Donald Bruce Rubin (* 22. Dezember 1943 in Washington, D.C.) ist ein US-amerikanischer Statistiker. Er ist vor allem für das nach ihm benannte Kausalmodell bekannt.
Rubin studierte Psychologie an der Princeton University, an der er 1964 als Artium Baccalaureus graduierte. Anschließend ging er an die Harvard University, wo er zunächst 1966 ein Masterstudium in Informatik und 1970 ein Ph.D.-Studium in Statistik erfolgreich abschloss.
Nach Studiumsabschluss arbeitete Rubin zunächst für den Educational Testing Service während er parallel für die sich entwickelnde Statistikabteilung der Princeton University tätig war. 1982 folgte er einem Ruf der University of Chicago und wurde dort ordentlicher Professor in den Fachbereichen Statistik und Pädagogik. 1984 kehrte er als Professor für Statistik an die Harvard University zurück, wo er 2018 emeritiert wurde.
Rubins zentraler Forschungsschwerpunkt liegt im Bereich der Formalisierung der statistischen Ursachenforschung im Kontext der Kausalen Inferenz. Insbesondere entwickelte er in den 1970er Jahren das nach ihm benannte Kausalmodell (Rubins Kausalmodell) anhand des Konzepts der möglichen Ergebnisse zum Umgang mit dem kontrafaktischen Konditional bei einzelnen Individuen. Da für Individuen in Untersuchungen und Studien nur jeweils eine Beobachtung abhängig von der jeweiligen Behandlung möglich ist, müssen zur Bestimmung kausaler Zusammenhänge in randomisiert kontrollierten Studien Verzerrungen und Störvariablen verringert werden. Aufbauend auf erste Arbeiten Jerzy Neymans aus den 1920er Jahren leitete Rubin eine Verallgemeinerung für den Randomisierungsprozess ab.
In den frühen 1980er Jahren entwickelte Rubin gemeinsam mit Paul R. Rosenbaum das Propensity Score Matching als ein Matchingverfahren zur Schätzung kausaler Effekte anhand von Beobachtungsdaten. Dieses entwickelte sich schnell zu einem statistischen Standardverfahren in Sozialwissenschaften, aber auch der Medizin und Biologie und wird insbesondere einerseits in Soziologie und der Ökonometrie sowie andererseits der Epidemiologie und Biostatistik angewendet.
Daneben leistete Rubin Beiträge zum Umfragedesign und Stichprobentheorie. Hierbei setzte er sich auch mit dem Umgang mit fehlenden oder eingeschränkten Daten, insbesondere bezüglich multipler Imputation und vor allem gemeinsam mit Arthur P. Dempster und Nan Laird der Entwicklung des EM-Algorithmus, auseinander. Nach einer 1992 veröffentlichten gemeinsamen Arbeit mit Andrew Gelman ist die Gelman-Rubin-Statistik benannt.
Seit 1977 ist Rubin Fellow der American Statistical Association. 1993 wurde er in die American Academy of Arts and Sciences und 2010 in die National Academy of Sciences gewählt. 1995 erhielt er den Wilks Memorial Award und 2007 den Snedecor Award.
| Personendaten | |
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| NAME | Rubin, Donald |
| ALTERNATIVNAMEN | Rubin, Donald Bruce (vollständiger Name); Rubin, Donald B. |
| KURZBESCHREIBUNG | US-amerikanischer Statistiker |
| GEBURTSDATUM | 22. Dezember 1943 |
| GEBURTSORT | Washington, D.C. |