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Jürgen Pilz (nacido en 1951) es un matemático y estadístico alemán. Es conocido por su trabajo en estadística bayesiana, estadística espacial, diseño experimental y estadística ambiental. Pilz es profesor emérito de estadística aplicada en la Universidad Alpen-Adria de Klagenfurt y desde 2021 profesor titular del programa de maestría internacional en ciencia de datos aplicada de la Universidad de Ciencias Aplicadas de Carintia.

== Vida temprana y educación ==
Pilz nació en 1951 en Langenau, Alemania. Recibió un doctorado en estadística matemática en 1978 en la Universidad Técnica Bergakademie Freiberg (TU Bergakademie Freiberg) (TU BAF). Completó su habilitación en matemáticas en la misma universidad en 1988.
== Carrera ==
De 1989 a 1993, Pilz fue profesor de Geología Matemática en el Departamento de Geociencias de TU BAF. En 1991-1992 celebró una beca Humboldt (Fundación Alexander von Humboldt) en la Universidad Libre de Berlín, en el programa de investigación colaborativa sobre geología matemática y geoinformática.
En 1994 fue nombrado profesor y catedrático de Estadística Aplicada en la Universidad Alpen-Adria (AAU), Austria, donde permaneció hasta su jubilación en 2020. Se desempeñó como jefe (fundador) del Departamento de Estadística de 2007 a 2015 y nuevamente de 2018 a 2019.
Desde octubre de 2020 es profesor emérito de la AAU y desde octubre de 2021 profesor titular de la Universidad de Ciencias Aplicadas de Carintia, en el programa de maestría internacional en ciencia de datos aplicada.
Pilz también ha sido profesor invitado en la Universidad Purdue, la Universidad de Copenhague, la Universidad Charles, la Universidad de Augsburgo, la Universidad de Columbia Británica y la Universidad de Canterbury.
== Investigación ==
La investigación de Pilz abarca tanto la estadística metodológica como la aplicada, centrándose en los enfoques bayesianos y el análisis de datos espaciales. Sus principales áreas de trabajo incluyen estadística bayesiana, estadística espacial, estadística industrial, estadística ambiental, diseño experimental, epidemiología bayesiana y aprendizaje automático bayesiano.
Temprano en su carrera, Pilz contribuyó al desarrollo de la estimación bayesiana y el diseño experimental en el análisis de regresión, incluido el trabajo sobre diseños bayesianos robustos (Diseño experimental bayesiano) y diseño óptimo bajo información previa. Ha publicado extensamente sobre kriging bayesiano, interpolación espacial, predicción bajo incertidumbre en estructuras de covarianza y diseño de muestreo para datos correlacionados espacialmente.
Pilz ha aplicado métodos estadísticos a una variedad de dominios, incluidas las ciencias ambientales (análisis de lluvias y sequías, evaluación de modelos climáticos), epidemiología (mapeo de enfermedades y suavización de tasas de cáncer), geociencias (análisis de riesgo de deslizamientos de tierra), procesos agrícolas (control de pesticidas, predicción del rendimiento de los cultivos) y control de procesos industriales avanzados, con especial énfasis en la fabricación de semiconductores.
En los últimos años, su trabajo ha incluido aprendizaje estadístico y estimación de incertidumbre en redes neuronales profundas, métodos bayesianos para selección de variables en regresión, marcos de selección de características de conjuntos y aplicaciones de aprendizaje profundo bayesiano para segmentación de nubes de puntos y restauración de imágenes.
También ha participado en proyectos de investigación europeos, como SECOQC (redes de criptografía cuántica), INTAMAP (mapeo automático de variables ambientales), EPT300 (fiabilidad de dispositivos semiconductores de potencia) e iDev40 (aprendizaje profundo bayesiano para aplicaciones industriales).
==Premios y honores==
* Beca Humboldt (1991–1992)
* Miembro electo del Instituto Internacional de Estadística (ISI)
* Fellow del Instituto de Estadística Matemática (IMS)

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