Historia: el papel de la estadística en astronomía

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Recientemente reclamé con valentía frente a un grupo de estudiantes de octavo grado bastante inteligentes que la astronomía contribuyó en gran medida a los fundamentos de las estadísticas y muchos conceptos estadísticos fueron inventados para su uso en astronomía. Sin embargo, buscando respaldar eso, estaba bastante decepcionado. Los errores, la media y la desviación media de la media pueden haberse observado por primera vez en astronomía. Sin embargo, incluso el concepto de propagación de errores podría provenir más de la mecánica clásica que de la astronomía. Más allá de estos conceptos, no pude encontrar mucho más. Feigelson escribe ( http://arxiv.org/pdf/astro-ph/0401404.pdf ):

Ptolomeo estimó los parámetros de un modelo cosmológico no lineal utilizando un método de bondad de ajuste minimax. Al-Biruni discutió los peligros de propagar errores de instrumentos inexactos y observadores desatentos. Mientras que algunos eruditos medievales desaconsejaron la adquisición de mediciones repetidas, temiendo que los errores se agravaran en lugar de compensarse entre sí, Tycho Brahe demostró con gran éxito la utilidad de la media para aumentar la precisión.

¿Puede sugerir buenas referencias que tengan más detalles sobre los vínculos históricos entre astronomía y estadística?

Gracias por las excelentes respuestas!

Rob Hall
fuente
Le recomiendo el libro "The Lady Tasting Tea" para las fuentes de muchos de los métodos estadísticos utilizados actualmente. Encuentran la mayoría de sus fuentes originales en la agricultura: lidian con el ruido extenso. No estoy familiarizado con los fenómenos astronómicos que se caracterizan por estar tan llenos de ruido que se requieren métodos estadísticos para darles forma analítica y orden.
EngrStudent
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Lamento disentir, pero ese libro es muy poco confiable. Di muchos detalles en una revisión en Biometrics 57: 1273-1274 (2001). Fuentes mucho mejores son los libros de Anders Hald y Stephen Stigler.
Nick Cox
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Laplace usó la probabilidad inversa (es decir, bayesiana) para dar márgenes de error en la masa de Saturno. Las proyecciones de Le Verrier / Adams que condujeron al descubrimiento de Neptuno fueron una forma efectiva de regresión.
Henry

Respuestas:

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La fuente principal es Stephen M. Stigler, The History of Statistics , Part One, "The Development of Mathematical Statistics in Astronomy and Geodesy before 1827". Otra fuente útil es John Aldrich, Cifras de la historia de probabilidad y estadística .

También puede mirar Searle, Casella y McCulloch, Variance Components , cap. 2:

  • pag. 23: Legendre y Gauss descubrieron de forma independiente el método de mínimos cuadrados. La historia es contada por RL Plackett, " Estudios en la historia de la probabilidad y las estadísticas. XXIX: El descubrimiento del método de los mínimos cuadrados ", Biometrika , 59, 239-251.

  • pag. 24: Según RD Anderson, "los astrónomos entendieron el concepto de grados de libertad (pero sin usar el término) ya en el año 1852". Se refiere a BJ Peirce, "Criterio para el rechazo de observaciones dudosas", The Astronomical Journal , 2, 161-163 (ver aquí ), quien especificó "la suma de los cuadrados de todos los errores" como , donde es el número total de observaciones, es el número de cantidades desconocidas contenidas en las observaciones y es el error medio (varianza muestral) ". N m ε 2(norte-metro)ε2nortemetroε2

  • páginas 23-24: La primera formulación de un modelo de efectos aleatorios es la de George Biddell Airy , en una monografía publicada en 1861. Véase también Marc Nerlove, "The History of Panel Data Econometrics, 1861-1997", en Ensayos en Panel Data Econometría : "lo que Airy llama un error constante , llamaríamos un efecto de día aleatorio". Es el error que permanece incluso cuando se ha aplicado cada corrección instrumental conocida.

  • páginas 24-25: El segundo uso de un modelo de efectos aleatorios aparece en W. Chauvenet, A Manual of Spherical and Practical Astronomy, 2: Theory and Use of Astronomical Instruments , 1863. Derivó la varianza de as var( ˉ y ..)=Σ 2 un +σ 2 e /ny¯..=yo=1unaj=1norteyyoj/ /unanorte

    var(y¯..)=σuna2+σmi2/ /norteuna
Sergio
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Probablemente el ejemplo más conocido de un método estadístico "desarrollado" a partir de un problema de astronomía fue el uso de Gauss de mínimos cuadrados para generar una órbita para Ceres sobre la base de las observaciones de Piazzi. Piazzi no tenía suficientes observaciones para los métodos convencionales de determinación de las órbitas cuando Ceres se perdió en el resplandor del sol. Gauss tomó los datos, aplicó los mínimos cuadrados y les dijo a los astrónomos dónde apuntar sus telescopios para encontrarlos nuevamente. Ver Forbes, 1971 "Gauss y el descubrimiento de Ceres", J de la Historia de la astronomía.

Dennis
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