タグ付けされた質問 「history」

統計の歴史についての質問。

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生成的敵対ネットワークはユルゲン・シュミットフーバーによって導入されましたか？
https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_adversarial_networksを読みます： [ジェネレーティブな敵対的ネットワーク]は、2014年にIan Goodfellowらによって導入されました。 しかし、Jurgen Schmidhuberは、その方向で以前に同様の作業を実行したと主張しています（たとえば、生成的敵対ネットワークチュートリアル中にNIPS 2016で議論がありました：https ://channel9.msdn.com/Events/Neural-Information-Processing-Systems- Conference / Neural-Information-Processing-Systems-Conference-NIPS-2016 / Generative-Adversarial-Networksを参照1h03min）。 ジェネレーティブな敵対的ネットワークの背後にあるアイデアは、ユルゲン・シュミットフーバーによって最初に公開されましたか？そうでない場合、ユルゲン・シュミットフーバーのアイデアはどの程度似ていましたか？
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期待される値の名前はなぜですか？
公平な6面ダイスを振る期待値として3.5を得る方法を理解しています。しかし、直感的には、各面に1/6の平等なチャンスが期待できます。 だから、サイコロを振るときの期待値は、同じ確率で1から6までの数字のいずれかではないでしょうか？ 言い換えれば、「公平な6面ダイスを投げることに期待される価値は何ですか？」代わりに3.5です。 現実の世界では、誰かがサイコロを投げるときに期待する価値が3.5であることを誰かが説明できますか？ 繰り返しますが、式や期待値の導出は必要ありません。
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p値を最初に使用/発明したのは誰ですか？
私はp値に関する一連のブログ投稿を書きたいと思っており、それがすべて始まったところに戻るのは面白いと思いました-それはピアソンの1900年の論文のようです。その論文に精通しているなら、これは適合度テストをカバーしていることを覚えているでしょう。 ピアソンは、p値に関しては自分の言語について少し緩いです。彼は、p値の解釈方法を説明するときに、「オッズ」を繰り返し使用します。12個のサイコロの繰り返しロールの結果について話すときたとえば、p.168に、彼は「言うP = 0.0000016に私たちをリードしている...、またはオッズは 62499ランダム上の偏差のようなシステムに対して1にあります選択。そのようでオッズサイコロが高いポイントへの偏りを示すと結論するのが妥当だろう。」 この記事では、彼はメリマンによる最小二乗に関する1891年の本を含む、以前の研究に言及しています。 しかし、Pearsonはp値の計算を行っています（カイ二乗適合度検定は正しくありません）。 ピアソンはp値を考えた最初の人でしたか？p値を検索すると、Fisherが言及されます-彼の仕事は1920年代でした。 編集：そして、ラプラスについて言及してくれてありがとう-彼は帰無仮説に対処しなかったようです（ピアソンは暗黙のうちにそうしているように見えますが、彼は1900年の論文でその用語を使ったことはありません）。ピアソンは適合度テストを検討しました：カウントが不偏プロセスから派生したと仮定すると、観測されたカウント（およびより逸脱したカウント）が仮定された分布から生じる確率はどのくらいですか？ 彼の確率/オッズの扱い（確率をオッズに変換する）は、彼が帰無仮説の暗黙の考えに取り組んでいることを示唆しています。重要なことに、彼はまた、x ^ 2値から生じる確率は、彼の計算されたp値に関して「これよりもありえない、またはよりありえない偏差のシステムに対して」オッズを示していると述べています。 Arbuthnotはそこまで行きましたか？ コメントを回答としてお気軽にお寄せください。ディスカッションを見るといいでしょう。
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「正規化」という用語の由来
生徒に概念を紹介するとき、用語の由来を教えてくれるのが楽しいことがよくあります（たとえば、「回帰」は興味深い起源を持つ用語です）。統計/機械学習で「正規化」という用語の歴史/背景を明らかにすることはできませんでした。 それでは、正則化という用語の起源は何ですか？
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古い本の統計表は意図的に間違っていますか？
昔（コンピューター時代以前の）本では、盗作を思いとどまらせるために、付録に示されている理論的な分位数の最後の桁が不正確だったことを覚えていました（別の本に表があれば最後の数字があなたの数字と同じ場合は、その著者はあなたのテーブルを盗用しているに違いありません）。 私はこの物語のソース、またはその言及へのリンクを見つけようとしていますが、何時間も検索した後、私は見つけることができませんでした。
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決定木を発明したのは誰ですか？
意思決定ツリーのデータ構造とアルゴリズムを発明したのは誰かを追跡しようとしています。 決定木の学習に関するウィキペディアのエントリには、「ID3とCARTはほぼ同時に（1970年から1980年までに）独立して発明された」という主張があります。ID3は後で提示されました。 Quinlan、JR1986。決定木の誘導。マッハ。学ぶ。1、1（1986年3月）、81-106 そのため、私はその主張が真実であるかどうかわかりません。 Googleの書籍を使用して、1959年の統計統計決定シリーズと1958年のワーキングペーパーのコレクションへの参照を見つけました。コンテキストは明確ではなく、アルゴリズムを提示していないようです。ただし、データ構造を定義せず、よく知られているように扱います。 Google Scholarを使用して1853年にさかのぼる引用を見つけましたが、これらは解析エラーであり、その日からの実際の引用ではありませんでした。
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情報価値のない先行理論の歴史
私はベイズ統計学コース（経済学修士課程）で情報価値のない事前の短い理論エッセイを書いており、この理論の発展におけるステップを理解しようとしています。 これまでに、私のタイムラインは、ラプラスの無関心の原則（1812）、非不変の事前分布（ジェフリーズ（1946））、ベルナルドの参照事前（1979）の3つの主要なステップで構成されています。 私の文献レビューから、無関心の原理（ラプラス）は以前の情報の欠如を表すために使用される最初のツールであったが、ジェフリーズが彼の方法を導入した40代まで不変性の欠落した要件がその放棄につながったことを理解しました不変性の望ましい特性。70年代の不適切な事前の不注意な使用に起因する周辺化のパラドックスの発生により、ベルナルドはこの問題に対処するために彼の参照事前理論を練り上げました。 文献を読んで、すべての著者は異なる貢献を引用します：Jaynesの最大エントロピー、BoxおよびTiaoのデータ変換された尤度、Zellner、... あなたの意見では、私が欠けている重要なステップは何ですか？ 編集：誰かが必要な場合は、（メイン）参照を追加します： 1）フォーマルルールによる事前選択、Kass、Wasserman 2）非情報的事前分布のカタログ、Yang、Berger 3）情報量の少ないベイジアンの事前解釈と構造とアプリケーションの問題
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ステップワイズ回帰を使用したことによるハウラー
私は回帰モデルにおける段階的/前方/後方選択の問題をよく知っています。研究者が方法を非難し、より良い代替案を指摘している多くの事例があります。統計分析が存在するストーリーが存在する場合、私は興味がありました： 段階的回帰を使用しました。 最終モデルに基づいていくつかの重要な結論を出しました 結論が間違っていて、個人、研究、または組織にマイナスの結果をもたらした 段階的な方法が悪い場合、これについての私の考えは、それらを使用するための「現実の世界」に結果があるはずです。
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箱ひげ図の歴史はどのようなもので、「箱ひげ」のデザインはどのように進化しましたか？
多くの情報源は、に古典的な「ボックスプロット」デザインとデートジョン・テューキーデザインはで、それ以来、比較的静的に宿泊しているようだと、1970年の彼の「概略的なプロット」エドワード・タフトのカットダウンボックスプロットのバージョン間、上のキャッチに失敗しますバイオリンプロット -ボックスプロットのより有益なバリエーション-はあまり人気がありません。10パーセンタイルと90パーセンタイルまで伸びるというクリーブランドの提案には、支持者がいます。Cox（2009）を参照してくださいが、これは標準ではありません。 Hadley WickhamとLisa Stryjewskiは、箱ひげ図の歴史に関する未発表の論文を書きましたが、箱ひげ図の歴史的な先駆者をカバーしていないようです。 それでは、現在のユビキタスな「箱とひげ」のプロットはどのようにして生まれたのでしょうか？どのようなデータの視覚化から発展し、それらの初期の設計には大きな利点がありましたか？また、なぜそれらがTukeyのスキームによる使用で非常に包括的に食われているように見えるのですか？図解された答えはボーナスになりますが、ウィッカムやストリエフスキーよりも歴史的に深く掘り下げた参考文献に向けられると便利です。 参照資料 ニュージャージー州コックス（2009）。Speaking Stata：ボックスプロットの作成と変更。Stata Journal、9（3）、478。 Wickham、H.およびStryjewski、L.（2011）。40年の箱ひげ図。http://vita.had.co.nz/papers/boxplots.pdf
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「バイアス」という言葉は、を意味するように造られたのはいつですか？
「バイアス」という言葉は、を意味するように造られたのは いつですか？E [ θ^- θ ]E[θ^−θ]\mathbb{E}[\hat{\theta}-\theta] 私が今このことを考えている理由は、ジェーンズの確率論のテキストで、この式を説明するのに使用される「バイアス」という言葉の使用を批判し、代替案を示唆しているようだからです。 Jaynesの確率理論、セクション17.2「不偏推定量：」 正統派の人々がなぜそのような誇張を強調しているのでしょうか？私たちは、主な理由は、彼らが自分自身の精神心理学的なtrapに捕らえられているからだと考えています。量「バイアス」と呼ぶと、ひどく非難できる何かのように聞こえますが、それは何としても取り除く必要があります。（17.2）のピタゴラス形式で示唆されているように、代わりに「分散に直交する誤差の成分」と呼ばれていれば、誤差に対するこれら2つの寄与は等しい立場にあることが明らかでした。他方を増やすことを犠牲にして一方を減らすことは愚かです。これは、感情的な負荷を伴う技術用語を選択するために支払う価格であり、価値判断を意味します。正統性は常にこの戦術的な誤りに陥ります。（⟨ β⟩ − α ）(⟨β⟩−α)(\langle\beta\rangle-\alpha)
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ベータ分布密度関数に-1があるのはなぜですか？
ベータ分布は2つのパラメーター化（またはここ）で表示されます F （X ）α X α（1 - X ）βf(x)∝xα(1−x)β(1) f(x) \propto x^{\alpha} (1-x)^{\beta} \tag{1} または、より一般的に使用されると思われるもの F （X ）α X α - 1（1 - X ）β - 1f(x)∝xα−1(1−x)β−1(2) f(x) \propto x^{\alpha-1} (1-x)^{\beta-1} \tag{2} しかし、なぜ2番目の式に「− 1−1-1」があるのですか？ 最初の定式化は直観的に二項分布に直接対応するように思われます g （k ）∝ p k（1 − p ）n − kg(k)∝pk(1−p)n−k(3) g(k) \propto p^k (1-p)^{n-k} \tag{3} …
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統計履歴の期間
科学の多くの分野の歴史は、いくつかの重要な発見から始まることが多い少数の時間間隔に分けることができます。 しかし、統計のタイムラインで似たようなものを見たことはありません。 明らかに、新しい期間の開始点と見なすことができるいくつかの重要な日付があります（パスカル+フェルマー、ベイズ、ピアソン、テューキー、..）。 少なくとも統計の履歴を少数の期間に大まかに分割できますか？これに類似した質問は、歴史上の期間ではなく、有名な統計学者のみに関連していることに注意してください。
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MCMCはいつ一般的になりましたか？
MCMCが一般的になった年（つまり、ベイジアン推論の一般的な方法）を知っている人はいますか？長期にわたって公開されているMCMC（ジャーナル）記事の数へのリンクは、特に役立ちます。
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