Bradley Efron    图片来源：Rod Searcey

美国加州斯坦福大学统计学家Bradley Efron因首创Bootstrap法（自助法，一种测量小数据样本可靠性的方法），获得了2018年度国际统计学奖。他的工作可以追溯到1977年，并产生了目前在许多学科中普遍使用的技术。

11月12日，美国统计协会（ASA）宣布了获奖者名单。ASA与其他4个科学团体共同管理国际统计学奖。该奖项于2016年首次颁发，奖金8万美元，每两年颁发一次，英国统计学家David Cox是第一个获奖者。

现年80岁的Efron表示，他对获奖感到“激动”。他说，科学家常常要等上好多年才能得到“一轮热烈的掌声”，但等待的结果是好的，“感觉棒极了”。

弗吉尼亚理工学院统计学家Sally Morton表示，Efron是“统计学的摇滚明星，他激励了一代又一代的统计学家和科学家”。

在许多科学分支中，研究人员常常不得不从有限的数据中得出结论。评估这些结论的置信水平是至关重要的，而且往往很困难。在20世纪70年代，Efron等人意识到计算机的日益普及将使计算密集型的新测试成为可能。

Bootstrap法是第一个此类方法。它以随机的方式对数据样本进行划分，并计算出结论（例如两个变量之间存在很强的相关性）是否可靠。Efron说：“它允许数据分析师使用复杂的，甚至非常复杂的方法，并仍然能够评估其准确性。”

加州大学伯克利分校统计学家Peter Bickel表示，该技术现在被用于多种应用程序，比如机器学习算法。他说：“在P值和其他证据方法难以计算的情况下，它也会被使用，尤其是在医学领域。”（唐一尘）