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高尔顿，英国人，生物统计学的创立人之一。
为了研究人的智力遗传和进化规律，高尔顿在伦敦开设了“人体测量研究所”，广泛招募志愿人员，先后采集到大量的有关人的自然属性（身高、体重）的资料，并怀着极大的热情钻研这些在外人看来枯燥乏味的数字
先后出版了两本著作,一本是《关于人的能力及其发展问题》,另一本是《遗传的自然规律》（《Nature Inheritance》）。
在这两本书及相关的论文中,高尔顿提出了若干描述性统计的概念和计算方法，如“相关”、“回归”、“中位数”、“四分位数”、“四分位数差”、“百分位数”等。
在19世纪最后25年中，F．高尔顿(1822一1911)为英国的优生学泥的创始人，在论证每个生物变量的系统变化助原理上，显示出无穷的热情，他并且积累了这方面的适当资料。发现了生物变化的有秩序原理，这标志着生物研究新时代的开始。高尔顿与他的继承者K．皮尔逊(1857—1936)利用遗传学的问题，发展了回归与相关的概念。后来(皮尔逊)与C．B，斯皮尔曼(1863—1945)开拓了这个理论，并把它应用于社会科学。皮尔逊同时也广泛地研究了抽样误差的影陶，发展了 检验，并在文献中弓!进“平均偏差”(mean de Viatlon)与标准差(standard de V1ation)等词。
最先发起挑战的是戈塞特(William Gosset)。基于在酿酒公司多年的实验观察,戈塞特洞察到大样本统计方法并不适用于所有场合,有的时候人们还只能根据少量观察就必须做出结论。按照他的话说,有些实验不能多次重复进行,这个时候,必须依据极少量的实验结果做出判断,像有些化学实验、很多的生物学实验和农业实验等便属于这样的情况,但是它们也应该成为统计学的研究对象。经过多年的潜心研究,戈塞特终于在1908 年导出了重要的t 分布,这是小样本统计推断的基石。以此为标志,统计学逐渐由描述统计学向推断统计学过度。
1908年，化学家戈塞特（William Gosset）以 Student 的笔名发表他发现的统计量
（注意 σ 被 S 取代）
的分布，他指出若 X 为正态分布，则 t 为自由度 n-1 的 student t 分布，这种分布相当重要，其分布数值在一般统计数表中均有列出。
虽然戈塞特于1908年发现 t 分布，但是他的结果只是一种猜测，直到1926年才由费雪加以严密的证明。在此 X 为正态分布这条件非常紧要，但是即使 X 仅为近似正态分布，统计学家发现当 σ 为未知，尤其是当样本数 n 值很小时，非常适宜采用 t 分布。当 n 相当大时，S 和 σ 的差别越来越小，因此不太需要使用 t 分布数值表。
本世纪初，一位爱尔兰吉尼斯啤酒厂的统计学家W．S．戈塞特(1876一1937)，笔名“学生”，出版了许多篇关于解释抽样资料的文章。他是第一个入认识到发展小样本方法以得出可靠信息的重要性。这种方法以后由R．A．费雪(1890一1962)及其同事在英国推广，费雪对科学作出了很大贡献，特别是群体遗传学方面，他开拓了试验理论，注意统计方法及其在科学研究领域中的应用。正是费雪。他引进了现在广泛应用的“虚假设”一词(null—，hypothesis)，并发展了方差分析的统计方法。
在二十世纪，涌现了许多的著名统计学家，他们积极发展新理论并应用于实践。电子计算机的应用极大地促进了统计的发展。今天研究工作者把统计看作一项最有用的工具．
为了研究人的智力遗传和进化规律，高尔顿在伦敦开设了“人体测量研究所”，广泛招募志愿人员，先后采集到大量的有关人的自然属性（身高、体重）的资料，并怀着极大的热情钻研这些在外人看来枯燥乏味的数字
先后出版了两本著作,一本是《关于人的能力及其发展问题》,另一本是《遗传的自然规律》（《Nature Inheritance》）。
在这两本书及相关的论文中,高尔顿提出了若干描述性统计的概念和计算方法，如“相关”、“回归”、“中位数”、“四分位数”、“四分位数差”、“百分位数”等。
在19世纪最后25年中，F．高尔顿(1822一1911)为英国的优生学泥的创始人，在论证每个生物变量的系统变化助原理上，显示出无穷的热情，他并且积累了这方面的适当资料。发现了生物变化的有秩序原理，这标志着生物研究新时代的开始。高尔顿与他的继承者K．皮尔逊(1857—1936)利用遗传学的问题，发展了回归与相关的概念。后来(皮尔逊)与C．B，斯皮尔曼(1863—1945)开拓了这个理论，并把它应用于社会科学。皮尔逊同时也广泛地研究了抽样误差的影陶，发展了 检验，并在文献中弓!进“平均偏差”(mean de Viatlon)与标准差(standard de V1ation)等词。
最先发起挑战的是戈塞特(William Gosset)。基于在酿酒公司多年的实验观察,戈塞特洞察到大样本统计方法并不适用于所有场合,有的时候人们还只能根据少量观察就必须做出结论。按照他的话说,有些实验不能多次重复进行,这个时候,必须依据极少量的实验结果做出判断,像有些化学实验、很多的生物学实验和农业实验等便属于这样的情况,但是它们也应该成为统计学的研究对象。经过多年的潜心研究,戈塞特终于在1908 年导出了重要的t 分布,这是小样本统计推断的基石。以此为标志,统计学逐渐由描述统计学向推断统计学过度。
1908年，化学家戈塞特（William Gosset）以 Student 的笔名发表他发现的统计量
（注意 σ 被 S 取代）
的分布，他指出若 X 为正态分布，则 t 为自由度 n-1 的 student t 分布，这种分布相当重要，其分布数值在一般统计数表中均有列出。
虽然戈塞特于1908年发现 t 分布，但是他的结果只是一种猜测，直到1926年才由费雪加以严密的证明。在此 X 为正态分布这条件非常紧要，但是即使 X 仅为近似正态分布，统计学家发现当 σ 为未知，尤其是当样本数 n 值很小时，非常适宜采用 t 分布。当 n 相当大时，S 和 σ 的差别越来越小，因此不太需要使用 t 分布数值表。
本世纪初，一位爱尔兰吉尼斯啤酒厂的统计学家W．S．戈塞特(1876一1937)，笔名“学生”，出版了许多篇关于解释抽样资料的文章。他是第一个入认识到发展小样本方法以得出可靠信息的重要性。这种方法以后由R．A．费雪(1890一1962)及其同事在英国推广，费雪对科学作出了很大贡献，特别是群体遗传学方面，他开拓了试验理论，注意统计方法及其在科学研究领域中的应用。正是费雪。他引进了现在广泛应用的“虚假设”一词(null—，hypothesis)，并发展了方差分析的统计方法。
在二十世纪，涌现了许多的著名统计学家，他们积极发展新理论并应用于实践。电子计算机的应用极大地促进了统计的发展。今天研究工作者把统计看作一项最有用的工具．
参考资料： http://www.jzpx.org.cn/tzh/dispart.asp?id=89
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