概率论与数理统计的起源与发展

概率论与数理统计的起源与发展

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1、概率论与数理统计的起源与发展概率论产生于十七世纪,本来是有保险事业的发展而产生的,但是来自于赌博者的请求,却是数学家们思考概率论中问题的源泉。早在1654年,意大利医生兼数学家卡当,据说曾大量地进行过赌博。他在赌博时研究不输的方法,实际是概率论的萌芽。  在那个时代,虽然概率论的萌芽有些进展,但还没有出现真正的概率论。  十七世纪中叶,法国贵族德·美黑在骰子赌博中,由于有要急近处理的事情必须中途停止赌博,要靠对胜负的预测把赌资进行合理的分配,但不知用什么样的比例分配才算合理,于是就写信向当时法国的最高数学家帕斯卡请教。正是这封信使概率论向前迈出了第一步。  帕斯卡和当时第一流的数学

2、家费尔玛一起,研究了德·美黑提出的关于骰子赌博的问题。于是,一个新的数学分支--概率论登上了历史舞台。三年后,也就是1657年,荷兰著名的天文、物理兼数学家惠更斯企图自己解决这一问题,结果写成了《论机会游戏的计算》一书,这就是最早的概率论著作。在概率问题早期的研究中,逐步建立了事件、概率和随机变量等重要概念以及它们的基本性质。后来由于许多社会问题和工程技术问题,如:人口统计、保险理论、天文观测、误差理论、产品检验和质量控制等。这些问题的提法,均促进了概率论的发展,从17世纪到19世纪,贝努利、隶莫弗、拉普拉斯、高斯、普阿松、切贝谢夫、马尔可夫等著名数学家都对概率论的发展做出了杰出的

3、贡献。在这段时间里,概率论的发展简直到了使人着迷的程度。但是,随着概率论中各个领域获得大量成果,以及概率论在其他基础学科和工程技术上的应用,由拉普拉斯给出的概率定义的局限性很快便暴露了出来,甚至无法适用于一般的随机现象。因此可以说,到20世纪初,概率论的一些基本概念,诸如概率等尚没有确切的定义,概率论作为一个数学分支,缺乏严格的理论基础。概率论的第一本专著是1713年问世的雅各·贝努利的《推测术》。经过二十多年的艰难研究,贝努利在该树种,表述并证明了著名的"大数定律"。所谓"大数定律",简单地说就是,当实验次数很大时,事件出现的频率与概率有较大偏差的可能性很小。这一定理第一次在单一

4、的概率值与众多现象的统计度量之间建立了演绎关系,构成了从概率论通向更广泛应用领域的桥梁。因此,贝努利被称为概率论的奠基人。为概率论确定严密的理论基础的是数学家柯尔莫哥洛夫。1933年,他发表了著名的《概率论的基本概念》,用公理化结构,这个结构明确定义了概率论发展史上的一个里程碑,为以后的概率论的迅速发展奠定了基础。20世纪以来,由于物理学、生物学、工程技术、农业技术和军事技术发展的推动,概率论飞速发展,理论课题不断扩大与深入,应用范围大大拓宽。在最近几十年中,概率论的方法被引入各个工程技术学科和社会学科。目前,概率论在近代物理、自动控制、地震预报和气象预报、工厂产品质量控制、农业试

5、验和公用事业等方面都得到了重要应用。有越来越多的概率论方法被引入导经济、金融和管理科学,概率论成为它们的有力工具。现在,概率论已发展成为一门与实际紧密相连的理论严谨的数学科学。它内容丰富,结论深刻,有别开生面的研究课题,由自己独特的概念和方法,已经成为了近代数学一个有特色的分支。数理统计是伴随着概率论的发展而发展起来的一个数学分支,研究如何有效的由集、整理和分析受随机因素影响的数据,并对所考虑的问题作出推断或预测,为采取某种决策和行动提供依据或建议.  数理统计起源于人口统计、社会调查等各种描述性统计活动.公元前2250年,大禹治水,根据山川土质,人力和物力的多寡,分全国为九州;殷

6、周时代实行井田制,按人口分地,进行了土地与户口的统计;春秋时代常以兵车多寡论诸侯实力,可见已进行了军事调查和比较;汉代全国户口与年龄的统计数字有据可查;明初编制了黄册与鱼鳞册,黄册乃全国户口名册,鱼鳞册系全国土地图籍,绘有地形,完全具有现代统计图表的性质.可见,我国历代对统计工作非常重视,只是缺少系统研究,未形成专门的著作.  在西方各国,统计工作开始于公元前3050年,埃及建造金字塔,为征收建筑费用,对全国人口进行普查和统计.到了亚里土多德时代,统计工作开始往理性演变.这时,统计在卫生、保险、国内外贸易、军事和行政管理方面的应用,都有详细的记载.统计一词,就是从意大利一词逐步演变

7、而成的.  数理统计的发展大致可分为古典时期、近代时期和现代时期三个阶段.古典时期(19世纪以前).这是描述性的统计学形成和发展阶段,是数理统计的萌芽时期.在这一时期里,瑞土数学家贝努里(1654-1795年)较早地系统论证了大数定律.1763年,英国数学家贝叶斯提出了一种归纳推理的理论,后被发展为一种统计推断方法――贝叶斯方法,开创了数理统计的先河.法国数学家棣莫佛(1667-1754)于1733年首次发现了正态分布的密度函数.并计算出该曲线在各种不同区间内的概率,

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