概率论简史

概率论的发展史

摘要：概率论是一门研究随机现象的数学规律的学科。它起源于十七世纪中叶，当时刺激数学家们首先思考概率论的问题，却是来自赌博者的问题。费马、帕斯卡、惠更斯对这个问题进行了首先的研究与讨论，科尔莫戈罗夫等数学家对它进行了公理化。后来，由于社会和工程技术问题的需要，促使概率论不断发展，隶莫弗、拉普拉斯、高斯等著名数学家对这方面内容进行了研究。发展到今天，概率论和以它作为基础的数理统计学科一起，在自然科学，社会科学，工程技术，军事科学及生产生活实际等诸多领域中起着不可替代的作用。

关键词：概率论 公理化 随机现象 赌博问题

17世纪资本主义经济的发展和文艺复兴运动的兴起，给欧洲数学注入了新的活力，欧洲数学家们开始以前所未有的热情投入到数学科学的研究中去。在这一个世纪里，他们不仅建立起了以解析几何和微积分为代表的变量数学，进一步研究现实世界中的必然现象及其规律，而且还开始了对偶然现象的研究，这就是所谓的概率论。记得大数学家庞加莱说过：“若想预见数学的将来，正确的方法是研究它的历史和现状。”

一、 概率论的起源

概率论是一门研究随机现象的数学规律的学科。十分有趣的是，这样一门重要的数学分支，竟然起源于对赌博问题的研究。

1653年的夏天，法国著名的数学家、物理学家帕斯卡（Blaise Pascal,1623——1662）前往浦埃托镇度假，旅途中，他遇到了“赌坛老手”梅累。为了消除旅途的寂寞，梅累向帕斯卡提出了一个十分有趣的“分赌注”的问题。问题是这样的——一次，梅累与其赌友赌掷骰子，每人押了32个金币，并事先约定：如果梅累先掷出三个6点，或其赌友先掷出三个4点，便算赢家。遗憾的是，这场赌注不算小的赌博并未能顺利结束。

当梅累掷出两次6点，其赌友掷出一次4点时，梅累接到通知，要他马上陪同国王接见外宾。君命难违，但就此收回各自的赌注又不甘心，他们只好按照已有的成绩分取这64个金币。这下可把他难住了。所以，当他碰到大名鼎鼎的帕斯卡，就迫不及待地向他请教了。然而，梅累的貌似简单的问题，却真正难住他了。虽然经过了长时间的探索，但他还是无法解决这个问题。

1654年左右，帕斯卡与费马在一系列通信中讨论了类似的“合理分配赌金”的问题。该问题可以简化为： 甲、乙两人同掷一枚硬币，规定：正面朝上，甲得一点；若反面朝上，乙得一点，先积满3点者赢取全部赌注。假定在甲得2点、乙得1点时，赌局由于某种原因中止了，问应该怎样分配赌注才算公平合理。

帕斯卡：若在掷一次，甲胜，甲获全部赌注，两种情况可能性相同，所以这两种情况平均一下，乙胜，甲、乙平分赌注。甲应得赌金的3/4，乙得赌金的1/4。

费马：结束赌局至多还要2局，结果为四种等可能情况：

情况 胜者

1 甲甲

2 甲乙

3 乙甲

4 乙乙

前3种情况，甲获全部赌金，仅第四种情况，乙获全部赌注。所以甲分得赌金的3/4，乙得赌金的1/4。 帕斯卡与费马用组合方法给出了正确解答。虽然他们在解答中没有明确定义概念，但是，他们定义了使某赌徒取胜的机遇，也就是赢得情况数与所有可能情况数的比，这实际上就是概率，所以概率的发展被认为是从帕斯卡与费马开始的。后来他们还研究了更复杂的在多个赌徒间分赌注的问题。

1655年，荷兰数学家惠更斯恰好也在巴黎，他了解到了帕斯卡与费马的工作详情之后，也饶有兴趣地参加了他们的讨论，讨论的情况与结果被惠更斯总结成《关于赌博中的推断》（1657年）一书，这是公认的有关或然数学的奠基之作。

二、 概率论的公理化

俄国数学家伯恩斯坦和奥地利数学家冯·米西斯(R.von Mises,1883-1953)对概率论的理论化做了最早的尝试，但它们提出的公理理论并不完善。事实上，真正严格的公理化概率论只有在测度论和实变函数理论的基础才可能建立。这方面的先行者是法国数学家博雷尔(E.Borel,1781-1956)他首先将测度论方法引入概率论重要问题的研究，1909年他提出并在特殊情形下解决了随机变量序列§1，§2，...，服从大数定律的条件问题。他的工作激起了数学家们沿这一崭新方向的一系列搜索。特别是原苏联数学家科尔莫戈罗夫的工作最为卓著。他在1926年推倒了弱大数定律成立的充分必要条件。后又对博雷尔提出的强大数定律问题给出了最一般的结果，从而解决了概率论的中心课题之一——大数定律，成为以测度论为基础的概率论公理化的前奏。

1933年，科尔莫戈罗夫出版了他的著作《概率论基础》，这是概率论的一部经典性著作。在科尔莫戈罗夫的公理化理论中，对于域中的每一个事件，都有一个确定的非负实数与之对应，这个数就叫做该事件的概率。在这里，概率论的定义同样是抽象的，并不涉及频率或其他任何有具体背景的概念。他还提出了6条公理，之后的整个概率论大厦都可以从这6条公理开始建起。科尔莫戈罗夫的公理系也因此逐渐获得了数学家们的普遍承认。科尔莫戈罗夫是20世纪最杰出的数学家之一，他不仅仅是公理化概率论的建立者，在数学和力学的众多领域他都做出了开创或奠基性的贡献，同时，他还是出色的教育家。他多次获得国际大奖，1965年，他把得到的国际巴桑奖金全数捐赠给学校图书馆，1980年他荣获沃尔夫奖。

概率论的公理化，使其成为了一门严格的演绎科学，取得了与其他数学分支同等的地位，并通过集合论与其他数学分支密切地联系着。

三、 概率论的进一步发展

概率论本质上是研究随机现象的一门科学。这类现象与必然科学截然不同，他的条件与结果之间并不存在某种必然的联系，也就是说，在相同的条件下，可能会发生某一结果，也可能不发生这一结果。例如投掷

一枚硬币，既可能正面朝上，也可能反面朝上。但是，这并不意味着就不能用数量来描述和研究它们。投掷硬币，投掷一次似乎没有什么规律性可言，但当它们大量出现时，在总体上却会呈现出某种规律，我们就称这种总体上的规律性为统计规律性，它的存在构成了或然数学研究的基础。

关于概率论方法的讨论最初是由帕斯卡和费马二人以通信的形式展开的。它们虽然没有提出明确的概念定义，但他们在估计赌徒获胜的可能性时，总是利用有利情形数与所有可能数之比来做，这实质上就是早期古典概率的概念。他们会同惠更斯一起，给出了概率、数学期望等基本概念的雏形，并得到相应的性质和计算方法，这些都表明，当时概率已成为具有本身特定研究对象的一门独立学科。

后来，由于概率论在保险理论、人口统计、射击理论、年度预算、产品检验以及天文学、物理学等学科的应用，很快引起了许多数学家的关注，概率论的发展也随之进入了一个崭新的阶段。

1718年，法国数学家隶莫弗（De Moivre,Abraham,1667—1754）发表了《机遇原理》，他首次定义了独立事件的乘法定理，给出二项分布公式，并讨论了许多投掷骰子和其他赌博的问题。

1931年，科尔莫戈罗夫用分析的方法奠定了一类普通的随机过程——马尔可夫过程的理论基础。在科尔莫戈罗夫之后，对随机过程的研究做出重大贡献而影响着整个现代概率论的重要代表人物还有莱维、辛钦、杜布和伊藤清等。1948年莱维出版的著作《随机过程与布朗运动》提出了独立增量过程的一般理论，并以此为基础极大地推进了作为一类特殊马尔可夫过程的布朗运动的研究。1934年，辛钦提出平稳过程的相关理论。1939年，维尔(J.Ville)引进“鞅”的概念，1950年起，杜布对鞅概念进行了系统的研究而使鞅论成为一门独立的分支。从1942年开始，日本数学家伊藤清引进了随机积分与随机微分方程，不仅开辟了随机过程研究的新道路，而且为随机分析这门数学新分支的创立和发展奠定了基础。像任何一门公理化的数学分支一样，公理化的概率论的应用范围被大大拓广。

值得我们高兴的是，我国数学家在概率论的研究方面也取得了许多重要的成果。数学家侯振廷年轻时发表的著名论文《Q过程的唯一性准则》得到国内外学者的高度评价，荣获1978年度的英国戴维逊奖。

四、 概率论的应用

数学家们通过大量的同类型随机现象的研究，从中揭示出概率论某种确定的规律，而这种规律性又是许多客观事物所具有的，所以，概率论应用也随之扩宽了。

众所周知，接种牛痘是增强机体抵抗力、预防天花等疾病的有效方法，然而，当牛痘开始在欧洲大规模接种之际，它的副作用引起了人们的争议。为了探求事情的真相，伯努利家族的另一位数学家丹尼尔·伯努利根据大量的统计数据，应用概率论的方法，得出了接种牛痘能延长人的平均寿命三年的结论，从而消除了人们的恐惧与怀疑，为这一杰出的医学成果在世界范围内普及扫除了障碍。

现在，概率论与以它作为基础的数理统计学一起，在自然科学，社会科学，工程技术，军事科学及工农业生产等诸多领域中起着不可或缺的作用。

直观地说，卫星上天，导弹巡航，飞机制造，宇宙飞船遨游太空等都有概率论的一份功劳；及时准确的天气预报，海洋探险，考古研究等更离不开概率论与数量统计；电子技术的发展，影视文化的进步，人口普查及教育等同概率论与数理统计也是密不可分的。例如，天气预报的制作中就有一种统计预报法，它是在大气动力学、热力学、气候学和预报员时间经验的基础上，应用概率论和数理统计方法，再利用电子计算机，根据历史资料制作概率天气预报。它所提供的不是某种天气现象的“有”或“无”，某种气象要素值“大”或“小”，而是天气现象出现的可能性有多大。如对降水的预报，传统的天气预报一般预报有雨或无雨，而概率预报则给出可能出现降水的百分数，百分数越大，出现降水的可能性越大。

根据概率论中用投针试验估计π值思想产生的蒙特卡罗方法（这是一种建立在概率论与数理统计基础上的计算方法），借助电子计算机这一工具，使这种方法在核物理、表明物理、电子学、生物学、高分子化学等学科的研究中起着重要的作用。

概率论理论严谨，应用广泛，这一数学分支正日益受到人们的重视，以后将会随着科学技术的发展而得到发展。

五、 概率论的历史评价

到17 世纪时,不少学者已对赌博中的某些问题进行了讨论,并挖掘了其中的数学原理。但对当时的大多数学家来说,概率论是庸俗的赌博游戏,难登大雅之堂。是社会的发展及其需要,才推动了概率论的发展。如果没有社会的需要,概率论至今恐怕仍然只能在牌桌上显示神通。我觉得“概率论产生于赌博”这个观点是不完全对的，“赌博问题”和“理性思考”是概率论产生的两个必要条件,而后者更重要。

与其它数学分支的形成与发展一样，概率论的形成与发展推动了新的数学思想和方法形成，如随机思想、假设检验思想等等。同时，新的数学思想与方法又极大地推动了数学的发展，正因为有公理化思想作指导，概率论才得以发展成为一门严格的演绎科学。四百年以前“赌注下在多少点最有利？”的问题，现在看起来实在简单不过了，但在当时，由于基本思想与方法的局限性，虽然有许多人为此进行不懈地探索，却很难有大的突破。因此，从某种意义上说，概率论的形成与发展实质也是新的数学思想和方法的形成与发展的历史。

了解概率论的历史有助于我们学习和应用概率论这一重要的数学分支。正如拉普拉斯所说：“一门开始于研究赌博机会的科学，居然成了人类知识中最重要的学科之一，这无疑是令人惊讶的事情。”

概率论发展简史

一、历史背景：

17、18世纪，数学获得了巨大的进步。数学家们冲破了古希腊的演绎框架，向自然界和社会生活的多方面汲取灵感，数学领域出现了众多崭新的生长点，而后都发展成完整的数学分支。除了分析学这一大系统之外，概率论就是这一时期\使欧几里得几何相形见绌\的若干重大成就之一。

二、概率论的起源：

概率论是一门研究随机现象的数量规律学科。 它起源于对赌博问题的研究。早在16世纪，意大利学者卡丹与塔塔里亚等人就已从数学角度研究过赌博问题。他们的研究除了赌博外还与当时的人口、保险业等有关，但由于卡丹等人的思想未引起重视，概率概念的要旨也不明确，于是很快被人淡忘了。 概率概念的要旨只是在17世纪中叶法国数学家帕斯卡与费马的讨论中才比较明确。他们在往来的信函中讨论\合理分配赌注问题\。该问题可以简化为： 甲、乙两人同掷一枚硬币。规定：正面朝上，甲得一点；若反面朝上，乙得一点，先积满3点者赢取全部赌注。假定在甲得2点、乙得1点时，赌局由于某种原因中止了，问应该怎样分配赌注才算公平合理。 帕斯卡：若在掷一次，甲胜，甲获全部赌注，两种情况可能性相同，所以这两种情况平均一下， 乙胜，甲、乙平分赌注 甲应得赌金的3/4，乙得赌金的1/4。 费马：结束赌局至多还要2局，结果为四种等可能情况： 情况 胜者 １ 甲甲 ２ 甲乙 ３ 乙甲 ４ 乙乙 前3种情况，甲获全部赌金，仅第四种情况，乙获全部赌注。所以甲分得赌金的3/4，乙得赌金的1/4。 帕斯卡与费马用各自不同的方法解决了这个问题。虽然他们在解答中没有明确定义概念，但是，他们定义了使某赌徒取胜的机遇，也就是赢得情况数与所有可能情况数的比，这实际上就是概率，所以概率的发展被认为是从帕斯卡与费马开始的。 三、概率论在实践中曲折发展： 在概率问题早期的研究中，逐步建立了事件、概率和随机变量等重要概念以及它们的基本性质。后来由于许多社会问题和工程技术问题，如：人口统计、保险理论、天文观测、误差理论、产品检验和质量控制等。这些问题的提法，均促进了概率论的发展，从17世纪到19世纪，贝努利、隶莫弗、拉普拉斯、高斯、普阿松、切贝谢夫、马尔可夫等著名数学家都对概率论的发展做出了杰出的贡献。在这段时间里，概率论的发展简直到了使人着迷的程度。但是，随着概率论中各个领域获得大量成果，以及概率论在其他基础学科和工程技术上的应用，由拉普拉斯给出的概率定义的局限性很快便暴露了出来，甚至无法适用于一般的随机现象。因此可以说，到20世纪初，概率论的一些基本概念，诸如概率等尚没有确切的定义，概率论作为一个数学分支，缺乏严格的理论基础。

四、概率论理论基础的建立：

谈及概率论的产生，我们必须得提及瑞士数学家族——贝努利家族的几位成员，特别是雅可布?贝努利（Jacob Bernoulli,1654-1705），概率论的第一本专著是1713年问世的雅各·贝努利的《推测术》。经过二十多年的艰难研究，贝努利在该书中，表述并证明了著名的\大数定律\。所谓\大数定律\，简单地说就是，当实验次数很大时，事件出现的频率与概率有较大偏差的可能性很小。这一定理第一次在单一的概率值与众多现象的统计度量之间建立了演绎关系，构成了从概率论通向更广泛应用领域的桥梁。因此，贝努利被称为概率论的奠基人。遗憾的是，在雅可布?贝努利逝世八年后的1713年，他的研究大作《猜度术》才正式出版。

之后，法国数学家数学家棣莫弗(Abraham?De Moivre,1667-1754)把概率论又作了巨大推进，他在1718年发表的《机遇原理》一书中提出了概率乘法法则，以及“正态分布”和“正态分布律”的概念，为概率论的“中心极限定理”建立奠定了基础。值得一提的是，棣莫弗还于1730年出版的概率著作《分析杂录》中使用了概率积分，得出了n阶乘的级数表达式。他还于1725年出版专门论著，把概率论首次应用于保险事业上。

1760年，法国数学家蒲丰（Comte de Buffon，1707-1788）的《偶然性的算术试验》出版，他把概率和几何结合起来，开始了几何概率的研究。著名的投针实验便是他于1777年提出的，利用这一实验，他采

取概率的方法尝试求求圆周率π的近似值。

19世纪，法国数学家拉普拉斯（Simon Laplace ,1749-1827）、德国数学家高斯（Gauss,1777-1855）、法国数学家泊松(S.D.Poisson,1781-1840)等为概率论建方完整的体系和更为广泛的应用做了进一步奠基性工作。特别是拉普拉斯，他是严密的、系统的科学概率论的最卓越的创建者，在1812年出版的《概率的分析理论》中，拉普拉斯以强有力的分析工具处理了概率论的基本内容，实现了从组合技巧向分析方法的过渡，使以往零散的结果系统化，开辟了概率论发展的新时期。拉普拉斯有一句名言，现在不少论及概率论在中小学数学教学中的意义的论文都引有这句话，这句话是：“生活中最重要的问题，其中大多数只是概率问题”。

概率论自问世之后，即充分显示了它巨大的应用价值。当时，牛痘在欧洲大规模接种后，曾因副作用引起争议。丹尼尔·贝努里（Daniel Bernoulli，1700—1782）根据大量的统计资料，作出了种牛痘能延长人类平均寿命三年的结论，消除了一些人的恐惧和怀疑；欧拉（Euler，1707-1783）将概率论应用于人口统计和保险，写出了《关于死亡率和人口增长率问题的研究》，《关于孤儿保险》等文章；泊松将概率应用于射击的各种问题的研究，提出了《打靶概率研究报告》等等。也正因为概率论有其巨大的应用价值，使得它成为18和19两个世纪的热门学科之一，几乎所有的科学领域，包括神学等社会科学都企图借助于概率论去解决问题。但是，事物都是具有两面性的，因为过于强调概率论的应用价值，也在一定程度上形成了“滥用”的现象，以至到19世纪末，人们不得不重新对概率论进行审视，客观上促进了人们积极地寻求概率论的逻辑基础。

为概率论确定严密的理论基础的是数学家柯尔莫哥洛夫。1933年，他发表了著名的《概率论的基本概念》，用公理化结构，这个结构明确定义了概率论发展史上的一个里程碑，为以后的概率论的迅速发展奠定了基础。

五、概率论的应用：

发展到今天，概率论和以它作为基础的数理统计学科一起，在自然科学，社会科学，工程技术，军事科

学及生产生活实际等诸多领域中都起着不可替代的作用。例如，天气预报的制作就有一种统计预报法，它是在大气动力学、热力学、气候学和预报员时间经验的基础上，应用概率论和数理统计方法，利用电子计算机，根据历史资料制作天气预报。用这种方法制作的天气预报称为概率天气预报，即用概率值表示预报量出现可能性的大小，它所提供的不是某种天气现象的\有\或\无\，某种气象要素值\大\或\小\，而是天气现象出现的可能性有多大。如对降水的预报，传统的天气预报一般预报有雨或无雨，而概率预报则给出可能出现降水的百分数，百分数越大，出现降水的可能性越大。概率天气预报既反映了天气变化确定性的一面，又反映了天气变化的不确定性和不确定程度。在许多情况下，这种预报形式更能适应经济活动和军事活动中决策的需要。这种预报法预报量的概率值。

与其它数学分支的形成与发展一样，概率论的形成与发展推动了新的数学思想和方法形成，如随机思想、假设检验思想等等。同时，新的数学思想与方法又极大地推动了数学的发展，正因为有公理化思想作指导，概率论才得以发展成为一门严格的演绎科学。四百年以前“赌注下在多少点最有利？”的问题，现在看起来实在简单不过了，但在当时，由于基本思想与方法的局限性，虽然有许多人为此进行不懈地探索，却很难有大的突破。因此，从某种意义上说，概率论的形成与发展实质也是新的数学思想和方法的形成与发展的历史。

正如我国在近现代科学的发展中地位不高一样，概率论没能在我国产生与发展。概率论传入我国的历史也不长，在上个世纪初才传入我国。1905年京师大学堂的数学教科学《普通代数学》中有概率问题的讨论。上个世纪30、40年代在我国产生广泛影响的《范氏大代数》一书中有不少对古典概率的讨论。50年代，我国的数学教育以学习前苏联为主，概率论被从中小学数学教学中“驱逐出境”，到了60年代，我国曾把作为大学内容的概率初步知识下放到中小学教材，由于是将大学数学下放到中小学，终因其理论要求过高、内容过深，与学生的生活经验与认知水平之间存在过大差距而“水土不服”，以至没能在中小学站住脚。虽然在80年代，教育界曾关注过概率统计在中小学的教学，但由于当时的概率只是高中的选学内容，高考不考，教师不教，学生不学，概率教学难免形同虚设。直到最近几年，教育界才真正关注并重视了概率论的教育价值，以前所未有的地位将它写入《数学课程标准》。

为了使大家更直观的了解概率论的应用，下面我给大家举一个概率论在社会调查中应用的例子。对于某些被调查不愿公开回答的问题，运用概率论的方法可以得到较准确的结论。举个例子，对一批即将出国留学的学生进行调查，确定学业完成后愿意回国者所占的比例。对于\完成学业后，你是否会回国\这一问题，很多人不希望透露自己的真实想法。为了得到正确的结论，我们将问题稍加调整，将\完成学业后，你是否会回国\定位问题a，另设问题b：\你的年龄是奇数\。将a、b组成一组问题，让被调查者抛硬币决定回答问题a或b，并且在问卷上不标示被调查者回答的是问题a还是问题b。解除了顾虑后，被调查者都会给出真实的想法。然后，运用概率论方法，我们就可以从调查结果中得到我们想知道的回国者比例。假定有300人接受调查，结果有130个\是\。因为被调查者回答问题a、b的概率各是50%，所以将各有约150人回答a或b问题。又被调查者年龄是奇数的概率各是50%，所以150个回答b问题的人中，约有75个\是\。那么130个\是\的答案中，约有55个\是\是问题a的答案，于是我们就可以得到完成学业后愿意回国者的比例约55/150即11/30。

现在，概率论已发展成为一门与实际紧密相连的理论严谨的数学科学。它内容丰富，结论深刻，有别开生面的研究课题，由自己独特的概念和方法，已经成为了近代数学一个有特色的分支。概率论和数理统计是一门随机数学分支，它们是密切联系的同类

17、18世纪，数学获得了巨大的进步。数学家们冲破了古希腊的演绎框架，向自然界和社会生活的多方面汲取灵感，数学领域出现了众多崭新的生长点，而后都发展成完整的数学分支。除了分析学这一大系统之外，概率论就是这一时期\使欧几里得几何相形见绌\的若干重大成就之一。

关键词：

概率论 、起源 、分支

概率论发展史

一、历史背景

17、18世纪，数学获得了巨大的进步。数学家们冲破了古希腊的演绎框架，向自然界和社会生活的多方面汲取灵感，数学领域出现了众多崭新的生长点，而后都发展成完整的数学分支。除了分析学这一大系统之外，概率论就是这一时期\使欧几里得几何相形见绌\的若干重大成就之一。 二、概率论的起源：

概率论是一门研究随机现象的数量规律学科。

概率论起源于博弈问题。15-16世纪，意大利数学家帕乔利(L.Pacioli,1445-1517)、塔塔利亚

(N.Tartaglia,1499-1557)和卡尔丹(G.cardano,1501-1576)的著作中都曾讨论过俩人赌博的赌金分配等概率问题。1657年，荷兰数学家惠更斯(C.Huygens,1629-1695)发表了《论赌博中的计算》，这是最早的概率论著作。这些数学家的著述中所出现的第一批概率论概念与定理，标志着概率论的诞生。而概率论最为一门独立的数学分支，真正的奠基人是雅格布?伯努利(Jacob Bernoulli,1654-1705)。他在遗著《猜度术》中首次提出了后来以“伯努利定理”著称的极限定理，在概率论发展史上占有重要地位。

伯努利之后，法国数学家棣莫弗(A.de Moivre,1667-1754)把概率论又作了巨大推进，他提出了概率乘法法则，正态分布和正态分布率的概念，并给出了概率论的一些重要结果。之后法国数学家蒲丰(C.de Buffon,1707-1788)提出了著名的“普丰问题”，引进了几何概率。另外，拉普拉斯、高斯和泊松

(S.D.Poisson,1781-1840)等对概率论做出了进一步奠基性工作。特别是拉普拉斯，他是严密的、系统的科学概率论的最卓越的创建者，在1812年出版的《概率的分析理论》中，拉普拉斯以强有力的分析工具处理了概率论的基本内容，实现了从组合技巧向分析方法的过渡，使以往零散的结果系统化，开辟了概率论发展的新时期。泊松则推广了大数定理，提出了著名的泊松分布。

19世纪后期，极限理论的发展称为概率论研究的中心课题，俄国数学家切比雪夫对此做出了重要贡献。他建

立了关于独立随机变量序列的大数定律，推广了棣莫弗—拉普拉斯的极限定理。切比雪夫的成果后被其学生马尔可夫发扬光大，影响了20世纪概率论发展的进程。

19世纪末，一方面概率论在统计物理等领域的应用提出了对概率论基本概念与原理进行解释的需要，另一方面，科学家们在这一时期发现的一些概率论悖论也揭示出古典概率论中基本概念存在的矛盾与含糊之处。这些问题却强烈要求对概率论的逻辑基础做出更加严格的考察。 三、概率论在实践中曲折发展：

在概率问题早期的研究中，逐步建立了事件、概率和随机变量等重要概念以及它们的基本性质。后来由于许多社会问题和工程技术问题，如：人口统计、保险理论、天文观测、误差理论、产品检验和质量控制等。这些问题的提法，均促进了概率论的发展，从17世纪到19世纪，贝努利、隶莫弗、拉普拉斯、高斯、普阿松、切贝谢夫、马尔可夫等著名数学家都对概率论的发展做出了杰出的贡献。在这段时间里，概率论的发展简直到了使人着迷的程度。但是，随着概率论中各个领域获得大量成果，以及概率论在其他基础学科和工程技术上的应用，由拉普拉斯给出的概率定义的局限性很快便暴露了出来，甚至无法适用于一般的随机现象。因此可以说，到20世纪初，概率论的一些基本概念，诸如概率等尚没有确切的定义，概率论作为一个数学分支，缺乏严格的理论基础。

四、概率论理论基础的建立：

概率论的第一本专著是1713年问世的雅各·贝努利的《推测术》。经过二十多年的艰难研究，贝努利在该树种，表述并证明了著名的\大数定律\。所谓\大数定律\，简单地说就是，当实验次数很大时，事件出现的频率与概率有较大偏差的可能性很小。这一定理第一次在单一的概率值与众多现象的统计度量之间建立了演绎关系，构成了从概率论通向更广泛应用领域的桥梁。因此，贝努利被称为概率论的奠基人。

为概率论确定严密的理论基础的是数学家柯尔莫哥洛夫。1933年，他发表了著名的《概率论的基本概念》，用公理化结构，这个结构明确定义了概率论发展史上的一个里程碑，为以后的概率论的迅速发展奠定

了基础。

五、概率论的应用：

20世纪以来，由于物理学、生物学、工程技术、农业技术和军事技术发展的推动，概率论飞速发展，理论课题不断扩大与深入，应用范围大大拓宽。在最近几十年中，概率论的方法被引入各个工程技术学科和社会学科。目前，概率论在近代物理、自动控制、地震预报和气象预报、工厂产品质量控制、农业试验和公用事业等方面都得到了重要应用。有越来越多的概率论方法被引入导经济、金融和管理科学，概率论成为它们的有力工具。

为了使大家更直观的了解概率论的应用，下面我给大家举一个概率论在社会调查中应用的例子。对于某些被调查不愿公开回答的问题，运用概率论的方法可以得到较准确的结论。举个例子，对一批即将出国留学的学生进行调查，确定学业完成后愿意回国者所占的比例。对于\完成学业后，你是否会回国\这一问题，很多人不希望透露自己的真实想法。为了得到正确的结论，我们将问题稍加调整，将\完成学业后，你是否会回国\定位问题a，另设问题b：\你的年龄是奇数\。将a、b组成一组问题，让被调查者抛硬币决定回答问题a或b，并且在问卷上不标示被调查者回答的是问题a还是问题b。解除了顾虑后，被调查者都会给出真实的想法。然后，运用概率论方法，我们就可以从调查结果中得到我们想知道的回国者比例。假定有300人接受调查，结果有130个\是\。因为被调查者回答问题a、b的概率各是50%，所以将各有约150人回答a或b问题。又被调查者年龄是奇数的概率各是50%，所以150个回答b问题的人中，约有75个\是\。那么130个\是\的答案中，约有55个\是\是问题a的答案，于是我们就可以得到完成学业后愿意回国者的比例约55/150即11/30。

六、概率论的公理化

俄国数学家伯恩斯坦和奥地利数学家冯?米西斯(R.von Mises,1883-1953)对概率论的严格化做了最早的尝试。但它们提出的公理理论并不完善。事实上，真正严格的公理化概率论只有在测度论和实变函数理论的基

础才可能建立。测度论的奠基人，法国数学家博雷尔(E.Borel,1781-1956)首先将测度论方法引入概率论重要问题的研究，并且他的工作激起了数学家们沿这一崭新方向的一系列搜索。特别是原苏联数学家科尔莫戈罗夫的工作最为卓著。他在1926年推倒了弱大数定律成立的充分必要条件。后又对博雷尔提出的强大数定律问题给出了最一般的结果，从而解决了概率论的中心课题之一——大数定律，成为以测度论为基础的概率论公理化的前奏。

1933年，科尔莫戈罗夫出版了他的著作《概率论基础》，这是概率论的一部经典性著作。其中，科尔莫戈罗夫给出了公理化概率论的一系列基本概念，提出了六条公理，整个概率论大厦可以从这六条公理出发建筑起来。科尔莫戈罗夫的公理体系逐渐得到数学家们的普遍认可。由于公理化，概率论成为一门严格的演绎科学，并通过集合论与其它数学分支密切地联系者。科尔莫戈罗夫是20世纪最杰出的数学家之一，他不仅仅是公理化概率论的建立者，在数学和力学的众多领域他都做出了开创或奠基性的贡献，同时，他还是出色的教育家。由于概率论等其它许多领域的杰出贡献，科尔莫戈罗夫荣获80年的沃尔夫奖。 七、进一步的发展

在公理化基础上，现代概率论取得了一系列理论突破。公理化概率论首先使随机过程的研究获得了新的起点。1931年，科尔莫戈罗夫用分析的方法奠定了一类普通的随机过程——马尔可夫过程的理论基础。 科尔莫戈罗夫之后，对随机过程的研究做出重大贡献而影响着整个现代概率论的重要代表人物有莱维(P.Levy,1886-1971)、辛钦、杜布(J.L.Dob)和伊藤清等。1948年莱维出版的著作《随机过程与布朗运动》提出了独立增量过程的一般理论，并以此为基础极大地推进了作为一类特殊马尔可夫过程的布朗运动的研究。1934年，辛钦提出平稳过程的相关理论。1939年，维尔(J.Ville)引进“鞅”的概念，1950年起，杜布对鞅概念进行了系统的研究而使鞅论成为一门独立的分支。从1942年开始，日本数学家伊藤清引进了随机积分与随机微分方程，不仅开辟了随机过程研究的新道路，而且为随机分析这门数学新分支的创立和发展奠定了基础。

像任何一门公理化的数学分支一样，公理化的概率论的应用范围被大大拓广。

概率论的产生 希罗多德在他的巨著《历史》中记录到，早在公元前1500年，埃及人为了忘却饥饿，经常聚集在一起掷骰子，游戏发展到后来，到了公元前1200年，有了立方体的骰子，6个面上刻上数字，和现代的赌博工具已经没有了区别。但概率论的概念直到文艺复兴后才出现，概率论出现如此迟缓，有人认为是人类的道德规范影响了对赌博的研究——既然赌博被视为不道德的，那么将机会性游戏作为科学研究的对象也就是大逆不道。 第一个有意识地计算赌博胜算的是文艺复兴时期意大利医生、数学家卡当。据说卡当曾参加过这样的一种赌法：把两颗骰子掷出去，以每个骰子朝上的点数之和作为赌的内容．已知骰子的六个面上分别为1～6点，那么，赌注下在多少点上最有利？ 2 3 4 5 6 7 3 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 9 5 6 7 8 9 10 6 7 8 9 10 11 7 8 9 10 11 12 两个骰子朝上的面共有36种可能，点数之和分别可为2～12共11种．从图中可知，7是最容易出现的和数，它出现的概率是． 卡当曾预言说押7最好． 现在看来这个想法是很简单的，可是在卡当的时代，应该说是很杰出的思想方法．他在一生中超过40年的时间里，几乎每天都参与赌博，而且是带着数学的头脑去观察、去思考。最终，在一本名叫《机会性游戏手册》的书中，他公布了调查和思考的结果和关于赌博实践的体会。这本书写于1526年左右，但一直到一百多年后的1663年才出版。书中已包含了等可能性事件的概率的思想萌芽，即一个特殊结果的概率是所有达到这个结果的可能方法的数目被一个事件的所有可能结果的总和所除。

在那个时代，虽然概率论的萌芽有些进展，但还没有出现真正的概率论．十七世纪中叶，法国贵族德·梅勒在一次和赌友掷骰子中，各押赌注32个金币．双方约定，梅勒如果先掷出三次6点，或者赌友先掷三次4点，就赢了对方．赌博进行了一段时间，梅勒已经两次掷出6点，赌友已经一次掷出4点，这时候梅勒接到通知，要他马上陪同国王接见外宾，赌博只好中断了．请问：两个人应该怎样分这64个金币才算合理呢？ 赌友说，他要再碰上两次4点，或梅勒要再碰上一次6点就算赢，所以他有权分得梅勒的一半，即梅

勒分64个金币的 ，自己分64个金币的 ．梅勒争辩说，不对，即使下一次赌友掷出了4点，他还可以

得到 ，即32个金币；再加上下一次他还有一半希望得到16个金币，所以他应该分得64个金币的 ，

赌友只能分得64个金币的 ．两人到底谁说得对呢？

于是就写信向当时法国的最具权威的数学家帕斯卡请教，正是这封信使概率论向前迈出了第一步．帕斯卡是17世纪有名的“神童”数学家．可是，梅勒提出的“分赌注”的问题，却把他难住了．他苦苦思考了两三年，到1654年才算有了点眉目，于是写信给他的好友费马，两人讨论结果，取得了一致的意见：梅勒的分法是

对的，他应得64个金币的 ，赌友应得64金币的 ．这时有位荷兰的数学家惠更斯在巴黎听到这件新闻；

也参加了他们的讨论．讨论结果，惠更斯把它写成一本书叫做《论赌博中的计算》（1657年），这就是概率论最早的一部著作．于是，一个崭新的数学分支——概率论登上了历史舞台．

概率论现在已经成了数学的一个重要分支，最初它只是对于带机遇性游戏的分析，而现在已经是一门庞大的数学理论，它在社会学、生物学、物理学和化学等许多领域发挥着十分重要的作用．

概率论与数理统计发展简史

17世纪，正当研究必然性事件的数理关系获得较大发展的时候，一个研究偶然事件数量关系的数学分支开始出现，这就是概率论．

早在16世纪，赌博中的偶然现象就开始引起人们的注意．数学家卡丹诺(Cardano)首先觉察到，赌博输赢虽然是偶然的，但较大的赌博次数会呈现一定的规律性, 卡丹诺为此还写了一本《论赌博》的小册子，书中计算了掷两颗骰子或三颗骰子时，在一切可能的方法中有多少方法得到某一点数．据说，曾与卡丹诺在三次方程发明权上发生争论的塔尔塔里亚，也曾做过类似的实验． 促使概率论产生的强大动力来自社会实践．首先是保险事业．文艺复兴后，随着航海事业的发展，意大利开始出现海上保险业务．16世纪末，在欧洲不少国家已把保险业务扩大到其它工商业上，保险的对象都是偶然性事件．为了保证保险公司赢利，又使参加保险的人愿意参加保险，就需要根据对大量偶然现象规律性的分析，去创立保险的一般理论．于是，一种专门适用于分析偶然现象的数学工具也就成为十分必要了．

不过，作为数学科学之一的概率论，其基础并不是在上述实际问题的材料上形成的．因为这些问题的大量随机现象，常被许多错综复杂的因素所干扰，它使难以呈“自然的随机状态”．因此必须从简单的材料来研究随机现象的规律性，这种材料就是所谓的“随机博弈”．在近代概率论创立之前，人们正是通过对这种随机博弈现象的分析,注意到了它的一些特性, 比如“多次实验中的频率稳定性”等，然后经加工提炼而形成了概率论.

荷兰数学家、物理学家惠更斯（Huygens）于1657年发表了关于概率论的早期著作《论赌博中的计算》．在此期间，法国的费尔马（Fermat）与帕斯卡（Pascal）也在相互通信中探讨了随机博弈现象中所出现的概率论的基本定理和法则．惠更斯等人的工作建立了概率和数学期望等主要概念，找出了它们的基本性质和演算方法，从而塑造了概率论的雏形．

18世纪是概率论的正式形成和发展时期．1713年，贝努利（Bernoulli）的名著《推想的艺术》发表．在这部著作中，贝努利明确指出了概率论最重要的定律之一――“大数定律”，并且给出了证明，这使以往建立在经验之上的频率稳定性推测理论化了，从此概率论从对特殊问题的求解，发展到了一般的理论概括． 继贝努利之后，法国数学家棣谟佛（Abraham de Moiver）于1781年发表了《机遇原理》．书中提出了概率乘法法则，以及“正态分”和“正态分布律”的概念，为概率论的“中心极限定理”的建立奠定了基础．

1706年法国数学家蒲丰（Comte de Buffon）的《偶然性的算术试验》完成，他把概率和几何结合起来，开始了几何概率的研究，他提出的“蒲丰问题”就是采取概率的方法来求圆周率π的尝试．

通过贝努利和棣谟佛的努力，使数学方法有效地应用于概率研究之中，这就把概率论的特殊发展同数学的一般发展联系起来，使概率论一开始就成为数学的一个分支．

概率论问世不久，就在应用方面发挥了重要的作用．牛痘在欧洲大规模接种之后，曾因副作用引起争议．这时贝努利的侄子丹尼尔·贝努利（Daniel Bernoulli）根据大量的统计资料，作出了种牛痘能延长人类平均寿命三年的结论，消除了一些人的恐惧和怀疑；欧拉（Euler）将概率论应用于人口统计和保险，写出了《关

于死亡率和人口增长率问题的研究》，《关于孤儿保险》等文章；泊松（Poisson）又将概率应用于射击的各种问题的研究，提出了《打靶概率研究报告》．总之，概率论在18世纪确立后，就充分地反映了其广泛的实践意义．

19世纪概率论朝着建立完整的理论体系和更广泛的应用方向发展．其中为之作出较大贡献的有：法国数学家拉普拉斯（Laplace），德国数学家高斯（Gauss），英国物理学家、数学家麦克斯韦（Maxwell），美国数学家、物理学家吉布斯（Gibbs）等．概率论的广泛应用，使它于18和19两个世纪成为热门学科，几乎所有的科学领域，包括神学等社会科学都企图借助于概率论去解决问题，这在一定程度上造成了“滥用”的情况，因此到19世纪后半期时，人们不得不重新对概率进行检查，为它奠定牢固的逻辑基础，使它成为一门强有力的学科．

1917年苏联科学家伯恩斯坦首先给出了概率论的公理体系．1933年柯尔莫哥洛夫又以更完整的形式提出了概率论的公理结构，从此，更现代意义上的完整的概率论臻于完成．

相对于其它许多数学分支而言，数理统计是一个比较年轻的数学分支．多数人认为它的形成是在20世纪40年代克拉美（H.Carmer）的著作《统计学的数学方法》问世之时，它使得1945年以前的25年间英、美统计学家在统计学方面的工作与法、俄数学家在概率论方面的工作结合起来，从而形成数理统计这门学科．它是以对随机现象观测所取得的资料为出发点，以概率论为基础来研究随机现象的一门学科，它有很多分支，但其基本内容为采集样本和统计推断两大部分．发展到今天的现代数理统计学，又经历了各种历史变迁．

统计的早期开端大约是在公元前１世纪初的人口普查计算中，这是统计性质的工作，但还不能算作是现代意义下的统计学．到了18世纪，统计才开始向一

门独立的学科发展，用于描述表征一个状态的条件的一些特征，这是由于受到概率论的影响．

高斯从描述天文观测的误差而引进正态分布，并使用最小二乘法作为估计方法，是近代数理统计学发展初期的重大事件，18世纪到19世纪初期的这些贡献，对社会发展有很大的影响．例如，用正态分布描述观测数据后来被广泛地用到生物学中，其应用是如此普遍，以至在19世纪相当长的时期内，包括高尔顿（Galton）在内的一些学者，认为这个分布可用于描述几乎是一切常见的数据．直到现在，有关正态分布的统计方法，仍占据着常用统计方法中很重要的一部分．最小二乘法方面的工作，在20世纪初以来，又经过了一些学者的发展，如今成了数理统计学中的主要方法．

从高斯到20世纪初这一段时间，统计学理论发展不快，但仍有若干工作对后世产生了很大的影响．其中，如贝叶斯（Bayes）在1763年发表的《论有关机遇问题的求解》，提出了进行统计推断的方法论方面的一种见解，在这个时期中逐步发展成统计学中的贝叶斯学派（如今，这个学派的影响愈来愈大）．现在我们所理解的统计推断程序，最早的是贝叶斯方法，高斯和拉普拉斯应用贝叶斯定理讨论了参数的估计法，那时使用的符号和术语，至今仍然沿用．再如前面提到的高尔顿在回归方面的先驱性工作，也是这个时期中的主要发展，他在遗传研究中为了弄清父子两辈特征的相关关系，揭示了统计方法在生物学研究中的应用，他引进回归直线、相关系数的概念，创始了回归分析．

数理统计学发展史上极重要的一个时期是从19世纪到二次大战结束．现在，多数人倾向于把现代数理统计学的起点和达到成熟定为这个时期的始末．这确是数理统计学蓬勃发展的一个时期，许多重要的基本观点、方法，统计学中主要的

分支学科，都是在这个时期建立和发展起来的．以费歇尔（R.A.Fisher）和皮尔逊（K.Pearson）为首的英国统计学派，在这个时期起了主导作用，特别是费歇尔．

继高尔顿之后，皮尔逊进一步发展了回归与相关的理论，成功地创建了生物统计学，并得到了“总体”的概念，1891年之后，皮尔逊潜心研究区分物种时用的数据的分布理论，提出了“概率”和“相关”的概念．接着，又提出标准差、正态曲线、平均变差、均方根误差等一系列数理统计基本术语．皮尔逊致力于大样本理论的研究，他发现不少生物方面的数据有显著的偏态，不适合用正态分布去刻画，为此他提出了后来以他的名字命名的分布族，为估计这个分布族中的参数，他提出了“矩法”．为考察实际数据与这族分布的拟合分布优劣问题，他引进了著名“χ２检验法”，并在理论上研究了其性质．这个检验法是假设检验最早、最典型的方法，他在理论分布完全给定的情况下求出了检验统计量的极限分布．1901年，他创办了《生物统计学》，使数理统计有了自己的阵地，这是２０世纪初叶数学的重大收获之一．

1908年皮尔逊的学生戈赛特（Gosset）发现了Z的精确分布，创始了“精确样本理论”．他署名“Student”在《生物统计学》上发表文章，改进了皮尔逊的方法．他的发现不仅不再依靠近似计算，而且能用所谓小样本进行统计推断，并使统计学的对象由集团现象转变为随机现象．现“Student分布”已成为数理统计学中的常用工具，“Student氏”也是一个常见的术语．

英国实验遗传学家兼统计学家费歇尔，是将数理统计作为一门数学学科的奠基者，他开创的试验设计法，凭借随机化的手段成功地把概率模型带进了实验领域，并建立了方差分析法来分析这种模型．费歇尔的试验设计，既把实践带入理

论的视野内，又促进了实践的进展，从而大量地节省了人力、物力，试验设计这个主题，后来为众多数学家所发展．费歇尔还引进了显著性检验的概念，成为假设检验理论的先驱．他考察了估计的精度与样本所具有的信息之间的关系而得到信息量概念，他对测量数据中的信息，压缩数据而不损失信息，以及对一个模型的参数估计等贡献了完善的理论概念，他把一致性、有效性和充分性作为参数估计量应具备的基本性质．同时还在1912年提出了极大似然法，这是应用上最广的一种估计法．他在２０年代的工作，奠定了参数估计的理论基础．关于χ２检验，费歇尔1924 年解决了理论分布包含有限个参数情况，基于此方法的列表检验，在应用上有重要意义．费歇尔在一般的统计思想方面也作出过重要的贡献，他提出的“信任推断法”，在统计学界引起了相当大的兴趣和争论，费歇尔给出了许多现代统计学的基础概念，思考方法十分直观，他造就了一个学派，在纯粹数学和应用数学方面都建树卓越．

这个时期作出重要贡献的统计学家中，还应提到奈曼（J.Neyman）和皮尔逊（E.Pearson）．他们在从1928年开始的一系列重要工作中，发展了假设检验的系列理论．奈曼－皮尔逊假设检验理论提出和精确化了一些重要概念．该理论对后世也产生了巨大影响，它是现今统计教科书中不可缺少的一个组成部分，奈曼还创立了系统的置信区间估计理论，早在奈曼工作之前，区间估计就已是一种常用形式，奈曼从1934年开始的一系列工作，把区间估计理论置于柯尔莫哥洛夫概率论公理体系的基础之上，因而奠定了严格的理论基础，而且他还把求区间估计的问题表达为一种数学上的最优解问题，这个理论与奈曼－皮尔逊假设检验理论，对于数理统计形成为一门严格的数学分支起了重大作用．

以费歇尔为代表人物的英国成为数理统计研究的中心时，美国在二战中发展

亦快，有三个统计研究组在投弹问题上进行了9项研究，其中最有成效的哥伦比亚大学研究小组在理论和实践上都有重大建树，而最为著名的是首先系统地研究了“序贯分析”，它被称为“30年代最有威力”的统计思想．“序贯分析”系统理论的创始人是著名统计学家沃德（Wald）．他是原籍罗马尼亚的英国统计学家，他于1934年系统发展了早在20年代就受到注意的序贯分析法．沃德在统计方法中引进的“停止规则”的数学描述，是序贯分析的概念基础，并已证明是现代概率论与数理统计学中最富于成果的概念之一．

从二战后到现在，是统计学发展的第三个时期，这是一个在前一段发展的基础上，随着生产和科技的普遍进步，而使这个学科得到飞速发展的一个时期，同时，也出现了不少有待解决的大问题．这一时期的发展可总结如下：

一是在应用上愈来愈广泛，统计学的发展一开始就是应实际的要求，并与实际密切结合的．在二战前，已在生物、农业、医学、社会、经济等方面有不少应用，在工业和科技方面也有一些应用，而后一方面在战后得到了特别引人注目的进展．例如，归纳“统计质量管理”名目下的众多的统计方法，在大规模工业生产中的应用得到了很大的成功，目前已被认为是不可缺少的．统计学应用的广泛性，也可以从下述情况得到印证：统计学已成为高等学校中许多专业必修的内容；统计学专业的毕业生的人数，以及从事统计学的应用、教学和研究工作的人数的大幅度的增长；有关统计学的著作和期刊杂志的数量的显著增长．

二是统计学理论也取得重大进展．理论上的成就，综合起来大致有两个主要方面：一个方面与沃德提出的“统计决策理论”，另一方面就是大样本理论． 沃德是20世纪对统计学面貌的改观有重大影响的少数几个统计学家之一．1950年，他发表了题为《统计决策函数》的著作，正式提出了“统计决策理

论”．沃德本来的想法，是要把统计学的各分支都统一在“人与大自然的博奕”这个模式下，以便作出统一处理．不过，往后的发展表明，他最初的设想并未取得很大的成功，但却有着两方面的重要影响：一是沃德把统计推断的后果与经济上的得失联系起来，这使统计方法更直接用到经济性决策的领域；二是沃德理论中所引进的许多概念和问题的新提法，丰富了以往的统计理论．

贝叶斯统计学派的基本思想，源出于英国学者贝叶斯的一项工作，发表于他去世后的1763年后世的学者把它发展为一整套关于统计推断的系统理论．信奉这种理论的统计学者，就组成了贝叶斯学派．这个理论在两个方面与传统理论（即基于概率的频率解释的那个理论）有根本的区别：一是否定概率的频率的解释，这涉及到与此有关的大量统计概念，而提倡给概率以“主观上的相信程度”这样的解释；二是“先验分布”的使用，先验分布被理解为在抽样前对推断对象的知识的概括．按照贝叶斯学派的观点，样本的作用在于且仅在于对先验分布作修改，而过渡到“后验分布”――其中综合了先验分布中的信息与样本中包含的信息．近几十年来其信奉者愈来愈多，二者之间的争论，是战后时期统计学的一个重要特点．在这种争论中，提出了不少问题促使人们进行研究，其中有的是很根本性的．贝叶斯学派与沃德统计决策理论的联系在于：这二者的结合，产生“贝叶斯决策理论”，它构成了统计决策理论在实际应用上的主要内容．

三是电子计算机的应用对统计学的影响．这主要在以下几个方面．首先，一些需要大量计算的统计方法，过去因计算工具不行而无法使用，有了计算机，这一切都不成问题．在战后，统计学应用愈来愈广泛，这在相当程度上要归公功于计算机，特别是对高维数据的情况．

计算机的使用对统计学另一方面的影响是：按传统数理统计学理论，一个统

计方法效果如何，甚至一个统计方法如何付诸实施，都有赖于决定某些统计量的分布，而这常常是极困难的．有了计算机，就提供了一个新的途径：模拟．为了把一个统计方法与其它方法比较，可以选择若干组在应用上有代表性的条件，在这些条件下，通过模拟去比较两个方法的性能如何，然后作出综合分析，这避开了理论上难以解决的难题，有极大的实用意义．

随机过程的发展

随时间推进的随机现象的数学抽象。例如，某地第n年的年降水量xn由于受许多随机因素的影响,它本身具有随机性,因此{xn,n=1,2,…}便是一个随机过程。类似地，森林中某种动物的头数，液体中受分子碰撞而作布朗运动的粒子位置，百货公司每天的顾客数，等等，都随时间变化而形成随机过程。严格说来，现实中大多数过程都具有程度不同的随机性。

气体分子运动时，由于相互碰撞等原因而迅速改变自己的位置与速度,其运动的过程是随机的。人们希望知道，运动的轨道有什么性质(是否连续、可微等等)？分子从一点出发能达到某区域的概率有多大？如果有两类分子同时运动，由于扩散而互相渗透，那么扩散是如何进行的,要经过多久其混合才会变得均匀？又如,在一定时间内，放射性物质中有多少原子会分裂或转化？电话交换台将收到多少次呼唤？机器会出现多少次故障？物价如何波动？这些实际问题的数学抽象为

随机过程论提供了研究的课题。

一些特殊的随机过程早已引起注意，例如1907年前后，Α.Α.马尔可夫研究过一列有特定相依性的随机变量，后人称之为马尔可夫链（见马尔可夫过程）；又如1923年N.维纳给出了布朗运动的数学定义（后人也称数学上的布朗运动为维纳过程），这种过程至今仍是重要的研究对象。虽然如此，随机过程一般理论的研究通常认为开始于30年代。1931年，Α.Η.柯尔莫哥洛夫发表了《概率论的解析方法》；三年后，Α.Я.辛钦发表了《平稳过程的相关理论》。这两篇重要论文为马尔可夫过程与平稳过程奠定了理论基础。稍后，P.莱维出版了关于布朗运动与可加过程的两本书，其中蕴含着丰富的概率思想。1953年，J.L.杜布的名著《随机过程论》问世，它系统且严格地叙述了随机过程的基本理论。1951年伊藤清建立了关于布朗运动的随机微分方程的理论(见随机积分)，为研究马尔可夫过程开辟了新的道路；近年来由于鞅论的进展，人们讨论了关于半鞅的随机微分方程；而流形上的随机微分方程的理论，正方兴未艾。60年代，法国学派基于马尔可夫过程和位势理论中的一些思想与结果，在相当大的程度上发展了随机过程的一般理论，包括截口定理与过程的投影理论等，中国学者在平稳过程、马尔可夫过程、鞅论、极限定理、随机微分方程等方面也做出了较好的工作。

研究随机过程的方法是多样的，主要可分为两大类：一是概率方法，其中用到轨道性质、停时、随机微分方程等；另一是分析方法，工具是测度论、微分方程、半群理论、函数论、希尔伯特空间等。但许多重要结果往往是由两者并用而取得的。此外，组合方法、代数方法在某些特殊随机过程的研究中也起一定的作用。研究的主要课题有：多指标随机过程、流形上的随机过程与随机微分方程以及它们与微分几何的关系、无穷质点马尔可夫过程、概率与位势、各种特殊过程的专

题讨论等。

随机过程论的强大生命力来源于理论本身的内部，来源于其他数学分支如位势论、微分方程、力学、复变函数论等与随机过程论的相互渗透和彼此促进，而更重要的是来源于生产活动、科学研究和工程技术中的大量实际问题所提出的要求。目前随机过程论已得到广泛的应用，特别是对统计物理、放射性问题、原子反应、天体物理、化学反应、生物中的群体生长、遗传、传染病问题、排队论、信息论、可靠性、经济数学以及自动控制、无线电技术等的作用更为显著。

随机过程的定义 设 (Ω,F,p)为概率空间（见概率），T为指标t的集合（通常视t为时间）,如果对每个t∈T,有定义在Ω上的实随机变量x(t)与之对应，就称随机变量族x＝{x(t),t∈T}为一随机过程（简称过程）。研究得最多的是T 为实数集R＝(-∞，∞)的子集的情形；如果T为整数n的集,也称{xn}为随机序列。如果T是d维欧几里得空间Rd（d为大于1的正整数）的子集，则称x为多指标随机过程。

过程x实际上是两个变元(t,ω)(t∈T,ω ∈Ω)的函数，当t固定时，它是一个随机变量；当ω固定时,它是t的函数,称此函数为随机过程（对应于ω）的轨道或样本函数。

如不限于实值情况，可将随机变量与随机过程的概念作如下一般化:设(E,ε)为可测空间（即E为任意非空集,ε为E的某些子集组成的σ域）,称x=(x(ω), ω∈Ω)为取值于E的随机元,如果对任一B∈ε,{ω:x(ω)∈B}∈F。特别,如果为Rd中全体波莱尔集所成的σ域（称波莱尔域）,则取值于Rd中的随机元即d维随机向量。如果其中RT为全体实值函数?=(?(t),t∈T)的集,而为包含一切RT中有限维柱集的最小σ域，则取值于E的随机元x 即为上述的(实值)随机过程。如对每个t∈T，有

取值于E 的随机元x(t)与之对应，则称{x(t),t∈T}为取值于E的随机过程。 以下如无特别声明，只讨论取值于(R 1,B1)的随机过程。

有穷维分布族 一维分布函数描述了随机变量取值的概率规律（见概率分布）,对随机过程x={x(t),t∈T}起类似作用的是它的全体有穷维分布函数：对任意 n个tj∈T,i＝1，2,…,n,考虑的联合分布函数，,全体联合分布称为x 的有穷维分布族,它显然满足下列相容性条件：

① 对(1,2,…，n)的任一排列(λ1,λ2,…,λn)， ；

② 若m

从测度论的观点看，每一随机过程x={x(t),t∈T}在(RT,BT)上产生一概率测度PX，称为x 的分布,它在上述柱集上的值就是

正态过程 有穷维分布都是正态分布的随机过程,又称高斯过程。就象一维正态分布被它的均值（见数学期望）和方差所确定一样,正态过程{x(t),t∈T}被它的均值函数m(t)=Ex(t)和协方差函数 λ(s,t)=Ex(s)x(t)-m(s)m(t)

所确定，其中λ(s，t)是对称非负定函数，即λ(s，t)=λ(t,s)，而且对任意的 tj∈T及实数αj，1≤i≤n，有反之,对任给的有限实值函数m(t)和对称非负定函数λ(s,t),由柯尔莫哥洛夫定理可证,存在一个正态过程，以m(t)为其均值函数，以λ(s,t)为其协方差函数。

根据中心极限定理，许多实际问题中出现的随机过程可近似地视为正态过程。

此外，正态过程有一系列的好性质,如它的最佳线性估计重合于条件期望,这一点在应用上是很方便的，既准确又便于计算。因此正态过程在实际中有广泛的应用，在无线电通讯及自动控制中尤为重要。为方便计,设m(t)呏0。任取tj,t∈T,用L(x(t1),x(t2), …,x(tn))表示由x(t1),x(t2),…,x(tn)的线性组合所构成的希尔伯特空间，x(t)在此空间上的投影记作

称为x(t)关于x(t1)，x(t2),…，x(tn)的最佳线性估计,即线性最小均方误差估计;条件期望E(x(t)|x(t1),x(t2),…，x(tn))则是非线性的最小均方误差估计。对正态过程来讲，这两种估计以概率1相等。

可分性 设F是p-完备的,即F包含任何概率为零的集的一切子集。在随机过程的研究中,Ω的某些重要的子集并不能由事件（即F中的元素）经可列次集运算而得到。例如对一切若T不可列,则作为不可列多个事件的交,A未必是一个事件,也就谈不上它的概率。为了解决这类问题,杜布引进了随机过程可分性的概念。称过程x 关于T 的某一可列稠集Q可分(或简称可分)，是指除了一个概率为零的集N外,x在每一t∈T 处的值,可以用限于Q的x在t附近的值来任意逼近；即任给不属于N的ω，存在{rj}∈Q，使得rj→t,且x(rj,ω)→x(t,ω)。所谓Q为T 的稠集，是指T 的每一点必是Q 中某个点列的极限。如果x 关于Q 可分,则可以证明上述的 A是一个事件，而且有p(A)＝p({ω:|x(r,ω)|≤α,对一切r∈Q})。如果过程x关于T的任一可列稠集都可分,则称x完全可分。

设x={x(t)，t∈T}与Y={Y(t),t∈T}为定义在概率空间(Ω，F，p),上的两个随机过程,如果对任何t∈T,p(x(t)=Y(t))=1,则称x与Y等价(x与Y互为修正)；这时，x和Y有相同的有穷维分布族。虽然任给的过程 x未必可分，但杜布证明了下列

重要结果：对任一过程x,必存在与它等价的可分过程Y 。因此在讨论仅与有穷维分布有关的性质时，可取一可分过程Y来代替x。

过程x称为随机连续,如果对任一t0∈T,在依概率收敛的意义下(见概率论中的收敛)有，对随机连续的过程x，必存在一个完全可分过程Y与之等价。 可测性 为了研究样本函数对t的积分等问题,需要x(t,ω)关于两个变量(t,ω)的可测性。设T是R中某区间，B(T)是T中全体波莱尔集所成的σ域,B(T)×F表示乘积σ域,μ=L×P表示勒贝格测度L(见测度论）与p的乘积测度，表示 B(T)×F关于μ的完备化σ域。

称随机过程x为可测的,如果对任一实数α，有： 称随机过程x 为波莱尔可测的，如果对任一实数α，有。如果过程x 随机连续，则必存在与x 等价的、可测而且完全可分的过程Y。

有时还需要更强的可测性。设给了F的一族子σ 域{，t∈T}，其中T=R+=【0，∞)，满足：①单调性,对s≤t，嶅；②右连续性， ③完备性，F0包含F 的一切概率为零的集。称x 为{}-适应的，如果对任一t，xt为可测；称xt为{}-循序可测的，如果对任一t∈T 及实数α，有{(s,ω):x(s,ω)≤α, s≤t}(【0,t】)×。

循序可测过程一定是适应的而且是波莱尔可测的，但逆之不然，除非样本函数性质较好。例如所有样本函数都右连续的适应过程一定是循序可测。使一切样本函数右连续的适应过程都可测的T×Ω上的最小σ域，称为可选σ域，关于可选σ域可测的过程称为可选过程。可见，可选可测性是比循序可测性更强的一种可测性。进一步,使一切样本函数连续的适应过程都可测的T ×Ω上的最小σ域,称为可料σ域，关于可料σ域可测的过程称为可料过程。这又是一种比可选可测性更强的可测性。可以证明，样本函数左连续的适应过程都是可料过程。

轨道性质 当人们观察物体作随机运动时，最感兴趣的问题之一是它的轨道性状，因此随机过程论中一个重要问题是研究轨道性质，例如探讨在什么条件下，过程的轨道x(t,ω), α≤t≤b,以概率1有界，或无第二类断点，或是阶梯函数，或是连续函数，等等。函数?(t)在【α,b】上无第二类断点是指：对每一个t0∈(α,b)，存在左、右极限及而在α、b)处，则存在单侧极限。

设过程{x(t), t∈【α,b】}可分，而且存在常数α>0，ε>0，с≥0,使得对任意的t∈【α,b】,t+Δt∈【α,b】，有,则过程的轨道以概率1在【α,b】上一致连续。设可分过程{x(t)，t∈【α,b】}随机连续，而且存在常数p>0，q>0，r>0，с≥0,使得对任意的α≤t1≤t2≤t3≤b，有

则过程的轨道以概率 1无第二类断点。正态过程的轨道性质有更好的结果:对均值函数m(t)呏0的可分正态过程{x(t),t∈【α,b】}，只要存在с≥0,α>0，使得 ,

x的轨道就以概率1连续。

停时 这一概念的引进是随机过程论发展史中的一件大事,它带来了许多新的研究课题,而且扩大了理论的应用范围。早在1945年，J.L.杜布关于马尔可夫链的文章中已经有了停时的思想。60年代杜布、Ε.Б.登金（又译邓肯）、R.M.布卢门塔尔等应用停时于鞅及强马尔可夫过程的研究；70年代，由于法国概率论学派的工作而使停时的理论更加完善。

直观上，停时是描述某种随机现象发生的时刻，它是普通时间变量t的随机化。例如,灯泡的寿命、一场球赛持续的时间都可看成是停时。又如，作随机运动的粒子首次到达某集A 的时刻τ,τ(ω)=inf{t>0,x(t,ω)∈A}，且约定inf═＝∞，当x 的

轨道连续而且A是一个闭集时，τ就是一个停时，它是一个随机变量，而且对任何t≥0，{τ≤t}∈σ{x(u),u≤t}。

一般地，设在可测空间(Ω,F)中已给F的一族单调、右连续、完备的子σ 域族{,t∈R+},称定义在Ω上的非负可测函数τ=τ(ω)（可取+∞为值）为 停时，如果对任意 t≥0，总有{τ≤t}∈。这一定义的直观背景是：把理解为到t为止的全部信息，一个可观测的随机现象发生的时刻τ是否不迟于t这一信息应包含在之中。 类似于，对停时τ可以定义σ域,其中为包含一切的最小σ域。Fτ可理解为过程到τ为止的全部信息。

停时有许多好的性质,例如,若τ1、τ2是停时,则τ1∨τ2、τ1∧τ2也是停时，其中,;还有，这里表示包含、的最小σ域；进一步，若{τn}是一列停时，则也是停时。更细致地研究停时，需要对其进行分类，重要的类型有可料时、绝不可及时等。 二阶过程 均值和方差都有限的实值或复值随机过程称为二阶过程。二阶过程理论的重要结果之一是它的积分表示。设F是可测空间(∧,A)上的有限测度，如果对每一A∈A,有一复值随机变量Z(A)与它对应,且满足：①E|Z(A)|2< ∞；②则称Z＝{Z(A)，A∈A}为(∧，A)上的正交随机测度。定义在∧上、关于A可测而且关于F平方可积的函数全体记为L2（∧，A，F）。给了一个正交随机测度Z，一族函数,，就可以产生一个二阶过程,满足 (1)

它的二阶矩为 。 (2)

反之，对给定的二阶过程，只要它的二阶矩有积分表示(2)，就一定存在一个正交随机测度Z，使过程本身有积分表示(1)。(1)和(2)分别称为过程x和它的二阶

矩的谱表示。对均方连续的实二阶过程{x(t),t∈【α,b)】},则有级数展开式 其中{ηn}是标准正交实随机变量序列,即；δnm=0，n=m时,δnm=1)，λn是积分方程的本征值，ψn是相应的本征函数 Γ(t,s)=Ex(t)x(s)。

特殊随机过程类 对过程的概率结构作各种假设,便得到各类特殊的随机过程。除上述正态过程、二阶过程外，重要的还有独立增量过程、马尔可夫过程、平稳过程、鞅点过程和分支过程等。贯穿这些过程类的有两个最重要最基本的过程，布朗运动和泊松过程，它们的结构比较简单,便于研究而应用又很广泛。从它们出发,可以构造出许多其他过程。这两种过程的轨道性质不同,前者连续而后者则是上升的阶梯函数。

广义过程 正如从普通函数发展到广义函数一样，随机过程也可发展到广义过程。设D为R上全体无穷次可微且支集有界的实值函数φ的集，定义在D上的连续线性泛函称为广义函数、全体广义函数的集记为Dx。考虑D×Ω上的二元函数x(φ,ω),如果对固定的ω,x(·,ω)∈Dx是广义函数,而对固定的φ,x(φ，·)是随机变量,则称{x(φ,ω):φ∈D}为定义在(Ω,F,p)上的广义过程。它在φ1,φ2,…,φn上的联合分布为

全体这种联合分布构成了广义过程x的\有穷维分布族\。前两阶矩分别称为均值泛函

和相关泛函

根据有穷维分布族的性质，也可以定义特殊的广义过程类，象广义平稳过程、

广义正态过程等。例如，若对D中任意有限个线性独立函数φ1,φ2,…,φn，有限维分布都是正态分布，则称x＝{x(φ,ω)}为广义正态过程。

关于统计学未来发展

一、“九五”期间统计学学科研究概况

20世纪的最后五年，人类富有创造性的勤奋努力，使信息技术、生命科学等领域的研究取得了重大突破，在科学技术史册中谱写了光辉的篇章。统计学学科伴随着科学技术的发展在理论研究和实际应用中也取得了可喜的进展。本报告分别从国外、国内研究概况及中国高校统计学科的研究发展情况给予扼要总结和回顾。1. 国外统计学学科研究概况

随着科学技术的飞速发展，统计方法与技术的应用越来越重要。19世纪统计技术为基因学说奠定了理论基础，在即将跨入21世纪的今天，科学技术对统计方法的依赖愈来愈强。世界上许多国家尤其是发达国家都非常重视统计学理论的研究和发展。根据国际统计学会（ISI）近几年的会刊及统计学方面的著名杂志，可将近几年国际统计界研究的主要问题概括如下：

1.统计学基本理论研究有：概率极限理论及其在统计中应用、树形概率、Banach空间概率、随机PDE’S、泊松逼近、随机网络、马尔科夫过程及场论、马尔科夫收敛率、布朗运动与偏微分方程、空间分支总体的极限、大的偏差与随机中数、序贯分析和时序分析中的交叉界限问题、马尔科夫过程与狄利克雷表的一一对应关系、函数估计中的中心极限定理、极限定理的稳定性问题、因果关系与统计推断、预测推断、网络推断、似然、M——估计量与最大似然估计、参数模型中的

精确逼近、非参数估计中的自适应方法、多元分析中的新内容、时间序列理论与应用、非线性时间序列、时间序列中确定模型与随机模型比较、极值统计、贝叶斯计算、变点分析、对随机PDE’S的估计、测度值的处理、函数数据统计分析等。

2.统计学主要应用领域有：社会发展与评价、持续发展与环境保护、资源保护与利用、电子商务、保险精算、金融业数据库建设与风险管理、宏观经济监测与预测、政府统计数据收集与质量保证等、分子生物学中的统计方法、高科技农业研究中的统计方法、生物制药技术中的统计方法、流行病规律研究与探索的统计方法、人类染色体工程研究中的统计方法、质量与可靠性工程等。 2.国内统计学学科研究概况

“九五”期间中国统计界出现了社会经济统计学与数理统计学相互学习、共同提高、共创未来的新局面。1996年10月，中国统计学会、中国概率统计学会、中国现场统计学会联合举办了全国统计科学讨论会，这是“九五”期间我国统计学术界一次盛会，它标志着中国社会经济统计学与数理统计学的合作已进入实质性阶段。统计界在数理统计与社会经济统计学的结合方面、风险管理与保险精算方面、空间统计学及其应用方面、政府统计数据质量研究与评价方面、信息技术、网络技术在统计学的应用方面、金融及证券理论研究方面、国民经济核算理论与应用方面、综合国力研究方面等取得了可喜的成就。“九五”期间国内统计界主要有影响的研究可概括如下：

1.理学类统计学一级学科地位的确立

“九五”期间中国统计界关于建立和完善统计学学科体系的研究与争论异常激烈。统计界对“大统计”的认识通过大量探索已逐步趋向统一。所谓“大统计”是针对中国过去数理统计、社会经济统计、生物医学统计等各学科领域的应用统计各自为政相对面窄而言。1998年9月国家教育部颁布的《普通高等学校本科专业目录和专业介绍》将统计学列为理学类一级学科，这是中国统计界“九五”期间的重大成就。教育部这项专业调整是为了适应市场经济与国际接轨的要求，在“宽口径，厚基础”的指导思想下，将原来的504个专业调整到249个专业，50%以上专业被砍掉，然而统计学不仅保留，而且列入理学类一级学科，这是中国统计界广大理论工作者辛勤努力的重要成就，是中国统计界值得庆幸的大事，它的颁布对中国统计的未来具有重大意义和深远影响。这一专业目录的确定为中国统计界长期的争论进一步指明了发展方向。这个方向就是——适应市场经济与国际接轨的统计学就是理学类统计学。统计学一级学科的地位表明统计学既不是经济学的一个子学科，也不是数学的一个子学科，统计学就是统计学。尽管统计学被教育部专业目录确定为理学类一级学科，但统计界，尤其是中国高等统计教育界经济类统计学者反对者甚多。有的学者认为理学类统计学就是数学，只有经济学其中的统计学才是统计学。赞成者认为统计学就是统计学，理学类统计学与数学有着质的区别，经济学类的统计学已被中国实践证明是前苏联的文科式统计学，根本不能代表作为方法论的整个统计学科。这一争论还将继续一段时间。 2.统计学基本理论与方法问题研究

“九五”期间中国统计界围绕与国际统计学接轨做了大量研究工作，系统地介绍了国外统计学研究的一些新进展。这方面最为突出的是国家统计局统计教育中心和中国统计出版社组织国内一流统计专家翻译出版了15本现代外国统计学优

秀著作。这些著作令我国统计界不少学者大开眼界，从中汲取丰富的统计理论和方法，已在我国统计界产生了积极影响，为理学类统计学科的建立与发展奠定了基础。为适用新专业目录的需要，国内高校的统计教师们编写了一批统计方法和应用的新教材。中国统计界在抽样方法、时间序列分析、多元统计分析、非参数统计、回归分析、指数理论、宏观经济建模等理论与应用研究方面作了大量工作。 3. 政府统计数据质量的研究

随着中国社会主义市场经济的深入发展，政府统计数据无论是在国家制定发展战略和社会、经济发展的宏观调控中，还是企业制定营销策略以及社会、经济、环境等科学研究领域都起着不可或缺的重要作用，用户对政府统计数据的内在质量以及数据的产生、提供过程的可靠性的企盼也越来越高。关于中国政府统计数据的质量近年来关注和研究的学者很多，发表的论文或报告已有近百篇之多。几乎每个省都设立了统计数据质量研究的课题，全国哲学社会科学基金还设立了“关于评估、改进和保证我国政府统计数据质量问题的研究”的重点项目。该项目从定性与定量的有机结合上开展对政府统计数据的评价与研究，主要从技术与方法上对中国政府统计数据的质量作出客观评价，对改进、提高、控制、监测中国政府统计数据的质量从理论与实践的结合上做了一些研究和探索。但总体来看，现有的大多数研究基本停留在定性的评说上，提批评的多，提实质性建议的少；指责体制的多，研究评价、改进、识别的理论与方法的少，大多数文献把统计数据的质量问题归结为中国的政治、经济体制问题。事实上，纵观北美、欧盟等许多国家的政府统计数据，无一例外地也存在数据质量问题，政府统计数据的质量是各国普遍存在和广泛关注的热点问题。4. 风险管理和保险精算的研究

“九五”期间关于风险管理和保险精算的研究得到较快发展，主要表现在不少发达国家风险管理和保险精算名著的翻译出版，中国统计方面杂志以及几次全国概率统计学术会议这方面论文的显著增加。风险管理与保险精算的研究不仅满足中国社会主义市场经济的需要，也更大地扩展了统计学方法的应用。这方面的研究从引进国外理论已向我国的具体应用健康发展，保险精算的研究已由寿险领域向非寿险领域扩展，尤其是开始结合中国实际向社会保障领域有效延伸。 5. 统计学在金融、证券领域的应用研究

1997年开始的亚州金融风暴，给亚州乃至世界经济的健康发展带来危机，我国经济的发展也受到亚州金融风暴的影响。国家的经济安全、金融安全被国家领导核心重视，为统计技术与方法的应用提供了新的机遇，在全国应运而生建立了金融数学与金融工程管理中心、证券期货模拟实验室、金融数学系等。全国有不少统计学者成为研究金融、证券、投资的主力。从发表的论文来看统计方法研究金融、证券问题主要有：（1）有效投资组合研究。最为典型的是VaR技术的运用和具有异方差的时间序列模型技术的应用。（2）结构分析研究。运用多元统计方法分析股票的投资结构、探讨股票涨跌规律、寻求证券市场发展与影响因素的关系。（3）金融安全概率的研究。有学者运用东南亚等国和中国的金融数据资料，结合金融安全给出预警概率，为国家宏观经济调控和金融风险防范提供了有力的决策依据。

6. 统计综合评价理论与应用的研究

国际竞争力的研究是近年来颇受世界各国关注的重要研究。我国学者在“九五”期间开始开展这一领域的研究、并且通过刻苦努力紧跟这一领域的世界水平，在这方面我国学者所用的统计方法与世界水平相当，结合中国国情国力取得了重

要成果。这方面有国民经济核算进一步发展的国际竞争力统计研究，知识经济时代中国科技创新的国际竞争力研究，中国金融、保险等领域的国际竞争力研究还有统计方法在社会经济发展水平的综合评价中的应用，顾客满意度量测与评价的研究等。

7. 国民经济核算理论与应用研究

“九五”期间，我国的国民经济核算体系研究进一步完善。在内容上，以增加值和GDP为核心，已经能比较全面地反映我国国民经济生产全过程、收入与分配、消费、储蓄、实物投资、金融投资、国际收支、资本和财富存量的变化等。为国家制定经济政策和宏观调控发挥着积极作用。可喜的是已有一些学者在国家的可持续发展、环境与核算技术相结合方面取得了重要研究成果。 统计方法在企业质量管理中的应用研究

“九五”期间，一股“ISO9000”认证热席卷全球，质量体系认证日益成为国际贸易中所要求的供方质量保证能力和水平的标志。ISO9000族标准中有许多要素涉及到统计技术与方法的应用，我国已有近2万家大中型企业通过了认证。这方面的认证，对统计方法的应用提供了新的机会，我国不少统计学者找到了统计应用的现场，为国有企业员工培训、提高素质、扭亏增盈，国家经济形势好转发挥了统计工作者的积极作用。特别是试验设计、ISO14000和6质量标准技术的推广对改进企业管理水平，提高产品质量，提升企业国际竞争力发挥了重要作用。 抽样调查方法与应用的研究

“九五”期间关于抽样调查方法的研究与应用在我国开展的如

火如荼。例如，交通部还建立了统计抽样调查系统。交通运输的大量统计数据已基本由抽样调查方法获得。全国许多行业对本部门关心的问题进行抽样调查，不少部门就公众关注的热点问题开展公众调查，有的报刊还定期刊登公众调查的调查报告。我国90年代初成立了不少市场调查公司，经过几年的大浪淘沙，现在全国生存下来的公司经营状况不错。网上调查、电话调查在我国也健康发展。有关抽样调查的理论，如非抽样误差控制的研究也得到统计界的广泛重视。 10.空间统计与地理信息系统的应用研究

空间统计学是近几年统计学发展的一个新领域，其主要的应用

包括遥感，国土资源估计，农业和林业，海洋学、生态学和环境观测。在遥感技术的应用中，得到的统计数据通常以网络的形式出现，而且这些数据受到大气效应、观测位置以及测量工具的影响产生误差，空间统计学的应用在于，针对这种特殊的数据，研究如何控制误差、如何建立模型、如何处理资料信息。在资源的估测中，空间统计学的应用在于，如何利用空间统计数据，估计资源的总储量、资源的地区分布、资源的开发等。在环境监测等领域也作了积极的探索。 高校统计学学科研究概况

“八五”期间有不少财经类院校把统计系改造成信息系、投资系、市场营销系等，统计学的发展与生存受到严峻挑战。“九五”期间高校统计学教师非常关心统计学的发展命运，广大统计学教师清醒地认识到统计专业如果仍然是前苏联模式的修修补补，肯定没有出路。经过许多统计工作者的努力奋斗，教育部召集专家，研究讨论，把握大局、顺从事物发展规律、果断地将统计学列为理学类一级学科。这是中国统计走向世界的重要举措。这一具有战略眼光的重大决策，为中国统计

的发展带来了希望。为了加强统计学一级学科的地位、提高统计学研究与应用的水平、早日赶上世界统计学发展的水平。教育部在普通高等学校人文社会科学又设立重点研究基地。中国人民大学应用统计科学研究中心在2000年9月被确立为重点研究基地。这一基地是一个全国性应用统计研究的平台。它为统计工作者搭起了一座涵盖经济、社会、管理、人口、教育、心理、法律、生物、医学、国防等领域应用统计研究的平台，它可以以国内一流的软硬件条件吸引国内外的科研项目和应用统计领域的专家学者，推动统计在各个领域中的应用，提高中国应用统计总体研究水平。这一研究基地的建设是中国统计界“九五”期间的一个重大成就，这一研究基地的有效利用和巩固发展是“十五”期间中国统计界的重要任务。 高校统计学学科的研究特点与优势

高等院校从事统计课程教学的教师，是我国统计学学科理论研究与应用普及的重要群体。高校从事统计学教学的教师具有理论基础扎实、学习新知识快的优势，是我国统计科学研究的主力军。高校统计教师的科研特点是注重基础理论与统计方法的研究，更加关注统计学科的发展和建设，绝大多数统计新理论新方法都是由高校统计教师首先引入我国。全国性的三个统计学会中大部分的会员是高校教师，高校教师不仅担负着培养统计人才的重任，同时还肩负着重要的科研任务，无论是统计学学科以及与统计学有关的边缘学科的重点课题，还是各个领域的统计学应用，高校教师都发挥着非常重要的作用。近几年在国内外刊物上发表的统计论文和出版的统计学著作绝大多数都是高校教师的科研成果。在中国统计学学科发展的实践中，高校教师在统计理论与应用普及中将发挥着不可或缺的重要作用。

高校统计学学科研究存在的问题

虽然“九五”期间高校的统计科学研究取得了丰硕的优秀成果，但与本学科的发展趋势和中国统计实践的需求来看，我们还存在许多问题，距世界发达国家的统计理论与应用水平尚有较大差距。存在的问题可概括如下： (1)统计学一级学科体系的建设尚须完善。统计学被教育部专

业新目录列为一级学科，这是统计学顺应历史潮流，与国际接轨的重要举措。但这方面的宣传力度不够，甚至仍有许多统计教师认为理科的统计学就是数学，仍然不肯放弃前苏联文科式的统计学，甚至有相当一部分教师认为应将统计学改回到原来的经济学下属的二级子学科。适应一级学科的学科内容及专业课程设置是急待解决的大问题，大多数院校的统计专业仍将“社会经济统计学原理”“工业统计、商业统计、农业统计”等作为本专业优秀课程。与一级学科相适应的课程理所当然的是要加大数理统计理论与方法的比重。统计学是处理数据的方法论学科，不是指标解释。加大数理统计与计算机的教学比重是中国统计学成熟的重要举措和主要标志。研究生专业目录及其学位点的设置也应考虑进一步规范。 (2)中国统计教育的发展严重滞后于中国统计实践的需求。市场经济的发展使中国统计面临严峻的挑战和难得的机遇。市场经济对统计信息的需求更大，它要求更有效的挖掘出统计数据中信息和数量的规律性。统计学是处理统计数据的方法，对于统计数据所计算的平均数、百分数的计算是对统计数据的粗加工，是对统计数据的严重浪费，因为它与从中挖掘出规律性的东西相差甚远。但中国的统计教育除少数院校对统计专业进行大手术，放弃以小学算术为主的统计学原理教学，改造了几大经济部门统计外，绝大部分仍是前苏联统计学学科模式的修修补补。可以预见，中国市场经济以及中国统计实践将淘汰坚持旧模式的统计专业，学生无人报考、毕业生找不到工作这将是残酷的现实。

(3)高校统计专业教师急需培养和提高。一级学科的统计学首先要求教师要有良好的数学基础，现代统计学理论和方法是以数学为基础。然而我国从事高等统计教育的教师，除少数院校的统计教师可以适应一级学科对教师的要求外，绝大多数统计教师属于前苏联的文科式统计基础，远远不能适应一级学科统计学的要求。这不仅严重影响我国统计整体水平的提高，也是理学类一级学科的统计学遭到强烈反对的重要原因。教育部应加大改变力度，以战略眼光认真对待高校统计教师的提高和培养。

(4)统计学科研经费严重不足。统计学的理论研究及其应用与传统的文科式统计学有着质的区别，它的研究与应用需要足够的经费保证。自然科学类青年项目的资助强度已达到十几万元，而统计学重点项目的支持强度才几万元。这严重影响统计学科研成果的深度和水平。既然是一级学科，就要向一级学科的各方面去努力。

二、“十五”期间统计学学科发展展望

人类带着上个千年创造的辉煌跨入新的千年。面对忽忽到来的21世纪，每个人、每个实体、每个学科，乃至整个国家都面临机遇和挑战。欲行千里，始于足下，走好21世纪的头五年，至关重要。在此，我们将对21世纪的头五年，即中国经济社会发展的第十个五年计划中，统计学学科的发展予以厚望。 统计学学科的研究发展趋势

21世纪是知识经济的时代，信息技术、计算机技术为统计学理论与方法的发展将产生巨大的推动作用。知识创新是时代的基本特征。统计学理论与方法的创新必将为众多领域和学科的发展体现出应有的价值。统计学与其他学科的紧密结合

将产生新的边缘学科，许多学科的发展将依赖于统计理论与技术的应用，更为复杂数据的处理方法将成为统计理论界研究的热点，实用快捷的统计方法与技术将更加普及。

(二) 十五”期间统计学学科研究的奋斗目标

“九五”期间统计学学科的建立为“十五”已打下了坚实基础，通过五年的努力，中国统计学理学类一级学科的地位将更加牢固，中国高等统计教育将发生较大的变化，大多数院校的统计专业将改造成适应一级学科地位的统计学，高校统计专业的课程设置将更具有时代特点，统计学理论与方法的应用将在社会主义市场经济建设中发挥重大作用。有些统计学理论研究与应用将缩小与世界水平的差距，在某些研究方面将达到世界先进水平。 (三)“十五”期间统计学研究的重点领域 1．统计理论与方法的创新研究

统计学的生命力就在于应用，应用为统计学的发展赋予活力。

“十五”期间异方差性时间序列问题研究、离散多元统计分析研究、数据挖掘理论研究、异常数据诊断的研究、非参数理论与方法的研究、抽样与非抽样误差理论的研究等将是统计理论研究的热点。知识经济、新经济对统计理论与方法提出更高要求，如何适应电子商务时代统计数据的收集，空间遥感技术的运用等都为统计理论提出新挑战，统计工作者必须创新出适合各种复杂类型数据的统计方法才能适应实践的需求。

2．开展空间统计学理论与应用的研究

空间统计学是近几年统计学发展的一个新领域，主要指运用遥感技术进行国土资源的测定，农业和林业、海洋生物、环境生态的观测。这种观测数据通常表现为网络形式，而且这些数据受到大气效应、观测工具等诸多因素的影响。空间统计学的应用在于，针对这种特殊的数据，研究误差控制、数据处理、模型建立、统计推断。这将是统计学研究的新领域。 计算机技术的发展对统计学发展影响的研究

信息技术与计算机技术的发展是推动新经济发展的主要动力。可以断言，没有计算机的发展就没有统计方法的普遍有效应用。计算机技术的飞速发展为统计学方法的应用带来挑战和发展的机遇。统计数据的收集如何有效借助网络技术，统计调查方法如何适应现代信息技术，统计数据处理如何深入都将成为研究的热点问题。

3．生命科学与生物技术中统计方法的应用研究

21世纪是生命科学的世纪，人类不久将完全揭示人类基因排序。19世纪中叶基因学说的创立，就是依赖于统计推断技术，21世纪生命科学中将有大量的相关研究要借助统计方法与技术，这个领域的学者将大有作为。21世纪医学领域的科技创新，将使许多不治之症得到解决，生物制药将在医学领域大放异彩，统计学方法在生物制药技术中的广泛应用将是不争的事实。美国辉瑞制药公司每年投入50亿美金用于研究发展，在美的生物统计人员极易找到高薪的工作就足以说明这一领域的广阔前景。

4．国家经济安全与金融、保险领域的应用研究

国家的经济安全及其金融危机的防范问题是中国改革开放中必须高度重视的问题。国家经济安全、金融危机的预警系统的研究是与统计学方法紧密联系的研究热点，投资项目的风险管理研究也将依赖统计学者去研究解决。保险产品的精算理论与实践在“九五”期间得到一定的进展，为这一领域的深入发展奠定了基础，如何将发达国家保险精算的理论与中国保险业实际相结合值得深入研究，尤其是保险精算方法向社会保障领域延伸的研究是中国国情赋予给这个领域的迫切任务。

5．政府统计数据质量的进一步研究

政府统计数据的质量在“九五”期间得到国人的普遍关注。不仅国家哲学社科基金设立重点研究课题，几乎各地方政府也设专项研究，发表的论文已有近百篇。然而这方面的研究还有待深入，不仅从制度上约束、控制数据的可靠性，从检测、验证的方法上还需进一步探讨。有的重点课题已在检验方法上有所突破，但如何具体与中国政府实际数据紧密结合，实施这些方法还须加大力度进行研究和实践。 6．统计学在社会、人口、教育、环境等领域的应用研究

社会的发展、人口的控制、教育结构的调整与发展、环境的保护等领域存在着大量急待研究的问题，统计学方法是定性与定量研究的有力工具。统计学方法在这些领域将会有广阔的应用前景。

三、“十五”期间统计学重点研究课题及其简要论证 1. 中国统计教育发展战略研究

统计教育是统计科学长期发展的战略问题。但目前我国统计教育却存在着招生难、分配难、经费缺、师资不足、教材陈旧、课程设置不合理等诸多问题。因此，加强统计教育研究也是我们近期的重要课题。

研究内容包括：统计教育指导思想的研究；统计教育发展目标的研究；统计教育如何适应市场经济发展的要求，适应现代信息产业与信息技术的要求，适应与国际接轨的要求等问题，要研究统计教育改革与培养目标模式转换的问题；统计专业培养方案研究；研究统计教育基础理论课程设置和统计教育办学层次问题；研究统计教学方法及教学中计算机运用的问题；研究统计师资队伍建设与培养问题。

理学类一级学科的统计学课程建设的研究

目前我国大多数院校统计专业的课程设置基本上是前苏联的文科模式，这与国际接轨的理学类统计学严重不适应。统计学专业应该开设一些什么课程，这关系到统计专业是否得到社会认可，是关系到统计专业生存与发展的大问题。课程建设与课程设置、教材编写必须高度重视，这应该成为“十五”期间研究解决的主要课题之一。

关于提高政府统计数据质量问题的进一步研究

部分统计数据的质量低，可靠性不够是近年来从上到下各级领

导与各界人士广泛关注的热点问题之一。提高和保证我国官方统计数据的质量，不仅是政府进行宏观决策重要保证，也是改善社会风气重要方面之一。要想从根本上提高和保证官方统计数据的质量，从统计学的角度看，必须解决好以下问题：（1）建立评价统计数据质量的质量标准；（2）对影响统计数据质量的各种因

素进行系统分析，找出其中限制性环节；（3）对现有各种统计调查方法的实用性进行比较研究，确定适合我国国情的科学的统计调查方法体系；（4）建立统计数据质量控制体系，选择适当的方法和控制手段，对统计数据质量实现从指标、设计、调查、汇总到分布的全过程质量控制；（5）宏观总量数据的科学估算问题研究。这些问题在“九五”期间已得到较多研究，但是检验、诊断及控制数据质量的实践研究须进一步深入。

我国“地下经济”活动核算的理论和方法研究

近年来，我国的“地下经济”问题表现很突出，并引起人们的关注。“地下经济”的存在，它的规模多大，性质如何，影响怎样，会影响到国民生产总值和人民生活水平的正确统计，影响对改革开放成果的评价，也影响到我国经济政策和调控措施的落实。对“地下经济”问题的研究、计量已是完善国民经济核算体系，改善客观经济管理的重要内容。西方国家对“地下经济”的研究已有20多年的历史，但一直没有形成十分成熟的理论和方法。结合我国“地下经济”的具体特点，研究“地下经济”核算的理论和方法，不仅具有现实意义，也具有国际意义。

对“地下经济”核算理论与方法的研究主要包括：“地下经济”的界定与划分；“地下经济”的核算范围；“地下经济”活动的性质及表现；“地下经济”的测算方法如直接调查法、间接推算法、各种测算方法的结合运用；“地下间接”调查方法体系的建立与实施；“地下经济”对国民经济核算的影响及分析，“地下经济”对国民经济发展影响的统计分析等。这一研究课题在“九五”期间就曾提出，但实质性的进展不大。

关于旅游经济、假日经济和休闲时间的统计研究

“十五”期间我国的经济结构将得到进一步调整，假日经济、旅游经济将占一席之地。关于这个领域统计指标体系的建立问题的研究，旅游客流量、宾馆入住率、景点门票收入、餐饮业收入、航空、铁路等运输客流量的预测研究等。随着人民生活水平的提高，生活质量及其休闲时间的规律研究对于制定有关政策，开发市场都具有重要的现实意义。这些都是统计科学应用的新课题。 抽样技术在社会经济统计调查中的应用

尽管从理论上讲，抽样技术从样本容量确定到抽样估计都已经比较成熟，但在抽样方法的具体应用过程中却存在许多难于解决的实际问题。尤其是运用抽样技术于社会经济现象的调查中更是如此。当前我国统计制度改革的重要内容之一是推行以抽样调查为中心，以定期普查为基础的新统计调查体系。而这要求我们必须解决应用抽样调查技术所面临的许多具体实际问题，包括：（1）抽样调查中国家样本和地方样本的协调与配合问题；（2）对于按某一标志代表性抽取的样本，如何保证其它标志的代表性问题；（3）抽样调查中的不回答问题；（4）抽样调查过程中调查误差的控制问题；（5）对于缺损数据的科学估算问题；（6）抽样调查方案设计与实施中其它问题。在研究过程中，始终要注意考虑中国的具体国情。“十五”期间更应关注网络技术和通信技术在抽样调查中的应用研究。 关于我国居民消费模式的量化研究

消费与收入之间有着密切的关系。消费函数是可支配收入与总消费支出之间关系的数学描述。研究我国居民消费与收入之间的关系，量测我国居民的消费水平，探讨影响居民消费的主要因素。研究者应考虑到影响消费的众多因素，利用统计数据，建立消费模型，并总结建立我国消费函数应注意的问题和经验。

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