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随着概率理论的不断完善,统计学也向着更科学的方向发展。英国统计学家弗朗西斯·高尔顿(Francis Galton)和卡尔·皮尔逊(Karl Pearson)被认为是现代数理统计的主要创始人:高尔顿提出标准差、相关性、回归分析等概念,并将相关统计方法应用于人类心理特征的研究;皮尔逊则发展了回归分析和相关性理论,他提出了用于曲线总体参数估计的矩估计法。1900年,皮尔逊又提出了著名的卡方假设检验,用于检测随机变量的分布类别和独立性。此后,英国统计学家威廉·戈塞(William S.Gosset)提出了学生t-分布假设检验,解决了未知方差的小样本分布的参数估计问题;英国统计学家罗纳德·费希尔(Ronald A. Fisher)在方差分析的基础上完善了极大似然估计,提出了基于F分布的假设检验方法。

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