A. 統計學的發展史是什麼
「統計」一詞,英語為,用作復數名詞時,意思是統計資料,作單數名詞時,指的是統計學。一般來說,統計這個詞包括三個含義:統計工作、統計資料和統計學。這三者之間存在著密切的聯系,統計資料是統計工作的成果,統計學來源於統計工作。原始的統計工作即人們收集數據的原始形態已經有幾千年的歷史,而它作為一門科學,還是從17世紀開始的。英語中統計學家和統計員是同一個(statistician),但統計學並不是直接產生於統計工作的經驗總結。每一門科學都有其建立、發展和客觀條件,統計科學則是統計工作經驗、社會經濟理論、計量經濟方法融合、提煉、發展而來的一種邊緣性學科。
1,關於單詞statistics
起源於國情調查,最早意為國情學。
十 七世紀,在英格蘭人們對「政治算術」感興趣。1662年,John Graunt發表了他第一本也是唯一一本手稿,《natural and politics observations upon the bills of mortality》, 分析了生男孩和女孩的比例,發展了現在保險公司所用的那種類型的死亡率表。
英文的statistics大約在十八世紀中葉由德國學者 Gottfried Achenwall所創造,是由狀態status和德文的政治算術聯合推導得出的,第一次由John Sinclair所使用,即1797年出現在Encyclopaedia Britannica。(早期還有一個單詞publicitics和statistics競爭「統計」這一含義,如果得勝,現在就開始流行 publicitical learning了)。
2,關於高斯分布或正態分布
1733年,德-莫佛(De Moivre)在給友人分發的一篇文章中給出了正態曲線(這一歷史開始被人們忽略)
1783年,拉普拉斯建議正態曲線方程適合於表示誤差分布的概率。
1809年,高斯發表了他的關於天體運行論的偉大著作,在這一著作的第二卷第三節中,他導出正態曲線適宜於表示誤差規律,同時承認拉普拉斯較早的推導。
正態分布在十九世紀前葉因高斯的工作而加以推廣,所以通常稱作高斯分布。卡爾-皮爾遜指出德-莫佛是正態曲線的創始人,第一個稱它為正態分布,但人們仍習慣稱之高斯分布。
3,關於最小二乘法
1805年,Legendre提出最小二乘法,Gauss聲稱自己在1794年用過,並在1809年基於誤差的高斯分布假設,給出了嚴格推導。
4,其它
在十九世紀中葉,三個不同領域產生的重要發展都是基於隨機性是自然界固有的這個前提上的。
阿道夫·凱特萊特(A. Quetlet,1869)利用概率性的概念來描述社會學和生物學現象(正態曲線從觀察誤差推廣到各種數據)
孟德爾(G.Mendel,1870)通過簡單的隨機性結構公式化了他的遺傳法則
玻爾茲曼(Boltzmann,1866)對理論物理中最重要的基本命題之一的熱力學第二定律給出了一個統計學的解釋。
1859 年,達爾文發表了《物種起源》,達爾文的工作對他的表兄弟高爾登爵士有深遠影響,高爾登比達爾文更有數學素養,他開始利用概率工具分析生物現象,對生物計 量學的基礎做出了重要貢獻(可以稱他為生物信息學之父吧),高爾登爵士是第一個使用相關和回歸這兩個重要概念的人,他還是中位數和百分位數這種概念的創始 人。
受高爾登工作影響,在倫敦的大學學院工作的卡爾-皮爾遜開始把數學和概率論應用於達爾文進化論,從而開創了現代統計時代,贏得了統計之父的稱號,1901年Biometrika第一期出版(卡-皮爾遜是創始人之一)。
5,關於總體和樣本
在早期文獻中可找到由某個總體中抽樣的明確例子,然而從總體中只能取得樣本的認識常常是缺乏的。 ----K.皮爾遜時代
到十九世紀末,對樣本和總體的區別已普遍知道,然而這種區分並不一定總被堅持。----1910年Yule在自己的教科書中指出。
在 1900年代的早期,區分變的更清楚,並在1922年被Fisher特別強調。----Fisher在1922年發表的一篇重要論文中《On the mathematical foundation of theoretical statistics》,說明了總體和樣本的聯系和區別,以及其他概念,奠定了「理論統計學」的基礎。
6,期望、標准差和方差
期望是一個比概率更原始的概念,在十七世紀帕斯卡和費馬時代,期望概念已被公認了。K.皮爾遜最早定義了標准差的概念。1918年,Fisher引入方差的概念。
力學中的矩和統計學中的中數兩者之間的相似性已被概率領域的早期工作者注意到,而K.皮爾遜在1893年第一次在統計意義下使用「矩」。
7,卡方統計量
卡方統計量,是卡-皮爾遜提出用於檢驗已知數據是否來自某一特定的隨機模型,或已知數據是否與已給定的假設一致。卡方檢驗被譽為自1900年以來在科學技術所有分支中20個尖端發明之一,甚至敵人Fisher都對此有極高評價。
8,矩估計與最大似然
卡-皮爾遜提出了使用矩來估計參數的方法。
Fisher則在1912年到1922年間提出了最大似然估計方法,基於直覺,提出了估計的一致性、有效性和充分性的概念。
9,概率的公理化
1933年,前蘇聯數學家柯爾莫格洛夫(Kolmogorov)發表了《概率論的基本概念》,奠定了概率論的嚴格數學基礎。
10,貝葉斯定理
貝葉斯對統計學幾乎沒有什麼貢獻,然而貝葉斯的一篇文章成為貝葉斯學派統計學的思想模式的焦點,這一篇文章發表於1763年,由貝葉斯的朋友、著名人壽保險原理的開拓者Richard Price在貝葉斯死後提出來的----貝葉斯定理。
概 率思想的兩種方法,(1)作為一個物理系統內在的一種物理特性,(2)對某一陳述相信程度的度量。 在1950年代後期止,多數統計學家採取第一種觀點,即概率的相對頻數解釋,這一時期貝葉斯定理僅應用在概率能在頻數框架內解釋的場合。貝葉斯統計學派著 作的一個浪潮始於1960年。自此,贊成和反對貝葉斯學派統計的兩方以皮爾遜和費舍爾所特有的激情和狂怒進行申辯和爭辯。
在1960年以前,幾乎所有的統計書刊都避免使用貝葉斯學派方法,Fisher堅持避免使用貝葉斯定理,並在他的最後一本書中再一次堅決的拒絕了它。卡爾-皮爾遜偶然使用,總的來說是避免的。奈曼和E.S.皮爾遜在他們有關假設檢驗的文章中堅決反對使用。
B. 統計學意義是什麼意思
統計學意義是指在研究組和對照組間出現療效差異時,要考慮這種差異是防治措施的療效還是因抽樣誤差所引起的.上述差異有統計學意義時,並不意味著有臨床意義,而當具有臨床意義時可無統計學意義.
C. 統計學的現實意義是什麼
統計在現代化管理和社會生活中的地位日益重要。隨著社會、經濟和科學技術的發展,統計在現代化國家管理和企業管理中的地位,在社會生活中的地位,越來越重要了。人們的日常生活和一切社會生活都離不開統計。
統計學是一門很古老的科學,一般認為其學理研究始於古希臘的亞里士多德時代,迄今已有兩千三百多年的歷史。它起源於研究社會經濟問題,在兩千多年的發展過程中,統計學至少經歷了「城邦政情」、「政治算數」和「統計分析科學」三個發展階段。
所謂「數理統計」並非獨立於統計學的新學科,確切地說,它是統計學在第三個發展階段所形成的所有收集和分析數據的新方法的一個綜合性名詞。概率論是數理統計方法的理論基礎,但是它不屬於統計學的范疇,而是屬於數學的范疇。
(3)統計學的歷史意義擴展閱讀
在「政治算術」階段出現的統計與數學的結合趨勢逐漸發展形成了「統計分析科學」。
十九世紀末,歐洲大學開設的「國情紀要」或「政治算數」等課程名稱逐漸消失,代之而起的是「統計分析科學」課程。當時的「統計分析科學」(Science
of
statistical
analysis)課程的內容仍然是分析研究社會經濟問題。
「統計分析科學」課程的出現是現代統計發展階段的開端。1908年,「學生」氏(William
Sleey
Gosset的筆名Student)發表了關於t分布的論文。這是一篇在統計學發展史上劃時代的文章,它創立了小樣本代替大樣本的方法,開創了統計學的新紀元。
現代統計學的代表人物首推比利時統計學家奎特萊(Adolphe
Quelet),他將統計分析科學廣泛應用於社會科學,自然科學和工程技術科學領域,因為他深信統計學是可以用於研究任何科學的一般研究方法.
參考資料來源:網路——統計學
D. 統計學對社會的好處
社會經濟的發展,要求統計學提供更多的統計方法;社會科學本身也不斷地向細分化和定量化發展,也要求統計學能提供更有效的調查整理、分析資料的方法。
因此,社會統計學派也日益重視方法論的研究,出現了從實質性方法論轉化的趨勢。但是,社會統計學派仍然強調在統計研究中必須以事物的質為前提和認識事物質的重要性,這同數理統計學派的計量不計質的方法論性質是有本質區別的。
統計在現代化管理和社會生活中的地位日益重要。隨著社會、經濟和科學技術的發展,統計在現代化國家管理和企業管理中的地位,在社會生活中的地位,越來越重要了。人們的日常生活和一切社會生活都離不開統計。
英國統計學家哈斯利特說:「統計方法的應用是這樣普遍,在我們的生活和習慣中,統計的影響是這樣巨大,以致統計的重要性無論怎樣強調也不過分」。甚至有的科學家還把我們的時代叫做「統計時代」。顯然,20世紀統計科學的發展及其未來,已經被賦予了劃時代的意義。
20世紀初以來,科學技術迅猛發展,社會發生了巨大變化,統計學進入了快速發展時期。歸納起來有以下幾個方面。
1、由記述統計向推斷統計發展。記述統計是對所搜集的大量數據資料進行加工整理、綜合概括,通過圖示、列表和數字,如編制次數分布表、繪制直方圖、計算各種特徵數等,對資料進行分析和描述。
而推斷統計,則是在搜集、整理觀測的樣本數據基礎上,對有關總體作出推斷。其特點是根據帶隨機性的觀測樣本數據以及問題的條件和假定(模型),而對未知事物作出的,以概率形式表述的推斷。當今西方國家所指的科學統計方法,主要就是指推斷統計來說的。
2、由社會、經濟統計向多分支學科發展。在20世紀以前,統計學的領域主要是人口統計、生命統計、社會統計和經濟統計。
隨著社會、經濟和科學技術的發展,到今天,統計的范疇已覆蓋了社會生活的一切領域,幾乎無所不包,成為通用的方法論科學。它被廣泛用於研究社會和自然界的各個方面,並發展成為有著許多分支學科的科學。
3、統計預測和決策科學的發展。傳統的統計是對已經發生和正在發生的事物進行統計,提供統計資料和數據。20世紀30年代以來,特別是第二次世界大戰以來,由於經濟、社會、軍事等方面的客觀需要,統計預測和統計決策科學有了很大發展,使統計走出了傳統的領域而被賦予新的意義和使命。
E. 統計學的意義
統計學是應用數學的一個分支,主要通過利用概率論建立數學模型,收集所回觀察系統的數據,進行答量化分析、總結,做出推斷和預測,為相關決策提供依據和參考。
它被廣泛的應用在各門學科之上,從物理和社會科學到人文科學,甚至被用來工商業及政府的情報決策之上。隨著數字化的進程不斷加快,人們越來越多地希望能夠從大量的數據中總結出一些經驗規律從而為後面的決策提供一些依據。統計學專業不是僅僅像其表面的文字表示,只是統計數字,而是包含了調查、收集、分析、預測等。應用的范圍十分廣泛。
F. 學好《統計學基礎》的意義和作用
統計學的意義復:因為是應用數學制的一個分支,被廣泛的應用在各門學科之上,從物理和社會科學到人文科學,甚至被用來工商業及政府的情報決策之上。
統計學的作用:因為它產生於應用,在應用過程中發展壯大。隨著經濟社會的發展、各學科相互融合趨勢的發展和計算機技術的迅速發展,統計學的應用領域、統計理論與分析方法也將不斷發展,在所有領域展現它的生命力和重要作用。供參考。
G. 統計的重要性和作用是什麼
統計的作用就是幫助人們認識世界,承擔著信息、咨詢和監督的職能。專
統計的重要性:世界屬正在急速走進信息時代,已到了所有東西都可量化和分析的地步,然而數據只是知識的最原始形式,只有通過整理才有意義有了統計學,世上沒有破譯不了的密碼。
在市場經濟條件下,經濟社會發展情況更加錯綜復雜、瞬息萬變,更需要統計及時提供發展變化情況。大數據時代的決策將日益基於數據和分析做出,必須用數據說話
統計學是一門很古老的科學,一般認為其學理研究始於古希臘的亞里士多德時代,迄今已有兩千三百多年的歷史。它起源於研究社會經濟問題,在兩千多年的發展過程中,統計學至少經歷了「城邦政情」、「政治算數」和「統計分析科學」三個發展階段。
所謂「數理統計」並非獨立於統計學的新學科,確切地說,它是統計學在第三個發展階段所形成的所有收集和分析數據的新方法的一個綜合性名詞。概率論是數理統計方法的理論基礎,但是它不屬於統計學的范疇,而是屬於數學的范疇。
H. 統計學的作用是什麼
統計學自身的發展領域不僅更寬廣,而且統計學在計算機科學、信息科學、經濟學、管理學、金融工程等領域都有廣泛的應用並與之有力結合,共同發展。 1、計算機是統計學的基礎工具 對於統計學來說,我們應該看到,計算機與數學一樣,是統計學的基礎工具。計算機的發展使得比較復雜的數據計算變得簡便快捷,成為統計計算的重要工具。當今,個人計算機的普及,英特網的使用,使社會產生了很大的變革,使信息傳遞的質和量都發生了飛躍的變化。統計學的發展不能離開計算機。毫無疑問,我們的學生應該學習相關的計算機科學知識。這將包括數據結構、演算法設計、程序語言設計、程序設計方法、資料庫系統的開發與管理、程序設計等等。我們也應該擴展我們的課程計劃,它應該包括當前的計算機定向數據分析方法,它們大部分是在統計學科之外發展起來的。如此一來,無疑會大大豐富統計學專業的就業范圍。 2、數據挖掘(Data Mining)是統計學的一部分 筆者認為,數據挖掘是與統計學息息相關的,應當是統計學的一部分。數據挖掘是揭示存在於數據里的模式及數據間的關系的學科,它強調對大量觀測到的資料庫的處理。它是涉及資料庫管理,人工智慧,機器學習,模式識別,及數據可視化等學科的邊緣學科。用統計的觀點看,它可以看成是通過計算機對大量的復雜數據集的自動探索性分析。數據挖掘既然也是數據處理,統計學也就應該積極借鑒。在統計學的發展歷史上,許多數據處理相關領域發展的新方法被忽略了。比如,模式識別,神經網路,圖形模型,數據可視化等等都是在統計科學中出現萌芽,但隨後絕大部分又被統計學忽略的方法領域。而這些方法領域又是當今世界高尖端科技的領域,統計學對它們的忽略是痛心疾首的。因此,既然統計學可以在數據挖掘科學中發揮作用,統計學就應該和數據挖掘合作,而不是將它甩給計算機科學家,從而又失去一次自我增值的機會。 21世紀是信息的世紀,統計學將與計算機緊密結合,將與數據挖掘緊密合作,以全新的形式得到更廣泛的應用。據統計,計算機專業的就業率高達90%,隨著統計學的發展,這個份額必將被統計學專業人才所瓜分。因為計算機專業人員大都缺少必要的數據統計分析理論與方法,而時代又對數據的精度與可信度提出了更高的要求,具有現代統計技術、計算機技術與數據挖掘技術的復合人才無疑是更加吃香的。 3、統計學與經濟學、管理學、金融工程等學科的結合 由於數據處理及數據採集挖掘的方法呈現出多樣化,統計分析方法也相對復雜化,專業化。統計學的應用不僅要不斷提高理論統計學的基本素質,還要注重掌握經濟學的理論,金融交易制度及金融理論,管理科學的理論與計算機的技術方法。統計理論與應用的緊密結合顯得比以往任何一個時期都更為迫切,更加重要。就拿統計學與金融工程來說,金融工程屬於交叉性學科,包括以下3個領域:(1)投資分析;(2)風險管理;(3)期貨交易。其中投資分析與風險管理兩個領域直接涉及到統計數據描述及推測統計學,期貨交易部分主要是與數學有關的應用概率過程,應用概率微分方程式的研究領域,有時被稱為數理金融。無論哪個領域,金融工程與統計學都是密切相關的,金融分析離不開統計。目前,注冊金融分析師(CFA) 在中國需求量越來越大,但是只有傳統的金融理論,金融制度的知識,是遠遠不夠的。CFA對數量技術要求很高,其中尤為重要的就是統計的知識;固定收益證券分析,權益證券分析都要用到各種統計方法。據報道,中國本土金融分析師(CFA)幾乎為零,但中國加入WTO後,金融市場對CFA的需求量又很大,這勢必造成一個巨大的就業空間。因此,統計學與金融工程的結合,也是統計學發展的一個非常有潛力的空間。 4、統計學自身的發展 統計學不僅要注重與其它學科的結合,統計學自身在統計原理、統計技術、統計方法等領域也要謀求創新和突破。正如本文一開始就提到,我國過去乃至目前,都還是偏重在社會經濟統計方面的研究。數理統計學、數據挖掘是統計學的一部分,這已經為很多統計學家、統計學者所認同。因而,統計學就得把它們納入發展范圍,而不是像過去那樣,把原本屬於自身的東西再次拋棄。數理統計學、數據挖掘給統計方法和統計技術帶來更廣闊的發展前景,這不僅有利於統計學研究范疇的擴大,也利於統計工作信息化的發展。 5、再談統計就業 眾所周知,政府統計、部門統計、民間統計是我國統計工作領域的三大巨頭。一直以來,政府統計、部門統計在統計學生的就業中佔有較高的比重。然而,隨著社會主義市場的完善,隨著中國全球化貿易的發展,民間統計越來越熱。民間統計是政府統計之外的涉及市場調研、統計分析、預測和決策等內容的一系列統計活動,包括各類統計調查公司、統計信息咨詢中心、統計師事務所、統計研究所,以及把統計方法運用於企業決策和管理的企業管理咨詢公司等,是介於市場和企業、居民之間的一個橋梁,主要為企業和居民提供市場微觀信息。民間統計機構,由於其服務的多樣性、形式的靈活性,目前在我國獲得大幅度的發展,已經逐漸為廣大統計學生提供廣闊的就業機會。隨著民間統計機構的持續發展,筆者相信,民間統計機構必將成為統計學生就業的主要渠道之一。
I. 統計學的發展史
「統計」一詞,英語為statistics,用作復數名詞時,意思是統計資料,作單數名詞時,指的是統計學。一般來說,統計這個詞包括三個含義:統計工作、統計資料和統計學。這三者之間存在著密切的聯系,統計資料是統計工作的成果,統計學來源於統計工作。原始的統計工作即人們收集數據的原始形態已經有幾千年的歷史,而它作為一門科學,還是從17世紀開始的。英語中統計學家和統計員是同一個(statistician),但統計學並不是直接產生於統計工作的經驗總結。每一門科學都有其建立、發展和客觀條件,統計科學則是統計工作經驗、社會經濟理論、計量經濟方法融合、提煉、發展而來的一種邊緣性學科。
1,關於單詞statistics
起源於國情調查,最早意為國情學。
十 七世紀,在英格蘭人們對「政治算術」感興趣。1662年,John Graunt發表了他第一本也是唯一一本手稿,《natural and politics observations upon the bills of mortality》, 分析了生男孩和女孩的比例,發展了現在保險公司所用的那種類型的死亡率表。
英文的statistics大約在十八世紀中葉由德國學者 Gottfried Achenwall所創造,是由狀態status和德文的政治算術聯合推導得出的,第一次由John Sinclair所使用,即1797年出現在Encyclopaedia Britannica。(早期還有一個單詞publicitics和statistics競爭「統計」這一含義,如果得勝,現在就開始流行 publicitical learning了)。
2,關於高斯分布或正態分布
1733年,德-莫佛(De Moivre)在給友人分發的一篇文章中給出了正態曲線(這一歷史開始被人們忽略)
1783年,拉普拉斯建議正態曲線方程適合於表示誤差分布的概率。
1809年,高斯發表了他的關於天體運行論的偉大著作,在這一著作的第二卷第三節中,他導出正態曲線適宜於表示誤差規律,同時承認拉普拉斯較早的推導。
正態分布在十九世紀前葉因高斯的工作而加以推廣,所以通常稱作高斯分布。卡爾-皮爾遜指出德-莫佛是正態曲線的創始人,第一個稱它為正態分布,但人們仍習慣稱之高斯分布。
3,關於最小二乘法
1805年,Legendre提出最小二乘法,Gauss聲稱自己在1794年用過,並在1809年基於誤差的高斯分布假設,給出了嚴格推導。
4,其它
在十九世紀中葉,三個不同領域產生的重要發展都是基於隨機性是自然界固有的這個前提上的。
阿道夫·凱特萊特(A. Quetlet,1869)利用概率性的概念來描述社會學和生物學現象(正態曲線從觀察誤差推廣到各種數據)
孟德爾(G.Mendel,1870)通過簡單的隨機性結構公式化了他的遺傳法則
玻爾茲曼(Boltzmann,1866)對理論物理中最重要的基本命題之一的熱力學第二定律給出了一個統計學的解釋。
1859 年,達爾文發表了《物種起源》,達爾文的工作對他的表兄弟高爾登爵士有深遠影響,高爾登比達爾文更有數學素養,他開始利用概率工具分析生物現象,對生物計 量學的基礎做出了重要貢獻(可以稱他為生物信息學之父吧),高爾登爵士是第一個使用相關和回歸這兩個重要概念的人,他還是中位數和百分位數這種概念的創始 人。
受高爾登工作影響,在倫敦的大學學院工作的卡爾-皮爾遜開始把數學和概率論應用於達爾文進化論,從而開創了現代統計時代,贏得了統計之父的稱號,1901年Biometrika第一期出版(卡-皮爾遜是創始人之一)。
5,關於總體和樣本
在早期文獻中可找到由某個總體中抽樣的明確例子,然而從總體中只能取得樣本的認識常常是缺乏的。 ----K.皮爾遜時代
到十九世紀末,對樣本和總體的區別已普遍知道,然而這種區分並不一定總被堅持。----1910年Yule在自己的教科書中指出。
在 1900年代的早期,區分變的更清楚,並在1922年被Fisher特別強調。----Fisher在1922年發表的一篇重要論文中《On the mathematical foundation of theoretical statistics》,說明了總體和樣本的聯系和區別,以及其他概念,奠定了「理論統計學」的基礎。
6,期望、標准差和方差
期望是一個比概率更原始的概念,在十七世紀帕斯卡和費馬時代,期望概念已被公認了。K.皮爾遜最早定義了標准差的概念。1918年,Fisher引入方差的概念。
力學中的矩和統計學中的中數兩者之間的相似性已被概率領域的早期工作者注意到,而K.皮爾遜在1893年第一次在統計意義下使用「矩」。
7,卡方統計量
卡方統計量,是卡-皮爾遜提出用於檢驗已知數據是否來自某一特定的隨機模型,或已知數據是否與已給定的假設一致。卡方檢驗被譽為自1900年以來在科學技術所有分支中20個尖端發明之一,甚至敵人Fisher都對此有極高評價。
8,矩估計與最大似然
卡-皮爾遜提出了使用矩來估計參數的方法。
Fisher則在1912年到1922年間提出了最大似然估計方法,基於直覺,提出了估計的一致性、有效性和充分性的概念。
9,概率的公理化
1933年,前蘇聯數學家柯爾莫格洛夫(Kolmogorov)發表了《概率論的基本概念》,奠定了概率論的嚴格數學基礎。
10,貝葉斯定理
貝葉斯對統計學幾乎沒有什麼貢獻,然而貝葉斯的一篇文章成為貝葉斯學派統計學的思想模式的焦點,這一篇文章發表於1763年,由貝葉斯的朋友、著名人壽保險原理的開拓者Richard Price在貝葉斯死後提出來的----貝葉斯定理。
概 率思想的兩種方法,(1)作為一個物理系統內在的一種物理特性,(2)對某一陳述相信程度的度量。 在1950年代後期止,多數統計學家採取第一種觀點,即概率的相對頻數解釋,這一時期貝葉斯定理僅應用在概率能在頻數框架內解釋的場合。貝葉斯統計學派著 作的一個浪潮始於1960年。自此,贊成和反對貝葉斯學派統計的兩方以皮爾遜和費舍爾所特有的激情和狂怒進行申辯和爭辯。
在1960年以前,幾乎所有的統計書刊都避免使用貝葉斯學派方法,Fisher堅持避免使用貝葉斯定理,並在他的最後一本書中再一次堅決的拒絕了它。卡爾-皮爾遜偶然使用,總的來說是避免的。奈曼和E.S.皮爾遜在他們有關假設檢驗的文章中堅決反對使用。