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 בישראל

מ-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.

מ- 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

מ-2006:           חבר המועצה המדעית המייעצת, הרשות למדידה ולהערכה, משרד החינוך

2007 – 2009:   נשיא האיגוד הישראלי לסטטיסטיקה

מ-2007:           חבר המועצה המרכזית לסטטיסטיקה

מ-2008:           חבר ועדת ההיגוי להגברת המטר, הרשות הארצית למים ולביוב.

אותות הוקרה, מלגות, תעודות ופרסים

מ-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.

מאמרים 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 problem, Proceedings 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).

***

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-1973בהצטיינות.. 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".