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ロナルドフィッシャーは、分散フレームワークの分析、最尤法、順列検定、その他の画期的な発見など、データ分析方法への基本的な貢献を評価しました。
ジョン・テューキー高速フーリエ変換のために、探索データ解析（EDA）、ボックスプロット、射影追跡、（Quenouilleと共に）ジャックナイフ。「ソフトウェア」と「ビット」という言葉を作成しました。
数学統計に関する彼の研究に対するカールピアソン。ピアソン相関、カイ二乗検定、および主成分分析は、彼の作品に由来する非常に重要なアイデアのほんの一部です。
スチューデントのt分布と統計的に駆動されたビールの改善に対するWilliam Sealy Gosset。
ブートストラップ用のブラッドリー・エフロン -計算統計学で最も有用な手法の1つ。
Andrey Nikolayevich Kolmogorov、確率論を厳密な数学的基礎に置いた。彼は統計学者ではなく数学者でしたが、間違いなく彼の研究は統計学の多くの分野で重要です。
統計的な相関関係を発見し、回帰を促進したフランシス・ガルトン。
Jerzy NeymanとEgon Pearsonは、実験計画、仮説検定、信頼区間、およびNeyman-Pearson補題の研究を行っています。
どのようにしているデイヴィッドRoxbeeコックスはまだ言及されていませんか？
いくつかの偉業：コックス比例ハザードモデル、実験計画、彼は確率過程とバイナリデータに多くの仕事をしました。彼はまた、偉大な仕事を続けた多くの学生に助言しました（Hinkley、McCullagh、Little、Atkinsonなど）。
そして、その男は騎士にされました！
確率のベイジアン解釈の復活のためのハロルド・ジェフリーズ。
Edwin Thompson Jaynesは、客観的なベイジアン手法、特にMaxEntおよび変換グループに関する研究を行っています。
Blaise PascalとPierre de Fermatは、確率論を作成し、統計的観察（ギャンブルから）に基づいた問題を解決するために期待値（1654）のアイデアを発明しました。
フローレンス・ナイチンゲールは、「統計のグラフィカルな表現における真の先駆者」であり、極域図を開発したことに対して。はい、そのフローレンスナイチンゲール！
統計的プロセス制御を促進するためのW. Edwards Deming
ジョージ・ダンツィッヒはシンプレックス法に、そしてネイマンが宿題の問題のためにボードに書いた2つの未解決の統計問題を誤解した学生であり、彼の「無知」でそれらを解決した。私は彼の話だけに投票します。
数学統計への貢献に対するLucien Le Cam。（ローカルの漸近的な正常性と連続性が彼を有名にしたかもしれません）
サミュエル・S・ウィルクスは数学的統計の開発のリーダーでした。彼は、尤度比の分布に関する定理を開発しました。これは、さまざまな状況で使用される基本的な結果です。
彼はプリンストン統計部門の設立も手伝いました。そこでは、特にフレッド・モステラーの顧問であり、彼にちなんで名誉あるASA賞を受賞しています。
David Donoho統計のマルチスケールアイデアの開発、および非常に高次元の統計、CHA：計算調和解析、で実際に非常に効率的なアイデアの間に理論的に正当化された多くの...
Adolphe Queteletは、「平均的な人間」に関する研究、および社会科学における統計の使用の先駆者です。彼の前は、統計学は主に物理科学（特に天文学）に限定されていました。