Презентация, доклад на тему Пьер Симон Лаплас - основоположник статистики

1827) – основоположник статистики

— 5 марта 1827) — французский математик, механик, физик и астроном; известен работами в области небесной механики, дифференциальных уравнений, один из создателей теории вероятностей. Заслуги Лапласа в области чистой и прикладной математики громадны: он усовершенствовал почти все разделы этих наук.

способному мальчику поступить в университет города Кан (Нормандия) .
Посланный им в Турин и напечатанный там мемуар «Sur le calcul intégral aux différences infiniment petites et aux différences finies» (1766) обратил на себя внимание учёных, и Лаплас был приглашён в Париж.

Биография

Тот сразу оценил юношу и помог устроиться преподавателем математики в Военную академию.

их среднее расстояние от Солнца не меняется от взаимного влияния. Даже Ньютон и Эйлер не были в этом уверены. Правда, позже выяснилось, что Лаплас не принял во внимание приливное трение, замедляющее вращение, и другие важные факторы.
За эту работу 24-летний Лаплас был избран адъюнктом Парижской Академии наук.

1773 год

он был приглашен как профессор математики, вместе с Лагранжем, декретом Национального конвента.

Жозеф Луи Лагранж

В монографии излагаются движение планет, их формы вращения, приливы. Работа над монографией продолжалась 26 лет. Стиль изложения был излишне сжатым, множество выкладок автор заменял словами «легко видеть, что…». Однако глубина анализа и богатство содержания сделали этот труд настольной книгой астрономов XIX века.

1799 год

свои и чужие результаты.

1812 год

которого послужили введением ко второму и третьему изданию «Аналитической теории вероятностей».
«Опыт философии теории вероятностей» был опубликован в переводе на русский язык в 1908 году, переиздан в 1999 году.

1814 год

результаты, полученные другими математиками, упростил методы доказательства. Доказал теорему об отклонении частоты появления события от его вероятности, которая теперь называется предельной теоремой Муавра — Лапласа.

Научная деятельность

и в наше время.

по минорам.
Лаплас расширил и систематизировал математический фундамент теории вероятностей, ввёл производящие функции. Первая книга «Аналитической теории вероятностей» посвящена математическим основам; собственно теория вероятностей начинается во второй книге, в применении к дискретным случайным величинам. Там же — доказательство предельных теорем Муавра—Лапласа и приложения к математической обработке наблюдений, статистике народонаселения и «нравственным наукам».
Лаплас развил также теорию ошибок и приближений методом наименьших квадратов.

роль в систематизации теории вероятностей, заложив основу для того, что сейчас называется байесовской статистикой. Лаплас доказал более общий случай теоремы Байеса и использовал её для решения задач небесной механики и медицинской статистики. Лаплас, однако, не считал эту теорему важной для развития теории вероятностей.

математическая теория вероятностей или теория случайностей, как называли ее в то время.
По его мнению, ход реальных процессов полностью предопределён («детерминирован»), случайность появляется лишь в человеческом восприятии и только там, где человек не владеет полным знанием происходящего.

их в рамки закономерности так, как это было сделано для движений небесных тел, – вот что поставил себе задачей Лаплас. Заслуги его в этой области также чрезвычайно велики и носят принципиальный характер.

и непрерывные случайные величины (ещё не вводя термина «случайная величина»), причём для непрерывных дал ключевое понятие плотности распределения вероятности, ранее неявно и ограниченно использованное Даниилом Бернулли. Введение плотности вероятности и характеристических функций позволило Лапласу применить для решения вероятностных задач мощные аналитические средства, включая дифференциальные уравнения в частных производных.

Монография Лапласа «Аналитическая теория вероятностей» (1812 год),

Франции, помещённых на первом этаже Эйфелевой башни.

Умер ученый после недолгой болезни 5 марта 1827 года. Его последние слова были: "То, что мы знаем, так ничтожно по сравнению с тем, что мы не знаем".