Sesso: maschio
Jerome Cornfield (1912–1979) was an American statistician. He is best known for his work in biostatistics, but his early work was in economic statistics and he was also an early contributor to the theory of Bayesian inference. He played a role in the early development of input-output analysis and linear programming. Cornfield played a crucial role in establishing the causal link between smoking and incidence of lung cancer.
He introduced the Rare disease assumption and the "Cornfield condition" that allows one to assess whether an unmeasured (binary) confounder can explain away the observed relative risk due to some exposure like smoking.
Source: Wikipedia | Last updated on May 11, 2024
Sul nome Jerome Cornfield, Jerome significa Of Holy Name, Sacred.
The name Jerome Cornfield è often used as a maschio nome and is mostly used as a Nome.
Jerome è comunemente trovato in France, United States of America, South Africa, e 83 più paesi.
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Jerome è più diffuso in France, con 34,479 occorrenze, rendendolo il 86esimo nome più popolare nel Paese.
In France, il nome Jerome si trova tra 1 su ogni 38 persone, mostrando lì la sua frequenza più alta.
| Paese | Classifica | Frequenza |
|---|---|---|
| France | #86 | 1 : 38 |
| United States of America | #787 | 1 : 288 |
| South Africa | #612 | 1 : 689 |
| Belgium | #374 | 1 : 177 |
| United Kingdom | #1,128 | 1 : 532 |
| Saudi Arabia | #3,050 | 1 : 3,006 |
| Philippines | #74 | 1 : 293 |
| Germany | #892 | 1 : 453 |
| Nigeria | #1,452 | 1 : 1,474 |
| Jamaica | #49 | 1 : 120 |
Jerome Cornfield (1912–1979) was an American statistician. He is best known for his work in biostatistics, but his early work was in economic statistics and he was also an early contributor to the theory of Bayesian inference. He played a role in the early development of input-output analysis and linear programming. Cornfield played a crucial role in establishing the causal link between smoking and incidence of lung cancer. He introduced the Rare disease assumption and the "Cornfield condition" that allows one to assess whether an unmeasured (binary) confounder can explain away the observed relative risk due to some exposure like smoking.
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