통계학의 발전사?

' 통계' 라는 단어는 영어는 statistics 로, 복수명사로 사용될 때는 통계자료를 의미하고 단수명사로 사용될 때는 통계학을 가리킨다. 일반적으로 통계라는 단어는 통계작업, 통계자료, 통계학의 세 가지 의미를 포함한다. 이 세 가지 사이에는 밀접한 연관이 있는데, 통계는 통계 작업의 성과이며, 통계학은 통계 작업에서 비롯된다. 원시 통계 작업은 사람들이 데이터를 수집한 원시 형태가 이미 수천 년의 역사를 가지고 있으며, 그것은 과학으로서, 역시 17 세기부터 시작되었다. 영어에서 통계학자와 통계자는 동일 (statistician) 하지만 통계학은 통계작업의 경험 총결산에서 직접 나온 것은 아니다. 모든 과학에는 설립, 발전, 객관적 조건이 있으며, 통계과학은 통계업무 경험, 사회경제 이론, 계량경제방법의 융합, 정제, 발전된 변두리 학과이다.

1, 단어 statistics

는 국정조사에서 유래한 것으로, 처음에는 국정학을 뜻한다. < P > 17 세기에 잉글랜드에서는' 정치산수' 에 관심이 있었다. 1662 년, John Graunt 는 그의 첫 번째이자 유일한 원고인' Natural and Politics Observations Upon the Bills of Mortality' 를 발표하고, 남학생과 여학생의 비율을 분석하고, 현재 보험회사에서 사용하는 그런 종류의 사망률 표를 개발했다.

영어의 statistics 는 약 18 세기 중엽에 독일 학자 Gottfried Achenwall 에 의해 만들어졌으며, 상태 status 와 독일어의 정치산술연합에서 파생된 것으로, 처음으로 John Sinclair 가 사용했습니다. 1797 년 Encyclopaedia Britar 에 나타났습니다. (초기에는 publicitics 와 statistics 가 경쟁하는' 통계' 라는 의미도 있었는데, 이기면 publicitical learning 이 유행하기 시작했다.)

2, 가우스 분포 또는 정규 분포

1733 년, 데모버 (De Moivre) 는 친구에게 배포된 문장 중 한 편에 정규 곡선 (이 역사는 무시되기 시작)

1783 년, 라플라스는 정규 곡선 방정식을 제안했다

189 년 가우스는 천체 운행론에 관한 그의 위대한 저작을 발표했는데, 이 저작의 제 2 권 3 절에서 그는 오차 법칙을 나타내는 데 적합한 정규 곡선을 내보내고 라플라스의 초기 유도를 인정했다. < P > 정규 분포는 19 세기 전엽에 가우스의 업무로 일반화되기 때문에 가우스 분포라고 불린다. 칼 피어슨은 드 모버가 정규 곡선의 창시자라고 지적했다. 첫 번째는 정규 분포라고 불렸지만 사람들은 여전히 가우스 분포라고 부르는 데 익숙해져 있다.

3, 최소 평방

185 년, Legendre 는 최소 평방, Gauss 는 1794 년에 사용했다고 주장하며 189 년 오차 기반 가우스 분포 가설을 엄격하게 유도했다.

4, 다른 < P > 는 19 세기 중반, 세 가지 다른 분야에서 발생하는 중요한 발전은 모두 무작위성에 기반을 둔 것이 자연계에 내재된 이 전제에 기반을 두고 있다. < P > 아돌프 케이트렛 (A. Quetlet,1869) 은 확률성의 개념을 이용하여 사회학과 생물학 현상 (정형곡선이 관찰 오차에서 다양한 데이터로 확대됨) < P > 멘델 (G.Mendel,187) 을 통해

1859 년 다윈은' 종의 기원' 을 발표했고, 다윈의 일은 그의 사촌 골든 경에게 깊은 영향을 끼쳤고, 골든은 다윈보다 더 수학적으로 소양이 있었다. 그는 확률 도구를 이용하여 생물현상을 분석하고 생물계량학의 기초에 중요한 공헌을 했다 (그를 생물정보학의 아버지라고 부를 수 있다). 골든 경은 처음으로 사용과 복귀를 했다 < P > 골든의 업무로 런던의 대학대학원에서 근무하는 칼 피어슨은 수학과 확률론을 다윈 진화론에 적용해 현대통계시대를 열어 통계의 아버지라는 칭호를 얻었다. 191 년 Biometrika 1 기 출판 (카드 피어슨은 창시자 중 하나).

5, 전체와 샘플 < P > 에 대한 초기 문헌에서 어느 총체적으로 샘플링한 명확한 예를 찾을 수 있지만, 전반적으로 샘플만 얻을 수 있다는 인식은 종종 부족한 경우가 많다. K. 피어슨 시대 < P > 는 19 세기 말까지 샘플과 총체적 차이에 대해 이미 널리 알려져 있지만, 이런 구분이 항상 고수되는 것은 아니다. 191 년 유엘은 자신의 교과서에서 지적했다. < P > 19 년대 초반에는 구분이 더욱 명확해졌고, 1922 년에는 Fisher 에 의해 특별히 강조되었다. ----Fisher 는 1922 년 발표한 중요한 논문에서 "On the Mathematical Foundation of Theoretical Statistics" 를 통해 전체와 샘플의 연결과 차이점, 그리고 기타 개념을 설명하고' 이론통계' 를 마련했다.

6, 기대, 표준 편차, 분산 < P > 기대는 확률보다 더 원시적인 개념으로, 17 세기 파스칼과 페르마 시대에는 기대개념이 이미 공인되었다. K. 피어슨은 표준 편차의 개념을 최초로 정의했다. 1918 년에 Fisher 는 분산이라는 개념을 도입했다. < P > 역학의 모멘트와 통계학의 중간 수 사이의 유사성은 확률 분야의 초기 근로자들이 알아차렸고, K. 피어슨은 1893 년 처음으로 통계적 의미에서' 순간' 을 사용했다.

7, 카이 제곱 통계 < P > 카이 제곱 통계는 카드 피어슨이 알려진 데이터가 특정 임의 모델에서 나온 것인지 또는 알려진 데이터가 주어진 가정과 일치하는지 확인하기 위해 제안한 것입니다. 카방검사는 19 년 이후 과학기술의 모든 분기에서 2 개의 첨단 발명 중 하나로 꼽혔으며, 적 Fisher 조차도 이에 대해 높은 평가를 받았다.

8, 모멘트 추정은 최대 유사 < P > 카드 피어슨이 모멘트를 사용하여 매개변수를 추정하는 방법을 제시했습니다.

Fisher 는 1912 년부터 1922 년까지 최대 우도 추정 방법을 제시했고, 직관에 근거하여 추정의 일관성, 유효성 및 적절성에 대한 개념을 제시했다.

9, 확률의 공리화

1933 년 구소련 수학자 콜모그로프 (Kolmogorov) 가' 확률론의 기본 개념' 을 발표해 확률론의 엄격한 수학 기초를 다졌다.

1, 베이시안 정리 < P > 베이직스는 통계학에 거의 기여하지 않지만, 베이직스의 문장 한 편은 베이직스 학파 통계학의 사상 모델의 초점이 되었다. 이 문장, 1763 년, 베이직스의 친구, 유명한 생명보험 원칙의 개척자 Richard Price 가 베이직후 제기한-베이시안 정리 < P > 확률 사상의 두 가지 방법, (1) 하나의 물리적 시스템 내의 물리적 특성으로, (2) 특정 진술에 대한 신뢰도를 측정하는 측정. 195 년대 후반에 대부분의 통계학자들은 확률의 상대적 빈도 해석이라는 첫 번째 관점을 취했는데, 이 시기 베이시안 정리는 확률이 빈도 프레임 내에서 해석할 수 있는 경우에만 적용된다. 베이시안 통계학파의 한 물결은 196 년에 시작되었다. 그 이후로 베이지안 학파 통계에 찬성하고 반대하는 양측은 피어슨과 피셔 특유의 열정과 분노로 변론과 논쟁을 벌였다. < P > 196 년 이전에는 거의 모든 통계 서적들이 베이시안 학파 방법의 사용을 피했고, Fisher 는 베이시안 정리를 피하고 그의 마지막 책에서 다시 한 번 단호하게 거절했다. 칼 피어슨은 우연히 사용했는데, 대체로 피했다. 나이만과 E.S. 피어슨은 가설 검사에 관한 문장 중 사용을 단호히 반대한다.