레너드 지미 새비지(Leonard Jimmie Savage, 1917년 11월 20일 ~ 1971년 11월 1일)는 미국의 수학자이자 통계학자이다. 본명은 레너드 오가셰비츠(Leonard Ogashevitz)였으나 후에 개명하였다. 미시간주 디트로이트에서 태어났으며, 미시간 대학교에서 수학 박사 학위를 받았다. 이후 시카고 대학교, 예일 대학교, 미시간 대학교 등에서 교수로 재직하였다.
새비지는 현대 베이즈 통계학(Bayesian statistics)의 기초를 확립한 인물로 평가된다. 1954년에 출간한 저서 《통계학의 기초》(The Foundations of Statistics)는 주관적 확률(subjective probability)과 주관적 기대효용(subjective expected utility)에 대한 공리적 체계를 제시하여, 현대 의사결정 이론(decision theory)의 지적 토대를 마련하였다. 이 저서는 프랭크 램지(Frank Plumpton Ramsey)와 존 폰 노이만(John von Neumann)의 선행 연구를 바탕으로 발전시킨 결과물이다.
경제학자 밀턴 프리드먼(Milton Friedman)은 새비지를 "내가 망설이지 않고 천재라고 부르는 소수의 사람들 중 하나"라고 언급한 바 있다. 프리드먼과 함께 연구한 프리드먼-새비지 효용함수(Friedman–Savage utility function)는 기대효용가설에서 개인이 보험과 복권을 동시에 구매하는 행위를 설명하는 이론으로 알려져 있다.
새비지의 주요 업적은 다음과 같이 요약된다:
- 주관적 확률 이론: 확률을 객관적 빈도가 아닌 개인의 신념 정도로 해석하는 관점을 공리적으로 정립하였다.
- 새비지의 결정 이론: 의사결정자가 불확실성 하에서 선택을 내릴 때 따르는 합리성의 공리 체계를 제시하였다.
- 베이즈 통계학의 부흥: 20세기 중반 빈도주의(frequentist) 통계학이 주류였던 상황에서 베이즈주의 접근법의 학문적 토대를 제공하였다.
새비지는 1971년 11월 1일 사망하였으며, 그의 학문적 유산은 현대 통계학, 경제학, 인공지능 및 머신러닝 분야의 의사결정 이론에까지 영향을 미치고 있다.
