[통계] 통계학의 역사

통계학의 역사

시점	시대	설명
17~18c	확률의 시대	- Pascal, Fermat : 주사위 도박 판돈 분배를 고민하다 확률의 개념을 수리적으로 정리함 - Bernoulli : 대수의 법칙, 확률을 빈도론적으로 정의한 첫 번째 사람 - de Moivre : 정규분포 발견 - Basyes : 베이즈 정리 발견. 베이즈 통계학의 시발점. - 불확실성을 측정하는 방법 연구
18c 중~19c 중	오차이론의 시대	- Laplace : 프랑스의 수학자 - Gauss : 독일의 수학자 - 중심극한정리, 오차의 분포를 통해 정규분포의 시대를 열었음
19c 중, 후	통계의 시대	- Quetelet : 평균인 - Galton : - 정보량이 많아지면서 이를 요약하고 정리하고, 생각하는 방법 전환
20c	통계학의 시대	- 확률론과 데이터의 측정/요약을 융합해 현대 통계학 완성

사람들은 오랫동안 자연을 관측해왔고, 자연현상의 원리를 설명하기 위해 이를 표현하려고 노력해왔다. 그리고 사람들은 꽤 오랜 시간 동안, 세상은 “시계”처럼 오류 없이, 정해진 원리에 따라 움직인다고 생각했다.

그런데 자연을 관측할 때마다 그 결과가 다르게 나타나는 것을 알게 되었고, 이러한 자연 현상의 분포를 그려 보았더니 많은 케이스에서 정규분포가 나타난다는 것을 알게 되었다.

20세기 시작 전후, 측정된 통계들이 확률이론과 만나면서 통계학이 정립되었다.
Francis Galton(프란시스 골턴) 은 중앙값, 표준편차, 분위수, 상관계수, 회귀 등을 발명하며 통계학의 중요한 기틀을 마련했다.
University College London, Galton 의 인체측정학 연구실 기반의 세계 최초의 통계학과가 만들어졌고, 초대 학과장은 Karl Pearson(칼 피어슨) 이었다.
여기서 세계 최초의 통계학 잡지이자, 현재도 최고 수준의 통계학 잡지인 Biometrika 가 만들어짐

Francis Galton 은 다윈의 친척이며, 지문을 발견했다.

Karl Pearson 은 카이제곱 검정을 제안한 현대 통계학의 아버지.

인물	내용
Karl Pearson	카이제곱 검정(1900) 적률추정법
Gosset	t 분포 : small data(작은 데이터)에서 가장 잘 이용됨 시뮬레이션 방식으로 이 t 분포를 관측함 이후 Fisher 가 이를 수학적으로 증명
Fisher	현대 통계학을 정리, 정립합 (통계학 책은 대부분 Fisher) 실험계획법(1921) : 데이터의 효율적 설계, 측정, 파악 최대 가능도 추정법, 충분성, 효율성 (1925)
Neyman	최적가설검정 (1933) 신뢰구간 (1937) 칼 피어슨의 연구소에서 재직, 이후 미국 통계학 발전의 핵심적 역할
Wald	결정이론(1950)

와이드 데이터(wide data)
관측치(관측량)은 적고, 변수는 많은 데이터
예를 들면 DNA. 관측 사람 수는 적으나, 유전 정보 내 변수는 굉장히 많음