Читаем Том13. Абсолютная точность и другие иллюзии. Секреты статистики полностью

РОНАЛЬД ЭЙЛМЕР ФИШЕР: В НУЖНОЕ ВРЕМЯ В НУЖНОМ МЕСТЕ

Рональд Фишер родился в 1890 году. Он получил очень хорошее математическое образование и внес важный вклад в статистику и генетику. Хотя какого-либо официального рейтинга не существует, Рональд Фишер несомненно входит в число ученых, которые внесли наибольший вклад в развитие статистики в XX веке. Согласно некоторым источникам, он был болезненным ребенком, но отличался большой тягой к знаниям и очень интересовался астрономией. Также у него было очень плохое зрение, и врачи запретили ему читать при искусственном свете (не забывайте, что в те времена лампы отличались от современных). Это мешало ему заниматься, и чтобы Рональд не отставал от остальных, преподаватель обучал его математике, не используя ни бумаги, ни карандаша. Это способствовало развитию у Фишера великолепного геометрического мышления, что впоследствии позволило ему решать сложные задачи оригинальным геометрическим методом.

В возрасте 29 лет он вместе с женой, которой в то время было 20 лет и которая родила ему троих детей (обычаи того времени отличались от современных), переехал на старую ферму около опытной сельскохозяйственной станции Ротамстед к северу от Лондона. Владельцы станции, производители удобрений, заключили с ним контракт, желая, чтобы Фишер помог им упорядочить огромный объем данных, накопленный за 90 лет работы станции. Ученый показал, что при использованном способе сбора данных влияние дождей и погоды в целом нивелировало возможный эффект от применяемых удобрений. Говорить о влиянии отдельных факторов на основе имеющихся данных было нельзя. Однако Фишер не просто указал, что данные собирались неверно, но и объяснил, какие поправки следует внести. Написанная им книга The Design of Experiments полностью изменила представление о способах сбора экспериментальных данных и оказала огромное влияние на исследования в сельском хозяйстве и промышленности.



* * *

Вес, рост, коэффициент корреляции и его значение


Мы знаем, что рост и вес человека связаны и что высокие люди обычно весят больше, чем низкие (разумеется, существуют исключения, но мы говорим об общем правиле). Здесь речь не идет о строгой связи: нет математической формулы, с помощью которой можно вычислить вес человека, зная его рост. Тем не менее существует тенденция, определенная взаимосвязь.

На следующей диаграмме показана связь роста и веса в группе из 92 студентов университета (использовались данные, входящие в пакет статистических программ Minitab, о котором мы уже упоминали в главе 1).



Соотношение между весом и ростом в группе из 92 студентов.


Как вы охарактеризуете эту зависимость? Она «сильная», «заметная» или «слабая»? Как вы понимаете, в подобных ситуациях необходимо оценивать зависимость более точно. Для этого используется показатель, называемый коэффициент корреляции (иногда его называют коэффициентом корреляции Пирсона).

Перейти на страницу:
Нет соединения с сервером, попробуйте зайти чуть позже