- Quais são os bons recursos online ou offline que fornecem uma visão geral do histórico das estatísticas e a principal inovação nas estatísticas até agora?
Eu li a página sobre História das Estatísticas na Wikipedia .
Eu li a página sobre História das Estatísticas na Wikipedia .
Respostas:
Leia os livros de Stephen Stigler , The History of Statistics and Statistics on the Table . Isso lhe dará uma visão geral do campo de 1750 a 1930. Para a história pré-1750, Anders Hald é bem conhecido (mas eu não li o trabalho dele).
Os volumes editados de documentos seminais, Breakthroughs in Statistics , fornecem reimpressões de documentos importantes, além de breves introduções por eminentes estatísticos modernos, explicando o significado e os impactos desses documentos.
Há incríveis recursos primários, especialmente na Europa, para pesquisar a história estatística, especialmente as fontes mais difíceis de encontrar antes de 1750. Por exemplo, você pode encontrar obras completas de Fermat , tratado do século 17 Huygens na probabilidade , e de alta resolução varreduras de tratados dos séculos XVI e XV, como o General trattato di numeri, et misure, de Tartagia . Esteja preparado para ler francês antigo, italiano antigo, latim e até holandês. (Aqueles com um comando modesto das versões modernas dessas linguagens não terão dificuldades.)
Informações adicionais podem ser obtidas no Journal for the History of Probability and Statistics e nas primeiras revisões do histórico de probabilidade e estatística . Mas sua melhor aposta é pesquisar. As pesquisas exibiram todos esses recursos há vários anos e várias delas eu tive que procurar novamente porque seus URLs haviam mudado.
Eu recomendo o trabalho de Stephen Stigler .
David Salsburg "O chá de degustação de mulheres: como as estatísticas revolucionaram a ciência no século XX" é uma leitura fácil e divertida. Pode não estar focado em avanços em si, mas conta a história com Pearsons, Gosset, Fisher, Neyman e outros.
Além do excelente trabalho de Stigler, há um livro The Science of Conjecture: Evidence and Probability before Pascal, de James Franklin; muito interessante, menos técnico que os livros de Stigler, pelo menos em parte porque o material não era tão técnico.