가장 유명한 통계 학자

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가장 중요한 통계학자는 무엇이며, 유명한 통계는 무엇입니까?
(답변 당 한 명의 과학자에게만 답하십시오.)

methodology  history 
— mariana soffer
소스
1
커뮤니티 위키로 변환되었습니다.
커뮤니티 위키 란 무엇입니까?
— mariana soffer
— Christopher Aden
1
@Mariana 아이디어는 풀과 목록이 쉽게 관리 할 수있는 형식으로 변환되고 (편집 요구 사항이 낮아서 수정 가능) 참가자의 평판을 해치지 않으면 서 투표 / 추천 안함 (CW 게시물에 대한 투표는 제공하지 않음) / 명망).
5
CW가 아니라면 주관적이고 논쟁적인 태도로 폐쇄되어야 할 것입니다!
— whuber

답변:

49

베이 즈 정리를 발견 한 토마스 베이 즈 목사

— 개정
소스
2
통계가 실제 분야가되었을 때 어려웠습니다. 통계의 많은 아버지들은 통계학자가 아니 었습니다.
— Neil McGuigan
1
나는 많은 사람들이 중요하기 때문에 내 선택이 임의적이라는 것을 알고 있지만 이것이 내가 가장 좋아하는 방법이며 그의 방법으로 많은 일을 할 수있었습니다.
— mariana soffer
20
이것이 선택되었다는 것은 편향된 이전을 나타냅니다.
— 반복자
1
정리를 발견 합니까 ? 가정 하거나 이론화 해서는 안 됩니까?
— nico
6
한숨. 나는 그 사람이 베이 즈가 역사상 가장 위대한 통계학 자라고 믿지 않고 베이지안 접근법의 열광자가 될 수 있기를 바랐습니다. Jaynes 와 같이 개발에 중요한 작업을 한 사람을 존중해서는 안 됩니까?
— gung-모니 티 복원
84

분산 프레임 워크 분석, 최대 가능성, 순열 테스트 또는 기타 수많은 혁신적인 발견에 관계없이 데이터를 분석하는 방법에 대한 근본적인 기여를 해준 Ronald Fisher .

— 크리스토퍼 아덴
소스
4
Fisher가 그의 통계 작업과 마찬가지로 생물 학자 (진화 생물학 및 농업 과학)로서의 그의 작업으로 똑같이 유명하다는 점은 주목할 가치가 있습니다.
— Michael Lew
14
오늘날에도 나는 때때로 위대한 유전 학자 RA 피셔가 중요한 통계학자인 레너드 새비지 (Leonard Savage) (Annals of Statistics, 1976 jstor.org/stable/2958221 ) 라는 것이 사실인지 묻는 유전 학자들을 만나기도한다 .
— onestop
2
@Michael Lew : 그는 분명합니다. 그는 다른 업적 중에서도 멘델의 유전학과 다윈의 진화 사이의 단절을 극복 할 수있었습니다. digital.library.adelaide.edu.au/coll/special//fisher/9.pdf
— Christopher Aden 0시 18 분
5
어려운 질문을하고 싶다면, 두 번째로 유명한 통계학자가 누구인지 물어보십시오. 피셔가 1 위라는 데는 의심의 여지가 없습니다. 당신은 남자 나 그의 아이디어를 좋아하지 않을 수도 있지만, 오늘날 우리가 알고있는 통계의 창조자 일 것입니다.
— Carlos Accioly
3
@Carlos "분명히 크리에이터"당신은 FA (Fisher 's Adorators)의 멤버입니까? 어쨌든 Gauss는 Fisher가 태어나 기 거의 100 년 전에 최소 제곱을 도입했으며 Gauss뿐만 아니라 Fisher도 많은 영감을받은 많은 사람들에게 영감을 받았습니다. Guru가 있다고 생각하지 마십시오.
— Robin girard
47

빠른 푸리에 변환, 탐색 데이터 분석 (EDA), 상자 그림, 프로젝션 추적, 잭나이프 (케 누이와 함께)를위한 John Tukey . "소프트웨어"와 "비트"라는 단어를 만들었습니다.

— 개정
소스
"비트"를 만든 섀넌이
— 아니 었습니다
2
위키 백과에서 "클로드 E. 섀넌은 먼저 자신의 정액 1948 종이에 단어 비트를 사용 그는 존 W. Tukey에에 그 기원을 기인."
— 닐 맥기
46

수학 통계에 대한 그의 연구에 대한 Karl Pearson 피어슨 상관 관계, 카이-제곱 검정 및 주요 구성 요소 분석은 그의 작품에서 나오는 매우 중요한 아이디어 중 일부일뿐입니다.

— 데이 슨
소스
Tukey가 Pearson을 때리고 있다는 사실에 정말 놀랐습니다! :)
— Neil McGuigan
@neil 모두가 상자 그림을 좋아합니다. :)
— Bob Durrant
— Gottfried Helms
37

학생의 t- 분포 및 통계적으로 주도되는 맥주 개선을위한 William Sealy Gosset .

— 이안
소스
6
아마도 가장 유명한 통계학자는 아니지만, 그렇게하면 가장 중요합니다! ; o)
— Dikran Marsupial
6
@ IanS-정확하기 위해, 그는 맥주가 아닌 뚱뚱한 기네스의 품질을 향상 시켰습니다 (당신이 눈치 채지 못했을 경우 아일랜드 사람입니다).
— richiemorrisroe
1
스타우트는 맥주의 모든 합리적인 정의에 의한 맥주입니다. 로스팅 보리는 음료를 완전히 다른 유형의 음료로 변환하지 않습니다.
— Behacad
34

Andrey Nikolayevich Kolmogorov 는 엄격한 수학적 기초에 확률 이론을 제시했습니다. 그가 통계학자가 아닌 수학자 였음에도 불구하고 그의 작업은 많은 통계 분야에서 중요하다.

— 개정판 P Sellaz
소스
5
Kolmogorov의 경우 +1 그 없이는 가장 기본적인 통계 개념을 엄격하게 처리 할 수 ​​없으므로 통계가 현재만큼 신뢰할 수 없습니다.
— Thilo
1
아멘. 측정 이론 (Émile Borel, Henri Lebesgue, Johann Radon 및 Maurice Fréchet)과 결합 된 그의 확률 공리 (Probability Axioms)는 내 생각에 응용 수학에서 가장 강력한 분석 기법으로 간주 될 수 있습니다.
— AsymLabs
28

시계열에 대한 그의 작업, 실험을 설계하고 과학적 발견 (모델 제안 및 테스트)의 반복적 특성을 설명하는 George Box .

— Tim Kramer
소스
5
Wikipedia에서 다른 이름을 찾는 동안 나는 Box가 Fisher 's law의 아들이라는 사실을 발견했습니다.
— Wayne
2
상자 그림을 잊지 마십시오.
— Hans Engler
3
@Hans Engler가 농담하고 있다고 가정하지만 Box는 박스 플롯을 발명하지 않았습니다. Tukey는 박스 플롯을 명명하고 다양한 분야에서 일반적인 관행을 다시 발명했습니다.
— Nick Cox
26

통계적 상관 관계를 발견하고 회귀를 촉진 한 Francis Galton

— 개정
소스
3
Francis Galton의 +1은 상관 관계 개념에 중요한 역할을했습니다. 그러나, 나는 "상관 관계 생성"공식이 약간 강하다는 것을 발견했다. 나는 Galton 자체를 인용 할 것이다. << "구조의 상관 관계 또는 상관 관계"는 생물학에서 많이 사용되는 문구이다. 하지만 난에서 >> 명확하게 정의하는 시도를 인식하지 오전 : "협력 관계와 자신의 Measurment"(여기 참조 galton.org/galton/index.html )
— 로빈 지라
@robin : Galton은 상관 관계에 대한 아이디어를 만들지 않았지만 그에 대한 첫 번째 통계 표현을 만들었습니다. 구글 "상관의 본 발명의 프랜시스 갈톤의 계정"
— 닐 맥기
3
-1818 년에 Gallton은 다음과 같이 썼다. "유대인들은 다른 나라들에 기생적인 존재를하고 있으며 문명 국가의 다양한 의무를 스스로 수행 할 수 있다는 증거가 필요하다"고 Gallton의 제자이자 전기 학자 인 칼 피어슨 (Karl Pearson) 40 년 후 영국으로의 유대인 이민의 바람직하지 않다는 것을 증명하려는 시도 중 : "종교, 사회 습관 또는 언어와 같은 사람들이 카스트를 따로 유지하는 경우, 장소는 없어야한다. 그들은 흡수되지 않을 것이다. 시간은 기존 인구를 강화; 그들은 기생 인종으로 발전 할 것입니다 "
— IrishStat
5
@IrishStat. 그렇다. 초기 통계 학자 중 다수는 피어슨과 피셔를 포함한 동종 학자였다. 그러나 그들은 여전히 ​​훌륭한 통계 학자였습니다.
— Neil McGuigan
5
@IrishStat : Fisher는 Cambridge University Eugenics Society의 첫 번째 회장이었으며 1914 년부터 1947 년까지 Eugenics Review 및 Annagenic of Eugenics에 저술 했으며 1933 년 런던 대학 (University College London)에서 Eugenics 교수로 임명되었습니다.
— Henry
24

확률 적 프로세스 및 마르코프 체인을위한 Andrey Markov .

— 닐 맥기 건
소스
그는 통계 학자였습니까? 그가 추정에 관해 글을 썼나요?
— 로빈 지라드
2
그는 통계학에 매우 중요한 수학자였습니다. 통계가 "공식적인"연구 분야가되기 전에 이곳에있는 사람들의 절반이 살았습니다.
— Neil McGuigan
좋은 지적 ! 나는 그것이 공식적이되기 전에도 가우스와 같은 일부 수학자들이 통계 문제를 해결했지만 Markov가 통계 문제를 스스로 결정했는지는 알지 못한다고 생각합니다.
— 로빈 지라드
24

Jerzy Neyman 및 Egon Pearson 은 실험 설계, 가설 검정, 신뢰 구간 및 Neyman-Pearson 보조 정리에 대한 작업을 수행합니다.

— 이안
소스
1
"증명"황새에 대한 Jerzy의 의견은 수반되는 가변 문제를 설명하는 아기를 데려옵니다.
— IrishStat
21

어떻게 한 경 데이비드 Roxbee 콕스는 아직 언급되지?

일부 업적 : Cox 비례 위험 모델, 실험 설계, 확률 적 프로세스 및 이진 데이터에 대해 많은 작업을 수행했습니다. 그는 또한 많은 일을 해 온 많은 학생들에게 조언했습니다 (Hinkley, McCullagh, Little, Atkinson 등)

그리고 그 남자는 기사단이되었습니다!

— 사용자
소스
실로 위대한 닥터 콕스 경 +1 그와 공동 저자는 전 세계의 많은 연구원들과 통계 학자들에게 영감을 주었다고 생각하며 현대 통계에 크게 기여한 것으로 생각되는 훌륭한 책들을 많이 썼습니다.
— 이브
19

객관적인 베이지안 방법, 특히 MaxEnt 및 변형 그룹에 대한 작업을위한 Edwin Thompson Jaynes

— 디크 란 유대류
소스
4
나를 위해, 그는 최고의 통계 사상가입니다. 또한 내가 본 가장 흥미롭고 독특한 작문 스타일 중 하나입니다. 그가하는 것처럼 "상식"이라는 단어를 사용하는 사람을 본 적이 없습니다!
— probabilityislogic
1
Jaynes의 저서 "확률 이론 (Probability Theory)"은 실제로 주제를 깊이 이해하고자하는 사람에게는 동등하지 않습니다.
— AsymLabs
17

Florence Nightingale 은 "통계를 그래픽으로 표현한 진정한 선구자"이며 극지방 지역 다이어그램을 개발했습니다. 예, 그 플로렌스 나이팅게일!

— 개정 , 2 사용자 67 % SBUK
소스
3
나이팅게일은 훌륭한 작업을 수행했지만 그녀의 독창성은 종종 과장되었습니다. 19 세기 초에 여러 사람이 극좌표를 사용했습니다.
— Nick Cox
3
이것이 간호 학생들에게 통계에 관심이 있음을 설명하기 위해 설명하는 것입니다. 작동하지 않습니다.
— Jeremy Miles
8

Georgextz 는 Simplex Method와 Neyman이 숙제 문제로 칠판에 쓴 두 가지 공개 통계 문제를 착각하고 그 문제를 해결하는 "무지"에 대한 학생입니다. 나는 그 이야기에 대해서만 그를 투표했다.

— 웨인
소스
2
이 이야기는 John Milnor에 대해 이야기 한 것과 동일합니다. Milnor의 경우 이야기 신뢰를주는 최소한 하나의 논문 (Minor가 여전히 학부 시절 교수와 공동 저술)이 있습니다. Dantzig가 자신의 솔루션을 제공한다고 쓴 논문에 대한 참조를 찾은 적이 있습니까?
— whuber
1
Wikipedia에 따르면 첫 번째 논문은 Neyman과 함께한 것이었고 두 번째 결과는 Dantzig가 Abraham Wald와 공동 저자로 만들 정도로 충분했습니다. 그러나 실제 언급은 없습니다.
— Wayne
2
감사. 그러한 이야기가 어떻게 되풀이 될 수 있으며, 두 경우 모두 실제로 사실 일 수 있다는 것은 흥미 롭습니다!
— whuber
2
@ whuber 그렇습니다! 내 skept-o-meter는 여러 이야기의 세부 사항이 정확하지 않을 수 있다고 말합니다. 아마도 둘 다 열린 문제를 해결했을 수도 있지만, 그 중 한 사람은 문제가 열려 있다는 것을 알고 있었고 다른 한 사람은 숙제 문제로 착각했습니다. 이야기는 "순진한 어린 학생은 열린 문제를 해결하고 실제로 얼마나 힘들 었는지 깨닫지 못했음"이라는 관점에서 일치하지만 이야기가 전설이되어 누군가가 "일부 학생 ..."이라고 말했을 때 오, 그것은 Dantzig ", 또는"오, Milnor처럼 들린다 "고 이야기는 수렴되었습니다.
— Wayne
7

Wald-tests의 개념을 소개하고 통계적 결정 이론에 대한 그의 기본 연구를위한 Abraham Wald (1902-1950).

— 마이클 M
소스
6

커널 밀도 추정 및 확률 적 프로세스에 대한 커널 힐버트 공간 이론의 재현을위한 Emanuel Parzen

— 로빈 지라드
소스
2
로젠 블랏은 파르 젠보다 몇 년 전에 kde를 발명했다고 생각합니다.
— Rob Hyndman
5

통계에서 다중 규모 아이디어의 David Donoho 개발 및 이론적으로는 매우 높은 차원 통계에서 매우 효율적인 아이디어 인 CHA : 전산 고조파 분석 ...

— 로빈 지라드
소스
왜 공감해야합니까?
— whuber
그가 헤지 펀드를 위해 일하고 있다는 것을 알고 있습니까?
— suncoolsu
5

"평균 인"에 대한 그의 연구와 사회 과학에서 통계의 사용을 개척 한 Adolphe Quetelet . 그 전에 통계는 물리 과학 (특히 천문학)에 크게 국한되었다.

— 사용자 1108
소스
전에는 들어 본 적이 없지만 확인해 보겠습니다. 소개 주셔서 감사합니다!
— Neil McGuigan
당사 사이트를 사용함과 동시에 당사의 쿠키 정책과 개인정보 보호정책을 읽고 이해하였음을 인정하는 것으로 간주합니다.
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