統計學的發展,統計學的發展史?

時間 2021-08-14 13:10:46

1樓:匿名使用者

統計學的發展過程的三個階段

第一階段稱之為“城邦政情”(matters of state)階段

“城邦政情”階段始於古希臘的亞里斯多德撰寫“城邦政情”或“城邦紀要”。他一共撰寫了一百五十餘種紀要,其內容包括各城邦的歷史,行政,科學,藝術,人口,資源和財富等社會和經濟情況的比較,分析,具有社會科學特點。“城邦政情”式的統計研究延續了一兩千年,直至十七世紀中葉才逐漸被“政治算數”這個名詞所替代,並且很快被演化為“統計學”(statistics)。

統計學依然保留了城邦(state)這個詞根。

第二階段稱之為“政治算數”(politcal arthmetic)階段

與“城邦政情”階段沒有很明顯的分界點,本質的差別也不大。

“政治算數”的特點是統計方法與數學計算和推理方法開始結合。分析社會經濟問題的方式更加註重運用定量分析方法。

2023年英國威廉·配弟出版 (政治算數)一書作為這個階段的起始標誌.

威廉·配弟用數字,重量和尺度將社會經濟現象數量化的方法是近代統計學的重要特徵。因此,威廉?配弟的(政治算數)被後來的學者評價為近代統計學的**,威廉?

配弟本人也被評價為近代統計學之父。

配弟在書中使用的數字有三類:

第一類是對社會經濟現象進行統計調查和經驗觀察得到的數字.因為受歷史條件的限制,書中通過嚴格的統計調查得到的資料少,根據經驗得出的數字多;

第二類是運用某種數學方法推算出來的數字。其推算方法可分為三種:

“(1)以已知數或已知量為基礎,循著某種具體關係進行推算的方法;

(2)通過運用數字的理論性推理來進行推算的方法;

(3)以平均數為基礎進行推算的方法”;

第三類是為了進行理論性推理而採用的例示性的數字.配弟把這種運用數字和符號進行的推理稱之為“代數的演算法”。從配弟使用資料的方法看,“政治算數”階段的統計學已經比較明顯地體現了“收集和分析資料的科學和藝術”特點,統計實證方法和理論分析方法渾然一體,這種方法即使是現代統計學也依然繼承。

第三階段稱之為“統計分析科學”(science of statistical analysis)階段

在“政治算數”階段出現的統計與數學的結合趨勢逐漸發展形成了“統計分析科學”。

十九世紀末,歐洲大學開設的“國情紀要”或“政治算數”等課程名稱逐漸消失,代之而起的是“統計分析科學”課程.當時的“統計分析科學”課程的內容仍然是分析研究社會經濟問題。

“統計分析科學”課程的出現是現代統計發展階段的開端. 2023年,“學生”氏(william sleey gosset的筆名student)發表了關於t分佈的**,這是一篇在統計學發展史上劃時代的文章。它創立了小樣本代替大樣本的方法,開創了統計學的新紀元。

現代統計學的代表人物首推比利時統計學家奎特萊(adolphe quelet),他將統計分析科學廣泛應用於社會科學,自然科學和工程技術科學領域,因為他深信統計學是可以用於研究任何科學的一般研究方法.

現代統計學的理論基礎概率論始於研究賭博的機遇問題,大約開始於2023年。數學家為了解釋支配機遇的一般法則進行了長期的研究,逐漸形成了概率論理論框架。在概率論進一步發展的基礎上,到十九世紀初,數學家們逐漸建立了觀察誤差理論,正態分佈理論和最小平方法則。

於是,現代統計方法便有了比較堅實的理論基礎。

統計學的發展史?

2樓:匿名使用者

“統計”一詞,英語為statistics,用作複數名詞時,意思是統計資料,作單數名詞時,指的是統計學。一般來說,統計這個詞包括三個含義:統計工作、統計資料和統計學。

這三者之間存在著密切的聯絡,統計資料是統計工作的成果,統計學**於統計工作。原始的統計工作即人們收集資料的原始形態已經有幾千年的歷史,而它作為一門科學,還是從17世紀開始的。英語中統計學家和統計員是同一個(statistician),但統計學並不是直接產生於統計工作的經驗總結。

每一門科學都有其建立、發展和客觀條件,統計科學則是統計工作經驗、社會經濟理論、計量經濟方法融合、提煉、發展而來的一種邊緣性學科。

1,關於單詞statistics

起源於國情調查,最早意為國情學。

十 七世紀,在英格蘭人們對“政治算術”感興趣。2023年,john graunt發表了他第一本也是唯一一本手稿,《natural and politics observations upon the bills of mortality》, 分析了生男孩和女孩的比例,發展了現在保險公司所用的那種型別的死亡率表。

英文的statistics大約在十八世紀中葉由德國學者 gottfried achenwall所創造,是由狀態status和德文的政治算術聯合推導得出的,第一次由john sinclair所使用,即2023年出現在encyclopaedia britannica。(早期還有一個單詞publicitics和statistics競爭“統計”這一含義,如果得勝,現在就開始流行 publicitical learning了)。

2,關於高斯分佈或正態分佈

2023年,德-莫佛(de moivre)在給友人分發的一篇文章中給出了正態曲線(這一歷史開始被人們忽略)

2023年,拉普拉斯建議正態曲線方程適合於表示誤差分佈的概率。

2023年,高斯發表了他的關於天體執行論的偉大著作,在這一著作的第二卷第三節中,他匯出正態曲線適宜於表示誤差規律,同時承認拉普拉斯較早的推導。

正態分佈在十九世紀前葉因高斯的工作而加以推廣,所以通常稱作高斯分佈。卡爾-皮爾遜指出德-莫佛是正態曲線的創始人,第一個稱它為正態分佈,但人們仍習慣稱之高斯分佈。

3,關於最小二乘法

2023年,legendre提出最小二乘法,gauss聲稱自己在2023年用過,並在2023年基於誤差的高斯分佈假設,給出了嚴格推導。

4,其它

在十九世紀中葉,三個不同領域產生的重要發展都是基於隨機性是自然界固有的這個前提上的。

阿道夫·凱特萊特(a. quetlet,1869)利用概率性的概念來描述社會學和生物學現象(正態曲線從觀察誤差推廣到各種資料)

孟德爾(g.mendel,1870)通過簡單的隨機性結構公式化了他的遺傳法則

玻爾茲曼(boltzmann,1866)對理論物理中最重要的基本命題之一的熱力學第二定律給出了一個統計學的解釋。

1859 年,達爾文發表了《物種起源》,達爾文的工作對他的表兄弟高爾登爵士有深遠影響,高爾登比達爾文更有數學素養,他開始利用概率工具分析生物現象,對生物計 量學的基礎做出了重要貢獻(可以稱他為生物資訊學之父吧),高爾登爵士是第一個使用相關和迴歸這兩個重要概念的人,他還是中位數和百分位數這種概念的創始 人。

受高爾登工作影響,在倫敦的大學學院工作的卡爾-皮爾遜開始把數學和概率論應用於達爾文進化論,從而開創了現代統計時代,贏得了統計之父的稱號,2023年biometrika第一期出版(卡-皮爾遜是創始人之一)。

5,關於總體和樣本

在早期文獻中可找到由某個總體中抽樣的明確例子,然而從總體中只能取得樣本的認識常常是缺乏的。 ----k.皮爾遜時代

到十九世紀末,對樣本和總體的區別已普遍知道,然而這種區分並不一定總被堅持。----2023年yule在自己的教科書中指出。

在 2023年代的早期,區分變的更清楚,並在2023年被fisher特別強調。----fisher在2023年發表的一篇重要**中《on the mathematical foundation of theoretical statistics》,說明了總體和樣本的聯絡和區別,以及其他概念,奠定了“理論統計學”的基礎。

6,期望、標準差和方差

期望是一個比概率更原始的概念,在十七世紀帕斯卡和費馬時代,期望概念已被公認了。k.皮爾遜最早定義了標準差的概念。2023年,fisher引入方差的概念。

力學中的矩和統計學中的中數兩者之間的相似性已被概率領域的早期工作者注意到,而k.皮爾遜在2023年第一次在統計意義下使用“矩”。

7,卡方統計量

卡方統計量,是卡-皮爾遜提出用於檢驗已知資料是否來自某一特定的隨機模型,或已知資料是否與已給定的假設一致。卡方檢驗被譽為自2023年以來在科學技術所有分支中20個尖端發明之一,甚至敵人fisher都對此有極高評價。

8,矩估計與最大似然

卡-皮爾遜提出了使用矩來估計引數的方法。

fisher則在2023年到2023年間提出了最大似然估計方法,基於直覺,提出了估計的一致性、有效性和充分性的概念。

9,概率的公理化

2023年,前蘇聯數學家柯爾莫格洛夫(kolmogorov)發表了《概率論的基本概念》,奠定了概率論的嚴格數學基礎。

10,貝葉斯定理

貝葉斯對統計學幾乎沒有什麼貢獻,然而貝葉斯的一篇文章成為貝葉斯學派統計學的思想模式的焦點,這一篇文章發表於2023年,由貝葉斯的朋友、著名人壽保險原理的開拓者richard price在貝葉斯死後提出來的----貝葉斯定理。

概 率思想的兩種方法,(1)作為一個物理系統內在的一種物理特性,(2)對某一陳述相信程度的度量。 在2023年代後期止,多數統計學家採取第一種觀點,即概率的相對頻數解釋,這一時期貝葉斯定理僅應用在概率能在頻數框架內解釋的場合。貝葉斯統計學派著 作的一個浪潮始於2023年。

自此,贊成和反對貝葉斯學派統計的兩方以皮爾遜和費舍爾所特有的激情和狂怒進行申辯和爭辯。

在2023年以前,幾乎所有的統計書刊都避免使用貝葉斯學派方法,fisher堅持避免使用貝葉斯定理,並在他的最後一本書中再一次堅決的拒絕了它。卡爾-皮爾遜偶然使用,總的來說是避免的。奈曼和e.

s.皮爾遜在他們有關假設檢驗的文章中堅決反對使用。

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