Richard Dawkins는 Ronald Fisher 가 Fisher의 Wikipedia 약력 에서 인용 한 "현대 통계 및 실험 설계의 아버지"라고 설명했습니다 . 또한 Anders Hald 는 자신의 저서 " 수학 통계의 역사 "에서 그를 "현대 통계 과학의 기초를 거의 한 손으로 만든 천재" 라고 불렀습니다 .

사람들이 그에게 그렇게 높은 평가를하도록 정확히 무엇을했는지 궁금합니다.

질문에 대한 답변을 작성하는 것은 매우 어렵습니다

Ronald Fisher의 주요 통계적 기여는 무엇입니까?

훌륭한 통계학자를 포함하여 훌륭한 작가가 만든이 주제에 대한 훌륭한 작품이 이미 많이 있습니다.

• 1951 년 Hotelling, RA Fisher가 통계에 미치는 영향
• 야만인, 1976 년, RA 피셔 다시 읽기
• 1964 년 예이츠, 로널드 피셔 경 및 실험 설계
• 1962 년 예이츠, 로널드 아일 머 피셔 경 (1890-1962)
• Pearce, 1979, 실험 설계 : RA Fisher 및 일부 현대 경쟁자
• 1998 년 에프론, 21 세기 RA 피셔

이러한 작업은 인터넷 Q & A 보드에서 간단한 몇 줄로 맞추기가 매우 어렵습니다. Efron이 Fisher에 대한 그의 글에서 썼 듯이, Fisher의 아이디어 전체를 파악하는 것은 쉽지 않습니다.

Fisherian 통계의 중요성을 평가하는 데있어 한 가지 어려움은 그것이 무엇인지 말하기가 어렵다는 것입니다. Fisher는 놀라운 수의 중요한 아이디어를 가지고 있었고 무작위 추론 및 조건부와 같은 일부 아이디어는 모순됩니다. 마치 경제학에서 마르크스, 아담 스미스, 케인즈가 같은 사람으로 판명 된 것처럼 조금입니다.

피셔는 개척자였습니다

피셔의 공헌에 대한 단순하지만 아주 좋은 출처는 Wikipedia입니다. 통계 기록 (또는 다른 텍스트를 사용할 수 있음) 에 대한 기사를 읽는 것만 으로 Fisher의 기여의 양과 중요성에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

또한 Fisher를 훌륭한 기여자로 만든 것은 부분적으로 시간, 위치 및 운임을 알 수 있습니다. Fisher는 응용 통계의 기본 기초가 만들어지고 필드가 비교적 작을 때 (수학의 18 ~ 19 세기와 비교했을 때) 20 세기 초에 중요하고 영향력있는 통계 학자였습니다.

Fisher가 무대에 들어 섰을 때 통계의 첫 번째 저널과 대학의 첫 번째 통계 부서가 시작되었습니다. 20 세기 초반에는 대부분 천문학과 같은 분야에서 사용되는 회귀 분석 방법과 잔류 항과 오차 분포에 대한 몇 가지 아이디어가있었습니다.

측정 오류 및 결과 확률의 개념. 이러한 유형의 수학과 논리 (순수한 수학에 더 가깝고 그 당시의 심각한 수학자에 의해 정죄받지 않은 것으로 보임)는 유전학, 진화, 생물학, 농업과 같은 피셔의 선택 분야에보다 광범위하게 적용되었습니다. . 우수한 수학자 인 Fisher는 이러한 초기 개발에 큰 기여를했으며 (또는 이러한 개발의 주요 동인으로 간주 될 수도 있기 때문에) 그의 작업은 통계 역사에서 중요한 위치에있었습니다.

기본 개념 및 도구

통계 (특히 수학적 개념 또는 추론)에 대한 소개 책의 주제를 보면 Fisher를 지배적 인 기여자로 간주 할 수 있습니다. 통계 도서에 대한 최초의 가장 영향력있는 소개를 작성한 사람은 Fisher 이기도합니다 .

• 연구원을위한 통계 방법 (1925)
• The Design of Experiments (1935) (차 컵 실험을 사용하여 무엇보다도 설명, 무작위 추출, 라틴 사각형 사용, 귀무 가설, 중요성, 민감도 / 파워 및 기본적으로 모든 것을 설명 합니다 .Yates 는이 연구에 대한 역사적 배경을 제공합니다)

이 서적의 온라인 버전은 SMRW 및 부분적으로 DE입니다 (10 월 29 일의 판독 값 b 참조) .

1912 년에서 1925 년까지 Fisher는

• 카이-제곱 검정 을 개선하는 데 도움을주었습니다 (Pearson과 다른 사람들이 수년간 자유도에 대해 잘못한 경우).
• 적은 수의 관측치 ( 피셔의 정확한 테스트 로 명명 됨)로 적합도에 대한 p- 값을 계산하기위한 정확한 테스트를 제공했습니다 .
• $N-1$$N$
• 분산 분석 과 F- 분포 분석 (그의 이름을 따서 명명)
• (그가 학부생으로서 한 또 다른 "작은"일은) 최대 가능성에 대한 기본과 개념을 개발하고 있었다 ( Aldrich의 RA Fisher와 최대 가능성 만들기 ).

따라서 현재 소개 텍스트에서 사용하는 대부분의 기본 추론 도구를 대략적으로 설명합니다. 통계에 대한이 작업을 수행하는 동안 Fisher는 Richard Dawkins와 같은 사람들이 그를 매우 존경하게 만드는 유전학의 주요 문제를 해결했습니다.

술어

$L_2$$L_1$$L_2$$L_1$'분산' (1920 논문 에서 평균 오차와 평균 제곱 오차에 의한 관측의 정확성을 결정하는 방법에 대한 수학적 관찰 ).

기초

1922 년 논문 에서 이론적 통계의 수학적 기초에 대해 Fisher는 주요 개념에 대한 짧고 간단한 개요를 제공합니다. 정의의 이름을 '위치 중심', '일관성', '배포', '효율', ' 추정 ','내재적 정확도 ','등 통계 영역 ','우도 ','위치 ','최적화 ','확장 ','사양 ','충분 함 ','유효성 ' . 개념의 창시자라는 의미에서 Fisher가 여기에 기여한 내용을 확인하려면 역사가가 필요하며 이는 Efron의 진술과도 관련이 있습니다. 누가 정확히 기여했는지 파악하기가 어렵습니다.

이 기사에서 Fisher는 '평균'및 '분산'과 같은 용어를 실제 분포 값과 추정값에 모두 적용하는 문제에 대해 언급하기 시작 합니다.

(나는 Fisher를 빈번하거나 베이 시안과 같은 '학교'어딘가에 두지 않기 위해 노력할 것입니다. 나는 그가 어떤 질문에 대해서도 '충분히'실용적이라고 말하고 싶습니다.)

고급 개념

그의 추가 연구에서 Fisher는 초기 선형 판별 분석 개념을 개발했습니다 .

$X=\lambda_1 x_1 + \lambda_2 x_2 + \lambda_3 x_3 + \lambda_4 x_4$

분류 문제에서 다중 측정의 사용, 1936

Fisher가 추가로 탐색 할 가능성에 의한 추정 개념과 Fisher의 이름을 따서 명명 된 Fisher 개념 과 Fisher 점수 라는 두 가지 개념이 있습니다. 참조 통계적 추정의 이론, 1925 , 수학적 가능성, 1934 년 두 개의 새로운 특성 및 유도 추론의 논리, 1935 .

더 많은 링크 :

• RA 피셔 가이드 , John Aldrich 피셔에 관한 정보를 제공하는 더 큰 자료는 아니지만 더 많은 참고 자료가 있습니다.
• 위대한 수학자에 관한 질문에 대한 Mathoverflow에 대한 Michael Hardy의 답변 : /mathpro//a/173374

StackExchangeStrike에 의해 작성

그가 발명 한 일부 개념 : 충분 성, 효율성, 분산 분석, 불일치, p- 값 및 아마도 다른 많은 것들 (가장 중요한 실험 설계).

우도 함수와 mle은 선구자가 있었지만 그에 의해 대중화되었습니다.

Ronald Aylmer Fisher 경은 실험 설계 및 현대 통계 이론 및 실습의 여러 측면으로 인정 받고 있습니다. 그의 가장 중요한 기여는 중요도 테스트 (Bandyopadhyay and Cherry 2011), 최대 가능성 추정 (MLE), 순열 (재 샘플링) 분포, 충분 성, 점근 적 최적 이론 (Efron 1998), 무작위 화, 복제, 블로킹, 혼란 및 분산 분석 (ANOVA). 또한 멘델의 완두콩 식물 실험에 대한 그의 주장은 주목할 만하다. 그는 "정말 너무 좋다"고 주장했다.

Efron (1998) 논문, "21 세기 RA 피셔"를 읽어보십시오. 초록을 인용하겠습니다.

Fisher는 20 세기 통계에서 가장 중요한 인물입니다. 이 강의는 현대 통계 학적 사고에 대한 그의 영향을 조사하여 21 세기의 어부가 어떻게 될지 예측합니다. Fisher의 철학은 베이지안과 잦은 관점 사이의 일련의 날카로운 타협으로 특징 지워지며, 적용된 문제에 특히 유용한 몇 가지 고유 한 특성으로 보완됩니다. 현재의 몇 가지 연구 주제는 어부의 영향 또는 그 부족에 대한 관점과 향후 통계 개발을 위해 무엇을 의미하는지 검토합니다. 1996 년 Fisher 강의를 바탕으로,이 기사는 그 연설의 내용을 밀접하게 따릅니다.

참고 문헌

• Bandyopadhyay, Prasanta S. 및 Steve Cherry. "초등 확률 및 통계 : 입문서." 통계 철학 7 (2011) : 53.

• 에프론, 브래들리 " 21 세기 RA 피셔 ." 통계 과학 (1998) : 95-114.