10 Namen Jeder Biostatistician wissen sollten
Biostatistik, in seiner jetzigen Form ist das kumulative Ergebnis von vier Jahrhunderten mit vielen Beiträgen von Mathematikern und Wissenschaftlern. Einige sind gut bekannt, und einige sind obscure- einige sind berühmte Leute, die Sie nie zu sein Statistiker vermutet hätte, und einige sind geradezu exzentrisch und unappetitlichen Zeichen. Diese Liste gibt Ihnen einige Highlights der Beiträge von einigen der vielen Menschen, die Statistiken (und damit Biostatistik) gemacht, was es heute ist.
Thomas Bayes (Ca. 1701-1761). Ein Presbyterian Minister und Amateur-Mathematiker lebte Bayes lange vor dem Bereich der Statistik (wie wir es kennen) existed- Menschen immer noch die grundlegenden Gesetze der Wahrscheinlichkeit zu erarbeiten, wurden zu kämpfen. Bayes dabbled mit der # 147-inverse Wahrscheinlichkeit # 148- Problem (herauszufinden, was eine Bevölkerung wie sein muss, basierend auf einer Probe aus dieser Population zu beobachten), aber er hat nie seine Arbeit zu veröffentlichen gestört. Dennoch wurde eine Formel entwickelt er schließlich die Grundlage für Bayes-Statistik - einer der beiden Hauptzweige der statistischen Theorie (das andere Wesen frequentistischen Statistiken). Bayes-Statistik war nicht zu lösen reale Probleme, bis mehr als zwei Jahrhunderte nach dem Tod seines Schöpfers verwendet. Für weitere Informationen besuchen Sie Thomas Bayes in Encyclopedia.com und Thomas Bayes in Wikipedia.org.
Pierre-Simon Laplace (1749-1827). Während LaPlace die meisten seiner Arbeit in der Astronomie hat (eines seiner Fahr Ambitionen war zu beweisen, dass das Sonnensystem nicht auseinander fliegen würde), machte er auch grundlegende Entdeckungen in der Mathematik. Er half auf eine feste theoretische Grundlage Bayes-Statistik legen, und er half formulieren die der kleinsten Quadrate für die Schätzung Populationsparameter Kriterium. Er war auch einer der ersten Wissenschaftler die Existenz vorzuschlagen Schwarze Löcher aufgrund Gravitationskollaps (und dachte, dass ein war # 147-modern # 148- Konzept)! Für weitere Informationen besuchen Sie Pierre-Simon Laplace in Encyclopedia.com und Wikipedia.org.
Carl Friedrich Gauß (1777-1855). Manchmal genannt # 147-der Prinz von Mathematikern, # 148- Gauß Beiträge reichten von der abstrakteste und theoretischen zum praktischsten. Er entwickelte nicht-lineare Regression der kleinsten Quadrate, fand effiziente Wege simultane Gleichungen zu lösen, und entdeckt, was jetzt das heißt # 147-Fast-Fourier-# 148- Transformation (FFT), ohne die die Erstellung von CAT-Scans und MRI-Bilder wäre hoffnungslos zeitraubend. Die Normalverteilung mit seiner glockenförmige Kurve wird oft eine Gauß-Verteilung in seiner Ehre genannt. Für weitere Informationen besuchen Sie Encyclopedia.com und Wikipedia.org Abdeckung von Carl Friedrich Gauß.
John Snow (1813-1858). Ein Londoner Arzt, Schnee war die Untersuchung eines Cholera-Ausbruchs und bemerkte, dass alle Opfer war ein kürzlich ausgegraben, öffentliche Wasserpumpe, befindet sich drei Meter von einem alten, undichte Senkgrube verwenden. Nachdem er skeptisch lokale Beamte überzeugte die Pumpengriff zu entfernen, im Sande verlaufen die Epidemie schnell aus (nach dem, unverzüglich die Beamten den Griff neu installiert). Snows Studie markiert die Geburt der Wissenschaft Epidemiologie(Eng mit Biostatistik bezogen), die die Muster studiert, Ursachen und Auswirkungen von Gesundheit und Krankheit Bedingungen in bestimmten Bevölkerungsgruppen. Schnee spielte auch eine wichtige Rolle, um die Verwendung von Anästhesie bei chirurgischen und geburtshilflichen Verfahren bei der Popularisierung (von seinem geben Chloroform zu Queen Victoria während der Lieferungen der letzten zwei ihrer neun Kinder geholfen). Für weitere Informationen besuchen Sie Encyclopedia.com und Wikipedia.org.
Florence Nightingale (1820-1910). Wer würde denken, dass die berühmte # 147-Lady mit der Lampe # 148- aus dem Krimkrieg, der Gründer der professionellen Pflege, war auch ein Statistiker! Aber sie war. Sie konnte komplizierte Ideen in einfachen englischen vermitteln und Daten zusammenfassen mit leicht Graphen verstanden, einschließlich einer besonderen Art von Tortendiagramm erfand sie, eine so genannte Polbereich Diagramm. Mit Hilfe von Grafiken, die sogar Politiker verstehen konnte, konnte sie über profunde Verbesserungen in der medizinischen Versorgung und die öffentliche Gesundheit zu bringen. Für weitere Informationen besuchen Sie Encyclopedia.com und Wikipedia.org.
Karl Pearson (1857-1936). Das # 147-Gründer der mathematischen Statistik # 148- war ein interessanter Charakter, gelinde gesagt - antisemitisch, sozialistisch, und ein glühender Eugeniker, dessen extreme Ansichten Teil der philosophischen Untermauerung des Dritten Reiches Holocaust waren. Aber sein Einfluss auf die Entwicklung der Statistik war enorm - auch das Konzept der statistischen Hypothesentests, der Korrelationskoeffizient, der Chi-Quadrat-Test, der p-Wert und Faktoranalyse (um nur ein paar), die er alle entwickelt die wissenschaftliche Glaubwürdigkeit seiner absonderlichen Ansichten fördern. Für weitere Informationen besuchen Sie Encyclopedia.com und Wikipedia.org.
William S. Gosset (1876-1937). Gosset arbeitete für die Guinness-Brauerei in Dublin, wo er das Problem der Vergleich der Mittelwerte von kleinen Proben angetroffen. Mit etwas Hilfe von Karl Pearson, kam Gosset mit der richtigen Lösung auf. Kein High-Power-Mathematiker, berief er sich auf brillante Intuition mit einer Vermutung auf die Antwort zu kommen, die er dann durch mühsame und zeitaufwendige Simulationen bestätigt vollständig von Hand durchgeführt (Computer bisher noch nicht erfunden hatte). Guinness würde ihm seine Ergebnisse unter seinem richtigen Namen- nicht zulassen, veröffentlichen sie ihm den Pseudonym verwenden gemacht # 147-Student # 148- statt, für immer entzogen ihm den Namen Anerkennung, die er wirklich verdient. Was jeder nennt die Student t-Test und das Student-t-Verteilung sollte wirklich wurden, um die Gosset t-Test und das Gosset t-Verteilung. Schade, in der Tat. Für weitere Informationen besuchen Sie Encyclopedia.com und Wikipedia.org.
Ronald A. Fisher (1890-1962). Vielleicht ist die herausragende Figur in der Entwicklung von statistischen Techniken heute im Einsatz, erfand Fisher die Varianzanalyse und die Fischer Exact-Test zur Analyse von Kreuztabellierung Daten (das Chi-Quadrat-Test war nur annähernd). Wie Karl Pearson, war Fisher ein tollwütiger Eugeniker und rassistischen und (im Nachhinein) war auf der falschen Seite von anderen wichtigen Themen - er gegen die Idee argumentiert, dass Rauchen Lungenkrebs verursacht. Und seine Opposition gegen Bayes-Statistik kann zum Teil für die untergeordnete Rolle der Bayes-Methoden während der meisten Zeit des 20. Jahrhunderts verantwortlich. Für weitere Informationen besuchen Sie Encyclopedia.com und Wikipedia.org.
John W. Tukey (1915-2000). Ein Pionier in explorativen Datenanalyse zu fördern (vorsichtig, was die Prüfung der Daten der vor dem Sprung in die formale statistische Tests versucht zu sagen), Tukey erfand die Box-und Koteletten Grundstück und das Stiel und Blatt Grundstück als Hilfsmittel zur Visualisierung, wie eine Reihe von Zahlen verteilt sind. Er entwickelte auch eine der besten sogenannten Post-hoc Tests zu bestimmen, welche Paare von Gruppen von Zahlen, aus denen andere signifikant unterschiedlich sind. Ein echter Informatiker, prägte er den Begriff Bit als Spitzname für # 147-binary digit # 148- und war entweder die erste oder zweite Person den Begriff zu verwenden Software im Druck. Für weitere Informationen besuchen Sie Wikipedia.org.
David R. Cox (1924-). Eine sehr produktiv, # 147-modern # 148- Statistiker, machte Cox wegweisende Beiträge zu vielen Bereichen der Statistik, einschließlich der Gestaltung von Experimenten. Er ist berühmt für die Entwicklung einer Art und Weise Regressionsanalyse für das Überleben Daten anzuwenden, wenn die allgemeine Form der Überlebenskurve nicht durch eine mathematische Formel dargestellt werden kann. Sein ursprüngliches Papier dies beschreibt Proportional-Hazards-Modell (Jetzt genannt gewöhnlich einfach als Cox-Regression) Ist eine der am häufigsten zitierten Artikel in allen medizinischen Literatur. Für weitere Informationen besuchen Sie Wikipedia.org.