Profesor brillante, autor prolífico y mentor inspirador, George Casella transformó la estadística con sus ideas sobre inferencia, modelos bayesianos, métodos Monte Carlo y reconciliación teórica. Su legado es esencial para entender la estadística del siglo XXI.

La inferencia estadística tal como la conocemos hoy no puede explicarse sin mencionar a George Casella. Con una carrera que combinó profundidad teórica, pasión docente y una incansable vocación colaborativa, Casella ayudó a modernizar el pensamiento estadístico en torno a la toma de decisiones, la evidencia científica y el uso computacional para resolver problemas complejos. Desde la creación de libros fundamentales hasta sus innovadoras propuestas en métodos bayesianos y frecuentistas, su obra sigue siendo una referencia obligada para cualquier persona interesada en la estadística contemporánea.

George Casella nació el 22 de enero de 1951 en el Bronx, Nueva York. Se graduó en Matemáticas por Fordham University y obtuvo su maestría y doctorado en Estadística en Purdue University, con una tesis centrada en estimación de tipo minimax en regresión ridge. Su carrera académica incluyó cargos en Rutgers, Cornell y la Universidad de Florida, donde fue Distinguished Professor hasta su muerte en 2012, a causa de un mieloma múltiple.

Casella fue un pensador versátil, pero su nombre se asocia principalmente con la inferencia estadística, disciplina en la que no solo investigó, sino que también la enseñó y transformó. En sus propias palabras: “Lo que hacemos los estadísticos es construir buenos métodos para resolver problemas, y eso implica evaluar el rendimiento de los estimadores, incluso cuando se obtienen a través de algoritmos y no de fórmulas“.

Uno de sus mayores aportes fue precisamente el intento de reconciliar las escuelas bayesiana y frecuentista. “Nunca creí que el desacuerdo fuera saludable. Deberíamos hacer buena estadística, no decretar qué camino es mejor. Cuando peleamos entre nosotros, la estadística pierde“, dijo en una entrevista.

Este espíritu se cristalizó en su célebre libro Statistical Inference (1985, coescrito con Roger Berger), considerado por muchos como el manual más influyente en estadística matemática moderna. Casella explicó que escribieron el texto buscando una presentación clara y ordenada, influenciados por el enfoque teórico de Kendall y Stuart: “*Desarrollar la teoría de la estadística como una disciplina en sí misma, no solo como aplicación de las matemáticas*”.

Además de este clásico, Casella dejó una colección impresionante de obras que cubren desde el análisis Bayesiano hasta métodos computacionales:

– Theory of Point Estimation (2ª edición con Erich Lehmann)

– Monte Carlo Statistical Methods (con Christian Robert)

– Variance Components

– Statistical Design

– Statistical Genetics of Quantitative Traits

En sus últimos años, su interés se volcó en los métodos de muestreo y en la integración de herramientas computacionales con bases teóricas sólidas. Uno de sus artículos más citados es su trabajo de 1996 sobre Rao-Blackwellización, una técnica para mejorar la eficiencia en métodos Monte Carlo. También es conocido por su enfoque al Bayesian Lasso, donde reinterpretó técnicas de regularización como inferencia Bayesiana con priors Laplacianos independientes.

Casella no solo fue un investigador excepcional, sino también un editor influyente. Fue editor de prestigiosas revistas como Statistical Science, Journal of the American Statistical Association y JRSS B, donde impuso criterios más exigentes que elevaron la calidad editorial.

Entre sus reconocimientos destacan ser Fellow de la American Statistical Association, del Institute of Mathematical Statistics, del International Statistical Institute, y miembro extranjero de la Real Academia de Ciencias de España. También fue elegido Highly Cited Researcher por el ISI y galardonado con el Distinguished Alumnus Award de Purdue.

En su vida personal, Casella combinó la rigurosidad científica con un carácter generoso y entusiasta. Corrió 13 maratones, fue bombero voluntario, y dio clases en español en universidades de España, país al que guardaba gran afecto. “Si uno o dos estudiantes se interesaron en estadística porque di una charla en su idioma, todo valió la pena“, dijo sobre su esfuerzo por aprender español.