统计学的历史意义

A. 统计学的发展史是什么

“统计”一词，英语为，用作复数名词时，意思是统计资料，作单数名词时，指的是统计学。一般来说，统计这个词包括三个含义：统计工作、统计资料和统计学。这三者之间存在着密切的联系，统计资料是统计工作的成果，统计学来源于统计工作。原始的统计工作即人们收集数据的原始形态已经有几千年的历史，而它作为一门科学，还是从17世纪开始的。英语中统计学家和统计员是同一个（statistician），但统计学并不是直接产生于统计工作的经验总结。每一门科学都有其建立、发展和客观条件，统计科学则是统计工作经验、社会经济理论、计量经济方法融合、提炼、发展而来的一种边缘性学科。
1，关于单词statistics
起源于国情调查，最早意为国情学。
十 七世纪，在英格兰人们对“政治算术”感兴趣。1662年,John Graunt发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，发展了现在保险公司所用的那种类型的死亡率表。
英文的statistics大约在十八世纪中叶由德国学者 Gottfried Achenwall所创造，是由状态status和德文的政治算术联合推导得出的，第一次由John Sinclair所使用，即1797年出现在Encyclopaedia Britannica。（早期还有一个单词publicitics和statistics竞争“统计”这一含义，如果得胜，现在就开始流行 publicitical learning了）。
2，关于高斯分布或正态分布
1733年，德-莫佛（De Moivre）在给友人分发的一篇文章中给出了正态曲线（这一历史开始被人们忽略）
1783年，拉普拉斯建议正态曲线方程适合于表示误差分布的概率。
1809年，高斯发表了他的关于天体运行论的伟大著作，在这一著作的第二卷第三节中，他导出正态曲线适宜于表示误差规律，同时承认拉普拉斯较早的推导。
正态分布在十九世纪前叶因高斯的工作而加以推广，所以通常称作高斯分布。卡尔-皮尔逊指出德-莫佛是正态曲线的创始人，第一个称它为正态分布，但人们仍习惯称之高斯分布。
3，关于最小二乘法
1805年,Legendre提出最小二乘法，Gauss声称自己在1794年用过，并在1809年基于误差的高斯分布假设，给出了严格推导。
4，其它
在十九世纪中叶，三个不同领域产生的重要发展都是基于随机性是自然界固有的这个前提上的。
阿道夫·凯特莱特（A. Quetlet,1869）利用概率性的概念来描述社会学和生物学现象（正态曲线从观察误差推广到各种数据）
孟德尔（G.Mendel,1870）通过简单的随机性结构公式化了他的遗传法则
玻尔兹曼（Boltzmann,1866）对理论物理中最重要的基本命题之一的热力学第二定律给出了一个统计学的解释。
1859 年，达尔文发表了《物种起源》，达尔文的工作对他的表兄弟高尔登爵士有深远影响，高尔登比达尔文更有数学素养，他开始利用概率工具分析生物现象，对生物计 量学的基础做出了重要贡献（可以称他为生物信息学之父吧），高尔登爵士是第一个使用相关和回归这两个重要概念的人，他还是中位数和百分位数这种概念的创始 人。
受高尔登工作影响，在伦敦的大学学院工作的卡尔-皮尔逊开始把数学和概率论应用于达尔文进化论，从而开创了现代统计时代，赢得了统计之父的称号，1901年Biometrika第一期出版（卡-皮尔逊是创始人之一）。
5，关于总体和样本
在早期文献中可找到由某个总体中抽样的明确例子，然而从总体中只能取得样本的认识常常是缺乏的。 ----K.皮尔逊时代
到十九世纪末，对样本和总体的区别已普遍知道，然而这种区分并不一定总被坚持。----1910年Yule在自己的教科书中指出。
在 1900年代的早期，区分变的更清楚，并在1922年被Fisher特别强调。----Fisher在1922年发表的一篇重要论文中《On the mathematical foundation of theoretical statistics》，说明了总体和样本的联系和区别，以及其他概念，奠定了“理论统计学”的基础。
6，期望、标准差和方差
期望是一个比概率更原始的概念，在十七世纪帕斯卡和费马时代，期望概念已被公认了。K.皮尔逊最早定义了标准差的概念。1918年，Fisher引入方差的概念。
力学中的矩和统计学中的中数两者之间的相似性已被概率领域的早期工作者注意到，而K.皮尔逊在1893年第一次在统计意义下使用“矩”。
7，卡方统计量
卡方统计量，是卡-皮尔逊提出用于检验已知数据是否来自某一特定的随机模型，或已知数据是否与已给定的假设一致。卡方检验被誉为自1900年以来在科学技术所有分支中20个尖端发明之一，甚至敌人Fisher都对此有极高评价。
8，矩估计与最大似然
卡-皮尔逊提出了使用矩来估计参数的方法。
Fisher则在1912年到1922年间提出了最大似然估计方法，基于直觉，提出了估计的一致性、有效性和充分性的概念。
9，概率的公理化
1933年，前苏联数学家柯尔莫格洛夫（Kolmogorov）发表了《概率论的基本概念》，奠定了概率论的严格数学基础。
10，贝叶斯定理
贝叶斯对统计学几乎没有什么贡献，然而贝叶斯的一篇文章成为贝叶斯学派统计学的思想模式的焦点，这一篇文章发表于1763年，由贝叶斯的朋友、著名人寿保险原理的开拓者Richard Price在贝叶斯死后提出来的----贝叶斯定理。
概 率思想的两种方法，（1）作为一个物理系统内在的一种物理特性，（2）对某一陈述相信程度的度量。 在1950年代后期止，多数统计学家采取第一种观点，即概率的相对频数解释，这一时期贝叶斯定理仅应用在概率能在频数框架内解释的场合。贝叶斯统计学派著 作的一个浪潮始于1960年。自此，赞成和反对贝叶斯学派统计的两方以皮尔逊和费舍尔所特有的激情和狂怒进行申辩和争辩。
在1960年以前，几乎所有的统计书刊都避免使用贝叶斯学派方法，Fisher坚持避免使用贝叶斯定理，并在他的最后一本书中再一次坚决的拒绝了它。卡尔-皮尔逊偶然使用，总的来说是避免的。奈曼和E.S.皮尔逊在他们有关假设检验的文章中坚决反对使用。

B. 统计学意义是什么意思

统计学意义是指在研究组和对照组间出现疗效差异时,要考虑这种差异是防治措施的疗效还是因抽样误差所引起的.上述差异有统计学意义时,并不意味着有临床意义,而当具有临床意义时可无统计学意义.

C. 统计学的现实意义是什么

统计在现代化管理和社会生活中的地位日益重要。随着社会、经济和科学技术的发展，统计在现代化国家管理和企业管理中的地位，在社会生活中的地位，越来越重要了。人们的日常生活和一切社会生活都离不开统计。
统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里士多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”、“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。
所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说，它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而是属于数学的范畴。
(3)统计学的历史意义扩展阅读
在“政治算术”阶段出现的统计与数学的结合趋势逐渐发展形成了“统计分析科学”。
十九世纪末，欧洲大学开设的“国情纪要”或“政治算数”等课程名称逐渐消失，代之而起的是“统计分析科学”课程。当时的“统计分析科学”（Science
of
statistical
analysis）课程的内容仍然是分析研究社会经济问题。
“统计分析科学”课程的出现是现代统计发展阶段的开端。1908年，“学生”氏（William
Sleey
Gosset的笔名Student）发表了关于t分布的论文。这是一篇在统计学发展史上划时代的文章，它创立了小样本代替大样本的方法，开创了统计学的新纪元。
现代统计学的代表人物首推比利时统计学家奎特莱（Adolphe
Quelet），他将统计分析科学广泛应用于社会科学，自然科学和工程技术科学领域，因为他深信统计学是可以用于研究任何科学的一般研究方法.
参考资料来源：网络——统计学

D. 统计学对社会的好处

社会经济的发展，要求统计学提供更多的统计方法；社会科学本身也不断地向细分化和定量化发展，也要求统计学能提供更有效的调查整理、分析资料的方法。

因此，社会统计学派也日益重视方法论的研究，出现了从实质性方法论转化的趋势。但是，社会统计学派仍然强调在统计研究中必须以事物的质为前提和认识事物质的重要性，这同数理统计学派的计量不计质的方法论性质是有本质区别的。

统计在现代化管理和社会生活中的地位日益重要。随着社会、经济和科学技术的发展，统计在现代化国家管理和企业管理中的地位，在社会生活中的地位，越来越重要了。人们的日常生活和一切社会生活都离不开统计。

英国统计学家哈斯利特说：“统计方法的应用是这样普遍，在我们的生活和习惯中，统计的影响是这样巨大，以致统计的重要性无论怎样强调也不过分”。甚至有的科学家还把我们的时代叫做“统计时代”。显然，20世纪统计科学的发展及其未来，已经被赋予了划时代的意义。

(4)统计学的历史意义扩展阅读

20世纪初以来，科学技术迅猛发展，社会发生了巨大变化，统计学进入了快速发展时期。归纳起来有以下几个方面。

1、由记述统计向推断统计发展。记述统计是对所搜集的大量数据资料进行加工整理、综合概括，通过图示、列表和数字，如编制次数分布表、绘制直方图、计算各种特征数等，对资料进行分析和描述。

而推断统计，则是在搜集、整理观测的样本数据基础上，对有关总体作出推断。其特点是根据带随机性的观测样本数据以及问题的条件和假定（模型），而对未知事物作出的，以概率形式表述的推断。当今西方国家所指的科学统计方法，主要就是指推断统计来说的。

2、由社会、经济统计向多分支学科发展。在20世纪以前，统计学的领域主要是人口统计、生命统计、社会统计和经济统计。

随着社会、经济和科学技术的发展，到今天，统计的范畴已覆盖了社会生活的一切领域，几乎无所不包，成为通用的方法论科学。它被广泛用于研究社会和自然界的各个方面，并发展成为有着许多分支学科的科学。

3、统计预测和决策科学的发展。传统的统计是对已经发生和正在发生的事物进行统计，提供统计资料和数据。20世纪30年代以来，特别是第二次世界大战以来，由于经济、社会、军事等方面的客观需要，统计预测和统计决策科学有了很大发展，使统计走出了传统的领域而被赋予新的意义和使命。

E. 统计学的意义

统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所回观察系统的数据，进行答量化分析、总结，做出推断和预测，为相关决策提供依据和参考。
它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。随着数字化的进程不断加快，人们越来越多地希望能够从大量的数据中总结出一些经验规律从而为后面的决策提供一些依据。统计学专业不是仅仅像其表面的文字表示，只是统计数字，而是包含了调查、收集、分析、预测等。应用的范围十分广泛。

F. 学好《统计学基础》的意义和作用

统计学的意义复：因为是应用数学制的一个分支，被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。
统计学的作用：因为它产生于应用，在应用过程中发展壮大。随着经济社会的发展、各学科相互融合趋势的发展和计算机技术的迅速发展，统计学的应用领域、统计理论与分析方法也将不断发展，在所有领域展现它的生命力和重要作用。供参考。

G. 统计的重要性和作用是什么

统计的作用就是帮助人们认识世界，承担着信息、咨询和监督的职能。专

统计的重要性：世界属正在急速走进信息时代，已到了所有东西都可量化和分析的地步，然而数据只是知识的最原始形式，只有通过整理才有意义有了统计学，世上没有破译不了的密码。

在市场经济条件下，经济社会发展情况更加错综复杂、瞬息万变，更需要统计及时提供发展变化情况。大数据时代的决策将日益基于数据和分析做出，必须用数据说话

拓展资料：

统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里士多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”、“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。

所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说，它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而是属于数学的范畴。

H. 统计学的作用是什么

统计学自身的发展领域不仅更宽广，而且统计学在计算机科学、信息科学、经济学、管理学、金融工程等领域都有广泛的应用并与之有力结合，共同发展。 1、计算机是统计学的基础工具 对于统计学来说，我们应该看到，计算机与数学一样，是统计学的基础工具。计算机的发展使得比较复杂的数据计算变得简便快捷，成为统计计算的重要工具。当今，个人计算机的普及，英特网的使用，使社会产生了很大的变革，使信息传递的质和量都发生了飞跃的变化。统计学的发展不能离开计算机。毫无疑问，我们的学生应该学习相关的计算机科学知识。这将包括数据结构、算法设计、程序语言设计、程序设计方法、数据库系统的开发与管理、程序设计等等。我们也应该扩展我们的课程计划，它应该包括当前的计算机定向数据分析方法，它们大部分是在统计学科之外发展起来的。如此一来，无疑会大大丰富统计学专业的就业范围。 2、数据挖掘(Data Mining)是统计学的一部分 笔者认为，数据挖掘是与统计学息息相关的，应当是统计学的一部分。数据挖掘是揭示存在于数据里的模式及数据间的关系的学科，它强调对大量观测到的数据库的处理。它是涉及数据库管理，人工智能，机器学习，模式识别，及数据可视化等学科的边缘学科。用统计的观点看，它可以看成是通过计算机对大量的复杂数据集的自动探索性分析。数据挖掘既然也是数据处理，统计学也就应该积极借鉴。在统计学的发展历史上，许多数据处理相关领域发展的新方法被忽略了。比如，模式识别，神经网络，图形模型，数据可视化等等都是在统计科学中出现萌芽，但随后绝大部分又被统计学忽略的方法领域。而这些方法领域又是当今世界高尖端科技的领域，统计学对它们的忽略是痛心疾首的。因此，既然统计学可以在数据挖掘科学中发挥作用，统计学就应该和数据挖掘合作，而不是将它甩给计算机科学家，从而又失去一次自我增值的机会。 21世纪是信息的世纪，统计学将与计算机紧密结合，将与数据挖掘紧密合作，以全新的形式得到更广泛的应用。据统计，计算机专业的就业率高达90%，随着统计学的发展，这个份额必将被统计学专业人才所瓜分。因为计算机专业人员大都缺少必要的数据统计分析理论与方法，而时代又对数据的精度与可信度提出了更高的要求，具有现代统计技术、计算机技术与数据挖掘技术的复合人才无疑是更加吃香的。 3、统计学与经济学、管理学、金融工程等学科的结合 由于数据处理及数据采集挖掘的方法呈现出多样化，统计分析方法也相对复杂化，专业化。统计学的应用不仅要不断提高理论统计学的基本素质，还要注重掌握经济学的理论，金融交易制度及金融理论，管理科学的理论与计算机的技术方法。统计理论与应用的紧密结合显得比以往任何一个时期都更为迫切，更加重要。就拿统计学与金融工程来说，金融工程属于交叉性学科，包括以下3个领域:(1)投资分析;(2)风险管理;(3)期货交易。其中投资分析与风险管理两个领域直接涉及到统计数据描述及推测统计学，期货交易部分主要是与数学有关的应用概率过程，应用概率微分方程式的研究领域，有时被称为数理金融。无论哪个领域，金融工程与统计学都是密切相关的，金融分析离不开统计。目前，注册金融分析师(CFA) 在中国需求量越来越大，但是只有传统的金融理论，金融制度的知识，是远远不够的。CFA对数量技术要求很高，其中尤为重要的就是统计的知识;固定收益证券分析，权益证券分析都要用到各种统计方法。据报道，中国本土金融分析师(CFA)几乎为零，但中国加入WTO后，金融市场对CFA的需求量又很大，这势必造成一个巨大的就业空间。因此，统计学与金融工程的结合，也是统计学发展的一个非常有潜力的空间。 4、统计学自身的发展 统计学不仅要注重与其它学科的结合，统计学自身在统计原理、统计技术、统计方法等领域也要谋求创新和突破。正如本文一开始就提到，我国过去乃至目前，都还是偏重在社会经济统计方面的研究。数理统计学、数据挖掘是统计学的一部分，这已经为很多统计学家、统计学者所认同。因而，统计学就得把它们纳入发展范围，而不是像过去那样，把原本属于自身的东西再次抛弃。数理统计学、数据挖掘给统计方法和统计技术带来更广阔的发展前景，这不仅有利于统计学研究范畴的扩大，也利于统计工作信息化的发展。 5、再谈统计就业 众所周知，政府统计、部门统计、民间统计是我国统计工作领域的三大巨头。一直以来，政府统计、部门统计在统计学生的就业中占有较高的比重。然而，随着社会主义市场的完善，随着中国全球化贸易的发展，民间统计越来越热。民间统计是政府统计之外的涉及市场调研、统计分析、预测和决策等内容的一系列统计活动，包括各类统计调查公司、统计信息咨询中心、统计师事务所、统计研究所，以及把统计方法运用于企业决策和管理的企业管理咨询公司等，是介于市场和企业、居民之间的一个桥梁，主要为企业和居民提供市场微观信息。民间统计机构，由于其服务的多样性、形式的灵活性，目前在我国获得大幅度的发展，已经逐渐为广大统计学生提供广阔的就业机会。随着民间统计机构的持续发展，笔者相信，民间统计机构必将成为统计学生就业的主要渠道之一。

I. 统计学的发展史

“统计”一词，英语为statistics，用作复数名词时，意思是统计资料，作单数名词时，指的是统计学。一般来说，统计这个词包括三个含义：统计工作、统计资料和统计学。这三者之间存在着密切的联系，统计资料是统计工作的成果，统计学来源于统计工作。原始的统计工作即人们收集数据的原始形态已经有几千年的历史，而它作为一门科学，还是从17世纪开始的。英语中统计学家和统计员是同一个（statistician），但统计学并不是直接产生于统计工作的经验总结。每一门科学都有其建立、发展和客观条件，统计科学则是统计工作经验、社会经济理论、计量经济方法融合、提炼、发展而来的一种边缘性学科。
1，关于单词statistics
起源于国情调查，最早意为国情学。
十 七世纪，在英格兰人们对“政治算术”感兴趣。1662年,John Graunt发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，发展了现在保险公司所用的那种类型的死亡率表。
英文的statistics大约在十八世纪中叶由德国学者 Gottfried Achenwall所创造，是由状态status和德文的政治算术联合推导得出的，第一次由John Sinclair所使用，即1797年出现在Encyclopaedia Britannica。（早期还有一个单词publicitics和statistics竞争“统计”这一含义，如果得胜，现在就开始流行 publicitical learning了）。
2，关于高斯分布或正态分布
1733年，德-莫佛（De Moivre）在给友人分发的一篇文章中给出了正态曲线（这一历史开始被人们忽略）
1783年，拉普拉斯建议正态曲线方程适合于表示误差分布的概率。
1809年，高斯发表了他的关于天体运行论的伟大著作，在这一著作的第二卷第三节中，他导出正态曲线适宜于表示误差规律，同时承认拉普拉斯较早的推导。
正态分布在十九世纪前叶因高斯的工作而加以推广，所以通常称作高斯分布。卡尔-皮尔逊指出德-莫佛是正态曲线的创始人，第一个称它为正态分布，但人们仍习惯称之高斯分布。
3，关于最小二乘法
1805年,Legendre提出最小二乘法，Gauss声称自己在1794年用过，并在1809年基于误差的高斯分布假设，给出了严格推导。
4，其它
在十九世纪中叶，三个不同领域产生的重要发展都是基于随机性是自然界固有的这个前提上的。
阿道夫·凯特莱特（A. Quetlet,1869）利用概率性的概念来描述社会学和生物学现象（正态曲线从观察误差推广到各种数据）
孟德尔（G.Mendel,1870）通过简单的随机性结构公式化了他的遗传法则
玻尔兹曼（Boltzmann,1866）对理论物理中最重要的基本命题之一的热力学第二定律给出了一个统计学的解释。
1859 年，达尔文发表了《物种起源》，达尔文的工作对他的表兄弟高尔登爵士有深远影响，高尔登比达尔文更有数学素养，他开始利用概率工具分析生物现象，对生物计 量学的基础做出了重要贡献（可以称他为生物信息学之父吧），高尔登爵士是第一个使用相关和回归这两个重要概念的人，他还是中位数和百分位数这种概念的创始 人。
受高尔登工作影响，在伦敦的大学学院工作的卡尔-皮尔逊开始把数学和概率论应用于达尔文进化论，从而开创了现代统计时代，赢得了统计之父的称号，1901年Biometrika第一期出版（卡-皮尔逊是创始人之一）。
5，关于总体和样本
在早期文献中可找到由某个总体中抽样的明确例子，然而从总体中只能取得样本的认识常常是缺乏的。 ----K.皮尔逊时代
到十九世纪末，对样本和总体的区别已普遍知道，然而这种区分并不一定总被坚持。----1910年Yule在自己的教科书中指出。
在 1900年代的早期，区分变的更清楚，并在1922年被Fisher特别强调。----Fisher在1922年发表的一篇重要论文中《On the mathematical foundation of theoretical statistics》，说明了总体和样本的联系和区别，以及其他概念，奠定了“理论统计学”的基础。
6，期望、标准差和方差
期望是一个比概率更原始的概念，在十七世纪帕斯卡和费马时代，期望概念已被公认了。K.皮尔逊最早定义了标准差的概念。1918年，Fisher引入方差的概念。
力学中的矩和统计学中的中数两者之间的相似性已被概率领域的早期工作者注意到，而K.皮尔逊在1893年第一次在统计意义下使用“矩”。
7，卡方统计量
卡方统计量，是卡-皮尔逊提出用于检验已知数据是否来自某一特定的随机模型，或已知数据是否与已给定的假设一致。卡方检验被誉为自1900年以来在科学技术所有分支中20个尖端发明之一，甚至敌人Fisher都对此有极高评价。
8，矩估计与最大似然
卡-皮尔逊提出了使用矩来估计参数的方法。
Fisher则在1912年到1922年间提出了最大似然估计方法，基于直觉，提出了估计的一致性、有效性和充分性的概念。
9，概率的公理化
1933年，前苏联数学家柯尔莫格洛夫（Kolmogorov）发表了《概率论的基本概念》，奠定了概率论的严格数学基础。
10，贝叶斯定理
贝叶斯对统计学几乎没有什么贡献，然而贝叶斯的一篇文章成为贝叶斯学派统计学的思想模式的焦点，这一篇文章发表于1763年，由贝叶斯的朋友、著名人寿保险原理的开拓者Richard Price在贝叶斯死后提出来的----贝叶斯定理。
概 率思想的两种方法，（1）作为一个物理系统内在的一种物理特性，（2）对某一陈述相信程度的度量。 在1950年代后期止，多数统计学家采取第一种观点，即概率的相对频数解释，这一时期贝叶斯定理仅应用在概率能在频数框架内解释的场合。贝叶斯统计学派著 作的一个浪潮始于1960年。自此，赞成和反对贝叶斯学派统计的两方以皮尔逊和费舍尔所特有的激情和狂怒进行申辩和争辩。
在1960年以前，几乎所有的统计书刊都避免使用贝叶斯学派方法，Fisher坚持避免使用贝叶斯定理，并在他的最后一本书中再一次坚决的拒绝了它。卡尔-皮尔逊偶然使用，总的来说是避免的。奈曼和E.S.皮尔逊在他们有关假设检验的文章中坚决反对使用。