יעקב ריטוב

אין תמונה חופשית

יעקב ריטוב (נולד בשנת 1951) הוא פרופסור לסטטיסטיקה באוניברסיטת מישיגן, ופרופסור אמריטוס באוניברסיטה העברית. חתן פרס ישראל בחקר הכלכלה, חקר הסטטיסטיקה לשנת תשפ"ד (2024).

בנימוקי זכייתו בפרס ישראל נכתב: "ריטוב הצליח בתחילת דרכו לפתור בעיות חשובות הקשורות במציאת אומדנים סטטיסטיים עמידים, ובהמשך הפך לאחד החלוצים בעולם בחקר אמידה סטטיסטית במודלים עם מרכיב לא־פרמטרי. תרומות מרכזיות נוספות נוגעות בתאוריה ובמתודולוגיות של הטיפול בנתוני־עתק, וכן בשורה של תחומים יישומיים, בהם הפעילות העצבית במוח, והקשר בין ביוכימיה, גנטיקה והתנהגות אנושית."

ביוגרפיה

נולד ב-1951 בירושלים, לאברהם וקלרה. אביו, יליד בלארוס, .היה פקיד שעבד קרוב לבית, ואימו עקרת בית. שני הוריו נכחו הרבה בבית, ודחפו אותו להשכלה אקדמית. נקרא על שמו של סבו, הרב יעקב שמחה ריטוב ראש קהילת אוסיפוביץ שברוסיה הלבנה.^{[דרוש מקור]} גדל בירושלים, למד בהתיכון ליד האוניברסיטה והיה חבר בתנועת הנוער העובד והלומד.

ב-1969 החל ללמוד הנדסת חשמל בטכניון, כחלק מהעתודה האקדמית. את שירותו הצבאי עשה בחיל האוויר, הוא היה אחראי תחזוקה של מערכות מכ"ם ביחידות הבקרה של החיל, והשתחרר כקצין בדרגת סרן. ב-1980 סיים תואר שני בהנדסת חשמל, גם הוא מהטכניון. המשיך ללימודי דוקטורט באוניברסיטה העברית. תחילה ניסה את כוחו בכתיבת דוקטורט בחוג לפילוסופיה, "בנושא הסיבתיות ובפילוסופים משפינוזה ועד קאנט". בסופו של דבר ריטוב זנח את הפילוסופיה לטובת סטטיסטיקה. ב-1983 קיבל תואר דוקטור בסטטיסטיקה מהאוניברסיטה העברית. כתב תזה בשם "הסקה עמידה כמו-בייסיאנית" (באנגלית: Robust Quasi-Bayesian Inference) בהנחיית פיטר ג'ון ביקל ויוסף יהב. המשיך לפוסט-דוקטורט באוניברסיטת ברקלי, שם חקר ביחד עם ג'ון ביקל מודלים סמי-פרמטריים.

הצטרף לסגל המחלקה לסטטיסטיקה באוניברסיטה העברית, שם מונה לפרופסור חבר ב-1990 ובאותה שנה מונה לפרופסור מן המניין. בשנים 1995 עד 1999 כיהן כראש המחלקה לסטטיסטיקה באוניברסיטה העברית, ובשנים 2001 עד 2003 כנשיא האיגוד הישראלי לסטטיסטיקה. ב-2016 ריטוב עבר למחלקה לסטטיסטיקה באוניברסיטת מישיגן.

ריטוב הוא חתן פרס ישראל בחקר הכלכלה, חקר הסטטיסטיקה לשנת תשפ"ד (2024). ריטוב הודיע שיתרום את כספי הפרס לפורום המשפחות השכולות הישראלי-פלסטיני.

ב-1975 נישא ריטוב לאילנה (לבית ברש), לימים פרופסור לפסיכולוגיה במחלקה לחינוך באוניברסיטה העברית בירושלים. כיום לזוג יש שלושה ילדים ושלושה נכדים.

מחקריו ותרומתו

ריטוב כתב יותר מ-150 מאמרים בתחום הסטטיסטיקה, הדריך מעל ל-15 דוקטורנטים, וכתב את הספרים Statistical Theory: A Concise Introduction ו-Efficient and Adaptive Estimation in Semiparametric Models. לפי אתר אוניברסיטת מישיגן, תחומי העניין של ריטוב הם "סטטיסטיקה תאורטית ומשמעותיה למודלים מורכבים, מניתוח רגרסיה סמי-פרמטרי לרגרסיה עם כמות ממדים אולטרה-גבוהה. בפרט, ההיבטים השליליים של ניתוח בייסיאני וניתוח סיבתי כפי שהם ממומשים בסטטיסטיקה המודרנית".

כך מחקרו תואר בנימוקי השופטים בפרס ישראל (סרג'יו הרט, אליס ברזיס ופאול פייגין):

הדוקטורט שלו עסק בנושא של יציבות (robustness) של שיטות סטטיסטיות בייסייניות (Bayesian), ובו פתר רשימה של בעיות פתוחות חשובות הקשורות במציאת אומדים אופטימליים העמידים לסטיות מהנחות המודל הסטטיסטי.

בהמשך, ריטוב הצליח להשיג תוצאות חלוציות בעניין אומדים אופטימליים כאשר במודל הסטטיסטי יש מרכיב לא־פרמטרי – דהיינו, כאשר חלק מהמאפיין הלא ידוע של הבעיה נמצא במרחב שלא ניתן לתיאור על ידי מספר סופי של ממדים. זה המצב, לדוגמה, כאשר רוצים ללמוד על הממוצע בלי להניח צורה ספציפית להתפלגות של התצפיות. מחקרים אלה סוכמו בספר פורץ דרך שפרסם יחד עם שותפיו למחקר בשנת 1993. הספר ממשיך להיות מקור התאוריה של אמידה במודלים פרמטריים למחצה (semi-parametric) וזכה לאלפי ציטוטים עד היום.

באחד ממאמריו המצוטטים ביותר, מ־1997, מוצגת גישה חדשנית להערכה של אומדים כאשר המודל הוא פרמטרי למחצה ומספר התצפיות סופי, אם כי גדול. הנושא רלוונטי בהקשרים רבים של גילוי סיבתיות (causality), שבהם נעזרים במודל המנבא את הנטייה של נבדק להיות כלול במחקר (propensity score), וזאת על מנת לנטרל את ההשפעה של בחירת נבדקים לא שיטתית המושפעת מגורמים מתערבים. במחקרים רבים המודל איננו ידוע מראש, אלא חייבים לאמוד אותו מתוך הנתונים. ריטוב ושותפו הראו שיש חוסר התאמה בין ההנחות המקובלות לחלקוּת (smoothness) של הפונקציות שמתארות את ה־propensity וההתפלגות השולית של המשתנים המתערבים, לבין הבעיה שמעורר הממד הגבוה. בעיה זו, שזכתה לכינוי "קללת הממד הגבוה" (curse of dimensionality), מונעת ניצול יעיל מספיק של החלקות במדגמים סופיים, ובכך מטילה ספק ביעילות של שיטות האמידה שהיו מקובלות. כדי לטפל בדרך נכונה במצבים אלה המאמר מציע תאוריה אסימפטוטית חלופית, אשר עונה לצרכים העולים ממודלים של סיבתיות. זהו נושא אשר זוכה להתעניינות רבה בשנים האחרונות.

פרופסור ריטוב תרם תרומות מרכזיות נוספות לתיאוריה של שיטות אמפיריות בייסייניות ושל המתודולוגיות המתאימות להתמודדות עם נתוני־עתק (big data), גם הוא נושא רב חשיבות בימים אלו.

מעבר לתאוריה, פרופסור ריטוב תרם תרומות חשובות בתחומים יישומיים, וביניהם פעילות עצבית במוח, קשר בין ביוכימיה, גנטיקה והתנהגות אנושית, וקשר בין קו האורך הגאוגרפי לבין התחלואה בסרטן. במחקר חשוב זה, ריטוב ושותפיו למחקר משתמשים באוסף גדול של נתוני סרטן מארצות הברית, יחד עם מודלים סטטיסטיים מתקדמים, כדי להפריך טענה שככל שהמקום מערבי יותר לקו האורך שלפיו נקבעת השעה, כך הסיכוי לחלות בסרטן גבוה יותר. טענה שגויה זו גם גרמה לדיון מחדש בהפעלת שעון קיץ.

— נימוקי השופטים, אתר פרס ישראל

קישורים חיצוניים

• אתר האינטרנט הרשמי של יעקב ריטוב
• הבלוג של ריטוב
• יעקב ריטוב, באתר פרויקט הגנאלוגיה במתמטיקה
• יעקב ריטוב, באתר IEEE
• הרצאות הקורס אבני פינה - עובדות, נתונים ופירושם, בערוץ היוטיוב של האוניברסיטה העברית
• ריאיון על מדעי הנתונים, בפודקאסט של לשכת המהנדסים
• "מודלים סטטיסטיים מורכבים לניתוח נתונים בממד גבוה" מאת יעקב ריטוב, כחלק מ"מחקר בגובה העיניים" באתר הקרן הלאומית למדע