Quali sono i più importanti statistici e che cosa li ha resi famosi?
(Rispondi solo uno scienziato per risposta, per favore.)
Quali sono i più importanti statistici e che cosa li ha resi famosi?
(Rispondi solo uno scienziato per risposta, per favore.)
Risposte:
Il reverendo Thomas Bayes per aver scoperto il teorema di Bayes
Ronald Fisher per i suoi fondamentali contributi al modo in cui analizziamo i dati, che si tratti dell'analisi del quadro di varianza, della massima probabilità, dei test di permutazione o di qualsiasi altro numero di scoperte rivoluzionarie.
John Tukey per Fast Fourier Transforms, analisi dei dati esplorativi (EDA), grafici a scatole, ricerca della proiezione, coltello a serramanico (insieme a Quenouille). Coniato le parole "software" e "bit".
Karl Pearson per il suo lavoro sulle statistiche matematiche. Correlazione di Pearson, test del Chi-quadrato e analisi dei componenti principali sono solo alcune delle idee incredibilmente importanti che derivano dalle sue opere.
Carl Gauss per la stima dei minimi quadrati.
William Sealy Gosset per la distribuzione t di Student e il miglioramento statisticamente guidato della birra.
Bradley Efron per Bootstrap - una delle tecniche più utili nella statistica computazionale.
Andrey Nikolayevich Kolmogorov , per aver messo la teoria della probabilità su una base matematica rigorosa. Mentre era un matematico, non uno statistico, senza dubbio il suo lavoro è importante in molti rami della statistica.
Pierre-Simon Laplace per il lavoro sui fondamenti della probabilità (bayesiana).
George Box per il suo lavoro su serie storiche, ha progettato esperimenti e chiarito la natura iterativa della scoperta scientifica (proposta e sperimentazione di modelli).
Francis Galton per scoprire la correlazione statistica e promuovere la regressione.
Andrey Markov per processi stocastici e catene markov.
Jerzy Neyman ed Egon Pearson per il lavoro sulla progettazione sperimentale, i test di ipotesi, gli intervalli di confidenza e il lemma di Neyman-Pearson.
Leo Breiman per CART, insaccamento e foreste casuali.
In che modo Sir David Roxbee Cox non è stato ancora menzionato?
Alcune imprese: modelli di rischi proporzionali di Cox, design sperimentale, ha lavorato molto su processi stocastici e dati binari. Ha anche consigliato molti studenti che hanno continuato a fare un ottimo lavoro (Hinkley, McCullagh, Little, Atkinson, ecc.)
E l'uomo fu nominato cavaliere!
Harold Jeffreys per il rilancio dell'interpretazione bayesiana della probabilità.
Edwin Thompson Jaynes per il lavoro su metodi bayesiani oggettivi, in particolare MaxEnt e gruppi di trasformazione.
Blaise Pascal e Pierre de Fermat per aver creato la teoria della probabilità e inventato l'idea del valore atteso (1654) al fine di risolvere un problema fondato su osservazioni statistiche (dal gioco d'azzardo).
Florence Nightingale per essere "un vero pioniere nella rappresentazione grafica delle statistiche" e nello sviluppo del diagramma dell'area polare. Sì, quel Florence Nightingale!
Roderick Little e Donald Rubin per i contributi in Missing Data Analysis.
W. Edwards Deming per la promozione del controllo statistico dei processi
George Dantzig per il Metodo Simplex, e per essere lo studente che ha scambiato due problemi statistici aperti che Neyman aveva scritto alla lavagna per problemi di compiti a casa, e nella sua "ignoranza" risolverli. Vorrei votare per lui solo per la storia.
Lucien Le Cam per il suo contributo alle statistiche matematiche. (forse la normalità e la contiguità asintotiche locali lo hanno reso famoso)
Samuel S. Wilks era un leader nello sviluppo di statistiche matematiche. Ha sviluppato il teorema sulla distribuzione del rapporto di verosimiglianza , un risultato fondamentale che viene utilizzato in un'ampia varietà di situazioni.
Ha anche contribuito a fondare il dipartimento di statistica di Princeton, dove è stato consulente di Fred Mosteller, tra gli altri, e ha un prestigioso premio ASA che porta il suo nome.
Emanuel Parzen per la stima della densità del kernel e la riproduzione della teoria spaziale del kernel Hilbert per i processi stocastici.
Leland Wilkinson per il suo contributo alla grafica statistica.
David Donoho sviluppo di idee multiscala in statistica e molte idee teoricamente giustificate mentre praticamente molto efficienti in statistiche di dimensioni molto elevate, CHA: analisi armonica computazionale, ...
Adolphe Quetelet per il suo lavoro sull'uomo medio e per aver aperto la strada all'uso della statistica nelle scienze sociali. Prima di lui, le statistiche erano in gran parte confinate alle scienze fisiche (astronomia, in particolare).