读史使人明智：卡尔.皮尔逊与费希尔点评

读史使人明智。如果你仅仅学习数学理论，轻视数学历史，可能会错过很多创作灵感，也可能会忽视历史上对数学做过贡献的人，就像人们忽视冉闵一样。通过研究数学历史，我们发现真正的数学家基本上都是天才，并且还非常的勤奋。如果你是一个普通人，只有勤奋才可能有一点点收获，否则你将在科学上一无所有。通过研究数学历史，我们还发现，历史是有传承的，科学研究也是有传承的，真是名师出高徒，因此做科学研究，最好师从名家，组建团队，培养新人，只有这样，才能出高质量成果，才能可持续发展.

1．卡尔.皮尔逊（1857-1936）

英国生物学家和统计学家，旧数理学派和描述统计学派的代表人物，现代统计学的创立者，被尊称为统计学之父。继高尔顿之后，他进一步发展了回归与相关理论，创建了生物统计学并得到了“总体”的概念。1891年之后，皮尔逊潜心研究区分物种数据的分布理论，提出了“概率”和“相关”的概念，接着又提出标准差、正态曲线、平均变差、均方根误差等一系列数理统计基本术语。皮尔逊致力于大样本理论的研究，他发现不少生物方面的数据有显著的偏态，不适合用正态分布刻画，为此提出了后来以他名字命名的分布族，为估计这个分布族中的参数，他提出了“矩法”。为考察实际数据与这族分布的拟合分布优劣问题，他引进了著名“卡方检验法”并在理论上研究了其性质。卡方检验法是假设检验最早最典型的方法，在理论分布完全给定的情况下，他求出了检验统计量的极限分布．为了推广统计在生物上的应用，1901年他创立了《生物统计学》，由 K.Pearson 担任主编直至去世，使数理统计有了自己的阵地，这也是20世纪初的重大收获之一。

2．费希尔(1890-1962)

英国数学家，现代数理统计学的奠基人。1890年2月生于伦敦，1962年7月逝世。他1913年毕业于剑桥大学，1933年起任伦敦大学教授。在20世纪二三十年代提出了许多重要的统计方法，开辟了一系列统计学的分支领域。他发展了正态总体下各种统计量的抽样分布，与叶茨合作创立了“试验设计”统计分支并提出相适应的方差分析方法。费希尔还引进了显著性检验的概念，成为假设检验理论的先驱。他考察了估计的精度与样本所具有的信息之间的关系而得到信息量概念，给出了不损失信息及参数估计等理论概念，并把一致性、有效性和充分性作为参数估计量应具备的基本性质，同时还在1912年提出了极大似然法，这是应用上最广的一种估计法。他在20年代的工作，奠定了参数估计的理论基础。关于卡方检验，费希尔1924年解决了理论分布包含有限个参数情况，基于此方法的列表检验，在应用上具有重要意义。费希尔在一般的统计思想方面也作出过重要的贡献，他提出的“信任推断法”，在统计学界引起了相当大的兴趣和争论。费希尔在假设检验分支中引进了显著性检验概念并开辟了多元统计分析的方向。

在20世纪三四十年代，费希尔和他的学派在数理统计学研究方面占据着主导地位。由于他的成就，曾多次获得英国和多国的荣誉，1952年被授予爵士称号。他发表的294篇论文收集在《费希尔论文集》中，其专著有：《研究人员用的统计方法》(1925)，《试验设计》(1935),《统计方法与科学推断》(1956)等。

点评：皮尔逊与费希尔都是数理统计的代表人物，都是数理统计的奠基人。传说二人在学术中颇有恩怨，年轻的费希尔多次在长者皮尔逊创办的《生物统计学》上投稿，但都被皮尔逊拒稿，以致费希尔后来发誓终身不在此杂志上投稿。但是，金子总会发光的，在皮尔逊的打压下，费希尔还是成长为一代大师。在日常工作中，我们是不是也被人打压？那我们是在打压中沉沦呢，还是成长呢？

摘自：王丙参等编，概率统计简明教程，西南交通大学出版社