la gran ayuda de su segundo marido y aconseja a toda académica que "elijan sus parejas con cuidado, elige alguien que te apoye mucho y que cuide bien de los niños." Aun así, tuvo que aprender a decir "No" a todo compromiso que requiriera viajar o a aspectos más "sociales" de su trabajo, y tuvo que priorizar las actividades que le garantizaban publicaciones o relativas a la enseñanza. Lamenta sin embargo no haber podido realizar más voluntariado en la comunidad estadística.

El futuro de la estadística

Laird vaticina un futuro de la estadística que pasa por acelerar el ritmo de la profesión en general. En particular, en las áreas de genética estadística y bioinformática donde observa que físicos e informáticos se han "adueñado" de la parte computacional. "La obsesión por el rigor estadístico y teorías y métodos potentes que cumplan todas las propiedades requeridas convierte nuestro trabajo como estadísticos en poco práctico, y nos demora", afirma. Sugiere como solución el uso de software de acceso público y bien documentado que permita la réplica de resultados y la traslación sencilla de métodos a otras circunstancias similares.

Sugiere además medidas del éxito académico más flexibles y amplias para no dejar de lado a aquellas que por ejemplo han trabajado en promover la estadística en su sentido más amplio sin, por ejemplo, haber publicado artículos estadísticos "rigurosos" que no tienen por qué tener necesariamente impacto fuera de la academia. Defiende que debemos fomentar la creatividad en los estudiantes para huir de una formación inicial tradicional innecesariamente "estrecha" y limitada. "En el mundo académico presionamos a la gente a hacer un gran trabajo en unos pocos años con tal ímpetu que no promovemos la diversidad de pensamiento." Además, debemos enseñarles a pensar algorítmicamente, a entender de datos y de estructuras de datos, y a pensar en los usuarios finales de sus artículos y métodos.

Podcast con Laird en "The Random Sample" del Centro Australiano de Investigación Matemática y Estadística ACEM.
Foto: Harvard T.H. Chan School of Public Health.

Laird, que no solo desarrolla modelos, sino que también probó sus pinitos en la moda y ha sido un modelo a seguir para muchas otras estadísticas en su larga carrera, relata que su propia experiencia como mujer y madre en departamentos mayoritariamente masculinos fue mixta en un principio. Se rumoreaba cuando llegó a Harvard, que, pese a estar en igualdad de condiciones con un compañero cuando solicitó una beca, se le rechazó "por si acaso se casaba y se decidía a ser ama de casa y entonces sería tirar el dinero". Ahora se ríe y dice que "no había peligro", "ya lo intenté y fracasé (lo de ser ama de casa)", pero celebra que los tiempos vayan cambiando y se tome a las mujeres en serio.

Predica con el ejemplo y siempre que tiene ocasión destaca el impresionante legado de sus estudiantes, entre los que se encuentran reputadas estadísticas como Prof. Rebecca DerSimonian (Instituto Nacional de Salud), con la que publicó lo que se conoce como el método DerSimonian-Laird en metaanálisis para sintetizar ensayos clínicos, y Prof. Christl Donnelly (Universidad de Oxford), experta en modelos dinámicos de transmisión de virus infecciosos como el Zika o el coronavirus/SARS-CoV-2. Recalca también que la mentoría ha sido una de las partes más enriquecedoras de su carrera. Su consejo a toda supervisora es ayudar de cerca a los estudiantes en los comienzos, cuando más lo necesitan, para progresivamente soltarles la mano para que puedan convertirse en investigadores independientes. Recomienda además inculcar un conocimiento más allá del área de especialización, mediante seminarios y artículos en temas periféricos.

Laird insiste en la importancia de hacer lo que te gusta y disfrutar de tu trabajo como único camino al éxito. "La pregunta realmente difícil es cómo encontrar ese algo que te gusta hacer. Tienes que encontrar la respuesta por ti misma, pero es todo lo que necesitas para triunfar." Laird sostiene que "a la mayoría de la gente le gusta hacer cosas para mejorar las vidas de otras, pero quizás a las mujeres aún más que al resto, y es por ello que nos vemos abocadas a áreas aplicadas como la salud". Nada mejor que su generosa carrera como ejemplo de su filosofía.

Referencias

Australian Research Council Centre of Excellence for Mathematical and Statistical Frontiers (ACEMS) (2021). The Random Sample. Episode 45: The International Prize in Statistics

Dempster, A.P., Laird,N.M. y Rubin, D. B. (1977). Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm. Journal of the Royal Statistical Society Series B 39(1), 1-22

DerSimonian, R. y Laird, N. (1986). Meta-Analysis in Clinical Trials. Controlled Clinical Trials 7, 177-188

Harvard Biostatistics (2016). Conversations with Jim Ware and Nan Laird, Longitudinal Studies

International Prize in Statistics (2021). International Prize in Statistics Awarded to Nan Laird for Methods of Analyzing Data from Longitudinal Studies, 23 marzo 2021

Laird, N. M. y Ware, J.H. (1982) Random effects models for longitudinal data. Biometrics 38(4): 963-974.

Laird, N. y Zelen, M. (2011) HARVARD UNVERSITY: Department of Biostatistics: 1922 - 2011

Ryan, L. (2015). A conversation with Nan Laird. Statistical Science 30(4), 582-596

Ryan, L. (2021). Nan Laird Honored with International Prize in Statistics. Amstat News

Significance Magazine (2021). Nan Laird awarded International Prize in Statistics. Spotlight 18(3), junio 2021

Sobre la autora

Altea Lorenzo Arribas es doctora en estadística, consultora e investigadora en Biomathematics & Statistics Scotland ( BioSS) y miembro del Comité de la Sección de Historia de la Estadística de la Royal Statistical Society.

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Nan Laird, Premio Internacional de Estadística 2021 | Vidas científicas | Mujeres con ciencia

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Nan Laird. Foto: Harvard T.H. Chan School of Public Health. La asignatura favorita de Nan McKenzie Laird en el colegio era la de matemáticas. Pero cuando siguió su vocación y empezó a estudiar en la Rice University en Houston (Texas) en 1961,

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Fotografía en las jornadas WiDS de Barcelona. 16 de junio de 2021.