Richard Dawkins, Ronald Fisher'ı Fisher'ın biyografisinde alıntılanan bir çizgi olan "modern istatistiklerin ve deneysel tasarımın babası" olarak tanımladı . Ayrıca Anders Hald , A matematiksel istatistik tarihi adlı kitabında "neredeyse modern istatistik biliminin temellerini yaratan bir dahi" olarak adlandırdı .

Tam olarak ne yaptığını merak ediyorum, böylece insanlar ona bu kadar yüksek bir değerlendirme yaptılar mı?

Soruya cevap yazmak çok zor

Ronald Fisher'ın ana istatistiksel katkıları nelerdi?

çünkü bu konuda büyük yazarlar da dahil olmak üzere mükemmel yazarlar tarafından yaratılan çok sayıda mükemmel eser var, örneğin:

• Hotelling, 1951, RA Fisher'ın İstatistiklere Etkisi
• Savage, 1976, RA Fisher'ı Tekrar Okuyor
• Yates, 1964, Sir Ronald Fisher ve Deney Tasarımı
• Yates, 1962, Sir Ronald Aylmer Fisher (1890-1962)
• Pearce, 1979, Deney Tasarımı: RA Fisher ve Bazı Modern Rakipler
• Efron, 1998, 21. Yüzyılda RA Fisher

Bu eserlerin bir İnternet Soru-Cevap panosunda birkaç basit çizgide eşleştirilmesi çok zordur. Üstelik Efron'un Fisher üzerindeki çalışmalarında yazdığı gibi, Fisher'ın tüm fikirlerini kavramak kolay değildir:

Balıkçı istatistiklerinin önemini değerlendirmede bir zorluk, sadece ne olduğunu söylemenin zor olmasıdır. Fisher inanılmaz sayıda önemli fikre sahipti ve bazıları randomizasyon çıkarsama ve koşulluluk gibi çelişkili. İktisatta Marx, Adam Smith ve Keynes'in aynı kişi olduğu ortaya çıktı.

Fisher öncüydü

Fisher'in katkısının zaten basit ama çok iyi bir kaynağı Wikipedia. İstatistik tarihi hakkındaki makaleyi okumak (veya başka herhangi bir metni kullanabilirsiniz) Fisher'in katkılarının miktarı ve önemi hakkında size bir fikir verecektir.

Ayrıca Fisher'ı büyük bir katkıda bulunan zaman, yer ve şans olduğunu da göreceksiniz. Fisher, uygulamalı istatistiklerin temel temellerinin yaratıldığı ve alanın nispeten küçük olduğu 20. yüzyılın başlarında önemli ve etkili bir istatistikçiydi (matematikte 18. ve 19. yüzyıl dönemi ile karşılaştırılabilir).

İlk istatistik dergisi ve bir üniversitedeki ilk istatistik bölümü Fisher sahneye çıktığında yeni başlamıştı. 20. yüzyılın başlangıcından önce, çoğunlukla astronomi gibi alanlarda kullanılan artık terimlerin ve hataların dağılımları hakkında gerileme ve çeşitli fikirler vardı.

Ölçüm hataları ve sonuç olasılığı kavramları. Bu tür matematik ve mantık (saf matematiğe daha yakın ve ... daha asil ve o zamanın ciddi matematikçileri tarafından daha az kınanmış olarak görülüyor), Fisher'ın seçim alanlarına daha yaygın olarak uygulandı: genetik, evrim, biyoloji, tarım . Mükemmel bir matematikçi olan Fisher, bu erken gelişmelere büyük katkılar sağladığından (hatta bu gelişmelerin ana itici gücü olarak bile kabul edilebilir), çalışması istatistik tarihinde önemli bir yere yerleştirilmiştir.

Temel kavramlar ve araçlar

İstatistiklerle ilgili bir tanıtım kitabındaki (özellikle matematiksel kavramlar veya çıkarım) konulara bakarsanız, Fisher'ı baskın katkıda bulunan olarak düşünebilirsiniz. Ayrıca istatistik kitaplarına ilk ve en etkili girişi yazan Fisher :

• Araştırma Çalışanları için İstatistiksel Yöntemler (1925)
• Deney Tasarımı (1935) (diğerleri arasında açıklamak için çay bardağı deneyini kullanarak, randomizasyon, latin karelerin kullanımı, sıfır hipotezi, önemi, duyarlılığı / gücü ve temelde her şey; Yates bu çalışmaya tarihi bir arka plan sağlar)

Bu kitapların çevrimiçi sürümlerinin SMRW ve kısmen DE olduğunu unutmayın (bkz . 29 Ekim b) .

1912'den 1925'e kadar Fisher:

• ki-kare testinin geliştirilmesine yardımcı oldu (Pearson ve diğerlerinin yıllarca serbestlik derecesi konusunda yanıldıkları),
• düşük sayıda gözlemle (ondan sonra Fisher'ın kesin testi olarak adlandırılmıştır) uyum iyiliği için p değerini hesaplamak için kesin bir test sağladı ,
• Gosset'in 'öğrencinin dağılımı' için bir kanıt (bir lisans olarak) yazdı (ve örnek istatistikleri kullanırken örnek boyutu yerine serbestlik derecesi kullanma fikirleri gibi küçük gözlem sayıları üzerinde yaptığı çalışmalarda daha da geliştirdi ) ( Fisher'ın kızı Joan Fisher Box'ın tarihi açıklamasına bakın ),$N-1$$N$
• gelişmiş varyans analizi ve F-dağılımı (ondan da adlandırılır) ve
• (lisans olarak yaptığı bir diğer "küçük" şey) maksimum olasılık için temelleri ve kavramları geliştirmekti ( Aldrich'in RA Fisher ve Maksimum Olabilirlik Yaratmak ).

Kabaca bu, mevcut giriş metinlerinin kullandığı temel çıkarımsal araçların çoğunu kapsar. Fisher bu istatistiği yaparken, genetikte Richard Dawkins gibi insanları kendisine hayran bırakan büyük problemlerle uğraştı.

terminoloji

Fisher birçok kavram ve terim tanıttı ve istatistiksel dili geliştirdi. Bu soru-cevap sitesindeki son iki soru Fisher ile ilgilidir. Sorusu kadar çok değişken istatistiklerde karesi neden ve niçin bu kadar sık yerine norm$L_2$$L_1$ . O "kanıtladı" kim Fisher norm daha iyi (daha verimli) tahmincisi olan kaynaklanan terimleri norm (Fisher daha sonra anlaşılan mükemmel Gauss dağılımı, varsayarak her zaman 'gerçek' hatalar için gerçek değildir) ve tanıtılan bunu 'etkin bir istatistik' ve 'yeterli bir istatistik' olarak ve aynı zamanda 'varyans' terimini tanıtmak$L_2$$L_1$(1920 makalesinde , ortalama hata ve ortalama kare hatası ile gözlemin doğruluğunu belirleme yöntemlerinin matematiksel bir gözlenmesi ).

temeller

Teorik istatistiğin matematiksel temelleri hakkında 1922 makalesinde Fisher, sadece tanım listesine isim vermek için ana kavramlara kısa ve basit bir genel bakış sunmaktadır: 'konum merkezi', 'tutarlılık', 'dağıtım', 'verimlilik', ' tahmin ',' içsel doğruluk ',' izostatik bölgeler ',' olabilirlik ',' konum ',' optimum ',' ölçeklendirme ',' şartname ',' yeterlilik ',' geçerlilik ' . Fisher'ın burada neyin katkıda bulunduğunu kavramların kaynağı olarak görmek için bir tarihçi gerekir ve bu aynı zamanda Efron'un ifadesiyle de ilgilidir. Kimin neye katkıda bulunduğunu tam olarak kavramak zordur.

Bu makalede Fisher, hem gerçek dağıtım değerine hem de tahmini değere 'ortalama' ve 'varyans' gibi terimler uygulama sorunundan bahsetmeye başlar .

(Fisher'i sık veya Bayesian gibi bir 'okulda' bir yere koymaktan kaçınmaya çalışacağım. Elimdeki her soru için 'yeterince' pratik olduğunu söyleyebilirim.

Gelişmiş kavramlar

Fisher daha sonraki çalışmalarında lineer diskriminant analizinin erken kavramlarını geliştirdi :

dört ölçümün hangi doğrusal fonksiyonu , belirli araçlar arasındaki farkın tür içindeki standart sapmalara oranını en üst düzeye çıkaracaktır?$X=\lambda_1 x_1 + \lambda_2 x_2 + \lambda_3 x_3 + \lambda_4 x_4$

Taksonomik Problemlerde Çoklu Ölçümlerin Kullanımı, 1936

ve Fisher'in daha fazla araştırdığı ve adını taşıyan iki kavramın olduğu, Fisher bilgisi ve Fisher skoru ile tahmin kavramı . Bkz . İstatistiksel tahmin teorisi, 1925 , Matematiksel olasılığın iki yeni özelliği, 1934 ve Tümevarımsal çıkarımın mantığı, 1935 .

Diğer bağlantılar:

• John Aldrich tarafından RA Fisher Guide . En büyük olmasa da, Fisher hakkında bilgi veren ve daha birçok referansı olan muazzam bir kaynak.
• Michael Hardy'nin Mathoverflow'daki en büyük Matematikçiler hakkında bir soruya verdiği cevap: /mathpro//a/173374

Yazan: StackExchangeStrike

İcat ettiği bazı kavramlar: Yeterlilik, verimlilik, ANOVA, yardımcılık, p değeri ve muhtemelen bir dizi başka (en önemlisi deney tasarımı).

Olasılık işlevi ve mle'lerin öncüleri vardı, ancak onun tarafından popülerleştirildi.

Sir Ronald Aylmer Fisher , deney tasarımı ve modern istatistik teorisi ve pratiğinin çeşitli yönleri için kullanılmaktadır. En önemli katkılarından bazıları önem testi (Bandyopadhyay ve Cherry 2011), maksimum olabilirlik tahmini (MLE), permütasyon (yeniden örnekleme) dağılımları, yeterlilik, asimptotik optimallik teorisi (Efron 1998) ve randomizasyon, replikasyon, engelleme, karıştırmak ve varyans analizi (ANOVA). Mendel'in Bezelye Bitki deneyi konusundaki tartışması da dikkat çekicidir. "Gerçek olamayacak kadar iyi" olduğunu iddia etti.

Efron'un (1998) "21. yüzyılda RA Fisher" adlı makalesini okuyun. Özeti alıntılayayım:

Fisher, 20. yüzyıl istatistiklerinde en önemli isimdir. Bu konuşma, modern istatistiksel düşünme üzerindeki etkisini inceleyerek, 21. yüzyılın nasıl olmasını beklediğimizi tahmin etmeye çalışıyor. Fisher'in felsefesi, Bayes ve sık görüşlülük bakış açıları arasında, uygulamalı problemlerde özellikle yararlı olan bazı benzersiz özelliklerle zenginleştirilmiş bir dizi kurnaz uzlaşma olarak nitelendirilir. Bazı güncel araştırma konuları, Balıkçılar etkisine veya bunun eksikliğine ve bunun gelecekteki istatistiksel gelişmeler için nelere işaret ettiği incelenmektedir. 1996 Fisher dersine dayanarak, makale bu konuşmanın metnini yakından takip ediyor.

Referanslar

• Bandyopadhyay, Prasanta S. ve Steve Cherry. "Temel olasılık ve istatistikler: Bir astar." İstatistik Felsefesi 7 (2011): 53.

• Efron, Bradley. " 21. yüzyılda RA Fisher ." İstatistiksel Bilim (1998): 95-114.