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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ダミーのフィッシャー?
短いバージョン: 統計の背景がほとんどまたはまったくない人を対象とした統計に関するロナルドフィッシャーの著作(論文や本)の紹介はありますか? 私は、非統計学者向けの「注釈付きフィッシャーリーダー」のようなものを考えています。 私はこの質問の動機を以下に詳しく述べますが、それは長い間(私はそれをより簡潔に説明する方法がわかりません)であり、さらに、それはほぼ確実に物議を醸し、恐らく不快で、おそらく苛立たしいことさえあります。あなたがない限り、この記事の残りの部分をスキップしてください本当に(上に示したように)質問があまりにも簡潔でさらに明確化せずに回答すると思います。 多くの人が難しいと考える多くの分野の基本(たとえば、線形代数、抽象代数、実数および複雑な分析、一般トポロジー、測度理論など)を独学で習得しましたが、統計を教えるためのすべての努力は失敗しました。 この理由は、統計的に技術的に困難である(または、自分の道を見つけることができた他の領域よりもはるかに困難である)と思うのではなく、統計が非常に奇妙ではないにしても、他のどの統計よりもずっと異質であることに気づくからです。私が独学した他の分野。 ゆっくりと私は、この奇妙さのルーツはほとんど歴史的であり、この分野を実践者のコミュニティからではなく、本から学んでいる誰かとして疑っていました(統計学で正式に訓練されていた場合のように) )、統計の歴史についてもっと学ぶまで、私はこの疎外感を乗り越えることはありませんでした。 だから私は統計の歴史についての本を何冊か読んだことがあり、これを行うことは実際、私がフィールドの奇妙さとして何を感じているかを説明するのにずさんなやり方をしました。しかし、私はまだこの方向に進むいくつかの方法を持っています。 統計学の歴史の中で私が読んだことから学んだことの1つは、統計学において奇妙であると私が認識しているものの多くの源は一人の男、ロナルドフィッシャーであるということです。 実際、次の引用1(最近発見したもの)は、いくつかの歴史を掘り下げることによってのみ、この分野を理解し始めようとしていたこと、およびフィッシャーを私のように理解することの両方に非常に調和しています基準点: ほとんどの統計的概念と理論は、その歴史的起源とは別に説明できます。これは、「基準確率」の場合、不必要な神秘化なしでは実現不可能です。 確かに、私がここでの私の直感は、(もちろん)主観的ではありますが、完全に根拠がないわけではないと思います。フィッシャーは統計で最も独創的なアイデアのいくつかを提供しただけでなく、以前の研究を無視したこと、および直感に頼ったことで悪名を馳せていました(他の誰も理解できない証拠を提供するか、またはそれらを完全に省略しています)。さらに、彼は20世紀前半の他の多くの重要な統計学者たちとの生涯にわたる確執を持っていました。 これらすべてからの私の結論は、そうです、現代統計へのフィッシャーの貢献は確かに広範囲に及んでいましたが、それらのすべてが肯定的であったわけではありません。 また、統計との疎外感の底に入るには、フィッシャーの作品の少なくとも一部を元の形式で読む必要があると結論付けました。 しかし、私はフィッシャーの執筆が不浸透性という評判に忠実であることを発見しました。私はこの文献へのガイドを見つけようとしましたが、残念なことに、私が見つけたものはすべて統計の訓練を受けた人々を対象としているので、それが解明しようとしていることと同じくらい理解するのは難しいです。 したがって、この投稿の冒頭の質問。 1 Stone、Mervyn(1983)、「基準確率」、統計科学百科事典 3 81-86。ワイリー、ニューヨーク。



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分散、歪度、尖度を超える高次キュムラントとモーメントの名前
x (t )x(t)x(t) デリバティブのスナップ、クラックル、ポップを7次まで提案している人もい ます。 機械物理学と弾性理論から発想を得たモーメントは統計学においても重要です。確率分布の「モーメント」について、「モーメント」とは何ですか。K.ピアソンの作品の初期の言及。 000 5次または6次のキュムラント/モーメント、およびそれ以降(「高次のモーメント」を除く)に一般に受け入れられている名前や採用されている名前はありますか? Numerical Recipes 3rd Edition:Art of Scientific Computing、p。723: 歪度(または3番目のモーメント)および尖度(または4番目のモーメント)は注意して使用する必要があります。 これは、ポートフォリオのリスク分析における7次または8次までのモーメントの明らかな使用によって確認されているようです。 その他の注意事項: SE.maths:超歪度の解釈はありますか? スキューを引き起こす際のテールとセンター(モード、ショルダー)の相対的な重要性

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過去50年間の統計の革命?[閉まっている]
現在のところ、この質問はQ&A形式には適していません。回答は事実、参考文献、専門知識によって裏付けられると期待していますが、この質問は、議論、議論、投票、または拡張ディスカッションを求める可能性があります。この質問を改善でき、再開できると思われる場合は、ヘルプセンターにアクセスしてください。 9年前休業。 過去50年間に大幅に革命を起こした統計の分野は何ですか?たとえば、約40年前、同僚との赤池は統計モデル差別の領域に革命をもたらしました。約10年前、Hyndmanと同僚は指数平滑法の分野に革命をもたらしました。約XX年前、... 年と名前を付けて、どうすればリストを続けることができますか?統計とは、バーソロミューの1995年の大統領演説から4つすべてのタイプを意味し、チェンバーズの大小の統計を合わせて、ハンドの最近の大統領の演説「現代統計」などで取り上げられているように、専門的に関連するものは何でも。
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なぜネイマン・ピアソンの補題は定理ではなく補題であるのですか?
これは、技術的な質問というよりは、歴史的な質問です。 「ネイマン・ピアソンの補題」が定理ではなく補題であるのはなぜですか? ウィキへのリンク:https : //en.wikipedia.org/wiki/Neyman%E2%80%93Pearson_lemma 注意:問題は、補題とは何か、および定理を証明するために補題がどのように使用されるかではなく、ネイマン・ピアソン補題の歴史についてです。それは定理を証明するために使用されましたか、それからそれはたまたまもっと有用でしたか?これが事実であったという疑いを超えてこれの証拠はありますか?

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電話帳からのサンプリングに関するストーリーのリファレンス
私は今日サンプリングについて誰かと話していましたが、特定の訴訟において電話帳からの体系的なサンプリングを推奨する非常に尊敬されている統計学者についての話を漠然と覚えています。裁判所で裁判官のように「統計についてはあまり知らないが、100番目ごとの名前をサンプリングするのは正しくないことは知っている」と言った話を覚えており、裁判官に次のように説明しなければならなかった。彼は実際にそれを勧めていました。 その話がどこから来たのか、または私が正しく覚えているかどうか誰でも知っていますか?コンテキストの記憶を更新したいのですが。それは私がモステラーの回顧録で読んだもののように感じますが、チェックしたところ見つかりませんでした。また、私たちの部門の誰かがそれは聞き慣れたようで、それがコクランである可能性があると思ったと言いました、そして誰かがジョージコブが同じような話をしたことを覚えていましたが、それは私の検索にも役立ちませんでした。

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時系列分析の履歴に役立つリソースは何ですか?
私はstats.stackexchangeでこの質問の回答を確認しました。統計の履歴を提供する優れたリソースは何ですか? 確かに、スティグラーの本「Statistics on the Table」はすばらしいように見え、私はそれを読むのを楽しみにしています。しかし、私は現代のARIMAモデルの開発にもっと興味があります。 第二次世界大戦中の大砲のランダムな不正確さを予測しようとすることで多くの進歩が刺激されたと聞いたのを覚えていると思います。また、もちろん、ミレニアムの後半の天文学者は、天体の動きを理解するために、ある種の時系列をある程度使用していました。しかし、時系列の大砲の適用についてどこで聞いたのか思い出せず、物理学のバックグラウンドがあり、天文学者がどのような統計的手法を使用していたのか本当にわかりません。 ですから、時系列手法の開発に最も関連した歴史的影響は何だと思いますか。たとえば、それらは主に金融、防衛、地質学/地球物理学、またはこれらすべての組み合わせによって刺激されたのでしょうか?ARIMAの歴史に関する有益な本やウェブサイトはありますか?

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非効率な乱数ジェネレーターの実例
コンピュータの乱数ジェネレータは真の乱数を生成せず、代わりに疑似乱数を生成することは誰もが知っています。また、一部のRNGは他のRNGよりも優れており、一部は他より優れて実装されています。 貧弱なRNGが使用された、またはRNGの実装が不十分で、悪用された例は何ですか? 私が見つけた例は ケノで不正行為をしているロン・ハリス - マイケルラーセンが「運を押して」勝つ 予測可能なRNGを使用した初期のオンラインポーカーゲームwww.cigital.com/papers/download/developer_gambling.php

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歴史:天文学における統計学の役割
私は最近、かなり賢い8年生のグループの前で、天文学が統計の基礎に大きく貢献し、多くの統計概念が天文学での使用のために発明されたと大胆に主張しました。しかし、それを裏付けるために、私はかなりがっかりしました。エラー、平均、および平均からの中央値の偏差は、天文学で最初に観察された可能性があります。ただし、エラー伝播の概念でさえ、天文学よりも古典力学に由来する場合があります。これらの概念を超えて、私はそれ以上見つけることができませんでした。Feigelsonは次のように書いています(http://arxiv.org/pdf/astro-ph/0401404.pdf): ミニマックス適合度法を使用した非線形宇宙モデルのプトレマイオス推定パラメーター。Al-Biruniは、不正確な機器や注意深い観察者からのエラーの伝播の危険性について議論しました。中世の学者の中には、繰り返し測定を行わないようにアドバイスしているが、誤差が互いに補うのではなく悪化するのではないかと懸念しているが、精度を高めるための平均の有用性がTycho Braheによって大成功で実証された。 天文学と統計との歴史的なつながりについて、もう少し詳しい参考資料を提案してもらえますか? 素晴らしい答えをありがとう!

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t検定の定式化における学生(ゴセット)の貢献は何ですか?
最近の質問、関連する質問、およびソースを引用したが、最近になっていることを私は認識して作られた母分散のサンプルの推定値の補正は次のように呼ばれているベッセルの補正。ベッセルは1846年までに亡くなり(wikipediaの引用)、t検定は1908年に公開されました(Wikipediaの引用)。何らかの理由で、t検定の定式化におけるGosset(別名Student)の寄与は計算における使用であると常に想定していました。現在、この貢献は明らかにベッセルに属しているようです。この脈絡で、t検定の公式化におけるGossetの貢献は何でしたか?N− 1N−1N-1N− 1N−1N-1s2s2s^2

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「受信者動作特性」(ROC)の用語の起源は何ですか?
謝罪なし:私はこれを調査しようとしませんでした(このクエリに回答した可能性があるCVが提供した質問のリストを確認することを超えて)。私は先週、ロジスティック重回帰モデルを診断するためにクラスでこれを教え、名前の由来がわからないことを生徒に事前に警告しました。 ROC曲線の名前の歴史:受信者操作特性は何ですか? 召喚の本(『Lady Tasting Tea』や 『Mario Livio』の本など)で言及されていることについて思い出しますが、誰かが共有する歴史があれば、それを歓迎します。
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