Historia statystyki i jej znaczenie

Statystyka jest stosunkowo nowym tematem, który rozgałęzia się od teorii prawdopodobieństwa i jest szeroko stosowany w dziedzinach takich jak ekonomia i astrologii. Jest to logika i metodologia do pomiaru niepewności i jest używany do wnioskowania na tych niepewności (Stigler, 1986). Historia statystyki sięga 1600 roku. John Graunt (1620-1674) może być uważany za pioniera statystyki i autora pierwszej książki dotyczącej statystyki. Opublikował on Natural and Political observations on the Bills of Mortality w 1662 roku, w którym badał epidemię dżumy w Londynie, na prośbę króla. Graunt został poproszony o wymyślenie systemu, który pozwoliłby na wykrycie zagrożenia dalszymi epidemiami, poprzez prowadzenie rejestrów śmiertelności i przyczyn zgonów oraz oszacowanie populacji. Tworząc tabelę życia, Graunt odkrył, że „statystycznie” stosunek mężczyzn do kobiet jest prawie równy. Następnie, w 1666 roku, zebrał dane i zaczął badać średnią długość życia. Wszystko to miało fundamentalne znaczenie, ponieważ był on prawdopodobnie pierwszym, który stworzył skondensowaną tabelę życia z dużych danych i był w stanie przeprowadzić na niej pewne analizy. Co więcej, jest ona dziś powszechnie stosowana w ubezpieczeniach na życie, co pokazuje wagę i znaczenie pracy Graunta (Verduin, 2009). Innym powodem, dla którego jest ona istotna, jest jego zdolność do zademonstrowania wartości zbierania danych (Stigler, 1986). Następnie w 1693 roku, Edmond Halley rozszerzył idee Graunta i stworzył pierwszą tabelę śmiertelności, która statystycznie przedstawiała związek pomiędzy wiekiem a wskaźnikami śmierci. Ponownie, jest to wykorzystywane w ubezpieczeniach na życie (Verduin, 2009).

Innym wkładem w tworzenie statystyk jest Abraham De Moivre (1667-1823). Był on pierwszą osobą, która zidentyfikowała właściwości krzywej normalnej, a w 1711 roku wprowadził pojęcie niezależności statystycznej (Verduin, 2009). W 1724 roku De Moivre badał statystyki śmiertelności i stworzył podstawy teorii renty rocznej, zainspirowany pracami Halleya. Jest to o tyle istotne, że renty annuitetowe są dziś szeroko wykorzystywane w branży finansowej, w szczególności przy tworzeniu tabel aktuarialnych w ubezpieczeniach na życie. De Moivre następnie przeszedł do rozmowy o idei rozkładu normalnego, który może być używany do przybliżenia rozkładu dwumianowego (O’Connor i Robertson, 2004).

William Playfair (1759-1823) był osobą, która wynalazła grafikę statystyczną, która obejmowała wykres liniowy i wykres słupkowy w 1786 roku oraz wykres kołowy w 1801 roku. Wierzył, że wykresy były lepszym sposobem na przedstawienie danych i był „napędzany do tego wynalazku przez brak danych”. To był kamień milowy, ponieważ te reprezentacje graficzne są używane wszędzie dzisiaj, najbardziej godny uwagi jest wykres szeregu czasowego, który jest wykresem zawierającym wiele punktów danych mierzonych w kolejnych jednolitych odstępach czasu w okresie czasu. Wykresy te mogą być wykorzystywane do badania danych, takich jak akcje, i mogą być wykorzystywane do przewidywania przyszłych danych (Robyn 1978).

Adolphe Quetlet (1796-1874) był pierwszą osobą, która zastosowała prawdopodobieństwo i statystyki do nauk społecznych w 1835 roku. Był zainteresowany w badaniu o cechach ludzkich i zasugerował, że prawo błędów, które są powszechnie stosowane w astronomii, mogą być stosowane podczas badania ludzi i przez to, założenia lub przewidywania mogą być w odniesieniu do cech fizycznych i intelektualnych cech osoby. Poprzez badania Quetleta, odkrył, że dystrybucja niektórych cech, gdy zrobił wykres z niego był w kształcie krzywej dzwonowej. To było ważne odkrycie, jak Quetlet później poszedł na tworzenie właściwości normalnej krzywej dystrybucji, która jest istotna koncepcja w Statystyki dzisiaj. Korzystanie z tej koncepcji „przeciętnego człowieka”, Quetlet wykorzystał to do zbadania innych kwestii społecznych, takich jak wskaźniki przestępczości i małżeństwa. Jest on również dobrze znany z wymyślania formuły zwanej indeksem Quetleta, lub bardziej znany jako wskaźnik masy ciała, który jest wskaźnikiem lub miarą otyłości. To jest nadal używany dzisiaj i można dowiedzieć się swoje BMI przez obliczanie. Jeśli otrzymasz indeks więcej niż 30, oznacza to, że osoba jest oficjalnie otyły (O’Connor i Robertson, 2006).

Inni członkowie, którzy zrobili niewiele, ale znaczenie wkładów do statystyki są Carl Gauss i Florence Nightingale. Gauss był pierwszą osobą, która grała wokół z najmniejszych kwadratów metody szacowania, kiedy był zainteresowany w astronomii i próbował przewidzieć położenie planety. Później udowodnił tę metodę, zakładając, że błędy mają rozkład normalny. Metoda najmniejszych kwadratów jest szeroko stosowana dzisiaj, na przykład w astronomii, w celu zminimalizowania błędu i poprawy dokładności wyników lub obliczeń (O’Connor i Robertson, 1996). Była to również najczęściej używana metoda przed 1827 rokiem, gdy próbowano połączyć niespójne równania (Stigler, 1986). Nightingale zainspirowała się pracą Quetleta nad grafiką statystyczną i stworzyła wykres wyszczególniający zgony żołnierzy w miejscu, w którym pracowała. Później zajęła się analizą stanu i opieki nad placówkami medycznymi w Indiach. To było znaczące, ponieważ Nightingale zastosował statystyki do problemów zdrowotnych, a to doprowadziło do poprawy opieki medycznej. Jej ważne prace zostały uznane jako stała się pierwszą kobietą, która była członkiem Królewskiego Towarzystwa Statystycznego (Cohen, 1984).

Jednym z największych współpracowników był Francis Galton (1822-1911), który pomógł stworzyć rewolucję statystyczną, która położyła fundamenty dla przyszłych statystyków, takich jak Karl Pearson i Charles Spearman (Stigler, 1986). Był on spokrewniony z Karolem Darwinem i miał wiele zainteresowań, takich jak eugenika i antropologia. Wymyślił wiele istotnych koncepcji, w tym regresję, odchylenie standardowe i korelację, które powstały, gdy Galton badał słodki groszek. Odkrył, że kolejne odmiany słodkiego groszku były różnej wielkości, ale wykazywały regresję w kierunku średniej wielkości i rozkładu wielkości ich rodziców (Gavan Tredoux, 2007). Później przeszedł do pracy z ideą korelacji, gdy badał wysokość rodziców i dzieci rodziców, gdy osiągają dorosłość, gdzie zrobił diagram swoich ustaleń i znalazł oczywistą korelację między nimi. Następnie wykonał kilka innych eksperymentów i doszedł do wniosku, że indeks korelacji był wskazówką, w jakim stopniu dwie zmienne były związane ze sobą. Jego badania były znaczące, ponieważ wszystkie są fundamentalne w dzisiejszej statystyce, a metody te są wykorzystywane w wielu dziedzinach do analizy danych, zwłaszcza przy wydobywaniu istotnych informacji pomiędzy różnymi czynnikami (O’Connor i Robertson, 2003).

1. Historia statystyki: The Measurement of Uncertainty before 1900

2. Stephen M Stigelr

   Publisher: Belknap Press of Harvard University Press, March 1, 1990

   p1, 4, 40, 266

3. http://www.leidenuniv.nl/fsw/verduin/stathist/stathist.htm

4. Krótka historia prawdopodobieństwa i statystyki

   Kees Verduin

   Ostatnia aktualizacja: Marzec 2009

   Ostatnio udostępnione: 02/04/2010

5. http://www-history.mcs.st-and.ac.uk/Biographies/De_Moivre.html

6. Archiwum MacTutor History of Mathematics

   Article by: J J O’Connor and E F Robertson

   Copyright June 2004

   Last Accessed: 05/04/2010

7. The American Statistician Volume: 32, No: 1

8. Grafika ilościowa w statystyce: A brief history

   James R. Beniger i Dorothy L. Robyn

   p1-11

9. http://www-groups.dcs.st-andrews.ac.uk/~history/Biographies/Quetelet.html

10. Archiwum MacTutor History of Mathematics

    Article by: J J O’Connor and E F Robertson

    Copyright August 2006

    Last Accessed: 06/04/2010

11. http://www-history.mcs.st-and.ac.uk/Biographies/Gauss.html

12. Archiwum MacTutor History of Mathematics

    Article by: J J O’Connor and E F Robertson

    Copyright December 1996

    Last Accessed: 06/04/2010

13. Scientific American 250

14. Florence Nightingale

    I. Bernard Cohen

    Marzec 1984, p128-37/p98-107depending on country of sale

15. http://galton.org/

16. Francis Galton

    Edited and Maintained by: Gavan Tredoux

    Last Updated: 12/11/07 (zgodnie z aktualizacją w sekcji 'News’)

    Last Accessed: 07/04/2010

17. http://www-history.mcs.st-and.ac.uk/Biographies/Galton.html

18. Archiwum MacTutor History of Mathematics

    Article by: J J O’Connor and E F Robertson

    Copyright October 2003

    Last Accessed: 07/04/2010