Richard Dawkins ha descrito a Ronald Fisher como "el padre de las estadísticas modernas y el diseño experimental", una línea que se cita en la biografía de Fisher en Wikipedia . Y también Anders Hald lo llamó "un genio que casi por sí solo creó las bases para la ciencia estadística moderna" en su libro A History of Mathematical Statistics .

Me pregunto qué hizo exactamente para que la gente le haga una evaluación tan alta.

Es muy difícil escribir una respuesta a la pregunta.

¿Cuáles fueron las principales contribuciones estadísticas de Ronald Fisher?

dado que ya existen numerosas obras excelentes sobre este tema, creadas por excelentes escritores, incluidos grandes estadísticos, por ejemplo:

• Hotelling, 1951, El impacto de RA Fisher en las estadísticas
• Salvaje, 1976, Al releer a RA Fisher
• Yates, 1964, Sir Ronald Fisher y el diseño de experimentos.
• Yates, 1962, Sir Ronald Aylmer Fisher (1890-1962)
• Pearce, 1979, Diseño experimental: RA Fisher y algunos rivales modernos
• Efron, 1998, RA Fisher en el siglo XXI

Estos trabajos son muy difíciles de combinar en unas pocas líneas simples en un tablero de preguntas y respuestas de Internet. Además de eso, no es fácil captar la totalidad de las ideas de Fisher, como Efron escribió en su trabajo sobre Fisher:

Una dificultad para evaluar la importancia de las estadísticas de los pescadores es que es difícil decir qué es. Fisher tenía una increíble cantidad de ideas importantes y algunas de ellas, como la inferencia de aleatorización y la condicionalidad, son contradictorias. Es un poco como si en economía Marx, Adam Smith y Keynes resultaran ser la misma persona.

Fisher fue un pionero

Una fuente simple, pero muy buena, de la contribución de Fisher es Wikipedia. Simplemente leyendo el artículo sobre el historial de las estadísticas (o puede usar cualquier otro texto) le dará una idea de la cantidad e importancia de las contribuciones de Fisher.

También verá que es en parte el tiempo, la ubicación y la suerte lo que hizo que Fisher sea un gran contribuyente. Fisher fue un estadístico importante e influyente a principios del siglo XX cuando se crearon los fundamentos básicos de la estadística aplicada y el campo era relativamente pequeño (comparable al período de las matemáticas de los siglos XVIII y XIX).

El primer diario de estadísticas y el primer departamento de estadísticas de una universidad acababan de comenzar cuando Fisher entró en escena. Antes del comienzo del siglo XX, existían principalmente métodos para hacer regresiones y varias ideas sobre distribuciones de términos y errores residuales, utilizados en campos como la astronomía.

Conceptos de errores de medición y probabilidad de resultados. Este tipo de matemática y lógica (más cercano a las matemáticas puras, y ... visto como más noble y menos condenado por matemáticos serios de esa época), se aplicó más ampliamente a los campos de elección de Fisher: genética, evolución, biología, agricultura . Dado que Fisher, un excelente matemático, aportó importantes contribuciones a estos primeros desarrollos (o incluso puede considerarse como el principal impulsor de estos desarrollos), su trabajo se ha colocado en una posición importante en la historia de las estadísticas.

Conceptos básicos y herramientas

Si observa los temas en un libro de introducción a las estadísticas (específicamente los conceptos matemáticos o inferencia), podría considerar a Fisher como el contribuyente dominante. También fue Fisher quien escribió la primera y más influyente introducción a los libros de estadísticas :

• Métodos estadísticos para investigadores (1925)
• The Design of Experiments (1935) (usando el experimento de la taza de té para explicar, entre otros, la aleatorización, el uso de cuadrados latinos, hipótesis nula, significado, sensibilidad / poder, y básicamente todo; Yates proporciona un historial histórico de este trabajo)

Tenga en cuenta que existen versiones en línea de estos libros SMRW y parcialmente DE (consulte las lecturas del 29 de octubre b) .

De 1912 a 1925, Fisher:

• ayudó a mejorar la prueba de chi-cuadrado (donde Pearson y otros estaban equivocados sobre el número de grados de libertad durante muchos años),
• proporcionó una prueba exacta para calcular el valor p de bondad de ajuste con un bajo número de observaciones (que recibió su nombre como la prueba exacta de Fisher ),
• $N-1$$N$
• desarrolló un análisis de varianza y la distribución F (también llamada así por él), y
• (otra "pequeña" cosa que hizo como estudiante) fue desarrollar los conceptos básicos y conceptos para la máxima probabilidad ( Aldrich's RA Fisher y Making of Maximum Likelihood ).

Así que más o menos esto cubre la mayoría de las herramientas inferenciales básicas que usan los textos de introducción actuales. Mientras hacía este trabajo sobre estadísticas, Fisher abordó problemas importantes en genética que hacen que personas como Richard Dawkins lo admiren tanto.

Terminología

$L_2$$L_1$$L_2$$L_1$'varianza' (en su artículo de 1920 Una observación matemática de los métodos para determinar la precisión de la observación por el error medio y el error cuadrado medio ).

Cimientos

En el artículo de 1922 sobre los fundamentos matemáticos de la estadística teórica, Fisher proporciona una visión general breve y simple de los conceptos principales, solo para nombrar la lista de definiciones: 'centro de ubicación', 'consistencia', 'distribución', 'eficiencia', ' estimación ',' precisión intrínseca ',' regiones isoestadísticas ',' probabilidad ',' ubicación ',' óptimo ',' escala ',' especificación ',' suficiencia ',' validez ' . Se requiere un historiador para ver lo que Fisher contribuyó aquí en el sentido de ser el creador de los conceptos, y esto también se relaciona con la declaración de Efron. Es difícil comprender qué aporta exactamente quién.

En ese artículo, Fisher comienza a mencionar el problema de aplicar términos como 'media' y 'varianza' tanto al valor de distribución real como al valor estimado.

(Trataré de evitar poner a Fisher en algún lugar de una 'escuela' como frecuentista o bayesiano. Diría que él era 'suficientemente' práctico para cualquier pregunta que tuviera entre manos).

Conceptos avanzados

En su trabajo posterior, Fisher desarrolló los primeros conceptos de análisis discriminante lineal :

$X=\lambda_1 x_1 + \lambda_2 x_2 + \lambda_3 x_3 + \lambda_4 x_4$ maximizará la razón de la diferencia entre las medias específicas y las desviaciones estándar dentro de la especie?

El uso de mediciones múltiples en problemas taxonómicos, 1936

y el concepto de estimación por probabilidad de que Fisher exploró más a fondo y tiene dos conceptos que llevan su nombre, información de Fisher y puntaje de Fisher . Ver Teoría de la estimación estadística, 1925 , Dos nuevas propiedades de probabilidad matemática, 1934 , y La lógica de la inferencia inductiva, 1935. .

Más enlaces:

• RA Fisher Guide , por John Aldrich. Una fuente enorme, si no la más grande, con información sobre Fisher, con muchas referencias adicionales.
• La respuesta de Michael Hardy en Mathoverflow sobre una pregunta sobre los mejores matemáticos: /mathpro//a/173374

Escrito por StackExchangeStrike

Él inventó algunos conceptos: Suficiencia, eficiencia, ANOVA, ancilaridad, valor p y probablemente una gran cantidad de otros (lo más importante diseño de experimentos).

La función de probabilidad y la mle tenían precursores, pero fue popularizada por él.

Sir Ronald Aylmer Fisher es acreditado por numerosos aspectos del diseño experimental y la teoría y práctica estadística moderna. Algunas de sus contribuciones más importantes incluyen pruebas de significación (Bandyopadhyay y Cherry 2011), estimación de máxima verosimilitud (MLE), distribuciones de permutación (re-muestreo), suficiencia, teoría de la optimización asintótica (Efron 1998) y componentes de diseño experimental que incluyen aleatorización, replicación, bloqueo, confusión y análisis de varianza (ANOVA). También es notable su afirmación del experimento de Mendel's Pea Plant. Afirmó que era "demasiado bueno para ser verdad".

Considere leer el artículo de Efron (1998), "RA Fisher en el siglo XXI". Permítanme citar el resumen:

Fisher es la figura más importante en las estadísticas del siglo XX. Esta charla examina su influencia en el pensamiento estadístico moderno, tratando de predecir cuán pescadores podemos esperar que sea el siglo XXI. La filosofía de Fisher se caracteriza por una serie de astutos compromisos entre los puntos de vista bayesiano y frecuentista, aumentados por algunas características únicas que son particularmente útiles en problemas aplicados. Varios temas de investigación actuales se examinan teniendo en cuenta la influencia de los pescadores, o la falta de ella, y lo que esto presagia para futuros desarrollos estadísticos. Basado en la conferencia de Fisher de 1996, el artículo sigue de cerca el texto de esa charla.

Referencias

• Bandyopadhyay, Prasanta S. y Steve Cherry. "Probabilidad elemental y estadística: una cartilla". Filosofía de la estadística 7 (2011): 53.

• Efron, Bradley. " RA Fisher en el siglo XXI ". Ciencia estadística (1998): 95-114.