מדינת ישראל , משרד החינוך מדינת ישראל , משרד החינוך
מדינת ישראל, משרד החינוך
משרד החינוך
פרסי ישראל
הצהרת נגישות

מדינת ישראל,

משרד החינוך

חזרה לרשימה

פרופ' יואב בנימיני

share
שתפו עמוד:
פרופ' יואב בנימיני

על הזוכה

מקבל פרס ישראל לשנת תשע"ב בתחום חקר הכלכלה וחקר הסטטיסטיקה.

יואב בנימיני, פרופסור לסטטיסטיקה באוניברסיטת תל אביב, הוא מן החוקרים המובילים בעולם בתחום ההשוואות המרובות. הוא ניסח עם פרופ' הוכברג את גישת 'שיעור התגליות השגויות', והמשיך לפתח אותה עם תלמידיו ושותפיו למחקר. הגישה מקובלת כיום כאחת מאבני היסוד של התחום, והיא סללה את הדרך לעידן הסטטיסטי המאפשר טיפול בבעיות מורכבות, בעלות מאות אלפי משתנים ויותר. בנימיני הוא מדען רב תחומי, ונוסף על עיסוקו במחקר סטטיסטי הוא משתף פעולה, בין השאר, עם חוקרים מתחומי הזואולוגיה, חקר המוח, גנטיקה, ביואינפורמטיקה, רפואה קלינית, גאוגרפיה וחקר האקלים. הוא הדריך עשרות תלמידי מחקר וממלא תפקידים ציבוריים רבים בתחומי עבודתו.

נימוקי השופטים

פרופסור יואב בנימיני הוא סטטיסטיקאי, המשלב בעבודתו פיתוח תאורטי של שיטות חדשות עם יישום בתחומי מדע מגוונים. נושא המחקר העיקרי שלו שנים רבות הוא בתחום ההשוואות המרובות. כאשר במחקר נתון בודקים מספר ניכר של השערות אפס שדחייתן היא תגלית מדעית, מקובל היה לדרוש שבהנחה שכל השערות האפס נכונות, ההסתברות לדחייה ולו גם של אחת מהן, תהיה חסומה ע"י ערך קטן, שנקרא רמת המובהקות. גישה זו הביאה, בין השאר, לסיכוי קטן גם לתגליות נכונות במצב של ריבוי השערות.

שיתוף פעולה פורץ דרך של פרופסור בנימיני עם פרופסור יוסף הוכברג הביא ב-1989 להצעת קריטריון חדש לבחירת תגליות בעלות מובהקות סטטיסטית, שקראו לו "שיעור התגליות השגויות" (False Discovery Rate או בקיצור FDR). ה-FDR מבטיח חסם נתון לממוצע שיעור התגליות השגויות ביחס למספר הכולל של תגליות, במספר כלשהו של השערות נכונות. מחקרים רבים הראו שהשימוש בקריטריון זה מבטיח פשרה נאותה בין שמירה על יעילות המחקר ומתן הגנה בפני תגליות סטטיסטיות שגויות. בנימיני והוכברג פיתחו שיטה לבדיקת השערות, השומרת על הקריטריון החדש בתנאים מסוימים. רעיון מהפכני זה נתפס על ידי רבים מהעוסקים בתחום ההסקה הסטטיסטית כסטייה דרסטית מהמקובל, ונתקל בהתנגדות עזה. נדרשו חמש שנים עד שהתקבלה לפרסום ב-1995 גרסה פשוטה, הידועה כשיטת BH.

באמצעות מחקר אינטנסיבי בנושא הצליח פרופסור בנימיני לעורר את עניינם של מדענים רבים ממיטב האוניברסיטאות בעולם בעבודה על FDR, ובאופן אישי שיתף פעולה עם אחדים מהם. הוא משך לנושא זה תלמידי מחקר רבים. עם תלמידו ד"ר יקותיאלי פרסם ב-2001 מאמר תאורטי המרחיב את יעילות השיטה לבעיות מעשיות בתחומים רבים, וב-2005 כתבו השניים מאמר חדשני נוסף, שהרחיבו בו את הגישה לבניית רווחי סמך מרובים. הוא התפרסם כמאמר עם מידיינים בעיתון סטטיסטי מוביל.

לאחרונה פותחו טכנולוגיות מחקר חדישות, המאפשרות לבצע במהירות מספר רב של בדיקות בניסוי אחד (High Throughput methods) בענפי מחקר רבים, כמו למשל במחקר הגנומי ובחקר המוח. טכנולוגיות מחקר אלה מחייבות התייחסות בו בזמן למספר רב של מסקנות אפשריות העולות מן הניסוי, ולכן העניין הכללי בגישת FDR להשוואות המרובות עלה באופן דרמטי, והוביל למחקרים מתודולוגיים ויישומיים של חוקרים רבים.

בשיתוף עבודה משותפת עם חוקרים ותלמידים יישם בנימיני את שיטת ה-FDR לתחומים שונים כגון מחקרי מיקרואריי (Microarray) בגנומיקה ובתחום חקר המוח באמצעי הדמיה בשעת פעילות (functional MRI). זהו תחום שבו שיטת BH נעשתה אחת משיטות הניתוח הסטנדרטיות המשמשות בחבילות התוכנה המובילות.

בה בעת, חבר פרופסור בנימיני למחקריו של פרופסור אילן גולני מהחוג לזואולוגיה באוניברסיטת תל אביב לשיתוף פעולה פורה, הזוכה לתמיכה רבה מצד קרנות מחקר בארץ ובעולם (NIH, ISF, BSF), והביא למספר רב של פרסומים בעיתונות המובילה בתחומי הביולוגיה החישובית, התנהגות בעלי חיים ומדעי המוח. עם הנושאים שנחקרו נמנית הבעיה החשובה של ההדירות (replicability) של תוצאות מחקרי התנהגות במעבדות שונות. לבנימיני שיתופי פעולה מתמשכים נוספים עם חוקרים בתחומים אחרים, כגון גאוגרפיה, רפואה וכלכלה, שבהם הוא מפתח שיטות לניתוח נתונים.

פרופסור בנימיני הדריך עד כה עשרות תלמידים לתואר מוסמך בסטטיסטיקה ובזואולוגיה, ומ-1995 הדריך 11 תלמידים לדוקטורט. שלושה מתלמידיו הם חברי סגל באוניברסיטאות מחקר בארץ.

נוסף על עבודתו המדעית בנימיני מעורב מאוד בפעילות ציבורית בקהילה הסטטיסטית. בשנה הקרובה הוא מוזמן לשאת "הרצאת מדליון" נושאת פרס בכינוס המשותף לארגונים לסטטיסטיקה הנערך בארה"ב. פרופסור בנימיני שימש נשיא האיגוד הישראלי לסטטיסטיקה (2009-2007). הוא ארגן סדנאות מטעם האיגוד והרצה בהן בהתנדבות. בנימיני שימש חבר המועצה הציבורית לסטטיסטיקה, והיה חבר בוועדה המרכזת המנהלת את פעילותה. הוא חבר בוועדת ההיגוי להגברת המטר של הרשות הארצית למים וביוב, וחבר המועצה המדעית המייעצת לרשות הארצית למדידה והערכה שבמשרד החינוך מאז הקמתה.

קורות חיים

יואב בנימיני מתגורר בהרצליה ונשוי לכלכלנית ד"ר יעל בנימיני. הם הורים ליאיר, ליובל ולנועה וסבא וסבתא של פלא, נועם, נוגה וגאיה.

לימודים והשתלמויות

1973 תואר בוגר בפיסיקה ובמתמטיקה (בהצטיינות), האוניברסיטה העברית בירושלים
1976 תואר מוסמך במתמטיקה, האוניברסיטה העברית בירושלים
1981 תואר דוקטור בסטטיסטיקה, אוניברסיטת פרינסטון, ניו ג'רזי, ארה"ב

תפקידים אקדמיים בארץ

1981– חבר בסגל החוג לסטטיסטיקה וחקר ביצועים, אוניברסיטת תל אביב (מ-2000 פרופסור מן המניין)
2003–2006 ראש החוג לסטטיסטיקה וחקר ביצועים, אוניברסיטת תל אביב
2006–2011 ראש המעבדה לייעוץ סטטיסטי, אוניברסיטת תל אביב
2011– חבר בביה"ס סגול לחקר המוח, אוניברסיטת תל אביב

תפקידים אקדמיים בחו"ל

1985–1987 פרופסור אורח, אוניברסיטת פנסילבניה, ארה"ב
1993 פרופסור אורח, אוניברסיטת פנסילבניה, ארה"ב
2011–2012 פרופסור אורח, אוניברסיטת ברקלי ואוניברסיטת סטנפורד, ארה"ב

תפקידים אחרים

2001–2003 סגן נשיא האיגוד הישראלי לסטטיסטיקה
2006– חבר המועצה המדעית המייעצת, הרשות למדידה ולהערכה, משרד החינוך
2007–2009 נשיא האיגוד הישראלי לסטטיסטיקה
2007– חבר המועצה המרכזית לסטטיסטיקה
2008– חבר ועדת ההיגוי להגברת המטר, הרשות הארצית למים ולביוב

אותות הוקרה, מלגות, תעודות ופרסים

2009– מופקד על הקתדרה על שם נתן ולילי סילבר לסטטיסטיקה יישומית, אוניברסיטת תל-אביב
2012 הרצאת מדליון בכינוס האיגוד הבין-לאומי לסטטיסטיקה מתמטית, סן דייגו, ארה"ב

מפעל חיים

יואב בנימיני נולד בישראל, בן ליוסף וטובה. הוא היה פעיל בצופים, ולאחר שסיים את בית הספר הריאלי בחיפה התגייס לנח"ל. בתום השירות הצבאי למד פיסיקה ומתמטיקה באוניברסיטה העברית וסיים ב-1973 בהצטיינות. בעודו מתלבט באיזה מהחוגים להמשיך בלימודיו, גויס לשירות מילואים של חצי שנה במלחמת יום הכיפורים. עם שובו נפתח מסלול לתואר שני במתמטיקה למשוחררי המלחמה, ובנימיני כתב את עבודת המחקר שלו במתמטיקה בהדרכתו של פרופ' ישראל אומן, לימים חתן פרס נובל.

ב-1976 יצא ללימודי דוקטורט בחקר ביצועים באוניברסיטת פרינסטון. קורס אחד אצל הסטטיסטיקאי הנודע ג'ון טוקי שינה את דרכו. "בזכותו נשביתי בקסמי הסטטיסטיקה", הוא מחייך. את הדוקטורט בסטטיסטיקה עשה בהנחיית פרופ' פיטר בלומפילד. ב-1981 הצטרף לחוג לסטטיסטיקה וחקר ביצועים באוניברסיטת ת"א.

בעקבות שיתוף פעולה עם פרופ' יוסי הוכברג החל לעסוק בתחום ההשוואות המרובות, שמתמודדים בו עם הקושי לשמור על נכונות המסקנות הסטטיסטיות במחקרים מורכבים. "הבנו שבבעיות מורכבות, הכלים הסטטיסטיים הקיימים יצרו בעיה למדענים. חלקם עלולים לספק תוצאות שגויות, שיצביעו על הבדלים לכאורה בהשוואה בין תרופה חדשה לתרופה קיימת, למשל, אף שבפועל אין זה כך", מסביר בנימיני. "הצענו עיקרון, המכונה 'שיעור התגליות השגויות' (False Discovery Rate או בקיצור FDR). דבקות בעיקרון הזה מאפשרת שמירה על יעילות המחקר, תוך מתן הגנה בפני תגליות סטטיסטיות שגויות. פיתחנו שיטות המאפשרות ליירט את התגליות השגויות שבין 'התגליות הסטטיסטיות', ולבודד את אותן תגליות שמרביתן יעמדו במבחן הזמן".

עקרון ה-FDR נתפס על ידי רבים בקהילה הסטטיסטית כסטייה מהמקובל, ונתקל בחשדנות ובהתנגדות. נדרשו חמש שנים עד שהשניים פרסמו  גרסה פשוטה של המאמר, וחלפו חמש שנים נוספות, עד שבשנת 2000 פורסם תוכנו המקורי. "במהלך אותו עשור הצלחתי לשכנע עמיתים רבים בנחיצות הגישה וביעילות השיטה", מספר בנימיני. "אולם השינוי הגדול התחולל אח"כ. במאה העשרים, בעיה בעלת מאות משתנים נראתה גדולה. במאה הנוכחית, עם פיתוחן של טכנולוגיות מחקר חדישות, בעיות בעלת מאות אלפי משתנים, כמו במחקר הגנומי ובחקר המוח, הפכו שכיחות. בלי הגישה של שיעור התגליות השגויות, קשה להתמודד איתן". כיום, שיטות FDR הן מהכלים הנפוצים בניתוח השוואות מרובות, וקבוצות מחקר נוספות ממשיכות לשכללן ולפתח גרסאות המותאמות לתחומים מגוונים, מגנטיקה ועד אסטרופיסיקה.

מאמרם המקורי של בנימיני והוכברג הוא המאמר השלישי המצוטט ביותר בתחום הסטטיסטיקה מאז החל התיעוד, והוא צוטט בעבודות מחקר יותר מ-9,500 פעמים. במאמר שכתב בעת האחרונה פרופ' בראד עפרון מאוניברסיטת סטנפורד, מחשובי החוקרים בסטטיסטיקה,הוא התייחס אל השיטה כאל "התוצאה השנייה בחשיבותה בסטטיסטיקה מאז מלחמת העולם השנייה".

פן עיקרי נוסף בעבודתו המדעית של בנימיני הוא מחקר יישומי בתחומים מגוונים. בנימיני שותף למעבדתו של הזואולוג, פרופ' אילן גולני, ומחקריהם עוסקים בניתוח ההתנהגות של בעלי חיים בעת חשיפה לסביבה חדשה, מעכברים ועד תינוקות אדם. "הכלים הסטטיסטיים מאפשרים לנו למצוא תבניות ודפוסי התנהגות בתוך כמויות עצומות של נתונים", הוא אומר. "אנו מקווים שבעתיד יהיה אפשר להשתמש בשיטות האלה לפיתוח תרופות ולהבין גם תופעות  מורכבות כמו רכישת שפה".

בחקר המוח הוא שותף למחקרים העוסקים במיפוי הפעילות של אזורים שונים במוח, למשל בתגובה לאירועים טראומטיים. בשני התחומים משולב לעתים מחקר גנומי, הקושר בין רקע גנטי להתנהגות המוחית ולפעילות המוחית. נוסף לכך, בנימיני משתתף במספר רב של מחקרים קליניים ברפואה, בין השאר בפסיכיאטריה, רפואת עיניים ורפואה שיקומית.

בנימיני פעיל גם בגאוגרפיה, בפיתוח מדדים להטרוגניות ובחקר האקלים, שבו הוא שותף למחקר, הבודק אם זריעת עננים מסייעת להגביר את כמות המשקעים ובאיזו מידה.

מניסיונו הרחב בענפי מדע מגוונים עולה נושא מחקרו הנוכחי. "יש מחקרים מדעיים שזוכים לתהודה רבה, אך בניסויים חוזרים מדענים מתקשים לשחזר את התוצאות", הוא מסביר. "חלק מהבעיה הוא שימוש בכלים סטטיסטיים שאינם נאותים. אנחנו מנסים לפתח כלים שיסייעו לחוקרים להתמודד עם הבעיה, ולצמצם את היקפה".

בנימיני מלמד קורסים בסיסיים ומתקדמים בסטטיסטיקה והדריך תלמידי מחקר רבים שהשתלבו באקדמיה ובתעשייה. "סטטיסטיקה הוא מקצוע שימושי ביותר בעולמנו המוצף נתונים,  ויש חוסר באנשי מקצוע בארץ", הוא אומר. "חשוב מאוד להדריך חוקרים בתחום, אך גם להטמיע אותו במערכת החינוך, ולהקנות לתלמידים את היכולת להסיק מסקנות מתוך נתונים. תפיסת העולם הסטטיסטית מסתמכת על ראיות שמתבססות על נתונים, ולא על תחושות".

פרסומים נבחרים

    • 1983 Is the T-test really conservative when the parent distribution
is long-tailed, Journal of the American Statistical Association
    • 1986 Observational rainfall - runoff analysis for estimating effects of cloud seeding on water resources in Northern Israel, Journal of Hydrology (with Y. Harpaz)
    • 1988 Opening the box of a boxplot, The American Statistician
    • 1990 More powerful procedures for multiple significance testing, Statistics in Medicine (with Y. Hochberg)
    • 1995 Controlling the False Discovery Rate: a practical and powerful approach to multiple testing, Journal of the Royal Statistical Society Series B (with Y. Hochberg)
    • 1998 Confidence intervals with more power to determine the sign: two ends constrain the means, Journal of the American Statistical Association (with Y. Hochberg & PB. Stark)
    • 2000 The adaptive control of the false discovery rate in multiple comparison problems, The Journal of Educational and Behavioral Statistics (with Y. Hochberg)
    • 2001 The control of the False Discovery Rate in multiple testing under dependency, Annals of Statistics (with D. Yekutieli)
    • 2002 John Tukey’s contributions to multiple comparisons, Annals of Statistics, (with H. Braun)
    • 2003 Identifying Differentially Expressed Genes Using False Discovery Rate Controlling Procedures, Bioinformatics (with A. Reiner & D. Yekutieli)
    • 2005 Genotype-environment interactions in mouse behavior: A way out of the problemProceedings of the National Academy of Sciences (with N. Kafkafi, A. Sakov & others)
    • 2005 False discovery rate controlling confidence intervals for selected parameters, Journal of the American Statistical Association (with Y. Yekutieli
    • 2006 Adapting to unknown sparsity by controlling the false discovery rate, Annals of Statistics (with: F. Abramovich, D. Donoho & IM. Johnstone)
    • 2006 Adaptive linear step-up procedures that control the false discovery rate, Biometrika (with A.M. Krieger & D. Yekutieli)
    • 2008 Screening for partial conjunction hypotheses. Biometrics (with R. Heller)
    • 2011 Quantifying the build up in extent and complexity of behavior - the case of free exploration in mice, Proceedings of the National Academy of Sciences (with E. Fonio, T. Galili and others