• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.17 no.3
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• pp.573-594
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• 2004

Four statistics books, one translated by statisticians and three by non-statisticians, are reviewed. They are reviewed in terms of indices and bibliographies, statistical theory and terms, and the history of statistics. In addition, book review articles appeared in daily newspapers are considered. Unfortunately, we can find many(some of them trivial, and some others serious) problems in the translations. Many problems could have been got around if the books had been translated by statisticians. So, conclusion suggested in this article is very simple: Translation of statistics books, especially books for the laymen, is a job that Korean statisticians should not shift to others. Titles of the books reviewed in this article are as follows. 1. Rao, C. Radhakrishna(1997). Statistics and Truth : Putting Chance to Work, Second edition, World Scientific. 2. Best, Joel (2001). Damnel lies and Statistics : Understanding Numbers from the Media, Politicians, and Activists, University of California Press. 3. Bennett, Deborah J. (1998). Randomness, Harvard University Press; 4. Salsburg, David (2001). The Lady Tasting Tea : How Statistics Revolutionized Science in the Twentieth Century, W. H. Freeman.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.1 no.2
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• pp.1-9
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• 1987

역사적으로 통계학(statistics, statistik)의 본래의 뜻은 통치를 위한 사회 및 경제현상의 수량적 파악이다. 어쨌든간에 본 논문의 과제는 경제통계학(또는 경제통계론)의 과학으로서의 위치 즉 경체통계학의 내용, 과제 및 방법을 밝히는데 있다. 간단히 말하면 경제통계학은 경제활동의 집단적 현상을 수량적으로 표현하고 이를 분석하는 것이다. 즉 인간의 욕망을 충족시키기 위한 경제활동의 모든 현상, 예를 들면 생산과정, 분배과정, 또는 소비과정 등의 집단적 현상을 수적으로 기술하고 분석하는 것이 되겠다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.113-116
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• 2005

오늘날 대부분의 통계학 교과서에서 프랜시스 골턴(Francis Galton 1822-1911)은 비록 "회귀(regression)"라는 용어를 처음 사용한 인물이기는 하되, 그가 생각했던 "평균으로의 회귀(regression to the mean)"라는 것은 오늘날의 회귀분석과는 거리가 먼 것이라는 언급과 함께 짧게 소개된다. 이 글에서는 바로 그 골턴이 직접 쓴 것들을 다시 읽어보고 골턴 자신과 후세에 소개되는 골턴 사이의 거리를 살펴보려 한다. 그 결과 골턴은 통계학의 역사에서 여러 가지로 흥미로운 인물이므로 그의 이름이 통계학 교육 내용 중에 지금보다는 조금 더 등장해도 좋을 것으로 보인다.

• Journal for History of Mathematics
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• v.10 no.2
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• pp.48-52
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• 1997

통계학이란 미래에 대한 예측을 하고 이에 대비하여 합리적인 의사결정을 내리는데 도움을 받을 수 있는 학문이다. 최근 다변량 통계분석은 관찰이나 실험의 대상이 되는 하나 이상의 변수들을 동시에 분석할 수 있는 매우 실제성이 높은 분석방법으로 통계학, 경영학, 사회학, 심리학, 생물학 등 여러 전공 분야에서 복잡하고 다양한 자료 분석에 폭넓게 활용되고 있다. 이 논문에서는 다변량 분석 방법 중 컴퓨터와 통계 분석 소프트웨어의 발전으로 인하여 최근에 활발히 연구되고 있는 군집방법의 역사와 여러 연구분야의 실제자료분석에 응용할 수 있도록 군집분석을 6가지로 나누어서 분류하였고 그 방법론을 제시하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.6
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• pp.855-863
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• 2014

The recent computational revolution of Bayesian statistics has expanded use of the Bayesian statistics significantly; however, Bayesian statistics face a new set of challenges in the era of information technology. We survey the history of Bayesian statistics briefly and its expansion in the modern times. We then take a prospective future view of statistics and list challenges that the statistics community faces.

• Journal for History of Mathematics
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• v.16 no.3
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• pp.95-100
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• 2003

The recent surge of interest in the more technical aspects of nonparametric density estimation and nonparametric regression estimation has brought the subject into public view. In this paper, we investigate the general concept of the nonparametric density estimation, the nonparametric regression estimation and its performance criteria.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.43-49
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• 2002

이 글은 체육 및 운동과학 연구에서 각종 통계적 방법의 출현을 역사적으로 개관하고 이들 통계적 방법의 출현시기를 미국의 경우와 비교함으로써 한국 체육학연구의 학문적 성장을 확인하고 이들 방법 적용과정에서 나타난 문제점을 밝히는데 목적이 있다. 이러한 목적을 달성하기 위해 통계적 방법 관련논문을 분석하고 통계적 방법이 체육 현장에서 어느 정도 중요하게 다루어 질 수 있는지를 확인하기 위해 측정,평가 담당교수의 학문적 배경과 교육적 경력을 조사하였다. 전공자의에 대한 의 체육학이 아직 학문적으로 자리를 잡기 전인 최초 태동 시기에 적용된 통계적 방법을 미국의체육학회지(RQES)와 비교해 볼 때 동일한 통계적 방법의 적용시기는 약 30년 차이가 있다. 이러한 차이는 미국에서 1980년도에 나타나기 시작한 진보된 다변량 통계기법을 1990년대에 적용하기 시작하면서 급속도로 좁혀졌으며 현재는 동일한 시기에 나타나고 있다. 그러나 진보된 통계적 기법의 출현에도 불구하고 이들 기법을 적용하는데 필요한 기본가정이 충족되었는지에 대한 검토 없이 적지않은 논문이 보고되고 있다. 담당교수의 학문적, 교육적 배경이 통계학과 거리가 있는 교수가 47%로 나타남으로써 가르치는 내용과 범위에서 적지않은 제약이 따르고 있다. 또한 전문가에 의한 평가체제가 확립되지 못함으로써 적용된 통계적 기법의 적절성을 평가하는데 장애가 되고 있다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.35 no.1
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• pp.119-129
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• 2022

In this paper, we predict the earthquake magnitudes which were recently occurred in Gyeongju and Pohang, using statistical methods based on historical data. For this purpose, we use the five-year block maximum data of 1392~1771 period, which has a relatively high annual density, among the historical earthquake magnitude data of the Chosun Dynasty. Then, we present the prediction and analysis of earthquake magnitudes for the return level over return period in the Chosun Dynasty using the extreme value theory based on the distribution of generalized extreme values (GEV). We use maximum likelihood estimation (MLE) and L-moments estimation for parameters of GEV distribution. In particular, this study also demonstrates via the goodness-of-fit tests that the GEV distribution can be an appropriate analytical model for these historical earthquake magnitude data.

• Journal for History of Mathematics
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• v.26 no.4
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• pp.277-299
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• 2013

It was not until the early twentieth century that statistics emerged as an independent academic discipline. The developments of statistical theory and methods would not have been possible without heated controversies among founding fathers. One of them, controversy on the statistical test between R. A. Fisher and J. Neyman, E. S. Pearson had been very fierce and long-lasting. On the other hand it was in the early twentieth century that psychologists began to utilize statistical test which was a hybrid of tests developed by Fisher and Neyman-Pearson. By considering the history of fields such as psychology, we can see distinctive characteristics specific to the history of statistics.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.15 no.5
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• pp.737-752
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• 2008

About 1800, mathematicians combined analysis of error and probability theory into error theory. After developed by Gauss and Laplace, error theory was widely used in branches of natural science. Motivated by the successful applications of error theory in natural sciences, scientists like Adolph Quetelet tried to incorporate social statistics with error theory. But there were not a few differences between social science and natural science. In this paper we discussed topics raised then. The problems considered are as follows: the interpretation of individual man in society; the arguments against statistical methods; history of the measures for diversity. From the successes and failures of the $19^{th}$ century social statisticians, we can see how statistics became a science that is essential to both natural and social sciences. And we can see that those problems, which were not easy to solve for the $19^{th}$ century social statisticians, matter today too.