统计学的起源

统计学历史1.起源与发展统计学的起源可以追溯到古代，当时人们已经开始收集并整理数据，尝试理解并预测社会和自然现象。

在古代，统计学最初用于人口普查、土地测量和商业计算。

然而，统计学作为一门科学，其真正的起源和发展是在17世纪和18世纪，当时欧洲的社会和政治环境发生了巨变。

在这个时期，政府开始更多地依赖数据来制定政策，而商业界也开始利用数据来理解市场需求和预测市场趋势。

这个时期标志着统计学的诞生。

2.理论与方法随着统计学的发展，各种理论和方法也相继出现。

从最初描述性统计学的概念，例如平均数、中位数和方差等，到后来更复杂的方法如回归分析和时间序列分析，以及多元统计分析等，这些理论和方法的发展都极大地推动了统计学的发展。

同时，计算机科学的发展也为统计学的进步提供了强大的技术支持。

3.应用的扩展统计学在各个领域都有广泛的应用。

在社会科学中，统计学被用于研究社会现象的分布和趋势，如人口统计学、社会调查等。

在医学中，统计学被用于研究疾病的分布和预测，以及临床试验的设计和数据分析。

在商业中，统计学被用于市场调研、质量控制和风险管理等。

此外，统计学还在物理、化学、生物、环境等领域都有广泛的应用。

4.中国统计学的发展在中国，统计学的历史虽然较短，但发展迅速。

中国统计学的发展始于20世纪初，当时主要是学习西方统计学理论和方法，并进行简单的数据分析和解读。

随着中国的改革开放和现代化进程的加速，统计学得到了越来越广泛的应用和发展。

如今，中国的统计学已经在各个领域都有广泛的应用，并且在一些特定领域如社会调查、市场调研和风险管理等方面已经具有了一定的国际影响力。

5.国际统计学的发展国际统计学的发展也经历了多个阶段。

在20世纪初，国际统计学主要是在欧洲和北美地区发展，当时的统计学研究主要集中在描述性统计学的理论和方法的完善上。

随着时间的推移，越来越多的国家和地区开始发展自己的统计学研究和应用。

例如，在亚洲的日本、印度和中国等地，统计学的应用和发展都得到了高度重视和支持。

统计学的发展历程统计学是研究收集、整理、分析和解释数据的学科。

它的发展历程可以追溯到古希腊和古罗马时期。

随着时间的推移，统计学逐渐演变为一门独立的学科，并在各个领域有着广泛的应用。

本文将按时间顺序介绍统计学的发展历程。

1. 古代统计学在古希腊和古罗马时期，人们开始对人口、土地面积和资源等进行统计。

这些统计数据用于税收、军事和政治管理。

其中，亚里士多德是最早将统计方法引入科学研究的人之一。

他使用统计分析来研究物种分类和社会现象。

2. 概率论的出现17世纪，概率论的出现为统计学的发展提供了新的视角。

布莱兹·帕斯卡和皮埃尔·德费尔马特在解决赌博问题时提出了概率的概念。

这为后来的统计学家们提供了统计推断和估计的理论基础。

3. 统计学的建立18世纪，统计学逐渐成为一门独立的学科。

托马斯·贝叶斯和雅各布·贝尔努利等学者对概率和统计方法进行了深入研究。

他们提出了贝叶斯定理和最大似然估计等重要概念，为统计学的推理和预测建立了基础。

4. 现代统计学的发展20世纪，随着计算机技术的发展，统计学迎来了飞速的发展。

罗纳德·费雪等统计学家提出了许多重要的统计方法和理论，如方差分析、回归分析和抽样理论等。

这些方法不仅广泛应用于实证研究，而且对决策制定和政策评估也有着重要影响。

5. 应用领域的拓展统计学在各个领域都有广泛的应用。

在医学领域，统计学用于临床试验设计和结果分析，帮助医生做出正确的诊断和治疗方案。

在环境科学领域，统计学被用于分析气候变化和环境污染等数据，为环境保护提供科学依据。

在金融领域，统计学被用于风险管理和投资组合优化，帮助投资者做出明智的决策。

总结起来，统计学的发展经历了从古代的数据收集到现代的统计推断和预测的过程。

随着时间的推移，统计学不断丰富和拓展，成为一门重要的学科。

它的应用不仅帮助我们更好地理解数据，还为科学研究和决策制定提供了有力的工具和方法。

我们有理由相信，在未来的发展中，统计学将继续发挥重要的作用，并为人类社会带来更大的进步。

统计学知识点汇总一、统计学统计学是一门关于数据资料的收集、整理、分析和推断的科学。

二、统计学的产生与发展（1）政治算术学派最早的统计学源于17世纪英国。

其代表人物是威廉·配第，代表作《政治算术》。

政治算术学派主张用大量观察和数量分析等方法对社会经济现象进行研究的主张，为统计学的发展开辟了广阔的前景。

其被称为“无统计学之名，有统计学之实”。

（2）记述学派亦称国势学派，创始人和代表人物是德国康令和阿亨瓦尔，主要使用文字记述方法对国情国力进行研究，其学科内容与现代统计学有较大差别。

因此被称为“有统计学之名，无统计学之实”。

（3）社会统计学派创始人和代表人物，德国恩格尔和梅尔。

该学派主张统计是实质性的研究社会现象的社会科学，认为统计学的研究对象是社会现象，目的在于明确社会现象内部的联系联系和相互关系。

（4）数理统计学派创始人是比利时统计学家凯特勒，他所著的代表作《社会物理学》等将概率论和统计方法引入社会经济方面的研究，其认为统计学是一门通用的方法论科学。

从19世纪中叶到20世纪中叶，数理统计学得到迅速发展。

到20世纪中期，数理统计学的基本框架已经形成，数理统计学派成为英美等国统计学界的主流。

三、统计的特点（1）数量性：社会经济统计的认识对象是社会经济现象的数量方面，包括现象的数量表现、现象之间的数量关系和质量互变的数量界限。

（2）总体性：社会经济统计的认识对象是社会经济现象的总体的数量方面。

例如，国民经济总体的数量方面、社会总体的数量方面、地区国民经济和社会总体的数量方面、各企事业单位总体数量方面等等。

（3）具体性：社会经济统计的认识对象是具体事物的数量方面，而不是抽象的量。

这是统计与数学的区别。

（4）社会性：社会经济现象是人类有意识的社会活动，是人类社会活动的条件、过程和结果，社会经济统计以社会经济现象作为研究对象，自然具有明显的社会性。

四、统计工作过程（1）统计设计根据所要研究问题的性质，在有关学科理论的指导下，制定统计指标、指标体系和统计分类，给出统一的定义、标准。

了解统计学的历史和发展统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，广泛应用于各个领域，如经济学、社会学、医学等。

了解统计学的历史和发展对于理解这门学科的基本概念和方法、掌握其应用的原理和技巧具有重要意义。

本文将带领读者回顾统计学的发展历程，介绍统计学的基本原理和方法，并探讨其在现代社会中的应用。

一、统计学的起源统计学的起源可以追溯到古代社会的人口普查和土地调查。

在古代，人们常常需要对人口数量、财富分配和土地利用等进行统计，以便更好地管理资源和收税。

然而，当时的统计方法较为简单，主要依赖于人工数数和记录。

随着科学方法的发展，统计学逐渐形成了自己的理论体系和方法论。

17世纪，意大利数学家威廉·莱布尼兹和雅各布·贝尔努利等人开始探索数据的收集和分析方法，并提出了一些基本的概率理论。

18世纪，英国政治家约翰·格雷和法国统计学家阿道夫·奥古斯特·奥古斯坦·克尔尼对人口数据进行了深入研究，并提出了一些基本的统计原理。

二、统计学的基本原理和方法统计学的基本原理主要包括概率、抽样和推断。

概率是指随机事件发生的可能性，通过概率理论可以对事件的发生进行量化和分析。

抽样是指从总体中选择一部分样本进行观察和测量，通过对样本数据的分析可以推断总体的特征和规律。

推断是指通过对样本数据进行统计分析，进而推断总体数据的特征和规律。

统计学的方法主要包括描述统计和推断统计。

描述统计是对数据进行汇总、整理和展示，以便更好地理解数据的特征和分布。

常用的描述统计方法包括频数分布表、直方图和散点图等。

推断统计是通过对样本数据的分析，来推断总体数据的特征和规律。

常用的推断统计方法包括参数估计、假设检验和回归分析等。

三、统计学的应用统计学在现代社会中广泛应用于各个领域。

在经济学中，统计学被用来分析经济数据，预测经济走势，评估经济政策的效果。

在社会学中，统计学被用来研究社会现象和社会关系，如人口数量、教育水平和就业情况等。

统计学的历史与发展统计学是研究数据收集、分析、解释和呈现的科学方法。

它通过使用数学和统计原理来帮助我们理解和解释现实世界中的数据，从而对各种问题做出准确的判断和预测。

本文将介绍统计学的历史发展，详细探讨统计学在不同领域的应用，以及未来统计学的发展趋势。

1. 古代统计学的起源在古代，人们就开始意识到数据的重要性，并通过不同的方式进行数据的收集和分析。

例如，古代中国的黄帝内经中就包含了对人群体质的统计分析，为后世的医学研究提供了有力的依据。

另外，古代埃及和巴比伦也培养了一些数据处理和计算的技术。

2. 统计学的现代起源统计学的现代起源可以追溯到17世纪。

正是在这个时期，人们开始关注经济和人口的统计数据，并意识到这些数据对社会和政府决策的重要性。

1654年，约翰·格劳恩沃尔德在《观察论》中首次提出了一些现代统计学的概念，为统计学的发展奠定了基础。

随着时间的推移，统计学的理论和方法逐渐完善。

3. 统计学的应用领域统计学的应用领域广泛，几乎渗透到各个学科和行业。

在社会科学领域，统计学被用于研究人口、教育、经济等方面的数据，帮助分析社会现象和问题。

在自然科学领域，统计学在物理学、化学、生物学等领域中起着重要作用，帮助科学家通过数据分析和实验设计得出结论。

此外，统计学在医学、工程、金融等领域也有广泛的应用。

4. 统计学的发展趋势随着科技的进步和大数据时代的到来，统计学将面临更多挑战和机遇。

首先，统计学将需要适应和应用新兴技术，例如机器学习和人工智能，以提高数据处理和分析的效率。

其次，统计学将需要更多的跨学科合作，与其他领域的专家共同解决复杂的问题。

此外，统计学还应注重数据伦理和隐私保护，确保数据的合法和安全使用。

综上所述，统计学作为一门重要的科学方法，在数据分析和解释方面发挥着重要作用。

它的历史发展可以追溯到古代，而现代统计学的起源可以从17世纪开始。

统计学在各个学科和行业都有广泛的应用，未来将面临更多的挑战和机遇。

统计学的发展历程统计学是一门研究数据采集、分析和解释的学科。

它起源于古代人类对数据的记录和分析的需求，并在过去几个世纪中不断发展和演变。

以下是统计学的发展历程的详细描述。

1. 古代统计学的起源统计学的起源可以追溯到古代文明时期，人们开始对人口、土地和财富等数据进行记录和分析。

古代埃及、巴比伦和中国等文明都有相关的统计记录，例如埃及的人口普查和中国的农业产量统计。

2. 概率论的发展17世纪，概率论的发展为统计学的进一步发展奠定了基础。

数学家布莱兹·帕斯卡和皮埃尔·德费尔马特等人对概率论进行了深入研究，为后来的统计学家提供了理论基础。

3. 统计学的早期发展18世纪末到19世纪初，统计学开始成为一门独立的学科。

德国数学家卡尔·高斯和英国统计学家弗朗西斯·高尔顿等人对统计学的理论和方法进行了重要的贡献。

高斯提出了正态分布曲线和最小二乘法等概念，高尔顿则开创了现代统计学的基本原理。

4. 统计学的应用拓展19世纪中叶，统计学开始在各个领域得到广泛应用。

政府机构开始使用统计学方法进行人口普查和经济数据采集。

同时，统计学也在医学、社会学和心理学等学科中得到应用，为这些学科的研究提供了数据支持。

5. 现代统计学的兴起20世纪，随着计算机技术的发展，统计学进入了一个新的阶段。

数学家罗纳德·费舍尔和杰拉尔德·韦尔斯等人提出了现代统计学的基本原理和方法，例如假设检验、方差分析和回归分析等。

统计学开始广泛应用于科学研究、工程和商业领域。

6. 统计学的发展与创新近年来，随着大数据时代的到来，统计学又面临了新的挑战和机遇。

统计学家们不断创新和发展新的统计方法和模型，以适应大数据分析的需求。

机器学习、数据挖掘和人工智能等技术的发展也为统计学带来了新的发展机遇。

总结：统计学的发展历程经历了数千年的演变和创新。

从古代的数据记录到现代的大数据分析，统计学在科学研究、社会和经济发展中发挥着重要的作用。

统计的起源
统计学的英文词statistics源于拉丁文，是由status（状态、国家）和statista（政治家）衍化而来的，可见统计与国家事务的管理需求有关.
的确，统计起源于古代政府管理，例如统计人口、寿命等一些数字，但最重要的、超出描述性统计范围的成就是高斯和勒让德关于最小二乘法的工作，二人均独立地发现了最小二乘法，并应用于观测数据的误差分析，导致统计思想上的重大进展:数据是来自服从一定概率分布的总体，而统计学就是用这些可观察到的数据去推断这个分布的未知属性.这个观点强调了推断的地位，使统计学摆脱了单纯描述的性质，是统计的基本的思想.20世纪由于概率论的建立，数理统计才逐步形成一门应用数学学科．。

统计学的发展历程统计学是一门研究收集、分析和解释数据的学科，也是一门应用广泛的学科。

它的应用范围涵盖了社会科学、自然科学、医学、经济学等领域。

统计学的发展历程可以追溯到古代，经过几个重要的阶段演变而来。

统计学的起源可以追溯到古代文明，人们在早期社会就开始收集和记录数据。

古巴比伦人、埃及人和中国人通过记录土地、人口和农业等信息，起初就将数据记录下来，以便对社会和经济进行管理和规划。

这是统计学的起源。

古希腊时期，数学家和哲学家亚里士多德提出了概率的概念，这是统计学的核心概念之一。

亚里士多德认识到，通过观察和收集数据，可以对未来事件的可能性进行推断和预测。

这种思想奠定了现代统计学的基础，并为后来的统计学家提供了指导。

17世纪，意大利数学家和物理学家费马和帕斯卡通过对随机事件的研究，奠定了概率论的基础。

费马和帕斯卡的研究为统计学的发展打开了新的大门。

在18世纪，概率论逐渐形成，并且在一些国家的政府和商业领域得到了应用。

19世纪，英国统计学家高尔顿开创了现代统计学的发展。

他制定了统计调查的方法，并通过实践验证了这些方法的有效性。

高尔顿的工作为后来的统计学家提供了参考，形成了统计学的基本原则和方法。

20世纪初，数理统计学的发展推动了统计学的进一步发展。

数理统计学的核心思想是通过数学方法研究数据的分布和变异性，并应用这些统计方法解决实际问题。

数理统计学的方法和理论为统计学的实践提供了坚实的基础。

随着计算机技术的发展，统计学在20世纪后半叶得到了广泛的应用。

计算机的出现使得数据处理和分析变得更加快捷和精确。

统计学被应用于各个领域，包括市场调研、医学研究、环境监测等。

统计学的方法和理论进一步得到了完善和拓展。

当今社会，数据爆炸式增长，统计学的重要性更加凸显。

大数据时代的到来，使得统计学变得更加重要和有挑战。

统计学家们正在不断创新和发展新的方法和理论，以适应复杂的数据环境和应用需求。

综上所述，统计学的发展历程经历了从古代的数据记录到现代的大数据分析的演变。

探索统计学的历史渊源与发展趋势统计学作为一门专业的学科，具有悠久的历史渊源和广泛的应用范围。

本文将从统计学的起源开始，介绍其发展过程，并展望未来的发展趋势。

一、统计学的起源统计学的起源可以追溯到古代社会。

古代各个文明都在不同程度上使用统计方法，尤其是在监测人口、土地面积和经济贸易等方面。

例如，古代埃及人使用统计数据来记录人口数量，古代中国的农业人口普查也是一种统计方法。

然而，在古代人们的统计活动中，缺乏系统性和科学性，还未形成一门独立的学科。

直到18世纪，统计学才开始逐渐成为一门独立的学科。

法国统计学家拉普拉斯在其著作《关于统计学的哲学》中，系统总结了统计学的基本原理和方法，奠定了统计学的理论基础。

二、统计学的发展过程1. 统计学的定量分析在19世纪，统计学开始越来越注重定量分析。

英国统计学家费歇尔（William Sealy Gosset）提出了t检验等假设检验方法，加强了对样本数据的分析。

此外，概率统计也逐渐成为统计学的重要分支，提供了一种精确描述不确定性的数学工具。

2. 统计学的应用领域扩展20世纪，统计学的应用领域不断扩展。

在经济学领域，统计学被用于研究经济增长、消费模式和市场预测等。

在医学领域，统计学成为临床试验的主要工具，用于评估新药物的疗效和副作用。

在环境科学领域，统计学则被用于分析空气污染、水资源利用等问题。

统计学的应用范围已经涉及到各个领域。

三、统计学的发展趋势1. 大数据时代的挑战随着互联网的快速发展，我们正处于大数据时代。

海量的数据给统计学带来了新的挑战和机遇。

统计学家需要开发新的方法和技术，以更好地处理和分析这些海量数据。

机器学习和深度学习等技术将为统计学的发展提供新的方向。

2. 数据可视化的重要性数据可视化已经成为统计学的重要分支。

通过图表、图像和地图等可视化手段，可以更直观地展示数据的特征和趋势。

统计学家们需要不断研究和创新，开发更好的数据可视化工具，使复杂的数据更易于理解和解释。

统计学起源统计学起源于收集数据的活动,小至个人的事情,大到治理一个国家,都有必要收集种种有关的数据,如在我国古代典籍中,就有不少关于户口,钱粮,兵役,地震,水灾和旱灾等等的记载. 与概率同义的一个字Stochastic (随机的) 的,就是源自古希腊文,指一个人能预测未来。

由于经验的积累也使人们得到一些简易的概率计算方法。

不过直到17 世纪中叶之前,概率论的进展并不是很大。

1645 年,一位法国的贵族DeMere (1607～1684) 向Pascal (1623～1662) 提出一个在赌博中遇到的有关丢骰子的问题。

Pascal 又写信去问费马(Fermat ,1601～1665) 这个问题,而展开两人间的著名的通信。

Pascal 及费马这二位法国的大数学家对这种问题的感兴趣,刺激了欧洲不少数学家也开始探讨类似的问题。

至于第一篇关于概率的著作(De Ratiocinnicsin Alea Ludo ,论赌博的计算) , 是荷兰物理学家Huygens(1629 ～ 1695) 所作的。

又由于James (Jakob) Bernoulli(1654～1705) 及de Moivre (1667～1754) 等人的努力,在18 世纪中叶前,一般的关于求赌博中所涉及概率的计算方法,便发展得很完全了。

18 及19 世纪是概率论应用广泛的时期。

不少人认为是因人们对赌博的兴趣促使了概率论的发展,deMere 也常被视为狂热的赌徒。

事实上,以赌局来讨论概率,只是取其方便易懂而已。

数学家探讨问题的原动力,主要还是出于对随机现象的研究在科学上的需要。

这种需要直接来源于统计学的需要。

一个明显的,大家公认的起点,英国学者葛朗特在1662 年发表的著作《关于死亡公报的自然和政治观察》,标志着这门学科的诞生.中世纪欧洲流行黑死病,死亡的人不少.自1604年起,伦敦教会每周发表一次"死亡公报",记录该周内死亡的人的姓名,年龄,性别,死因.以后还包括该周的出生情况——依据受洗的人的名单,这基本上可以反映出生的情况.几十年来,积累了很多资料,葛朗特是第一个对这一庞大的资料加以整理和利用的人,他原是一个小店主的儿子,后来子承父业,靠自学成才.他因这一著作被选入当年成立的英国皇家学会,反映学术界对他这一著作的承认和重视.这是一本篇幅很小的著作,主要内容为8 个表,从今天的观点看,这只是一种例行的数据整理工作,但在当时则是有原创性的科研成果,其中所提出的一些概念,在某种程度上可以说沿用至今,如数据简约(大量的,杂乱无章的数据,须经过整理,约化,才能突出其中所包含的信息),频率稳定性(一定的事件,如"生男","生女",在较长时期中有一个基本稳定的比率,这是进行统计性推断的基础),数据纠错,生命表(反映人群中寿命分布的情况,至今仍是保险与精算的基础概念)等.葛朗特的方法被他同时代的政治经济学家威廉.配第引进到社会经济问题的研究中,他提倡在这类问题的研究中不能尚空谈,要让现实数据说话,他的工作总结在他去世后于1690年出版的《政治算术》一书中.当然,也应当指出,他们的工作还停留在描述性的阶段,不是现代意义下的数理统计学,那时,概率论尚处在萌芽的阶段,不足以给数理统计学的发展提供充分的理论支持,但不能由此否定他们工作的重大意义,作为现代数理统计学发展的几个源头之一,他们以及后续学者在人口,社会,经济等领域的工作,特别是比利时天文学家兼统计学家凯特勒19世纪的工作,对促成现代数理统计学的诞生起了很大的作用.数理统计学的另一个重要源头来自天文和测地学中的误差分析问题.早期,测量工具的精度不高,人们希望通过多次量测获取更多的数据,以便得到对量测对象的精度更高的估计值.量测误差有随机性,适合于用概率论即统计的方法处理,远至伽利略就做过这方面的工作,他对测量误差的性态作了一般性的描述,法国大数学家拉普拉斯曾对这个问题进行了长时间的研究,现今概率论中著名的“拉普拉斯分布”,即是他在这研究中的一个产物,这方面最著名且影响深远的研究成果有二:一是法国数学家兼天文家勒让德19 世纪初(1805)在研究彗星轨道计算时发明的"最小二乘法",他在估计过巴黎的子午线长这一工作中,曾使用这个方法.现今著作中把这一方法的发明归功于高斯,但高斯使用这一方法最早见诸文字是1809 年,比勒让德晚.一种现在逐步取得公认——这项发明系由二人独立做出,看来使比较妥当的.另外一个重要成果是德国大学者高斯1809 年在研究行星绕日运动时提出用正态分布刻画测量误差的分布.正态分布也常称为高斯分布,其曲线是钟形,类似颐和园中玉带桥那样的形状,故有时又称为“钟形曲线”,它反映了这样一种极普通的情况：天下形形色色的事物中,"两头小,中间大"的居多,如人的身高,太高太矮的都不多,而居于中间者占多数——当然,这只是一个极粗略的描述,要作出准确的描述,须动用高等数学的知识.正是其数学上的特性成为其广泛应用的根据.正态分布在数理统计学中占有极重要的地位,现今仍在常用的许多统计方法,就是建立在"所研究的量具有或近似地具有正态分布"这个假定的基础上,而经验和理论(概率论中所谓"中心极限定理")都表明这个假定的现实性,现实世界许多现象看来是杂乱无章的,如不同的人有不同的身高,体重.大批生产的产品,其质量指标各有差异 .看来毫无规则,但它们在总体上服从正态分布.这一点,显示在纷乱中有一种秩序存在,提出正态分布的高斯,一生在多个领域里面有不少重大的贡献,但在德国10马克的有高斯图像的钞票上,单只画出了正态曲线,以此可以看出人们对他这一贡献评价之高.20 世纪以前数理统计学发展的一个重要成果,是19 世纪后期由英国遗传学家兼统计学家高尔顿发起,并经现代统计学的奠基人之一K·皮尔逊和其他一些英国学者所发展的统计相关与回归理论.所谓统计相关,是指一种非决定性的关系如人的身高X 与体重Y,存在一种大致的关系,表现在X 大(小)时,Y也倾向于大(小),但非决定性的:由X并不能决定Y.现实生活中和各种科技领域中,这种例子很多,如受教育年限与收入的关系,经济发展水平与人口增长速度的关系等,都是属于这种性质,统计相关的理论把这种关系的程度加以量化,而统计回归则是把有统计相关的变量,如上文的身高X和体重Y的关系的形式作近似的估计,称为回归方程,现实世界中的现象往往涉及众多变量,它们之间有错综复杂的关系,且许多属于非决定性质,相关回归理论的发明,提供了一种通过实际观察去对这种关系进行定量研究的工具,有着重大的认识和实用意义.。

统计学中的统计学家与学术发展统计学是研究数据收集、分析、解释和推断的学科。

它是一门既古老又现代的学科，有着长久的历史和丰富的发展成果。

在统计学的发展过程中，众多的统计学家做出了重要的贡献，推动了学术领域的进步和创新。

一、统计学的起源与发展统计学的起源可以追溯到古代。

早在公元前五世纪的中国，古希腊和古罗马时期，人们就开始使用数字和数据来进行统计和计算。

然而，真正将统计学作为一门学科系统研究的先驱是18世纪的德国统计学家高斯。

他提出了统计学的基本原理和方法，并开创了现代统计学的发展。

二、杰出的统计学家与他们的贡献统计学发展的历程中，许多杰出的统计学家做出了重要的贡献。

以下是其中的一些例子：1. 卡方：卡方统计是用来比较观察值和期望值之间的差异的一种方法。

这一统计方法由法国数学家卡方发明，被广泛应用于各个领域的数据分析中。

2. 贝叶斯：贝叶斯学派是一种基于概率的统计学派别，它的核心理论是贝叶斯定理。

贝叶斯学派的奠基人是英国的托马斯·贝叶斯，他为概率理论和统计推断提供了重要的理论基础。

3. 福特：英国统计学家罗纳德·福特对实验设计和抽样方法做出了突出的贡献。

他提出了一系列实验设计方法，为实证研究提供了有力的支持。

4. 皮尔逊：英国统计学家卡尔·皮尔逊是现代统计学的重要奠基人之一。

他提出了相关系数和回归分析等基本概念和方法，并推动了统计学在生物学和社会科学领域的应用。

5. 斯皮尔曼：统计学家斯皮尔曼是非参数统计学的先驱之一。

他提出了等级相关系数和等级差分分析等方法，为非正态数据的分析提供了重要的工具。

通过这些统计学家的努力和贡献，统计学逐渐发展成为一门完整而系统的学科，为各个领域的研究和实践提供了强有力的工具和方法。

三、统计学的学术发展与现状随着科技的进步和社会的发展，统计学的应用范围越来越广泛，涉及领域也越来越多。

统计学已不再局限于理论研究，而是与其他学科形成了紧密的联系。

第1章绪论§1.1 统计学的产生和发展一般认为，统计学于十七世纪中叶在英国产生。

关于统计学的创始人，一种说法认为是英国人约翰·格朗脱(John Graunt，1620～1674)①，另一种说法认为是英国人威廉·配第(William Patty，1623～1687)②。

统计史中把他们两人开创的学派叫作“政治算术学派”并称他们二人为政治算术学派的创始人（参见[1]第10页，[2]第29页）。

因此，也可以说，十七世纪中叶政治算术学派在英国的创立，标志着统计学的诞生。

不过，政治算术学派时代的统计学当时在英国叫作“政治算术”而不叫“统计学”。

大体上与政治算术学派同时，在德国有所谓“国势学派”。

这个学派曾使用statistik一词（“统计学”一词的德文原形）作为国势学的名称。

政治算术学派与国势学派在学术主张上的主要区别是：前者主张用数量来研究国情而后者主张用文字来记述国情。

经过百余年的争论，学术界公认把statistik的英译文statistics作为政治算术活动的同义语来使用（[1]第67页，[2]第70页）。

这样，政治算术学派的活动以及在这种活动的基础上进一步发展的各种新进展便都有了“统计学”的名称。

配第的主要著作有：《赋税论》（1662），《政治算术》（可能完成于1676年，于1690年出版），《献给英明人士》（1664年完成，1691年出版），《爱尔兰的政治解剖》（1672年完成，1691年出版），《货币略论》（1682年完成，1695年出版）（[2]第33～34页，[4]第107页）。

在这些著作中，从统计学的角度来看，配第的主要贡献是：（1）提出了“政治算术”方法。

这种方法的特点是：用数字来描述一国的经济状态和水平，并以此为依据为执政者提出建议。

如《政治算术》一书中用数字叙述荷兰和法国、英国和法国国力的对比以及英国国力的增长，论证“英格兰的情况和各种问题，并非处于可悲的状态”，为英国争夺世界霸权出谋划策（[1]第11～13页）。

统计学第1章 总论1、统计学的起源与发展古典统计学（17世纪中期—18世纪中期）：政治算术学派（无名有实）社会经济现象“算术”式的研究；国势学派（有名无实）最先提出“统计学”，主要诉诸文字记述和逻辑比较；概率学派，将数学分析方法系统地引进概率论。

近代统计学（18世纪末—19世纪末）：凯特勒提出“偶然误差”概念。

戈尔登提出“百分位数”、“中位数”、“四分位数差”等概念。

皮尔逊给出了极大似然估计方法，导出了χ2分布，确立了“大样本”统计理论。

现代统计学（20世纪）：戈赛特导出了t 分布，是“小样本”统计研究的基石。

费暄论证了相关系数的抽样分布，提出了t 检验、F 检验，相关系数检验，编制了相应的概率检验表。

内曼和皮尔逊完善了区间估计和假设检验的理论。

2、统计学的学科体系①从方法功能分⎪⎩⎪⎨⎧⎩⎨⎧假设检验参数估计征）本的数据推断整体的特推断统计学（如何用样理、展示数据）描述统计学（搜集、整 ②从方法研究的重点分⎩⎨⎧问题）应用统计学（解决实际数学原理）理论统计学（统计学的 3、统计学的定义统计学是指阐述统计工作基本理论和基本方法的科学，是对统计工作实践的理论概括和经验总结。

它以现象总体的数量方面为研究对象，阐述统计设计、统计调查、统计整理和统计分析的理论与方法。

“统计”一词通常有统计工作、统计资料、统计学三种含义。

统计学−−−−−←−−→−经验总结与概括指导统计工作−−→−取得统计资料 4、统计学的研究对象、方法及性质研究对象：大量社会经济现象的数量方面性质：①数量性 ②总体性 ③不确定性 ④归纳推断性研究方法：①大量观察法 ②设计实验 ③统计描述法 ④统计推断法 ⑤统计模型法5、统计总体与总体单位统计总体简称总体，是由客观存在的、具有某种共同性质的许多个别事物构成的整体。

构成总体的这些具有某种共同性质的个别事物就是总体单位。

统计总体的基本特征：①同质性 ②大量性 ③变异性 ④相对性 ⑤客观性统计总体的分类：①所属时间不同⎩⎨⎧动态总体静态总体 ②单位是否可以计量⎩⎨⎧无限总体有限总体 总体和总体单位的关系：随着研究目的和范围的不同，两者可以相互转化。