통계학의 역사

통계학의 역사: 근대적인 경험과학 방법론이 만들어지기까지 - 조재근

감사의 말
일러두기
초상화와 인물사진들
서문

제1부 1827년 이전 천문학과 측지학에서의 수리통계학 발달사

1. 최소제곱법과 관측 결과들의 결합
1805년의 르장드르
코츠의 규칙
토비아스 마이어와 달의 칭동
토성, 목성 그리고 오일러
라플라스, 태양계의 난제를 해결하다
로저 보스코비치와 지구의 형태
라플라스와 위치 방법
르장드르와 최소제곱법의 발명

2. 확률을 연구한 사람들과 불확정성의 측정
야콥 베르누이
드 무아브르와 이항분포의 전개
베르누이의 실패
드 무아브르의 근사
드 무아브르에게 부족한 점
심프슨과 베이스
오차에 대한 심프슨의 중요한 연구
베이스의 한 가지 비평

3. 역확률
라플라스와 역확률
평균의 선택
1772~74년 사이의 오차 곡선 연역 과정
역확률의 탄생
1777~81년 사이에 나온 라플라스의 논문들
1777년의 오차 곡선
베이스와 이항분포
해석학자 라플라스
균등분포가 아닌 사전분포들
중심극한정리

4. 가우스와 라플라스의 종합
1809년의 가우스
라플라스의 재등장
상대적인 성숙: 라플라스와 대기의 흐름
1827년의 상황

제2부 확률론을 사회과학에까지 확장시키기 위한 노력

5. 케틀레의 두 가지 시도
드 케버버흐의 문제 제기
평균적인 사람
유죄 판결률 분석
푸아송과 큰 수의 법칙
푸아송과 배심 판결
콩트와 푸앵소
쿠르노의 비판
기초 오차 가설
분포 찾기: 케틀레주의

6. 이항분포를 되살리려는 시도들
렉시스와 이항분포의 산포
아버스넛과 신생아의 성비
버클과 캠벨
계열 데이터의 산포
렉시스의 분석과 해석
렉시스가 실패한 이유
렉시스 이후의 렉시스 산포

7. 특출한 사회과학: 정신물리학
개인 오차
페히너와 정답-오답 방법
에빙하우스와 기억

제3부 유전학 연구에서의 혁신적인 발달

8. 영국에서의 혁신적인 발달: 골턴
골턴, 에지워스, 피어슨
골턴의 <유전적 천재>와 통계적 척도
정규분포가 되기 위한 조건들
큉컹크스와 혁신적인 발달
복귀유전
키에 대한 대칭적 연구
형제들에 대한 데이터
분산성분의 추정
골턴의 회귀 이용
상관관계

9. 그 다음 세대: 에지워스
골턴의 연구에 대한 비평가들의 반응
피어슨의 초기 반응
프랜시스 이시드로 에지워스
에지워스의 초기 통계학 연구
골턴과의 연계
에지워스, 회귀 그리고 상관
상관계수의 추정
에지워스의 정리

10. 피어슨과 율
통계학자 피어슨
기운 곡선
피어슨의 곡선족
피어슨 대 에지워스
피어슨과 상관
율, 구빈법 그리고 최소제곱법: 두번째 종합
1900년의 상황

부록A 1885년 런던의 킹스 칼리지에서 있었던 에지워스의 강의 요지
부록B 1892년 런던 유니버시티 칼리지에서 있었던 에지워스의 뉴마치 강의 요지
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참고문헌
옮긴이의 말
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