L𝗶𝘀𝘁𝗲 𝗱𝗲 𝗰𝗲𝗿𝘁𝗮𝗶𝗻𝘀 𝗱𝗲𝘀 𝗴𝗿𝗮𝗻𝗱𝘀 𝘀𝘁𝗮𝘁𝗶𝘀𝘁𝗶𝗰𝗶𝗲𝗻𝘀 𝗾𝘂𝗶 𝗼𝗻𝘁 𝗺𝗮𝗿𝗾𝘂é 𝗹𝗮 𝘀𝗰𝗶𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗱𝗲𝘀 𝘀𝘁𝗮𝘁𝗶𝘀𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲𝘀 𝗲𝘁 𝗹𝗲𝘂𝗿𝘀 𝗶𝗺𝗽𝗮𝗰𝘁𝘀 𝘀𝘂𝗿 𝗹𝗮 𝗱𝗶𝘀𝗰𝗶𝗽𝗹𝗶𝗻𝗲

 𝗩𝗼𝗶𝗰𝗶 𝘂𝗻𝗲 𝗹𝗶𝘀𝘁𝗲 𝗱𝗲 𝗰𝗲𝗿𝘁𝗮𝗶𝗻𝘀 𝗱𝗲𝘀 𝗴𝗿𝗮𝗻𝗱𝘀 𝘀𝘁𝗮𝘁𝗶𝘀𝘁𝗶𝗰𝗶𝗲𝗻𝘀 𝗾𝘂𝗶 𝗼𝗻𝘁 𝗺𝗮𝗿𝗾𝘂é 𝗹𝗮 𝘀𝗰𝗶𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗱𝗲𝘀 𝘀𝘁𝗮𝘁𝗶𝘀𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲𝘀 𝗲𝘁 𝗹𝗲𝘂𝗿𝘀 𝗶𝗺𝗽𝗮𝗰𝘁𝘀 𝘀𝘂𝗿 𝗹𝗮 𝗱𝗶𝘀𝗰𝗶𝗽𝗹𝗶𝗻𝗲:

U𝙣 𝙋𝙖𝙧𝙩𝙖𝙜𝙚. Let's go !

• 1. 𝓡𝓸𝓷𝓪𝓵𝓭 𝓐. 𝓕𝓲𝓼𝓱𝓮𝓻 (1890-1962)

Fisher est souvent considéré comme l'un des pères fondateurs de la statistique moderne. Il a introduit des concepts fondamentaux comme l'analyse de la variance (ANOVA), la méthode des moindres carrés, et le test de signification statistique (test de Fisher). Son ouvrage majeur, The Design of Experiments, a révolutionné la manière dont les expériences étaient conçues et analysées. Fisher a également introduit la notion de "probabilité conditionnelle", un concept clé en statistique bayésienne.

• 2. 𝓚𝓪𝓻𝓵 𝓟𝓮𝓪𝓻𝓼𝓸𝓷 (1857-1936)

Pearson a été l'un des pionniers dans le développement des statistiques descriptives et inférentielles. Il est surtout connu pour avoir développé le coefficient de corrélation (le coefficient de corrélation de Pearson), qui est largement utilisé pour mesurer la relation linéaire entre deux variables. Il a aussi été un des fondateurs de l'analyse des séries chronologiques et a contribué à la diffusion des méthodes de régression.

• 𝟯｡ 𝗝𝗲𝗿𝘇𝘆 𝗡𝗲𝘆𝗺𝗮𝗻 (𝟭𝟴𝟵𝟰-𝟭𝟵𝟴𝟭)

Neyman a coécrit, avec Egon Pearson (fils de Karl Pearson), le concept du test d'hypothèse statistique et la théorie des tests de Neyman-Pearson, qui est une base fondamentale de la statistique inférentielle. Il a aussi introduit le concept de méthode des intervalles de confiance, qui permet d'estimer un paramètre avec une marge d'erreur contrôlée, et de la statistique des échantillons.

• 4. 𝓦𝓲𝓵𝓵𝓲𝓪𝓶 𝓢𝓮𝓪𝓵𝔂 𝓖𝓸𝓼𝓼𝓮𝓽 (1876-1937)

Gosset, sous le pseudonyme de Student, est célèbre pour avoir développé le test t de Student, une méthode clé dans les tests d'hypothèses pour les petites tailles d'échantillons. Ce test est largement utilisé pour déterminer s'il y a une différence significative entre les moyennes de deux groupes. Il a aussi contribué à l'analyse de la variance dans les petites populations.

• 5. 𝓐𝓷𝓭𝓻𝓮𝔂 𝓚𝓸𝓵𝓶𝓸𝓰𝓸𝓻𝓸𝓿 (1903-1987)

Kolmogorov est un mathématicien russe qui a fondé la théorie moderne des probabilités, en introduisant une approche axiomatique de la probabilité. Son livre Foundations of the Theory of Probability a constitué une refonte complète de la manière dont la probabilité était vue, la rendant rigoureuse et formelle. Il a aussi introduit des concepts comme l'espace de probabilité et la notion de loi de grands nombres.

• 6. 𝓙𝓸𝓱𝓷 𝓣𝓾𝓴𝓮𝔂 (1915-2000)

Tukey est largement reconnu pour avoir introduit l'analyse exploratoire des données (EDA), qui est un ensemble de techniques pour analyser les données de manière visuelle et sans hypothèses préalables. Son ouvrage Exploratory Data Analysis a eu un impact majeur sur la statistique appliquée. Il a aussi introduit la transformée de Fourier discrète et a été un pionnier dans le développement des boîtes à moustaches (boxplots) et des histogrammes.

• 7. 𝓖𝓮𝓸𝓻𝓰𝓮 𝓑𝓸𝔁 (1919-2013)

Box a été un grand contributeur à l'analyse des données et à la théorie des modèles statistiques. Il est notamment célèbre pour sa collaboration avec Gwilym Jenkins dans le développement des modèles autorégressifs intégrés de moyenne mobile (ARIMA), qui sont des outils utilisés pour l'analyse des séries temporelles. Il est également connu pour sa citation "Tous les modèles sont faux, mais certains sont utiles", qui reflète son approche pragmatique des modèles statistiques.

• 8. 𝓓𝓪𝓿𝓲𝓭 𝓒𝓸𝔁 (1924-)

Cox est connu pour le développement du modèle de risques proportionnels de Cox, qui est largement utilisé dans l'analyse des données de survie. Son modèle permet d'analyser l'effet de plusieurs variables sur le temps avant un événement donné. Cox a aussi joué un rôle clé dans le développement de l'analyse multivariée et de la régression logistique.

• 9. 𝓑𝓻𝓪𝓭𝓵𝓮𝔂 𝓔𝓯𝓻𝓸𝓷 (1938-)

Efron a développé la méthode de bootstrap, une technique de rééchantillonnage qui permet d'estimer l'incertitude d'un estimé sans faire d'hypothèses sur la distribution des données. Cette méthode a révolutionné les approches d'inférence statistique et est désormais largement utilisée en statistique appliquée.

• 10. 𝓡.𝓐. 𝓕𝓲𝓼𝓱𝓮𝓻 𝓮𝓽 𝓙𝓮𝓻𝔃𝔂 𝓝𝓮𝔂𝓶𝓪𝓷

En plus de leur contribution individuelle à la statistique, leur travail commun sur les tests d'hypothèses et l'introduction du concept de p-value (valeur de probabilité) ont eu un impact majeur sur la manière dont les tests statistiques sont menés aujourd'hui. Leurs contributions ont défini les fondements de l'inférence statistique.

Ces statisticiens, parmi tant d'autres, ont façonné les bases de la statistique moderne et influencé de nombreux domaines, allant des sciences sociales aux sciences naturelles et à l'intelligence artificielle. Leur travail continue de guider la manière dont nous traitons, analysons et interprétons les données.

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