最早使用的一些关于概率和统计学的词汇外文翻译资料

 2022-08-28 12:16:03

This page attempts to show the first uses of various words used in Probability amp; Statistics. It contains words related to probability amp; statistics that are extracted from the Earliest Known Uses of Some of the Words of Mathematics pages of Jeff Miller with his permission. Research for his pages is ongoing, and the uses cited in this page should not be assumed to be the first uses that occurred unless it is stated that the term was introduced or coined by the mathematician named. If you are able antedate any of the entries herein, please contact Jeff Miller, a teacher at Gulf High School in New Port Richey, Florida, who maintains these aformentioned pages. See also Jeff Millers Earliest Uses of Various Mathematical Symbols. Texts in red are by Kees Verduin.

ANCILLARY in the theory of statistical estimation. The term 'ancillary statistic' first appears in R. A. Fishers 1925 'Theory of Statistical Estimation,' Proc. Cambr. Philos. Soc. 22. 700-725, although interest in ancillary statistics only gathered momentum in the mid-1930s when Fisher returned to the topic and other authors started contributing to it [John Aldrich, David (1995)].

The phrase ANALYSIS OF VARIANCE appears in 1918 in Sir Ronald Aylmer Fisher, 'The Causes of Human Variability,' Eugenics Review, 10, 213-220 (David, 1995).

It appears in a paper by Sir Ronald Aylmer Fisher published in 1924, used as if Fisher expected the reader to know that an analysis of variance was. In a 1920 paper, Fisher used the phrase 'analysis of total variance' as if he had to explain what such a procedure is.

In The History of Statistics: The Measurement of Uncertainty before 1900, Stephen M. Stigler writes, 'Yule derived what we now, following Fisher, call the analysis of variance breakdown.' [James A. Landau]

ASSOCIATION (in statistics) is found in 1900 in G. U. Yule, 'On the Association of Attributes in Statistics,' Philosophical Transactions of the Royal Society of London, Ser. A, 194, 257-319 (David, 1998).AVERAGE ERROR: more to be added

BAR CHART occurs in Nov. 1914 in W. C. Brinton, 'Graphic Methods for Presenting Data. IV. Time Charts,' Engineering Magazine, 48, 229-241 (David, 1998).

The form of diagram, however, is much older; there is an example from William Playfairs Commercial and Political Atlas of 1786 at http://www.york.ac.uk/depts/maths/histstat/playfair.gif.BAR GRAPH is dated 1924 in MWCD10.Bar graph is found in 1925 in Statistics by B. F. Young: 'Bar-graphs in the form of progress charts are used to represent a changing condition such as the output of a factory' (OED2).

BERNOULLI TRIAL is dated 1951 in MWCD10, although James A. Landau has found the phrases 'Bernoullian trials' and 'Bernoullian series of trials' in 1937 in Introduction to Mathematical Probability by J. V. Uspensky.

BIASED and UNBIASED. Biased errors and unbiased errors (meaning 'errors with zero expectation') are found in 1897 in A. L. Bowley, 'Relations Between the Accuracy of an Average and That of Its Constituent Parts,' Journal of the Royal Statistical Society, 60, 855-866 (David, 1995).Biased sample is found in 1911 An Introduction to the theory of Statistics by G. U. Yule: 'Any sample, taken in the way supposed, is likely to be definitely biassed, in the sense that it will not tend to include, even in the long run, equal proportions of the Arsquo;s and [alpha]s in the original material' (OED2).Biased sampling is found in F. Yates, 'Some examples of biassed sampling,' Ann. Eugen. 6 (1935) [James A. Landau].

BIMODAL appears in 1903 in S. R. Williams, 'Variation in Lithobius Forficatus,' American Naturalist, 37, 299-312 (David, 1998).

BINOMIAL DISTRIBUTION is found in 1911 in An Introduction to the Theory of Statistics by G. U. Yule: 'The binomial distribution,..only becomes approximately normal when n is large, and this limitation must be remembered in applying the table..to cases in which the distribution is strictly binomial' (OED2).BIVARIATE is found in 1920 in Biometrika XIII. 37: 'Thus in 1885 Galton had completed the theory of bi-variate normal correlation' (OED2).

CENTRAL LIMIT THEOREM. In 1919 R. von Mises called the limit theorems Fundamentalsauml;tze der Wahrscheinlichkeitsrechnung in a paper of the same name in Math Z. 4, 1-97.Central limit theorem appears in the title 'Ueber den zentralen Grenzwertsatz der Wahrscheinlichkeitsrechnung,' Math. Z., 15 (1920) by George Polya (1887-1985) [James A. Landau]. Polya apparently coined the term in this paper.

Central limit theorem appears in English in 1937 in Random Variables and Probability Distributions by H. Crameacute;r (David, 1995).

CENTRAL TENDENCY is dated ca. 1928 in MWCD10.Central tendency is found in 1929 in Kelley amp; Shen in C. Murchison, Found. Exper. Psychol. 838: 'Some investigators have often preferred the median to the mean as a measure of central tendency' (OED2).

CHI SQUARE. Karl Pearson introduced the chi-squared test and the name for it in an article in 1900 in The London, Edinburgh, and Dublin Philosophical Magazine and Journal of Science. Pearson had been in the habit of writing the exponent in the multivariate normal density as -1/2 chi-squared [James A. Landau, John Aldrich].

CLASSICAL PROBABILITY. This term for probability as defined by Laplace and earlier writers came into use in the 1930s when alternative definitions were widely canvassed. J. V. Uspensky (Introduction to Mathematical Probability, 1937, p. 8) gave the 'classical definition,' which he favored, and criticized the 'new definitions' (von Mises) and 'the attempt to build up the theory of probability as an axiomatic science' (Kolmogorov) [John Aldrich].

CLASSICAL statisti

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最早使用的一些关于概率和统计学的词汇

本页展示概率统计中使用的各种单词的最初用法。它包含了与概率统计相关的词汇，这些词汇是在杰夫·米勒的允许下，从数学页面的一些词汇的最早已知用法中提取出来的。对他的书页正在研究，本页引用的用法不应被认为是第一次使用，除非说明这个术语是由数学家提出或创造的。

在统计估计理论中，“辅助统计量”这个术语最早出现在R.A.Fisher 1925年的“统计估计理论”，Proc. Cambr. Philos. Soc. 22. 700-725，尽管在20世纪30年代中期，当Fisher回到这个话题，其他作者也开始对辅助统计做出贡献时，人们对辅助统计的兴趣才开始增强[John Aldrich， David(1995)]。

差异分析这一术语出现在1918年罗纳德·艾尔默·费希尔爵士的著作《人类变异的原因》，《优生学评论》，第10卷，213-220页(大卫，1995年)。这句话出现在1924年出版的罗纳德·费希尔爵士的一篇论文中，似乎费舍尔预期读者会知道方差分析。在1920年的一篇论文中，费舍尔使用了“总方差分析”这个短语，好像他必须解释这样一个过程是什么。在《统计学的历史:1900年之前不确定性的测量》一书中，斯蒂芬·m·斯蒂格勒写道:“耶尔推导出了我们现在所称的，跟随费雪的分析，方差分解。”(詹姆斯·a·兰道)

协会(在统计学中)发现于1900年g.u. Yule，“统计属性的关联”，伦敦皇家学会哲学会刊，194，257-319(大卫，1998)。

条形图出现在1914年11月的w.c.布林顿“展示数据的图形方法”。IV.时间图表gt;，《工程杂志》，48，229 -241 (David， 1998)。然而，图表的形式要古老得多；威廉·普莱费尔(William Playfair)于1786年出版的《商业和政治地图集》(Commercial and Political Atlas)上有一个例子，网址是http://www.york.ac.uk/depts/maths/histstat/playfair.gif。

条形图是1925年由b.f. Young在《统计学》中提出的：“条形图以进度图的形式被用来表示一个变化的情况，如工厂的产出”(OED2)。

在MWCD10中，伯努利试验的时间是1951年，尽管James A. Landau在J. V. Uspensky于1937年的《数学概率导论》中发现了“伯努利试验”和“伯努利试验系列”的短语。

有偏的和无偏的。有偏误差和无偏误差(意思是“零期望的误差”)见于1897年A. L. Bowley的著作《平均值的精确度与它的组成部分的精确度之间的关系》，《皇家统计学会学报》，第60期，855-866页(David， 1995)。有偏的例子是1911年发现的理论概论统计g .美国圣诞:“任何样本，应该采取的方式可能是绝对有偏见的，因为它不会倾向于包括，即使从长远来看，同等比例的和(alpha;)的原始材料”(OED2)。偏置抽样可以在叶茨的《偏置抽样的一些例子》一书中找到。欧根6 (1935)[James A. Landau]。

双峰出现于1903年S. R. Williams的《福菲塔斯石碑的变异》，《美国博物学家》，37，299 -312页(David， 1998)。

二项分布是在1911年由g.u. Yule在《统计学理论导论》中发现的：“二项分布hellip;只有当n很大时，才近似成为正态分布，在应用时必须记住这个限制。

BIVARIATE在1920年的Biometrika XIII中被发现。“因此，在1885年，高尔顿完成了双变量正态相关理论”(OED2)。

中心极限定理。1919年，米塞斯在《数学Z. 4，1 -97》上发表了一篇同名的论文，将极限定理称为Fundamentalsauml;tze der Wahrscheinlichkeitsrechnung。中心极限定理出现在题目“Ueber den zentralen Grenzwertsatz der wahrscheinlichkeitrechnung”中。 15(1920)由George Polya (1887-1985) [James A. Landau]。显然是Polya在这篇论文中创造了这个词。中心极限定理于1937年由H. Crameacute;r在英文《随机变量与概率分布》中出现(David， 1995)。

MWCD10的“集中趋势”记录于1928年。集中趋势是在1929年Kelley amp; Shen在C. Murchison发现的“一些研究者经常倾向于用中位数而不是平均值来衡量集中趋势”(OED2)。

卡方分布。1900年，卡尔·皮尔森(Karl Pearson)在《伦敦、爱丁堡和都柏林哲学杂志和科学杂志》(the London， Edinburgh， and Dublin Philosophical Magazine and Journal of Science)的一篇文章中介绍了卡方检验及其名称。皮尔逊习惯将多元正态密度的指数写成-1/2卡方[James A. Landau， John Aldrich]。

古典概率。这个由拉普拉斯和早期作家定义的概率术语是在20世纪30年代开始使用的，当时其他的定义被广泛讨论。J. V. Uspensky(《数学概率论》，1937年，第8页)给出了他喜欢的“经典定义”，并批评了“新定义”(冯·米塞斯)和“试图将概率论建立为公理科学”(柯尔莫戈罗夫)[约翰·奥尔德里奇]。

经典的统计推断。自20世纪60年代以来，极对“经典”和“贝叶斯”就出现在关于统计推断基础的讨论中。“古典”的作品只在回到1920年代和-30年代，但作为Schlaifer在1959年写道(概率和统计业务决策，p . 607)，“这阐述了几乎所有课程统计(在美国)，并坚持练习的绝大多数统计学家。”施莱弗和其他几个人正在资助一个复兴的贝叶斯替代方案。“经典”的标签可能从内曼的“基于经典概率论的统计估计理论大纲”(《皇家学会哲学学报》，236，(1937)，333-380)中获得了一些权威，这是经典统计学的经典之一。Neyman想到并拒绝的非经典可能性是Jeffreys的贝叶斯理论。令人困惑的是，内曼的“古典概率论”更多地与柯尔莫戈罗夫和冯米塞斯有关，而不是与拉普拉斯[约翰·奥尔德里奇]有关。

聚类分析是r.c. Tryon [James A. Landau]在1939年的聚类分析中发现的。

变异系数这一术语出现在1896年卡尔·皮尔森的《回归、遗传和Panmixia》中，《伦敦皇家学会哲学学报》。A. 187， 253-318 (David， 1995)。这个术语是由皮尔森提出的(卡乔里1919，第382页)。根据DSB，他在本文中介绍了这个术语。

条件概率的发现，见J. V. Uspensky，《数学概率导论》，纽约:McGraw-Hill， 1937，第31页:让A和B两个事件的概率是(A)和(B)。据悉，概率(A)决定没有任何关于B当没有知道发生或不发生的B .众所周知，B发生时可能有不同的概率，我们将表示的符号(A， B)和电话的条件概率，因为B实际上已经发生了。”(詹姆斯·a·兰道)

置信区间由Jerzy Neyman(1894-1981)于1934年在《关于代表性方法的两个不同方面》中创造，《皇家统计学会学报》，97，558 -625:这个解决方案的形式在于确定特定的区间，我建议将其称为置信区间hellip;hellip;，我们可以假设包含总体估计的字符值，错误的概率是等于或小于1 -()，其中()是预先选择的任意0 lt;()lt; 1的数字。

一致性。应用于估计的一致性这个术语是由R. A. Fisher在《理论统计的数学基础》(菲尔。反式。r . Soc。1922)。费舍尔写道:“一个统计数字满足一致性的标准，如果它从整个人口中计算出来，等于所需的人口。”在现代文献中，这个概念通常被称为Fisher-consistency (Rao提出的名字)，以区别于与估计序列的极限行为有关的更标准的概念。后者在费雪的著作中有所暗示，但可能是霍特林在《美国数学学会会报》(1930年)的“最佳统计数据的一致性和最终分布”中首先严格提出的。[此条目由John Aldrich根据David(1995)贡献。]

列联表是由卡尔·皮尔森在“论列联理论及其与关联和正常相关的关系”中介绍的，这出现在德雷珀斯的公司研究回忆录(1904)生物特征系列一:这一结果使我们能够从基础课本中发展起来的独立概率的数学理论出发，并从它建立起一个广义的联想理论，或者我称之为偶然性理论。我们得到了纯列联表的概念，其中子群的顺序是无关紧要的。本文由James A. Landau提供。

相关，相关系数和相关系数。弗朗西斯·高尔顿介绍了相关的测量(Hald，第604页)。相关指数出现在1888年他的“相关关系及其度量”，Proc. R. Soc。“亲属的身高是相互关联的变量；因此，父亲的身高与成年儿子的身高是相关的。等等；但是相关指数hellip;在不同的情况下是不同的”(OED2)。“相互关系”很快让位于“相互关系”，如W. F. R.韦尔登的“发生在某些十足甲壳纲动物中的变异”。中国农业科学。， 47岁。(1889 - 1890)，第445-453页。根据卡尔·皮尔森(Karl Pearson)的《相关历史笔记》(Notes on The History of correlation，再版于皮尔森和肯德尔(Pearson amp; Kendall， 1970))，相关系数一项显然是由埃奇沃斯于1892年提出的。它出现在1892年F. Y. Edgeworth，“相关平均数”，哲学杂志，第五系列，34，190-204。相关系数出现在1895年发表的一篇论文中[James a . Landau]。OED2显示了皮尔逊在1896年在Proc. R. Soc中使用的相关系数。LIX。302:设r0为父母与子女之间的相关系数David(1995)给出了1896年Karl Pearson的论文，“回归、遗传和Panmixia”，Phil.反式.r . Soc，爵士。答:187年，253 - 318。本文介绍了估计相关性的积矩公式——Galton和Edgeworth使用了不同的方法。

偏相关。G. U. Yule为“任何两个变量之间的相关系数”引入了“净系数”，以消除第三个“在”的变化对完全贫困与救济比例的相关性的影响”(见注释和备忘录)《经济期刊》，第6卷(1896年)，第613-623页。皮尔逊认为，在卡尔·皮尔逊和艾丽丝·李“关于潜水站气压高度的频率分布(变化和相关性)”的研究中，部分和总数比净和总数更合适。Yule在他1907年的论文《用一种新的符号系统处理任意数量变量的相关理论》中完全偏颇，Proc. R. Soc。A系列，79页，182-193页。

多重相关性。起初多重相关性仅指一般的方法，如尤尔在《经济杂志》(1896年)中提出的多重相关性。系数来得晚些。《相关性理论》(J.皇家中央集权主义者。Soc。指的是双相关系数R1(第一个变量与其他两个变量的相关)。Yule(1907)讨论了n倍相关系数R21(23hellip;n)。皮尔逊在1914年的著作《关于多重相关的某些错误，那些没有充分研究这个课题的人偶尔会犯的一些错误》中使用了“多重相关系数”这个短语，《生物计量学》，10，第181-187页，“多重相关系数”在他1915年的论文《关于偏相关比》中，Proc. R. Soc。A系列，91，第492-498页。[这篇文章主要由约翰·奥尔德里奇贡献。]

相关图一词是由H. Wold在1938年提出的(平稳时间序列分析研究)。在Yule的“为什么我们有时会在时间序列之间得到毫无意义的相关性hellip;hellip;”中，有一个经验序列相关图，即经验相关图。《皇家统计学会学报》，89，(1926)，1-69 (David 2001)。

1930年，R. A. Fisher在自然选择的遗传理论中发现了协方差(David， 1998)。协方差一词的早期用法是在数学中发现的，在非统计意义上。

罗纳德先生所使用的术语的充分性判据艾尔默费雪在他的论文中“数学基础理论的统计，在英国皇家学会哲学学报，1922:4月19日，“完整的标准建议由我们的工作均方误差(7)是:选择的统计应概括整个相关信息提供的样本。这可以称为充分性标准”[詹姆斯·a·兰道]。

十分位数(在统计学中)是由弗朗西斯·高尔顿(Hald，第604页)提出的。十分位数在1882年出现在英国众议员弗朗西斯·高尔顿(Francis Galton)。1881 245:“上十分位是无限大的群体的十分之一所超过的，其余的十分之九所不及的。”较低的十分位与此相反。

自由度。(参见卡方、f分布和学生t分布)费雪在1922年的论文《从列联表和P的计算中对卡方的解释》中引入了与皮尔逊卡方检验相关的自由度。Soc。， 85页，87-94页。1924年，他在他的论文《关于产生几个著名统计误差函数的分布》中，将自由度的数目应用于与卡方相关的分布——学生分布和他自己的z分布。

因变量。从属变量在1816年Lacroix对《微分与积分学》的翻译中出现在英语中:“将从属变量视为独立变量的隐函数”(OED2)。因变量的元素出现在1831年第二版的微分学(1836)由约翰·雷德福年轻:“因为这种依赖的价值变量的函数在前者，这是y，叫做因变量，而后者，x，独立变量”(詹姆斯·a·兰道)。

直接变异。直接被发现于1743年W.爱默生的理论流：“均匀描述任何空间的时间是直接描述空间，速度是反过来描述空间”(OED2)。“正比”一词出现在1796

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