Liste bedeutender Statistiker

Gegenstand und Einordnung

Die Liste stellt eine Auswahl bedeutender Statistiker vom 17. Jahrhundert bis zur Gegenwart zusammen. Entscheidend für die Aufnahme sind wissenschaftliche Leistungen oder Bekanntheitsgrad. Statistik liegt zwischen Mathematik und Anwendungswissenschaften. Deshalb stammen viele aufgeführte Personen auch aus anderen Gebieten, etwa Astronomie, Biologie, Ökonomie, Ingenieurwesen, Kartographie, Informationswissenschaft oder Chemie.

Die Beiträge reichen von der Erfassung und Beschreibung gesellschaftlicher Daten über Wahrscheinlichkeitstheorie und mathematische Grundlagen bis zu Tests, Schätzverfahren, Versuchsplanung und grafischer Darstellung von Daten. Die Liste ist damit keine einheitliche Fachbiografie, sondern zeigt wichtige Entwicklungen und Anwendungen der Statistik.

Frühe Statistik und Wahrscheinlichkeit

John Graunt gilt als Wegbereiter der modernen Statistik, als Begründer der Demographie und als früher Experte der Epidemiologie. Zusammen mit William Petty entwickelte er frühe Statistik- und Zensusmethoden. 1662 berechnete Graunt die erste Sterbetafel und gab damit für jedes Alter Überlebenswahrscheinlichkeiten an.

Gottfried Achenwall gab der Statistik mit „Abriss der neuesten Staatswissenschaft der vornehmsten Europäischen Reiche und Republiken“ von 1749 wissenschaftlichen Charakter. Sein Statistikbegriff meinte allerdings eine umfassende Beschreibung der gesellschaftlichen, politischen und wirtschaftlichen Eigenschaften eines Staates, nicht die heutige Statistik.

Abraham de Moivre untersuchte ab 1708 Wahrscheinlichkeiten aus Glücksspielen. Sein Werk „The Doctrine of Chances – a method for calculating the probabilities of events in play“ erschien 1718. Nach dem Grenzwertsatz für Binomialverteilungen von 1733 entwickelte er in der zweiten Auflage von 1738 einen objektiven Wahrscheinlichkeitsbegriff; die postume dritte Auflage von 1756 behandelte auch Sterblichkeits- und Rentenprobleme. Das Buch war eine wichtige Vorstufe zu Laplaces Lehrbuch.

Pierre-Simon Laplace definierte in „Théorie Analytique des Probabilités“ (1812) Wahrscheinlichkeit und behandelte abhängige und unabhängige Ereignisse, besonders bei Glücksspielen, sowie Erwartungswert, Sterblichkeit und Lebenserwartung. Das Werk widersprach der These, Wahrscheinlichkeit könne nicht streng mathematisch behandelt werden. Thomas Bayes gab mit dem Satz von Bayes eine Grundlage für die Bayessche Statistik. Bruno de Finetti vertrat unabhängig von Frank Ramsey die Theorie der subjektiven Wahrscheinlichkeit statt der Annahme objektiv vorhandener Wahrscheinlichkeiten.

Methoden, Verteilungen und statistische Schlussfolgerungen

Carl Friedrich Gauß fand mit achtzehn Jahren die Methode der kleinsten Quadrate; später führte sie ihn zur Gaußschen Glockenkurve, der Normalverteilung. Adolphe Quételet untersuchte mit Statistik physische und moralische Erscheinungen des individuellen und gemeinschaftlichen Lebens. Die Werte des Brustumfangs von 5.738 schottischen Soldaten ergaben eine Normalverteilung; 1846 organisierte er die erste Volkszählung in Belgien.

Francis Galton entwickelte mit Karl Pearson den Korrelationskoeffizienten, nutzte in den 1870er und 1880er Jahren früh die Normalverteilung und entdeckte die Regression zur Mitte. Pearson machte außerdem den Korrelationskoeffizienten, die Momentenmethode, die Hauptkomponentenanalyse und den Chi-Quadrat-Test bekannt. Francis Edgeworth entwickelte die Edgeworth-Entwicklung: Sie stellt die charakteristische Funktion einer Wahrscheinlichkeitsverteilung als Reihenentwicklung ihrer Kumulanten dar. Gegenüber der Gram-Charlier-Reihenentwicklung lässt sich ihr Fehler besser kontrollieren.

Ronald Fisher führte das Maximum-Likelihood-Prinzip, die Varianzanalyse (ANOVA) und den p-Wert ein. Zu seinen Beiträgen gehören statistische Versuchsplanung sowie die schätztheoretischen Konzepte Suffizienz, Verteilungsfreiheit und Fisher-Information. William Gosset veröffentlichte als „Student“; seine t-Verteilung ist als Studentsche t-Verteilung bekannt und dient kleinen Stichprobengrößen. Jerzy Neyman und Egon Pearson sind Namensgeber des Neyman-Pearson-Lemmas.

Andrei Kolmogorow stellte 1933 in „Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung“ seine Axiomatisierung der Wahrscheinlichkeitstheorie vor. Richard von Mises versuchte 1919 in „Grundlage der Wahrscheinlichkeitsrechnung“, Wahrscheinlichkeit durch den analytischen Grenzwertbegriff zu definieren. C. R. Rao bewies unter anderem die Cramér-Rao-Ungleichung und den Satz von Rao-Blackwell. Bradley Efrons Bootstrapping-Verfahren von 1979 schätzt die Variabilität einer Teststatistik nichtparametrisch. Frank Wilcoxons 1945 beschriebene Rangmethoden, der Wilcoxon-Mann-Whitney-Test und der Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test, sind die am häufigsten verwendeten nichtparametrischen Tests zum Vergleich zweier Stichproben.

David Cox entwickelte 1972 die Cox-Regression zur Modellierung von Überlebenszeiten in der Überlebenszeitanalyse; sie beruht auf der Hazardrate. Waloddi Weibulls Weibull-Verteilung ist unter anderem für Materialermüdung spröder Körper, den Ausfall elektronischer Bausteine und Windgeschwindigkeiten nützlich.

Darstellung von Daten und Zeitleisten

Auch die Visualisierung gehört zu den dargestellten Beiträgen: William Playfairs „Commercial and Political Atlas“ von 1786 enthielt 43 Zeitreihenanalysen und das erste bekannte Balkendiagramm. Sein „Statistical Breviary“ von 1801 enthielt das erste bekannte Kreisdiagramm. Jacques Bertin verfasste 1967 mit „Sémiologie graphique“ ein Standardwerk zur graphischen Theorie und Visualisierung. John Tukey begründete die explorative Datenanalyse und ist für graphische Methoden wie Box-and-Whisker-Plot und Stem-and-Leaf-Diagram bekannt. Edward Tufte prägte „Chartjunk“ für nutzlose, informationslose oder informationsverdunkelnde Bestandteile von Übersichten und entwickelte Sparklines zur platzsparenden Darstellung von Veränderungen und Trends.

Die Zeitleisten enthalten nur Personen, die einen Personenartikel in der deutschsprachigen Wikipedia besitzen und als Statistiker kategorisiert sind. Noch lebende Personen erhalten dort eine 110-jährige weiße Zeitleiste. Die Länderanteile und besonders das Übergewicht deutschsprachiger Statistiker sollen deshalb nicht als Maß ihrer fachlichen Bedeutung verstanden werden.