学统计学的大神有哪些？
提起统计学，很多人脑海里可能立马蹦出几个名字，但要说到真正让统计学这门学科熠熠生辉，甚至改变了我们认知世界方式的“大神”，那就需要好好掰扯掰扯了。这些人可不是只会算算平均数、画画饼状图那么简单，他们是用数学的严谨和创新的思维，为我们搭建了理解数据、洞察规律的宏伟殿堂。
1. 概率的奠基人：雅各布·伯努利 (Jacob Bernoulli)
说到统计学，不能不提概率。而雅各布·伯努利，这位瑞士数学家，就是概率论的早期奠基人之一。他最牛的地方在于，他提出了大数定律（Law of Large Numbers）。简单来说，这个定律告诉我们，当试验次数足够多的时候，事件发生的频率会越来越接近它的理论概率。
想象一下，你在抛硬币。单次抛可能出现正面也可能出现反面，概率都是50%。但如果你抛个1000次，你会发现正面出现的次数绝不会是200次或者800次，而是非常接近500次。这个看似朴素的道理，却是统计推断的基石。没有大数定律，我们就没办法从样本数据推断整体的规律。伯努利把这背后的数学原理给阐释清楚了，这简直就是给统计学装上了“可靠性引擎”。他还在自己的著作《猜度术》（Ars Conjectandi）中，深入探讨了二项分布等概念，为后来的统计发展铺平了道路。
2. 统计推断的“父辈”：卡尔·皮尔逊 (Karl Pearson)
如果说伯努利是统计学的启蒙者，那卡尔·皮尔逊绝对是把统计学发展成一门独立学科的关键人物。这位英国人，才华横溢，涉猎广泛，但他在统计学上的贡献更是惊天动地。
皮尔逊最大的成就之一是发展了卡方检验（Chisquared test）。这个检验简直是统计学家手中的“瑞士军刀”，可以用来检验观测到的频数与理论频数之间的差异是否显著，或者检验两个变量之间是否相关。想想看，我们经常需要判断一个实验结果是不是偶然的，一个产品是不是符合标准，卡方检验都能派上用场。
更重要的是，皮尔逊还创造了标准差（Standard Deviation）这个概念，并且发展了相关系数（Correlation Coefficient）。标准差就像是给数据的“分散程度”打了个分数，让我们知道数据有多“离谱”。相关系数则告诉我们两个变量之间到底有多“默契”，是正相关（一起涨，一起跌）还是负相关（一个涨，一个跌）。这些工具现在几乎是我们分析数据必备的，想想看，没有它们，我们怎么能量化数据的波动性和变量之间的关系呢？皮尔逊还创办了著名的统计学期刊《Biometrika》，大力推动了统计学在生物学、社会学等领域的应用，把统计学从纯数学领域带到了更广阔的实践天地。
3. 现代统计学的“魔法师”：罗纳德·费希尔 (Ronald Fisher)
费希尔，这位被誉为“统计学之父”的英国人，可以说是将统计学推向现代化的最关键人物。他的思想和方法影响了20世纪几乎所有的科学研究。
费希尔最牛的贡献，估计就是方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）了。这个方法能够同时比较多个组的均值是否存在显著差异。比如，你想知道不同种类的肥料对农作物产量的影响，方差分析就能帮你一次性搞定，而不是像以前那样一个个地比，费时费力。
除此之外，费希尔还系统地发展了最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）。简单来说，就是找到一个参数值，使得我们观测到的数据出现的可能性最大。这个方法简直是统计模型参数估计的“黄金标准”，在机器学习、计量经济学等领域无处不在。他提出的实验设计（Design of Experiments）理论，更是将科学实验的效率和有效性提升到了一个新的高度。他强调随机化（Randomization）和重复（Replication）的重要性，让实验结果更加可信，也为因果推断奠定了基础。他的著作《统计方法与科学研究》（Statistical Methods, Experimental Design, and Scientific Inference）至今仍是许多统计学专业学生的必读经典。
4. 贝叶斯统计的“复兴者”：托马斯·贝叶斯 (Thomas Bayes) 和 后续贡献者
虽然托马斯·贝叶斯是18世纪的英国牧师和数学家，他的贝叶斯定理（Bayes' Theorem）是贝叶斯统计的理论基石，但他生前并没有发表，直到去世后才被发表出来。贝叶斯定理的核心思想是，在有先验知识的情况下，如何利用新的证据来更新我们对某个事件发生概率的认知。
简单来说，就是“先有观点，后有证据，证据加强观点”。比如，你知道某种疾病在人群中发生的概率很低（先验），然后你去做了一个检测，检测结果显示你得了这种病（证据）。贝叶斯定理可以帮你计算出，在检测结果为阳性的情况下，你实际患病的概率有多大。
贝叶斯统计在很长一段时间里，因为计算的复杂性而不太主流。但随着计算机算力的飞速发展，特别是马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）等方法的出现，贝叶斯统计迎来了复兴。后来的统计学家如哈罗德·杰弗里斯（Harold Jeffreys）在贝叶斯方法的推广和应用上做出了巨大贡献，将贝叶斯方法应用到了天文学、物理学等众多领域。现在，贝叶斯方法在机器学习、人工智能等领域扮演着越来越重要的角色。
5. 现代统计学的“多面手”与实践者：
除了以上几位奠基人之外，还有许多杰出的统计学家，他们的贡献同样不容忽视，并且在各自的领域开创了新的局面：
艾伦·图灵 (Alan Turing)：虽然他更出名的是作为计算机科学和人工智能的先驱，但图灵在统计学领域也做出了重要贡献，特别是在密码学中应用了概率和统计方法来破解密码。他的工作展示了统计学在解决复杂实际问题中的强大力量。
约翰·凯内斯 (John Maynard Keynes)：这位经济学巨匠，虽然以宏观经济学闻名，但在统计学和概率论的哲学基础方面也有深刻的见解。他探讨了归纳逻辑（Inductive Logic）和概率的意义，对统计推断的认识论进行了深入思考。
道格拉斯·安斯库姆 (Douglas Anscombe)：他提出的安斯库姆四重奏（Anscombe's Quartet）是一个非常经典的例子，展示了四个拥有相同基本统计量（平均数、方差、相关系数等）但数据分布和散点图却截然不同的数据集。这有力地提醒我们，仅仅依赖几个统计数字是不足以完全理解数据的，图形化分析至关重要。
李·凯明 (T. C. Hu)：在图论和组合优化领域有极高成就，他的研究也与统计学在数据分析和算法设计中应用紧密相关。
为什么他们是“大神”？
这些统计学的大神之所以被我们称为“大神”，不仅仅是因为他们提出了某个公式或方法，而是因为他们：
深刻理解了数据的本质：他们能够从看似杂乱无章的数据中，洞察出潜在的规律和信息。
发明了强大的分析工具：他们创造的统计方法和理论，至今仍是我们分析数据、做出决策的基石。
推动了科学研究的进步：他们的理论和方法被广泛应用于各个科学领域，加速了人类对世界的认识。
塑造了现代科学的思维方式：他们教会了我们如何用概率和统计的语言来描述世界，如何进行严谨的推断和验证。
统计学之所以充满魅力，很大程度上是因为它连接了数学的严谨与现实世界的复杂性。这些大神们就像是这座连接桥梁的建造者和守护者，他们的智慧和努力，让我们今天能够更好地理解数据，从而更好地理解我们所处的世界。
1. 概率的奠基人：雅各布·伯努利 (Jacob Bernoulli)
说到统计学，不能不提概率。而雅各布·伯努利，这位瑞士数学家，就是概率论的早期奠基人之一。他最牛的地方在于，他提出了大数定律（Law of Large Numbers）。简单来说，这个定律告诉我们，当试验次数足够多的时候，事件发生的频率会越来越接近它的理论概率。
想象一下，你在抛硬币。单次抛可能出现正面也可能出现反面，概率都是50%。但如果你抛个1000次，你会发现正面出现的次数绝不会是200次或者800次，而是非常接近500次。这个看似朴素的道理，却是统计推断的基石。没有大数定律，我们就没办法从样本数据推断整体的规律。伯努利把这背后的数学原理给阐释清楚了，这简直就是给统计学装上了“可靠性引擎”。他还在自己的著作《猜度术》（Ars Conjectandi）中，深入探讨了二项分布等概念，为后来的统计发展铺平了道路。
2. 统计推断的“父辈”：卡尔·皮尔逊 (Karl Pearson)
如果说伯努利是统计学的启蒙者，那卡尔·皮尔逊绝对是把统计学发展成一门独立学科的关键人物。这位英国人，才华横溢，涉猎广泛，但他在统计学上的贡献更是惊天动地。
皮尔逊最大的成就之一是发展了卡方检验（Chisquared test）。这个检验简直是统计学家手中的“瑞士军刀”，可以用来检验观测到的频数与理论频数之间的差异是否显著，或者检验两个变量之间是否相关。想想看，我们经常需要判断一个实验结果是不是偶然的，一个产品是不是符合标准，卡方检验都能派上用场。
更重要的是，皮尔逊还创造了标准差（Standard Deviation）这个概念，并且发展了相关系数（Correlation Coefficient）。标准差就像是给数据的“分散程度”打了个分数，让我们知道数据有多“离谱”。相关系数则告诉我们两个变量之间到底有多“默契”，是正相关（一起涨，一起跌）还是负相关（一个涨，一个跌）。这些工具现在几乎是我们分析数据必备的，想想看，没有它们，我们怎么能量化数据的波动性和变量之间的关系呢？皮尔逊还创办了著名的统计学期刊《Biometrika》，大力推动了统计学在生物学、社会学等领域的应用，把统计学从纯数学领域带到了更广阔的实践天地。
3. 现代统计学的“魔法师”：罗纳德·费希尔 (Ronald Fisher)
费希尔，这位被誉为“统计学之父”的英国人，可以说是将统计学推向现代化的最关键人物。他的思想和方法影响了20世纪几乎所有的科学研究。
费希尔最牛的贡献，估计就是方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）了。这个方法能够同时比较多个组的均值是否存在显著差异。比如，你想知道不同种类的肥料对农作物产量的影响，方差分析就能帮你一次性搞定，而不是像以前那样一个个地比，费时费力。
除此之外，费希尔还系统地发展了最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）。简单来说，就是找到一个参数值，使得我们观测到的数据出现的可能性最大。这个方法简直是统计模型参数估计的“黄金标准”，在机器学习、计量经济学等领域无处不在。他提出的实验设计（Design of Experiments）理论，更是将科学实验的效率和有效性提升到了一个新的高度。他强调随机化（Randomization）和重复（Replication）的重要性，让实验结果更加可信，也为因果推断奠定了基础。他的著作《统计方法与科学研究》（Statistical Methods, Experimental Design, and Scientific Inference）至今仍是许多统计学专业学生的必读经典。
4. 贝叶斯统计的“复兴者”：托马斯·贝叶斯 (Thomas Bayes) 和 后续贡献者
虽然托马斯·贝叶斯是18世纪的英国牧师和数学家，他的贝叶斯定理（Bayes' Theorem）是贝叶斯统计的理论基石，但他生前并没有发表，直到去世后才被发表出来。贝叶斯定理的核心思想是，在有先验知识的情况下，如何利用新的证据来更新我们对某个事件发生概率的认知。
简单来说，就是“先有观点，后有证据，证据加强观点”。比如，你知道某种疾病在人群中发生的概率很低（先验），然后你去做了一个检测，检测结果显示你得了这种病（证据）。贝叶斯定理可以帮你计算出，在检测结果为阳性的情况下，你实际患病的概率有多大。
贝叶斯统计在很长一段时间里，因为计算的复杂性而不太主流。但随着计算机算力的飞速发展，特别是马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）等方法的出现，贝叶斯统计迎来了复兴。后来的统计学家如哈罗德·杰弗里斯（Harold Jeffreys）在贝叶斯方法的推广和应用上做出了巨大贡献，将贝叶斯方法应用到了天文学、物理学等众多领域。现在，贝叶斯方法在机器学习、人工智能等领域扮演着越来越重要的角色。
5. 现代统计学的“多面手”与实践者：
除了以上几位奠基人之外，还有许多杰出的统计学家，他们的贡献同样不容忽视，并且在各自的领域开创了新的局面：
艾伦·图灵 (Alan Turing)：虽然他更出名的是作为计算机科学和人工智能的先驱，但图灵在统计学领域也做出了重要贡献，特别是在密码学中应用了概率和统计方法来破解密码。他的工作展示了统计学在解决复杂实际问题中的强大力量。
约翰·凯内斯 (John Maynard Keynes)：这位经济学巨匠，虽然以宏观经济学闻名，但在统计学和概率论的哲学基础方面也有深刻的见解。他探讨了归纳逻辑（Inductive Logic）和概率的意义，对统计推断的认识论进行了深入思考。
道格拉斯·安斯库姆 (Douglas Anscombe)：他提出的安斯库姆四重奏（Anscombe's Quartet）是一个非常经典的例子，展示了四个拥有相同基本统计量（平均数、方差、相关系数等）但数据分布和散点图却截然不同的数据集。这有力地提醒我们，仅仅依赖几个统计数字是不足以完全理解数据的，图形化分析至关重要。
李·凯明 (T. C. Hu)：在图论和组合优化领域有极高成就，他的研究也与统计学在数据分析和算法设计中应用紧密相关。
为什么他们是“大神”？
这些统计学的大神之所以被我们称为“大神”，不仅仅是因为他们提出了某个公式或方法，而是因为他们：
深刻理解了数据的本质：他们能够从看似杂乱无章的数据中，洞察出潜在的规律和信息。
发明了强大的分析工具：他们创造的统计方法和理论，至今仍是我们分析数据、做出决策的基石。
推动了科学研究的进步：他们的理论和方法被广泛应用于各个科学领域，加速了人类对世界的认识。
塑造了现代科学的思维方式：他们教会了我们如何用概率和统计的语言来描述世界，如何进行严谨的推断和验证。
统计学之所以充满魅力，很大程度上是因为它连接了数学的严谨与现实世界的复杂性。这些大神们就像是这座连接桥梁的建造者和守护者，他们的智慧和努力，让我们今天能够更好地理解数据，从而更好地理解我们所处的世界。
网友意见
DB Rubin：一个人开了因果推断和缺失数据两个方向的超级大牛
D Cox：三个月创立生存分析中最常用的Cox比例风险模型的天才
Efron：首次系统性提出Bootstrap方法，把构建统计量置信区间变成非常简单的工作。带出Hastie和Tibshirani两个学生，很多人他们认为青出于蓝而胜于蓝
范剑青：华人统计学家一哥
类似的话题
-
提起统计学，很多人脑海里可能立马蹦出几个名字，但要说到真正让统计学这门学科熠熠生辉，甚至改变了我们认知世界方式的“大神”，那就需要好好掰扯掰扯了。这些人可不是只会算算平均数、画画饼状图那么简单，他们是用数学的严谨和创新的思维，为我们搭建了理解数据、洞察规律的宏伟殿堂。1. 概率的奠基人：雅各布·伯努............. -
听到你目前的状况，我特别理解你那种想继续深造，但又对某些科目感到头疼的纠结。尤其是在大学专业选择和考研方向上，确实需要好好权衡一番。你文科背景，主修会计学，但高数是硬伤，又对法硕（法律硕士）这个方向比较感兴趣，因为它不考高数，这确实是一个很有吸引力的点。咱们就来好好聊聊，看看你是怎么一步步找到最适合.............
-
“法学比会计更好”这种说法，确实在很多讨论里都能听到。不过，到底有没有必要为了这个说法就放弃会计的学硕或专硕，去考法硕非法学，这事儿可得好好掰扯掰扯，不能一概而论。这里边牵扯的因素可不少，咱得一项一项捋清楚。首先，咱们得弄明白为什么会有“法学比会计更好”这种说法？这背后通常有几个方面的考量： 社.............
-
国内统计学专业毕业生的就业前景，总的来说，是相当不错的，而且随着大数据时代的到来，这个行业的含金量和就业机会只会越来越大。不过，具体情况会受到很多因素的影响，咱们得掰开了揉碎了聊。首先，咱们得明确一下，统计学到底能干啥？很多人一听到统计学，可能就想到做报表、算平均数。其实远远不止！统计学是一门研究如.............
-
2021年的你，如果心仪统计学，那么恭喜你，这是一条充满智慧和机遇的道路。很多人对统计学可能还停留在“算算数、看看表”的刻板印象，但实际上，统计学远比这要深刻和广泛，它更像是一门理解世界、洞察规律的“语言”和“工具箱”。统计学专业到底学什么？简单来说，统计学是一门关于数据的科学。它教你如何收集、整理.............
-
汉朝初期的黄老之学，并非简单的“守旧消极”，也非一概“锐意进取”，它更像是在历史巨变时期，一股顺应时势、务实求变的洪流。要理解这一点，我们得回到那个刚刚经历秦朝暴政、天下初定的时代。秦朝的严刑峻法、穷兵黩武，让经历了长期战乱的百姓不堪重负，也让刚刚建立的汉朝政权认识到，那种“以法为教、以吏为师”的模.............
-
哈喽，学表演的同学们！你们这个问题问得太关键了，直接关系到你们未来能走多远。我来给大家扒一扒湖南高二表演艺考生的训练那些事儿，尽量说得详细点，让你们心里有谱。学校组织去长沙统一训练 vs. 自己找培训机构：到底哪种好？这个问题的答案，其实没有绝对的哪个一定更好，很大程度上取决于你所在的学校、你的个人.............
-
我来给你掰扯掰扯，经济学和会计学这两个专业，到底哪个更适合你。这俩名字听着都挺“钱”味的，但里头门道可不一样。先说说经济学，这玩意儿就像给社会经济这台大机器当“大明白”。你想想，国家为啥要调税？公司为啥要涨价？为什么有些人就特别能赚钱，有些人却总在为钱发愁？经济学就是研究这些“为什么”的。它研究的是.............
-
哥们儿，穿越到三国？还是让刘备统一三国？这活儿可不轻松，尤其是我这种文科生，对三国那点事儿，除了赤壁之战、桃园结义这些皮毛，剩下的就跟看天书似的。不过既然老天爷给了这机会，咱就得试试，哪怕是为了证明一下文科生也能玩转权谋。第一步：落地生根，找个靠谱的组织我这文科生，手不能提，肩不能扛，真要是在战场上.............
-
学霸之所以能持续保持努力学习的干劲，原因非常复杂，远不止“小时候成绩好带来的优越感”这么简单。虽然优越感可能是一个初始的催化剂或一部分动力来源，但长期来看，这种动力往往被更深层、更稳定、更内在的因素所取代和强化。让我们来详细分析一下其中的原因：1. 优越感作为初始动力（可能存在，但非唯一或最主要）：.............
-
学机械的有没有好的发展出路？ 当然有！而且选择非常多样化，远不止你可能想象的那样。 机械工程是一个非常基础且应用广泛的学科，它涉及到众多行业的核心技术，因此毕业生在就业市场上的需求一直都很旺盛。下面我将为你详细讲述机械专业的发展出路，并尽量涵盖各个方面： 一、 机械工程的核心价值与广阔的应用领域理解.............
-
关于“学霸”是否让人讨厌，这个问题其实非常复杂，没有一个简单的“是”或“否”的答案。它很大程度上取决于我们的观察角度、自身情况、以及对“学霸”行为的定义和理解。我们可以从几个方面来详细探讨：一、 为什么有些人会觉得学霸“讨厌”？这种“讨厌”往往不是因为学霸本身“坏”，而是由以下几种因素造成的： .............
-
穿越到古代，对于很多现代人来说是令人兴奋的设想，但如果你的专业不够“接地气”，那这份刺激感很可能会变成一场灾难。那么，学什么专业的穿越者在古代最惨？我认为，社会科学类、艺术类（尤其是纯理论性）以及高度依赖现代科技的学科专业，其穿越者在古代是最有可能面临生存困境的。我将以几个典型的专业为例，详细讲述为.............
-
学哲学是否会降低文学能力是一个复杂的问题，没有一个简单的“是”或“否”的答案。事实上，哲学对文学能力的影响可以是双向的，既可能提升，也可能在某些方面带来挑战。为了详细阐述这个问题，我们可以从以下几个方面来分析：一、 哲学可能提升文学能力的方面：1. 深化对主题和思想的理解： 概念的精确.............
-
学渣幻想上清北，努力后饱受打击，厌学了怎么办？这是一个非常现实且痛苦的困境，它触及到了很多学生的内心深处。下面我将尝试从几个方面，详细地剖析这个问题，并给出一些可能的解决思路。一、 问题的根源：幻想与现实的巨大落差首先，我们需要理解“学渣幻想上清北”这个现象背后可能存在的问题： 不切实际的期望：.............
-
学习历史的用途远不止是了解过去，它对个人成长、社会发展以及应对未来都具有深远的影响。下面我将从多个维度详细阐述学历史的用处：一、 理解当下，洞察未来 认识事物的发展规律： 历史是一个巨大的案例库，记录了人类社会的兴衰更替、文明的演变过程。通过学习历史，我们可以看到政治制度的变革、经济模式的演进、.............
-
关于“学C++之前需要先学C吗？”这个问题，并没有一个绝对的“是”或“否”的答案，而是取决于你的学习目标、背景以及你希望达到的深度。但总的来说，强烈建议在学习C++之前，对C语言有一个基础的了解。下面我将从不同角度来详细阐述： 1. C++ 与 C 的关系首先，理解C++与C的关系是关键。C++被设.............
-
学钢琴确实是一项既耗时又耗财的爱好，尤其对于没有专业发展打算的孩子而言，父母可能会产生这样的疑问：“既然不走专业路线，学钢琴的意义是什么？孩子吃的这份苦到底值不值？”这是一个非常现实且值得深入探讨的问题。我认为，如果父母从未打算让孩子走专业路线，让孩子学钢琴的目的和意义可以非常丰富，而且“苦”是可以.............
-
想学天文？这可不是件容易事，但绝对值得。你要是问我有多难，我会说，它就像在漆黑的夜空中寻找那颗最亮的星，需要耐心、毅力和一点点好奇心。入门门槛：仰望星空，打开好奇之门最开始的难度，其实非常低，低到你只需要抬头就能开始。晚上走到户外，远离城市的光污染，找一片能看到星星的地方。你能看到什么？月亮，形状变.............
-
学数学学到什么程度才算学好了？这个问题其实挺有意思的，因为“学好”这件事本身就挺主观的，不同的人、不同的目标，对“学好”的定义也不一样。不过，我倒是可以从几个方面来聊聊，我个人觉得怎么样才算是在数学这条路上走得比较扎实了。1. 不再是“背公式、套题”的机械学习，而是能“理解”和“迁移”了。这是最直观.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有