Sejarah: peran statistik dalam astronomi

9

Saya baru-baru ini dengan berani mengklaim di depan sekelompok siswa kelas delapan yang cukup pintar bahwa astronomi berkontribusi besar pada fondasi statistik dan banyak konsep statistik diciptakan untuk digunakan dalam astronomi. Namun, melihat ke belakang itu, saya cukup kecewa. Kesalahan, rerata dan penyimpangan median dari rerata mungkin pertama kali diamati dalam astronomi. Namun, bahkan konsep propagasi kesalahan mungkin berasal lebih dari mekanika klasik daripada astronomi. Di luar konsep-konsep ini, saya tidak dapat menemukan lebih banyak. Feigelson menulis ( http://arxiv.org/pdf/astro-ph/0401404.pdf ):

Ptolemy memperkirakan parameter model kosmologis non-linear menggunakan metode good-of-fit minimax. Al-Biruni membahas bahaya menyebarkan kesalahan dari instrumen yang tidak akurat dan pengamat yang lalai. Sementara beberapa sarjana Abad Pertengahan menyarankan untuk tidak melakukan pengukuran berulang, takut bahwa kesalahan akan bertambah dan tidak saling mengimbangi, manfaat dari rata-rata untuk meningkatkan presisi ditunjukkan dengan sukses besar oleh Tycho Brahe.

Bisakah Anda menyarankan referensi bagus yang memiliki lebih banyak detail tentang hubungan historis antara astronomi dan statistik?

Terima kasih atas jawaban yang sangat baik!

history astronomy

— Rob Hall
sumber

Saya merekomendasikan kepada Anda buku "The Lady Tasting Tea" untuk sumber dari banyak metode statistik yang saat ini digunakan. Mereka menemukan sebagian besar sumber asli mereka di pertanian - jangan berurusan dengan kebisingan yang luas. Saya tidak terbiasa dengan fenomena astronomi yang dikarakterisasi sebagai begitu penuh kebisingan sehingga diperlukan metode statistik untuk membawa bentuk analitik dan keteraturan.

— EngrStudent

6

Maaf untuk berbeda pendapat, tetapi buku itu sangat tidak bisa diandalkan. Saya memberikan banyak detail dalam ulasan di Biometrics 57: 1273-1274 (2001). Sumber yang jauh lebih baik adalah buku-buku karya Anders Hald dan Stephen Stigler.

— Nick Cox

2

Laplace digunakan invers (yaitu Bayesian) probabilitas untuk memberikan margin kesalahan pada massa Saturnus. Proyeksi Le Verrier / Adams yang mengarah pada penemuan Neptunus adalah bentuk regresi yang efektif.

— Henry

12

Sumber utama adalah Stephen M. Stigler, Sejarah Statistik , Bagian Satu, "Perkembangan Statistik Matematika dalam Astronomi dan Geodesi sebelum 1827". Sumber lain yang bermanfaat adalah John Aldrich, Tokoh Sejarah Sejarah dan Statistik .

Anda juga dapat melihat Searle, Casella dan McCulloch, Variance Components , chap. 2:

hal. 23: Metode kuadrat terkecil ditemukan secara independen oleh Legendre dan Gauss. Kisah ini diceritakan oleh RL Plackett, " Studi dalam Sejarah Probabilitas dan Statistik. XXIX: Penemuan Metode Kuadrat Terkecil ", Biometrika , 59, 239-251.
hal. 24: Menurut RD Anderson, "para astronom memahami konsep derajat kebebasan (tetapi tanpa menggunakan istilah) sedini tahun 1852". Dia merujuk pada BJ Peirce, "Kriteria untuk penolakan pengamatan yang meragukan", The Astronomical Journal , 2, 161-163 (lihat di sini ), yang merinci "jumlah kuadrat dari semua kesalahan 'sebagai , di mana adalah jumlah total pengamatan, adalah jumlah jumlah yang tidak diketahui yang terkandung dalam pengamatan dan adalah kesalahan rata-rata (varians sampel). " $(N-m)\varepsilon^2$ $N$ $m$ $\varepsilon^2$
halaman 23-24: Formulasi pertama dari model efek acak adalah dari George Biddell Airy , dalam sebuah monograf yang diterbitkan pada tahun 1861. Lihat juga Marc Nerlove, "The History of Panel Data Econometrics, 1861-1997", dalam Essays in Panel Data Ekonometrika : "apa yang disebut Airy sebagai kesalahan Konstan , kami sebut efek hari acak". Ini adalah kesalahan yang tetap bahkan ketika setiap koreksi instrumental yang diketahui telah diterapkan.
halaman 24-25: Penggunaan kedua model efek acak muncul di W. Chauvenet, A Manual of Astronomi Bulat dan Praktis, 2: Teori dan Penggunaan Instrumen Astronomi , 1863. Dia memperoleh varian sebagai $\bar{y}_{..}=\sum_{i=1}^a\sum_{j=1}^n y_{ij}/an$
$var ({\bar{y}}_{. .}) = \frac{σ_{a}^{2} + σ_{e}^{2} / n}{a}$ $\text{var}(\bar{y}_{..})=\frac{\sigma^2_a+\sigma^2_e/n}{a}$

— Sergio
sumber

13

Mungkin contoh paling terkenal dari metode statistik "dikembangkan" dari masalah astronomi adalah penggunaan Gauss tentang kuadrat terkecil untuk menghasilkan orbit untuk Ceres berdasarkan pengamatan Piazzi. Piazzi hampir tidak memiliki pengamatan yang cukup untuk metode konvensional dalam menentukan orbit ketika Ceres hilang dalam cahaya matahari. Gauss mengambil data, menerapkan kuadrat terkecil dan memberi tahu para astronom ke mana harus mengarahkan teleskop mereka untuk menemukannya lagi. Lihat Forbes, 1971 "Gauss dan penemuan Ceres", J dari Sejarah Astronomi.

— Dennis
sumber