概率统计历史(简单）
概率与统计入门 ―――摘自 [美]H·L·奥尔德 E·B·罗赛勒 统计学是关于数字资料收集、组织、分析与解释的科学。 “资料收集”是取得数量或数据的方法。正确的结论只能来源于正确的资料，来源于有 代表性的资料。 “资料组织”是以适当形式表现所收集的资料，以得出符合逻辑的结论。 　“资料分析”是从给定的量或数，抽出有关问题，从而得出一个简要的综合姓的结果。 达到这个日的的最重要的量(平均数、中位数、极差、标推差，等等)。 “资料解释”是通过资料分析来作出结论的工作，它通常是通过类似对象的小的集合提供 的信息来对有关对象的大的集合形成预测的。 因此，统计学是一门科学，它处理在某种程度上可用数量信息回答的问题，而信息是通 过计数和量度得到的。不论我们在生物研究中调查昆虫数、还是在工厂中调查工人数或 工时数，统计工作者的职责首先是选择所裔的那类信息，其次是指导适当的有效的收集 与加工信息，最后是解释结果。在解释结果中，特别是在资料不完全的情况下，统计工 作者必须运用原理与方法以得出有效的调查结果。他常常要求面对不肯定的情况做出明 智的决策。 统计一词有两个显然不同的意义。当用作如上所指的情况时，它是。一种研究和评价 数量资料的科学方法。当用作复数时，它是“数量资料：一词的同义语。因此，如果我们 说在“世界年鉴” 或 “美国统计摘要”中有统计，即是说在它们中有数量资料。这是一个古老的、有普遍意义 酌词。原先，统计着重为政府首脑管理国家政务提供资料。用数字资料表现的这种信息 可以上溯到亚里斯多德及他的“国家政务论”。事实上，“statistics与“state”源于同一 词根，就是一个明证。早期大多数文明国家，由于军事的与财政的原因，曾经编制大规 模的统计资料，以确定国家的入力与物力。我们在基督教圣经中曾看到诸如此类的户口 调查，以及罗马帝国各地普遍编制的税册。 概率论的研究始于意大利的文艺复兴时期，当时赌徒要求找到掷段子决定胜负的规则， 曾向学者G．卡达诺(150l-- 1576)和著名的数学天文学家G．加利莱(1564—1642)求教；加利莱所写的一篇短文中，说 明了概率的基本定律，从而为整个统计科学的发展奠定了理论基础。 在16与17世纪，机会对策(赌博)在富人中特别普遍，而且引进了更复杂的对策，包括更 大的赌注，不同的对策需要一个合理的计算“机会”，当时这个问题成了一个非常重要的 问题。一个法国知识分子C，梅勒也是一个狂热的赌徒，他曾向著名的数学家和哲学家B 。帕斯卡尔(1623—1662)求教，帕斯卡尔的注意促成了与他的数学朋友的交往，特别是与 P．弗曼特马(1601--16S5)的书信往来，就成为现代概率论与组合分析的起源。 研究“机会”定律的其他闻名的数学家有O．W．莱布尼兹(1646—1716)与雅可比·白努利(1 654—1705)，他是著名的白努利家族九个数学家中的第一个。他们都赢得了卓越的声誉， 其中雅可比的兄弟约翰·白努利(1667--1748)，侄子尼古拉·白努利(1687-- H59)与丹尼尔·白努利(1700—1782)都成为世界上知名的人。第一篇广博的概率论论文是 由雅可比·白努利写出的，他详细地阐述了大数定律的原理。尼古拉·白努利把概率的概 念用于法律问题，而丹尼尔．白努利则把概率的计算用于流行病学与保险学的研究。 同一时期，在收集社会统计学资料上取得了重要的进展，现在叫做“统计学”的知识也 有所发展。在英国，J．格兰特(1620—1674)对生命统计以及保险与经济统计部分采用了 数学方法进行研究，他的研究通过W．佩蒂(1623—1687)得以发展，佩带研究了伦敦城的 人口生命统计，他是首先从事这类工作的人。E．哈利(1656一1742)继承了这项工作，他 发展了死亡表，并把他称为开创生命统计科学的人。 A．德模瓦(1667—1754)说明了复合事件的概率程序，由摄率原理导出排列与组合理论， 并奠定了生命意外事故科学的基础。1733年他发明了正态曲线方程，很多的归纳统计学 理论都以此为基础。同一钟形曲线一般称之为“拉普拉斯曲线”、“高斯曲线”或“高斯—拉 普拉斯曲线”，以表示对M．拉普拉斯(1749—1827)与K．F。高斯(1777一1855)的故意。高 斯独立地发明了这个方程。高斯由重复量度同一个量所出现的误差，以推导正态曲线方 程。他还发明了最小乎方法并发展了观察误差理论，拉普拉斯的最大贡献是把统计学应 用于天文学，并与A，M．勒让德(1752一1833)一起，把偏微分方程用于概率研究。1815 年“概差”(probable error)一调第一砍出现在F．W．贝塞(1784—1846)的著作中，他也发展了仪器误差理论。 对理论的其他贡献的有J．斯特林(1692—1770)的n!近似公式；M．康杜斯(1743—1794)把 概率与统计应用于社会问题；T●贝期(1702—176，1)首先归纳地运用概率；L．尤勒(170 7— 1783)首创使用希腊字母西格马[pic]作为求和的符号；以及T．辛普森(1710一1761)把连 续原理运用到数学横串理论中。人L．R．阿勒贝特(1717—1783)在他的概率研究中使用了 气象资料；人L．拉格朗日(1736—1813)使用了微分学；Po B．蒙特模特(1678—1719)引进了有限差分的计算。C．巴夫(1707— 1788)在现代遗传的某些方面以及在概率计算上属于领先地位，此外，S．D．泊松(1781 —1840)发展了以他本人名字命名的分布，即泊松分布。在1835一1870年间，比利时科学 家L．A．J. 魁持奈(1796— 1874)对概率与统计的发展与应用作出了重大贡献。他把生物学的与人类学的油量和正东 曲线紧密池联系在一起。：魁特奈把统计方法不仅用在生物上，而且用到教育与社会学 上。他显示出对统计的极广泛的兴趣，他是认识大数稳定性的第一个人，也是首先论证 在研究领域里，发展起来的统计方法可以推广到其他大多数领域的人之一。 在德国，O．F．纳普(1842一1926)按照魁特奈的原则广泛地调查研究死亡统计，而W． 刘易斯(1837—1914)发展现在叫做一向方差分析的程序。 在19世纪最后25年中，F．高尔顿(1822一1911)为英国的优生学泥的创始人，在论证每 个生物变量的系统变化助原理上，显示出无穷的热情，他并且积累了这方面的适当资料 。发现了生物变化的有秩序原理，这标志着生物研究新时代的开始。高尔顿与他的继承 者K．皮尔逊(1857—1936)利用遗传学的问题，发展 了回归与相关的概念。后来(皮尔逊)与C．B，斯皮尔曼(1863—1945)开拓了这个理论，并 把它应用于社会科学。皮尔逊同时也广泛地研究了抽样误差的影陶，发展了[pic]检验， 并在文献中弓!进“平均偏差”(mean de Viatlon)与标准差(standard de V1ation)等词。 ： 本世纪初，一位爱尔兰吉尼斯啤酒厂的统计学家W．S．戈塞特(1876一1937)，笔名“学 生”，出版了许多篇关于解释抽样资料的文章。他是第一个入认识到发展小样本方法以得 出可靠信息的重要性。这种方法以后由R．A．费雪(1890一1962)及其同事在英国推广， 费雪对科学作出了很大贡献，特别是群体遗传学方面，他开拓了试验理论，注意统计方 法及其在科学研究领域中的应用。正是费雪。他引进了现在广泛应用的“虚假设”一词(n ull—，hypothesis)，并发展了方差分析的统计方法。 在二十世纪，涌现了许多的著名统计学家，他们积极发展新理论并应用于实践。电子计 算机的应用极大地促进了统计的发展。今天研究工作者把统计看作一项最有用的工具． 日常生活普遍受到以数量信息为基础的决策论的影响。现在，假设、试验与假设检验等 一系列科学方法已为每个活动领域所熟悉。今天，建立在概率基础上的现代统计方法， 作为物理学、生物科学、经济学、社会学、心理学、教育学、医学、农业、工业和政府 的助手，正在证明它是不可缺少的。天文学以统计方法为基础，预测天体的未来位置； 适当的遗传区分是由统计探明的；生命保险费与年金是以统计记录为基础的死亡表来确 定的；能源公司如果没有地区需求的统计资料，就不能有效地供应电力，研究工作者用 统计方法来确定农业试验的结果是否显著；工程师发现抽样理论在工业产品质量控制上 是非常有用的；企业经理与政府分析家用统计程序作出决策。这些应用的范围虽然很不 相同，但使用大量的统计方法则是相同的。统计分拆的某一方面在某个领域也许比在其 它领域显得更重要，但一般说来，同一统计方法则可用在所有领域。 在统计研究中有一点要提请注意，认识这一点是很重要的,即没有一个统计方法本身 能保证数据不出现错误、绝对准确，不能保证推理没有毛病、结论正确。原始资料一定 要正确、方法一定要恰当；而结果一定要由不仅懂得方法，而且要由懂得应用的人来解 释。本书是把所讨论的统计方法当作土具，由适当的人掌握，在设计合理的场合加以应 用，以取得有用的结论，但统计方法本身并不能创造奇迹。
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