Peter Bühlmann

Peter Lukas Bühlmann (12 de abril de 1965, Zúrich) es un matemático suizo especializado en estadística matemática y profesor universitario en la Escuela Politécnica Federal de Zúrich.

|lugar de nacimiento = Zúrich |nacionalidad = Suizo |educación = Doctor en matemáticas |alma máter = * Escuela Politécnica Federal de Zúrich * Universidad de California en Berkeley |título tesis = The Blockwise Bootstrap in Time Series and Empirical Processes |año tesis = 1993 |supervisor doctoral = no |supervisores doctorales = *Hans-Rudolf Künsch * Erwin Bolthausen |ocupación = Catedrático |área = * Estadística matemática * Bioinformática |empleador = Escuela Politécnica Federal de Zúrich |miembro de = * Instituto de Estadística Matemática * American Statistical Association * Academia Alemana de las Ciencias Naturales Leopoldina (2022) | premios = no }} proporcionado por Wikipedia
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  1. 1
    por Bühlmann, Peter
    Publicado 2020
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    Toward causality and improving external validity
  2. 2
    por Dettling, Marcel, Bühlmann, Peter
    Publicado 2002
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    Supervised clustering of genes
  3. 3
    por Bühlmann, Peter, van de Geer, Sara
    Publicado 2011
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    Statistics for High-Dimensional Data
  4. 4
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    Distributional anchor regression
  5. 5
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    Penalized likelihood for sparse contingency tables with an application to full-length cDNA libraries
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    Handbook of big data
  7. 7
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    ricu: R’s interface to intensive care data
  8. 8
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    Identifying cancer pathway dysregulations using differential causal effects
  9. 9
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    Statistical Analysis for High-Dimensional Data : The Abel Symposium 2014
  10. 10
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    Assessing statistical significance in multivariable genome wide association analysis
  11. 11
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    Predicting sepsis using deep learning across international sites: a retrospective development and validation study
  12. 12
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    Understanding human functioning using graphical models
  13. 13
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    A multi-marker association method for genome-wide association studies without the need for population structure correction
  14. 14
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    Annotating novel genes by integrating synthetic lethals and genomic information
  15. 15
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    Integrative genome-wide expression profiling identifies three distinct molecular subgroups of renal cell carcinoma with different patient outcome
  16. 16
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    Distributional regression modeling via generalized additive models for location, scale, and shape: An overview through a data set from learning analytics
  17. 17
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    Sparse graphical Gaussian modeling of the isoprenoid gene network in Arabidopsis thaliana
  18. 18
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    Systems-based analysis of Arabidopsis leaf growth reveals adaptation to water deficit
  19. 19
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    Single-cell profiling of alveolar rhabdomyosarcoma reveals RAS pathway inhibitors as cell-fate hijackers with therapeutic relevance
  20. 20
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    Simultaneous analysis of large-scale RNAi screens for pathogen entry
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