칼 피어슨
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1. 개요
칼 피어슨은 1857년에 태어나 1936년에 사망한 영국의 통계학자이자 과학 사상가이다. 케임브리지 대학교에서 수학을 전공하고 독일 유학을 거쳐, 킹스 칼리지 런던과 유니버시티 칼리지 런던에서 수학 교수를 역임했다. 세계 최초의 대학 통계학과를 설립하고, 생물 측정학을 연구하며 통계학의 발전에 기여했다. 주요 업적으로는 상관 계수, 적률법, 피어슨의 연속 곡선 시스템, 카이제곱 검정 등이 있으며, 저서로는 《과학의 문법》이 있다. 그는 사회 진화론을 옹호하며 우생학적 관점을 가졌으며, 이는 현대에 인종차별적이라는 비판을 받기도 한다.
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칼 피어슨 - [인물]에 관한 문서 | |
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기본 정보 | |
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출생 이름 | Carl Pearson |
출생일 | 1857년 3월 27일 |
출생지 | 런던, 잉글랜드, 이즐링턴 |
사망일 | 1936년 4월 27일 |
사망지 | 잉글랜드 콜드하버, 서리 |
국적 | 영국 |
학문 분야 | |
연구 분야 | 법률 독일어학 우생학 수학 통계학 (주로) |
근무 기관 | 유니버시티 칼리지 런던 케임브리지 대학교 |
출신 학교 | 킹스 칼리지, 케임브리지 하이델베르크 대학교 베를린 대학교 |
지도 교수 | 프랜시스 골턴 |
주요 제자 | 필립 홀 존 위샤트 줄리아 벨 니콜라스 조르제스쿠-뢰겐 에델 엘더턴 |
주요 업적 | 카이제곱 분포 분할표 우생학 히스토그램 첨도 최빈값 피어슨 분포 피어슨 카이제곱 검정 피어슨 상관 계수 파이 계수 주성분 분석 랜덤 워크 과학의 문법 |
수상 | 다윈 메달 (1898년) 웰던 기념상 (1912년) |
참고 자료 | |
참고 문헌 | https://profjoecain.net/karl-pearson-1907-first-study-statistics-pulmonary-tuberculosis/ https://library.missouri.edu/specialcollections/exhibits/show/controlling-heredity/origins/pearson |
2. 생애
칼 피어슨은 1857년 런던에서 변호사인 아버지 윌리엄 피어슨(William Pearson영어)과 어머니 패니 스미스(Fanny Smith영어) 사이에서 태어났다. 삼남매 중 차남이었으며, 형은 아서 피어슨지(Arthur Pearson-Gee영어), 누나는 에이미(Amy영어)였다. 어머니는 선원 가문 출신이었고, 아버지는 에든버러 대학교를 졸업한 변호사였다.
1876년 케임브리지 대학교 킹스 칼리지에 입학하여 수학을 공부하였고, 1879년에 졸업하였다. 졸업 후 독일 하이델베르크 대학교로 유학을 떠났는데, 원래 이름 철자는 "Carl"이었으나 대학에서 "Karl"로 잘못 표기하였다. 이후 피어슨은 1884년부터 스스로 "K" 철자를 사용하기 시작하였다. 하이델베르크 이후 베를린 훔볼트 대학교에서 생리학, 로마법, 중세 유럽 문학, 16세기 독일 문학, 사회주의 등을 공부하였다.
1880년 영국으로 귀국한 피어슨은 아버지를 따라 법학을 공부했으나, 1881년 다시 수학으로 돌아와 킹스 칼리지 런던과 유니버시티 칼리지 런던에서 수학 교수를 맡았다. 1884년에는 유니버시티 칼리지 런던의 응용 수학·역학 석좌 교수가 되었다.
1890년에는 마리아 샤프(Maria Sharpe영어)와 결혼하여 1남 2녀를 두었으며, 아들 이건 피어슨은 아버지를 이어 유명한 통계학자가 되었다. 1911년에는 유니버시티 칼리지 런던에 세계 최초의 대학 통계학과를 설립하였다.
1928년 아내 마리아 샤프가 사망한 후, 1929년 마거릿 빅토리아 차일드(Margaret Victoria Child영어)와 재혼하였다. 피어슨은 1936년 서리주 케이플(Capel영어) 근처 콜드하버(Coldharbour영어)에서 사망하였다.
피어슨은 카를 마르크스를 신봉하는 사회주의 사상을 가졌으며,[53] 이 때문에 1920년 대영 제국 훈장과 1935년 나이트 작위를 사퇴했다.
2. 1. 어린 시절과 교육
칼 피어슨은 1857년 런던 이즐링턴에서 퀘이커 교도 집안에서 태어났다.[7] 그의 아버지 윌리엄 피어슨은 국선 변호사였고, 어머니 패니 스미스는 선원 가문 출신이었다.[7] 피어슨은 유니버시티 칼리지 스쿨을 다녔고,[7] 1876년 케임브리지 대학교 킹스 칼리지에 입학하여 수학을 공부했다.[7] 1879년 케임브리지 대학교를 졸업하고, 수학 시험(Mathematical Tripos영어)에서 3등(Third Wrangler)을 차지했다.[7]케임브리지 졸업 후, 피어슨은 독일 하이델베르크 대학교에서 유학하며 게오르크 헤르만 퀸케에게서 물리학을, 쿠노 피셔에게서 형이상학을 공부했다.[7] 이후 베를린 훔볼트 대학교에서 에밀 뒤 부아-레이몽의 다윈주의 강의를 들었고,[7] 브룬스와 테오도어 몸젠에게서 로마법을, 중세 및 16세기 독일 문학, 사회주의 등 다양한 학문을 공부했다.[7]
2. 2. 학문적 경력
1881년 킹스 칼리지 런던에서 수학 교수를 대행했고, 1883년에는 유니버시티 칼리지 런던에서 교수를 대행했다.[14] 1884년, 유니버시티 칼리지 런던의 응용 수학 및 역학 골드스미드 교수로 임명되었다.[14] 1891년에는 그레샴 칼리지의 기하학 교수직에도 임명되었으며, 여기서 정량적 해법이 필요한 흥미로운 문제들을 가지고 있던 동물학자 월터 프랭크 라파엘 웰던을 만났다.[14] 생물 측정학 및 진화 이론 분야에서의 협력은 웰던이 1906년에 사망할 때까지 지속되었다.[15] 웰던은 피어슨에게 찰스 다윈의 사촌 프랜시스 골턴을 소개했고, 피어슨은 골턴의 제자가 되었다.1911년 골턴이 사망하면서 자신의 유산의 잔여분을 런던 대학교에 우생학 교수직 설립을 위해 남겼다. 피어슨은 골턴의 뜻에 따라 '골턴 우생학 교수'(나중에는 '골턴 유전학 교수')의 첫 번째 수혜자가 되었다.[16] 피어슨은 드레이퍼스 컴퍼니의 재정적 지원을 받아 생물 측정 연구소와 골턴 연구소를 통합한 응용 통계학과를 설립했다. 그는 1933년 은퇴할 때까지 이 학과에 있었으며, 사망할 때까지 연구를 계속했다.
피어슨은 카를 마르크스에게 자본론의 영어 번역을 신청[52]하는 등 독일 유학 시절부터 마르크스를 신봉하는 사회주의 사상을 가진 인물[53]이었고, 1920년에는 대영 제국 훈장을, 1935년에는 나이트 작위를 사퇴했다.
피어슨의 이론은 대표본을 전제로 하며, 기술 통계학이라고 불린다.
2. 3. 결혼과 가족
1890년에 마리아 샤프(Maria Sharpe영어)와 결혼하여 1남 2녀를 두었다. 아들 이건 피어슨은 아버지를 이어 유명한 통계학자가 되었다.[14][15]1928년 아내 마리아 샤프가 사망한 후, 1929년 피어슨은 마거릿 빅토리아 차일드(Margaret Victoria Child영어)와 재혼하였다.
2. 4. 말년과 사망
1933년 유니버시티 칼리지 런던에서 은퇴하였으나, 사망할 때까지 연구를 계속했다.[16] 1936년 서리주 케이플(Capel영어) 근처의 콜드하버(Coldharbour영어)에서 사망하였다.3. 과학적 업적
칼 피어슨은 통계학과 생물 측정학 분야에 큰 공헌을 했다. 그의 주요 과학적 업적은 다음과 같다.
- 통계학: 선형 회귀, 상관 관계, 피어슨 적률 상관 계수를 연구하고, 확률 분포 분류 체계를 확립하여 통계학 이론의 기초를 다졌다. 피어슨 카이제곱 검정을 개발하고, 히스토그램 용어를 처음으로 사용했다.[57]
- 생물 측정학: 프랜시스 골턴의 영향을 받아 유전 현상을 수학적으로 설명하고자 했으며, 래프 웰던, 프랜시스 골턴과 함께 통계학 저널 《Biometrika》를 창간하여 생물 측정학 연구 발전에 기여했다.[39]
3. 1. 통계학
상관 계수는 오귀스트 브라베[40][41]와 프랜시스 골턴에 의해 처음 개발되었으나, 피어슨에 의해 곱 모멘트로 정의되었고 선형 회귀와의 관계가 연구되었다.[42] 그는 적률법을 도입하여 모멘트를 기술 통계 및 표본에 분포를 맞추는 데 사용했다. 또한, 현재 일반적인 연속 확률 분포의 기초가 된 연속 일변량 확률 분포 시스템인 피어슨 분포 시스템을 개발했다. 이 시스템은 네 번째 모멘트까지 완전하여 피어슨 적률법을 보완한다.피어슨은 카이 거리를 정의했는데, 이는 마할라노비스 거리의 전신이자 특수한 경우이다.[43] 또한, 가설 값을 중심점으로 하고 카이 거리를 반지름으로 하는 구의 여집합에 대한 확률 측도로 p-값을 정의했다.[43]
피어슨은 통계적 가설 검정 이론 및 통계적 결정 이론의 기초를 마련했다.[43] 그는 획기적인 논문 ''"기준에 관하여..."''에서[43] p-값을 통해 가설 값과 경험적으로 관찰된 값 사이의 카이 거리를 평가하여 가설 값의 타당성을 검증할 것을 제안했다. 제르지 네이만과 에곤 피어슨은 나중에 사전 설정된 증거 기준인 알파 제1종 오류 확률을 제안했다.[44]
피어슨 카이제곱 검정은 이산 데이터에 대한 정규 근사를 사용하는 가설 검정이다. 피어슨은 주성분 분석을 개발하여 선형 부분 공간을 카이 거리를 최소화하여 다변량 데이터에 맞추는 방법을 제시했다.[45][46] 또한, 히스토그램이라는 용어를 처음 도입한 것으로 알려져 있다.[47]
피어슨의 연구는 생물학, 역학, 인체 측정학, 의학, 심리학 및 사회사 분야를 포함한 수학적 통계학의 광범위한 적용과 발전에 기여했다.[38] 1901년, 래프 웰던, 프랜시스 골턴과 함께 통계 이론 발전을 위한 저널 ''Biometrika''를 창간하고,[39] 사망할 때까지 편집했다. 비아트리스 메이블 케이브-브라운-케이브, 프랜시스 케이브-브라운-케이브, 앨리스 리 등 여러 여성 수학자들이 그의 연구를 도왔다. 1925년에는 ''우생학 연보''(현재 ''인간 유전학 연보'')를 창간했다.
피어슨의 통계학 분야 주요 업적은 다음과 같다.
- 선형 회귀, 상관 관계와 피어슨 적률 상관 계수: 프랜시스 골턴의 "평균 회귀" 데이터를 사용해 수학 모델을 구성했으며, 이는 이후 이론 발전에 중심적인 역할을 했다.
- 확률 분포의 분류: 이후 통계학 이론의 기초가 되었으며, 특히 지수형 분포족은 일반화 선형 모형 이론의 기본이 되고 있다.
- 피어슨 카이제곱 검정: 카이제곱 검정 중 가장 기본적인 것이다.
- 히스토그램이라는 용어를 창안했다.[57]
3. 2. 생물 측정학
칼 피어슨은 생물 측정학(Biometrics) 분야를 개척하여 진화 이론 연구에 통계학적 방법을 도입했으며, 유전학의 생물 측정학파(Biometric School)를 창시하여 유전 현상을 수학적으로 설명하고자 했다.[31] 1901년 웰던, 골턴과 함께 통계학 저널 《Biometrika》를 창간했다.[39]피어슨은 1893년부터 1904년까지 생물 측정을 위한 통계 기술 개발에 많은 시간을 할애했으며,[31] 카이 제곱 검정, 표준 편차, 상관 관계 및 회귀 계수 등 오늘날 통계 분석에 널리 사용되는 기술들을 개발했다.[31]
골턴의 추종자였던 피어슨은 골턴의 통계적 개념을 활용하여 유전학의 생물 측정학파를 공식화했다.[33] 골턴의 불연속적 진화 이론과 달리, 피어슨은 연속적 진화 이론을 발전시켰다.[33] 멘델주의자들이 유전 메커니즘을 제공하는 데 집중한 반면, 생물 측정학파는 인과 관계가 없는 유전의 수학적 설명을 제공하는 데 집중했다.[33]
피어슨은 진화 이론이 유전 패턴을 설명하는 생물학적 메커니즘을 식별하는 것이 아니라, 경험적 데이터의 수학적 설명에 집중해야 한다고 주장했다.[33] 이러한 관점은 베이트슨을 포함한 멘델주의자들과의 치열한 논쟁으로 이어졌고, 베이트슨이 피어슨의 원고 중 하나를 거부한 후, 피어슨과 웰던은 1901년에 Biometrika를 설립하게 되었다.[37]
피어슨의 연구는 생물학, 역학, 인체 측정학, 의학, 심리학 및 사회사 분야를 포함하여 수학적 통계학의 광범위한 적용과 발전에 걸쳐 있었다.[38] 그는 사망할 때까지 ''Biometrika''를 편집했으며,[39] 비아트리스 메이블 케이브-브라운-케이브, 프랜시스 케이브-브라운-케이브, 앨리스 리 등 여러 여성 수학자들이 그의 연구를 도왔다.[39]
피어슨의 사고는 오늘날 사용되는 많은 통계적 방법의 기초가 되었다. 그의 기여는 다음과 같다:
기여 | 설명 |
---|---|
상관 계수 | 오귀스트 브라베[40][41]와 프랜시스 골턴에 의해 처음 개발되었으며, 곱 모멘트로 정의되고 선형 회귀와의 관계가 연구되었다.[42] |
적률법 | 물리학에서 빌려온 개념인 모멘트를 기술 통계 및 표본에 분포를 맞추기 위해 도입했다. |
피어슨의 연속 곡선 시스템 | 연속 일변량 확률 분포의 시스템으로, 현재의 일반적인 연속 확률 분포의 기초를 형성한다. |
카이 거리 | 마할라노비스 거리의 전신이자 특수한 경우.[43] |
p-값 | 가설 값을 중심점으로 하고 카이 거리를 반지름으로 하는 구의 여집합에 대한 확률 측도로 정의된다.[43] |
통계적 가설 검정 이론 및 통계적 결정 이론의 기초 | p-값을 통해 가설 값과 경험적으로 관찰된 값 사이의 카이 거리를 평가하여 가설 값의 타당성을 검증할 것을 제안했다.[43] |
피어슨 카이제곱 검정 | 이산 데이터에 대한 정규 근사를 사용하는 가설 검정. |
주성분 분석 | 선형 부분 공간을 카이 거리를 최소화하여 다변량 데이터에 맞추는 방법.[45][46] |
히스토그램 | 최초 도입.[47] |
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