Ronald Aylmer Fisher nació en una gran familia de orígenes comunes; antes de su muerte recibiría numerosos honores y recibiría el título de caballero. Este talentoso hombre, a quien muchos describirían como un genio, hizo varias contribuciones importantes a la teoría de la estadística. De hecho, las teorías de la prueba de hipótesis, el análisis de la varianza, el diseño experimental y la estimación están muy en deuda con sus trabajos.
Los hijos gemelos nacieron el 17 de febrero de 1890, en Londres, Inglaterra, en manos del padre de Fisher, un subastador británico. Uno de ellos murió pronto, y Ronald fue el sobreviviente. En los años siguientes desarrolló sus dones matemáticos, dirigiendo toda su energía en esta dirección. Estudió en Cambridge de 1909 a 1912, concentrándose en matemática y física teórica. Después de su graduación, Fisher tomó diversos empleos no relacionados con la matemática, y en 1917 se casó con Ruth Eileen Guiness, que le dio ocho hijos. Fisher era excéntrico, y con su elocuente lengua causaba una fuerte impresión en la mayoría de las personas que conocía. Sin embargo, a pesar de ser amable con sus seguidores, podía ser bastante agresivo con sus rivales. De hecho, Fisher cosechó muchos enemigos a través de su hostilidad revelada hacia los disidentes, expresada a través de mordaces comentarios personales.
Fisher comenzó su carrera matemática cuando se unió a la Rothamsted Experimental Station en 1919, con la tarea de clasificar y analizar numerosos datos de campo. Durante su tiempo en Rothamsted, Fisher se establecería como un estadístico líder; más tarde se convertiría en profesor de eugenesia en el University College y profesor de genética en Cambridge. Su primera contribución a la matemática fue el descubrimiento de las distribuciones de muestreo de diversas estadísticas, como el coeficiente de correlación. La distribución de muestreo es importante, ya que le dice al practicante cuán poco probable sería un valor extremo de una estadística, calculado en un conjunto de datos. Fisher desarrolló el trabajo de William Gosset sobre estadística t, construyendo una teoría completa de pruebas de hipótesis para muestras pequeñas. La prueba de hipótesis es ahora un gran componente de la teoría estadística, y es básicamente una formulación matemática de los métodos mediante los cuales la civilización occidental ha perseguido la ciencia empírica.
Posteriormente, Fisher desarrolló una extensión de la prueba t para múltiples grupos llamada ANOVA (análisis de varianza), ahora uno de los procedimientos estadísticos más utilizados por investigadores médicos e industriales. Dados varios grupos de datos, cada uno separado por un factor (como hombres y mujeres o tipo de sangre), el procedimiento ANOVA evalúa si existen diferencias significativas entre los grupos. Fisher señaló además que la consideración de varios factores simultáneamente (por ejemplo, uno podría variar el género y el tipo de sangre al mismo tiempo) no solo era posible sino que también era crucial para determinar si los factores se afectaban entre sí. Estas contribuciones al diseño experimental son vistas por muchos como las más importantes de todas las que Fisher ha hecho, y de hecho, estas ideas y procedimientos son ampliamente utilizados en toda la ciencia.
En términos de teoría, Fisher deseaba colocar la estadística sobre una base matemática firme. En el documento «Sobre la base matemática de las estadísticas teóricas» (1922) desarrolló una teoría sensible de la estimación. El tema central fue el siguiente: dada una colección de datos numéricos, ¿cómo se puede resumir, con un número o estadística, una característica particular de las mediciones de la «mejor» manera posible? Fisher formuló los siguientes criterios para una «buena» estadística: debe ser consistente (mayor precisión con mayor tamaño de muestra), eficiente (precisa) y suficiente (se ha utilizado toda la información relevante). Hizo que el concepto de «información» fuera cuantitativo, lo que dio un método para medir la cantidad de orden dentro de los datos.
Además de hacer la teoría de la estimación más rigurosa y estructurada, Fisher desarrolló matemáticamente el concepto de error estándar. Típicamente, las estimaciones estarían acompañadas por una banda de valores «más o menos», que formaría un intervalo alrededor de la estimación. Fisher asociaría una probabilidad a cada intervalo; si el intervalo se ampliara, la probabilidad aumentaría hacia uno. La probabilidad era la posibilidad de capturar el parámetro deseado dentro del intervalo. De esta manera, uno podía cuantificar rigurosamente «qué tan bueno» era un intervalo. Como este procedimiento implicaría la ubicación probable de un parámetro, que se suponía que era fijo y desconocido, surgió una controversia entre la escuela de pensamiento de Fisher y sus oponentes. El debate todavía continúa hoy, entre los estadísticos bayesianos y los frecuentistas.
Ronald Fisher también trabajó extensamente en el campo de la genética, y estaba particularmente interesado en la teoría de la selección natural. Formuló un «teorema fundamental de la selección natural», que establecía que «la tasa de aumento en la aptitud de cualquier organismo en cualquier momento es igual a su varianza genética en la aptitud en ese momento». Su trabajo, por lo general, era una mezcla de teoría y práctica, y condujo algunos experimentos de crianza en su propio hogar.
Más tarde en la vida, Fisher recibió muchos honores: en 1929 fue elegido miembro de la Royal Society, y en 1952 recibió el título de caballero. En 1959 se retiró de su puesto en Cambridge y se mudó a Australia. Allí pasó sus últimos tres años trabajando en estadística matemática en la Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization. Murió en Adelaide, Australia, el 29 de julio de 1962.
Fisher es famoso entre los estadísticos modernos por su trabajo sobre los fundamentos matemáticos de la estadística. También es conocido por su investigación en genética. Muchos objetos estadísticos, como el Criterio de información de Fisher, se pueden atribuir a su genio, y el campo moderno de las estadística matemática se basa en gran parte en su trabajo.
Fuente bibliográfica:
- McElroy, Tucker (2005) A to Z of Mathematicians. Facts On File, Inc.
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