毕业论文：20世纪统计学的回顾与展望01（终稿）.doc

20世纪统计学的回顾与展望关键词：统计学；信息科学；金融工程；极值统计学一、20世纪统计学的发展按照统计学科体系的基本原理与应用的不同，统计学可分为理论统计学与应用统计学两大类。理论统计学指的是统计学的数学性原理，也就是数理统计学，具有通用方法论的理学性质。应用统计学指的是基于理论统计学的基本原理，应用于各个领域的数据处理方法，统计解析方法及统计推测方法。其特征有二：一是其数理性原理为各研究领域通用；二是具有对应于某特定领域的特有的分析方法。比如经济统计学中的指数分析法，医药统计学中的生存解析法等。理论统计学的基础理论在20世纪的20-30年代已经基本完成。其中由英国统计学家费舍(R.A.Fisher，1890-1962)所确立的统计推测理论，样本分布理论，试验计划法及F分布理论对奠定20世纪统计学的基础理论作出了很大的贡献。40-50年代对统计学来说是分布理论的时代。以概率分布的形式成功地将各种随机现象的数量特征、性质加以归纳、描述。60年代是分布偏差有效(Robust)推定理论盛行的时代。即采用古典的方法论成功地解决了概率分布的假定与实际数据分布偏离的问题。但是，其研究所假定的概率模型侧重于数学形式的完整可能，而对数据所遵从的概率分布的拟合准确性的考虑尚有欠缺。在以后的系统控制论中，分布偏差有效理论起到了很大的作用。70年代可以认为是规范化线性模型的时代。自德国统计学家高斯(C.F.Gauss，1777一1855)创立误差与正态分布理论及最小二乘法以来，在70年代，从正态分布的假定，发展到将共变量的条件分布线性模型化。其方法论的核心是剔除正态性的假定，实现了包括从二项分布到咖码分布的规范线性化。此理论与概率随机过程理论相结合，促成了对医学数据可进行深入考察的生存解析法的产生。从分布的假定与数据的偏差这种关系来看，规范化线性模型理论与60年代的分布偏差有效理论是从不同的角度对推定统计量进行的研究。80年代的前期侧重于渐进理论的研究，高次渐进性理论运用高等数学公式推导出了复杂的展开式，对高次渐进的有效性与充分性进行了探讨。以往很多都是固定模型的次元，在样本容量极限的条件下研究其确定的变动，结果失去了许多有用的信息。之后作为改进，在决定理论的结构中用有限的样本进行更为严密的考察。但由于理论设计忽视了分布模型与数据的吻合，出现了即使模型与实际的拟合受到影响也要一味追求模型近似的精确度等问题，使得为此所进行的较严密的计算并没有多大的实际意义。由此可见，如果数据的分布是在模型之外，单纯依靠数学性的推导是不能指望这种理论会有何应用价值的。在这一方面理论统计学有它的局限性，数理统计学所具有的本质弱点也正在于此。80年代后期统计学对计算机的利用引人瞩目，如数据模拟(Bootstrap)，回归变量的推定等非参数估计的方法应运而生。与此同期可称为统计学一大成果的，还有通过运用在70年代开发出来的标准信息量，交差检验法，缩小法等，使得平滑化法的拟合有了很大的改进。90年代对复杂性研究较为瞩目。这对90年代的一些技术性方法的研究起到了理论先导的作用。其中，特别是对马尔可夫链蒙特卡尔理论(Markov chain Monte Carlo：MCMC)的研究对建立可实际应用的统计模型开辟了广阔的前景。90年代以来，很多应用问题都存在着分析对象比较复杂与正确识别模型结构的困难。现在根据MCMC理论，通过使用专用统计软件进行MCMC模拟，可解决许多复杂性问题。此外，得益于MCMC理论的运用，使得贝叶斯(Bayes)统计得到了再度复兴，以往被认为不可能实施计算的统计方法变得是很轻而易举了。另外，按照统计数据整理分析的不同阶段，统计学还区分为记述统计学(descriptive statistics)与推测统计学(inferential statistics)。从统计数据的收集整理这一统计记述过程来看，20世纪中记述统计学的最大功绩首推1953年创立的国际通用的国民收入帐户(A System of National Accounts and Supporting Tables，国民帐户体系及辅助表)，及1968年的以国民收入帐户为主，包括了投入产出表，资金循环表，国民资产负债表，国际收支表的新SNA体系，以及1993年的更新概念，扩大兼容性，完善记述功能的改订SNA体系。作为统计学源流的17世纪德国国势学及英国政治算术的统计学思想在20世纪得到了极大的发展。在20世纪，如同经济统计学中产生了罗伦斯(Lorenz)曲线的计测方法，经济的时间序列分析方法，经济预测方法一样，应用于各个领域的应用统计学也有了长足的发展。但是，自90年代以来，随着信息科学的发展，统计学的应用环境发生了很大的变化，统计学受到了信息科学发展的影响