理论教育 统计学的兴起及其重要贡献

统计学的兴起及其重要贡献

时间:2023-07-04 理论教育 版权反馈
【摘要】:特别是概率论的发展,为统计学的兴起不断地提供理论依据,并应用到各种统计方法之中。十年后,英国统计学家费歇尔严密证明了戈塞特的结果,并进行了推广。1928年开始,英国统计学家奈曼和J·皮尔森研究假设检验的理论问题,九年以后得到了满意的结果。真正把数理统计作为一门数学学科来进行研究的是英国的费歇尔。费歇尔对数理统计学的贡献是巨大的。

统计学的兴起及其重要贡献

稍许关心一点时事政治的人,都能经常看到各种媒体上公布的各种各样的统计数字,统计数字已经是现代社会不可缺少的内容了。它对社会的状况有一个整体的、定量的了解,而且为各国的比较与历史的演进提供了素材。近代的统计学一词来源于17世纪的国势学,这门学问主要是描述国家的状况,借助于表格和数字使描述一目了然,对于各国的政府无疑是决策的重要依据。

统计学可分为描述性统计学和分析性统计学,前者主要研究数据的搜集和整理,后者主要研究数据分析和推断,概率论是统计学的理论基础。

统计学的产生可以追溯到很久以前。

公元前2250年,大禹治水,根据山川土质,人口和物资统筹开凿河道;各朝代对土地、人口、财产和年龄都有统计资料可查并绘有图表。由此可见,统计学在我国早已应用,只是没有专门研究,没有形成系统知识。但是,这种意义下的统计实际是普查,而不是现代意义下的统计。普查显然也是极为重要的,因为任何统计均有误差,普查在严密进行下所得数字是精确的,而且对于寻求规律性至关重要。因此,现在普查的范围日益扩大。从1790年起,美国每隔十年进行一次人口普查,其他一些领域普查的时间间隔更短。

在西方,公元前3000多年,埃及金字塔建造时为征集费用,对全国人口、财产进行全面统计,到了亚里士多德时代,统计逐渐往理性演变,统计在卫生、保险、贸易、军事行政管理方面的应用都有详细的记载。

对现代统计学的形成有较大贡献的人要推英国人格劳特(1620-1674年),他对生命统计、保险统计和经济统计都进行研究。1662年,格劳特使用调查员调查伦敦市的死亡人数,是历史上最早出现的统计推断,而且他据此做出第一个现在人寿保险公司必备的死亡率表。出版了«对死亡表的自然观察和政治观察»一书。1690年,英国著名经济学家威廉·配第沿袭格劳特的方法,通过统计进行社会之间的相互比较,它的结果在«政治算术»一书中发表。

18世纪,统计学的数学性质逐步加强。各国由于受到战争的威胁和工业革命的影响,对人口和资源的测定很感兴趣,对有关经济、社会和政治等方面的统计数据的搜集与解释成为当时政府所特别关注的目标。特别是概率论的发展,为统计学的兴起不断地提供理论依据,并应用到各种统计方法之中。

19世纪著名的英国生物学家达尔文提出具有划时代意义的进化论,这是他在乘军舰环球旅行考察,并进行生物统计的结果。他是通过对大量事物进行分析后发现规律,才得出这个伟大理论的。

19世纪中叶,比利时统计学家寇特莱特和英国人类学家高尔顿的工作推动了统计学的许多新发展。

寇特莱特不仅将统计方法应用于生物学,也应用于教育学社会学,他预言:“统计方法,可应用于各种科学的各种部门。”

高尔顿对遗传学特别感兴趣,搜集很多资料,专门研究数据的模型及相关关系,他首先引入回归和相关的概念。1889年出版«自然的遗传»一书,他提出了相关系数。(www.daowen.com)

高尔顿的朋友K.皮尔森发展了回归分析理论,引入了复相关系数和净相关系数。

19世纪末,统计学已从“政治算术”发展成为统计推断科学。特别是概率论的建立,促进了统计理论的研究和各种统计方法的出现,1908年英国统计学家戈塞特发表在该年生物统计杂志上的一篇划时代文章,开辟了小样本理论分布研究的新纪元。

戈塞特的结果,当时并没有被人们所接受。十年后,英国统计学家费歇尔严密证明了戈塞特的结果,并进行了推广。

1928年开始,英国统计学家奈曼和J·皮尔森研究假设检验的理论问题,九年以后得到了满意的结果。

真正把数理统计作为一门数学学科来进行研究的是英国的费歇尔。他在剑桥大学攻读数学物理,毕业后曾办过工厂,又管理过农场,还当过中学教师,后来他对生物统计学很感兴趣,他把一个农业试验站六十六年的施肥、田间试验和气候资料加以整理、归纳,从中提取信息,作为他对数理统计方法的理论研究的基础。费歇尔对数理统计学的贡献是巨大的。

我国统计学家、北京大学的许宝禄教授早年曾是费歇尔的学生,对统计学的数学理论也做出了重要贡献。

随着计算机的使用,推动着统计学不断往纵深发展,统计学使用的数学工具愈来愈深,从数学角度提出的问题所占比重越来越大。

我国统计学家在参数估计,非参数统计,现代回归分析以及大样本理论等方面都取得世界一流的研究成果。

生活在现代社会里的每个人都应该懂得一些统计方法,用来处理愈来愈多的数据和信息。

免责声明:以上内容源自网络,版权归原作者所有,如有侵犯您的原创版权请告知,我们将尽快删除相关内容。

我要反馈