আমার কাছে তিনটি সমর্থনকারী লিঙ্ক / যুক্তি রয়েছে যা আনুষ্ঠানিকভাবে বিকাশিত পরিসংখ্যানের জন্য 1600-1650 ডেট এবং কেবলমাত্র সম্ভাবনার ব্যবহারের জন্য অনেক আগে সমর্থন করে ।
আপনি যদি সম্ভাবনাকে পূর্বাভাস হিসাবে ভিত্তি হিসাবে অনুমানের পরীক্ষাটি গ্রহণ করেন তবে অনলাইন ব্যুৎপত্তি অভিধানটি এটি সরবরাহ করে:
" অনুমান (এন।)
1590s, "একটি নির্দিষ্ট বিবৃতি;" মধ্য ফরাসি হাইপোথেসি থেকে এবং সরাসরি গ্রীক অনুমানের "বেস, ভিত্তি, ভিত্তি," সুতরাং বর্ধিত ব্যবহারে "যুক্তির ভিত্তিতে" মধ্যপ্রাচীন হাইপোথিসিটি থেকে এবং "ভিত্তি হিসাবে ব্যবহার করা একটি প্রস্তাব, 1650 এর দশকে" অনুমান, "আক্ষরিক" অধীনে একটি স্থাপনা, "হাইপো-" নীচে "(হাইপো- দেখুন) + থিসিস" একটি স্থাপনা, প্রস্তাব "(পিআইই মূলের ডুপ্লিকেট আকার থেকে" সেট করতে, রাখুন ") যুক্তিতে একটি শব্দ; সংকীর্ণ বৈজ্ঞানিক জ্ঞান 1640s থেকে "।
উইকশনারি অফার:
"1596 সাল থেকে মধ্য ফরাসি হাইপোথিস থেকে, প্রাচীন গ্রীক ὑπόθεσις (হুপিথেসিস," একটি যুক্তির ভিত্তি, অনুমানের ") থেকে আক্ষরিকভাবে" aের নীচে রাখা ", নিজেই ὑποτίθημι (হুপোটেথমি," আমি সেট করেছি) থেকে রেকর্ড করা হয়েছে এর আগে, প্রস্তাব দিন)) থেকে from (হুপি, "নীচে") + from (তৃতীয়, "আমি রাখি, রাখি")
বিশেষ্য অনুমান (বহুবচন অনুমান)
(বিজ্ঞান) আলগাভাবে ব্যবহৃত, একটি পর্যবেক্ষণ, ঘটনা বা বৈজ্ঞানিক সমস্যার ব্যাখ্যা দেয় এমন একটি অস্থায়ী অনুমান যা আরও পর্যবেক্ষণ, তদন্ত এবং / বা পরীক্ষার মাধ্যমে পরীক্ষা করা যেতে পারে। শিল্পের একটি বৈজ্ঞানিক শব্দ হিসাবে, সংযুক্ত উদ্ধৃতি দেখুন। তত্ত্বের সাথে তুলনা করুন এবং সেখানে দেওয়া উদ্ধৃতি ation উদ্ধৃতি ▲
2005, রোনাল্ড এইচ পাইন, http://www.csicop.org/specialarticles/ শো / ইনটাইটেলেন্ট_ডিজাইন_আর_না_মডেল_ক্রিয়েশনিজম , 15 অক্টোবর 2005:
আমাদের মধ্যে অনেক লোককে স্কুলে শিখানো হয়েছে যে কোনও বিজ্ঞানী, কিছু বের করার চেষ্টা করার সময় প্রথমে একটি "হাইপোথিসিস" নিয়ে আসবেন (একটি অনুমান বা অনুমান - এমনকি "শিক্ষিত" অনুমানও নয়)। ... [তবে টি] তিনি "হাইপোথিসিস" শব্দটি বিজ্ঞানের ক্ষেত্রে ব্যবহার করতে হবে, কেন কিছু ঘটনা বিদ্যমান বা ঘটেছে তার কারণ যুক্তিযুক্ত, বুদ্ধিমান, জ্ঞান-জ্ঞাত ব্যাখ্যার জন্য। একটি হাইপোথিসিস এখনও অরক্ষিত হতে পারে; ইতিমধ্যে পরীক্ষা করা যেতে পারে; মিথ্যা বলা হতে পারে; পরীক্ষা করা হলেও এখনও ভুয়া হয়নি; বা মিথ্যা বলা ছাড়াই অগণিত উপায়ে পরীক্ষা করা যেতে পারে; এবং এটি বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায় সর্বজনস্বীকৃত হতে পারে। বিজ্ঞানের ক্ষেত্রে যেমন "হাইপোথিসিস" শব্দটি বোঝার জন্য ওকামের অন্তর্নিহিত নীতিগুলি উপলব্ধি করা দরকার "মিথ্যাচারযোগ্যতা" সম্পর্কিত রেজার এবং কার্ল পপারের ধারণা - এই ধারণা সহ যে কোনও সম্মানিত বৈজ্ঞানিক হাইপোটিসিসকে নীতিগতভাবে ভুল প্রমাণিত হওয়ার জন্য "সক্ষম" হতে হবে (যদি এটি হওয়া উচিত, তবে এটি কেবল ভুল হতেই পারে), তবে কখনও সত্য প্রমাণিত হতে পারে না। "হাইপোথিসিস" শব্দের যথাযথ বোঝার একটি দিক বিজ্ঞান হিসাবে ব্যবহৃত হয়েছে, তা হ'ল অনুমানের একটি নিছক শতাংশই সম্ভবত কোনও তত্ত্ব হতে পারে "
উপর সম্ভাব্যতা ও পরিসংখ্যান উইকিপিডিয়া অফার:
" ডেটা সংগ্রহ
আদর্শ
যখন পূর্ণ শুমারি সংক্রান্ত তথ্য সংগ্রহ করা যায় না, তখন পরিসংখ্যানবিদরা নির্দিষ্ট পরীক্ষামূলক নকশা এবং সমীক্ষার নমুনাগুলি বিকাশ করে নমুনা ডেটা সংগ্রহ করেন। পরিসংখ্যান নিজেই পরিসংখ্যান মডেলগুলির মাধ্যমে ভবিষ্যদ্বাণী ও পূর্বাভাসের সরঞ্জাম সরবরাহ করে। জনসংখ্যার অনুমান করা এবং জীবন বীমাগুলির পূর্বসূরীদের বিকাশের সাথে স্যাম্পলড ডেটা ভিত্তিক ইনফরমেশনগুলি তৈরির ধারণাটি 1600 এর দশকের মাঝামাঝি থেকে শুরু হয়েছিল । (তথ্যসূত্র: ওল্ফ্রাম, স্টিফেন (২০০২)। নতুন ধরণের বিজ্ঞান W
একটি সম্পূর্ণ জনসংখ্যার গাইড হিসাবে একটি নমুনা ব্যবহার করার জন্য, এটি গুরুত্বপূর্ণ যে এটি সত্যই সামগ্রিক জনসংখ্যার প্রতিনিধিত্ব করে। প্রতিনিধি নমুনা নিশ্চিত করে যে তথ্যসূত্রগুলি এবং সিদ্ধান্তগুলি নিরাপদে নমুনা থেকে পুরো জনগণের মধ্যে নিরাপদে প্রসারিত করতে পারে। একটি বড় সমস্যা নিখুঁতভাবে নির্বাচিত নমুনাটি নির্ধারণের মধ্যে রয়েছে। পরিসংখ্যান নমুনা এবং ডেটা সংগ্রহের পদ্ধতির মধ্যে থাকা কোনও পক্ষপাতের জন্য অনুমান এবং সংশোধন করার পদ্ধতিগুলি সরবরাহ করে। গবেষণার শুরুতে এই সমস্যাগুলি হ্রাস করতে পারে এমন পরীক্ষাগুলির জন্য পরীক্ষামূলক ডিজাইনের এমন পদ্ধতিও রয়েছে যা জনসংখ্যার বিষয়ে সত্যতা নির্ধারণের ক্ষমতা বাড়িয়ে তোলে।
স্যাম্পলিং তত্ত্ব সম্ভাবনা তত্ত্বের গাণিতিক শৃঙ্খলার অংশ। সম্ভাব্যতা গণিতের পরিসংখ্যানগুলিতে নমুনা পরিসংখ্যানের নমুনা বিতরণ এবং আরও সাধারণভাবে পরিসংখ্যানগত পদ্ধতির বৈশিষ্ট্যগুলির অধ্যয়নের জন্য ব্যবহৃত হয়। বিবেচনাধীন সিস্টেম বা জনগোষ্ঠী পদ্ধতির অনুমানগুলি সন্তুষ্ট করলে যে কোনও পরিসংখ্যান পদ্ধতির ব্যবহার বৈধ হয়। ক্লাসিক সম্ভাব্যতা তত্ত্ব এবং স্যাম্পলিং তত্ত্বের মধ্যে দৃষ্টিভঙ্গির পার্থক্যটি প্রায়, সম্ভাব্যতা তত্ত্বটি নমুনার সাথে সম্পর্কিত সম্ভাব্যতাগুলি কমাতে মোট জনসংখ্যার প্রদত্ত পরামিতিগুলি থেকে শুরু হয়। পরিসংখ্যানগত অনুমান, তবে, বিপরীত দিকে সরানো - inductively একটি বৃহত বা মোট জনসংখ্যার পরামিতি নমুনা থেকে অনুমান ।
"ওল্ফ্রাম, স্টিফেন (2002) থেকে। একটি নতুন ধরণের বিজ্ঞান W ওল্ফ্রাম মিডিয়া, ইনক। পি। 1082.":
" পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ
। ইতিহাস। সুযোগস্বরূপ গেমগুলির জন্য কিছু প্রতিকূলতার গণনা ইতিমধ্যে প্রাচীনতার মধ্যে তৈরি হয়েছিল। সম্ভাব্যতার সম্মিলিত গণনার উপর ভিত্তি করে 1200 এর দশকের ক্রমবর্ধমান বিস্তৃত ফলাফলগুলি রহস্য এবং গণিতবিদদের দ্বারা প্রাপ্ত হয়েছিল, 1600 এর দশকের মাঝামাঝি এবং 1700 এর দশকের গোড়ার দিকে পদ্ধতিগতভাবে সঠিক পদ্ধতিগুলি বিকশিত হয়েছিল। জনসংখ্যার অনুমান এবং জীবন বীমাগুলির পূর্বসূরীদের বিকাশের ক্ষেত্রে স্যাম্পলড ডেটা থেকে তথ্য তৈরির ধারণাটি 1600 এর দশকের মাঝামাঝি সময়ে উত্থাপিত হয়েছিল। পর্যবেক্ষণের এলোমেলো ত্রুটি বলে ধরে নেওয়া হয়েছিল যেগুলির জন্য সঠিক হিসাবে গড়ের পদ্ধতিটি ব্যবহার করা শুরু হয়েছিল, প্রাথমিকভাবে জ্যোতির্বিদ্যায়, 1700 এর মাঝামাঝি সময়ে, যখন কমপক্ষে স্কোয়াস ফিট এবং সম্ভাব্য বন্টনের ধারণাটি 1800 সালের দিকে প্রতিষ্ঠিত হয়। সম্ভাব্য মডেলগুলির উপর ভিত্তি করে 1800 এর দশকের মাঝামাঝি সময়ে জীববিজ্ঞানে ব্যক্তিদের মধ্যে এলোমেলো পরিবর্তনের ব্যবহার শুরু হয় এবং পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের জন্য বর্তমানে ব্যবহৃত ধ্রুপদী পদ্ধতিগুলি কৃষি গবেষণার প্রসঙ্গে 1800 এর দশকের শেষের দিকে এবং 1900 এর দশকের প্রথম দিকে বিকশিত হয়েছিল। পদার্থবিদ্যায় মূলত সম্ভাব্য মডেলগুলি ১৮০০ এর দশকের শেষদিকে স্ট্যাটিস্টিকাল মেকানিক্স এবং 1900 এর দশকের গোড়ার দিকে কোয়ান্টাম মেকানিকগুলির প্রবর্তনের কেন্দ্রবিন্দুতে ছিল।
অন্যান্য উত্স:
"এই প্রতিবেদনটি মূলত অ-গাণিতিক ভাষায় পি মানকে সংজ্ঞায়িত করে, হাইপোথিসিস টেস্টিংয়ের পি মান পদ্ধতির historicalতিহাসিক উত্সের সংক্ষিপ্তসার দেয়, ক্লিনিকাল গবেষণার প্রসঙ্গে p≤0.05 এর বিভিন্ন প্রয়োগকে বর্ণনা করে এবং পিএর উত্থানের বিষয়ে আলোচনা করে জিনোমিক স্ট্যাটিস্টিকাল বিশ্লেষণের জন্য প্রান্তিক হিসাবে 5 × 10-8 এবং অন্যান্য মান। "
"Origতিহাসিক উত্স" বিভাগটি বলে:
"বৈজ্ঞানিক হাইপোথিসিসের সাথে ডেটার তুলনা করার জন্য সম্ভাবনার ধারণাগুলি ব্যবহারের উপর প্রকাশিত কাজগুলি কয়েক শতাব্দী ধরে ধরা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, চিকিত্সক জন আরবুথনট ১ London২–-১10১০ সালে লন্ডনে খ্রিষ্টীয়দের তথ্য বিশ্লেষণ করেছিলেন এবং দেখেছিলেন যে অধ্যয়নরত প্রতিটি বছরেই পুরুষ জন্মের পরিমাণ মহিলা জন্মের চেয়ে বেশি হয়ে গিয়েছিল। তিনি রিপোর্ট করেছেন যে কেউ যদি ধরে নেয় যে পুরুষ এবং মহিলা জন্মের ভারসাম্য সুযোগের ভিত্তিতে হয়, তবে পরপর ৮২ টির বেশি পুরুষের সংখ্যার বেশি সংখ্যক পর্যবেক্ষণের সম্ভাবনা বছরগুলি 0.582 = 2 × 10-25, বা সেপটিলিয়নের (যেমন, ট্রিলিয়ন-ট্রিলিয়নে একটির) সুযোগের চেয়ে কম is[1]
[1]। আরবুথ নট জে divineশ্বরিক প্রভিডেন্সের পক্ষে একটি যুক্তি, যা উভয় লিঙ্গের জন্মের মধ্যে নিয়মিত নিয়মিততা থেকে গ্রহণ করা হয়। ফিল ট্রান্স 1710; 27: 186-90। doi: 10.1098 / rstl.1710.0011 প্রকাশিত হয়েছে 1 জানুয়ারী 1710
"পি-মানগুলি দীর্ঘদিন ধরে চিকিত্সা এবং পরিসংখ্যানের সাথে সংযুক্ত। তাত্পর্যপূর্ণ পরীক্ষার সর্বাধিক বিখ্যাত প্রাথমিক উদাহরণ । যদি মেডিকেল জার্নালে তাদের সর্বব্যাপী মান হয় যার দ্বারা তাদের বিচার করা হয়, পি-মানগুলি চিকিত্সা পেশার সাথেও অত্যন্ত জনপ্রিয়। অন্যদিকে, তারা সাপেক্ষে পরিসংখ্যানবিদদের কাছ থেকে নিয়মিত সমালোচনা এবং অনিচ্ছায় রক্ষা করেন উদাহরণস্বরূপ, এক ডজন বছর আগে বিশিষ্ট বায়োস্টাটিস্টিস্টস, প্রয়াত মার্টিন গার্ডনার এবং ডগ আল্টম্যান5 - 7 8 9 10 , 111–45–789অন্যান্য সহকর্মীদের সাথে একসাথে ব্রিটিশ মেডিকেল জার্নালকে পি-মানগুলির উপর কম জোর দেওয়ার জন্য এবং আত্মবিশ্বাসের অন্তরগুলিতে আরও বেশি জোর দেওয়ার জন্য একটি সফল প্রচারণা চালিয়েছে। এপিডেমিওলজি জার্নাল তাদের পুরোপুরি নিষিদ্ধ করেছে। সম্প্রতি, হামলার এমনকি জনপ্রিয় সংবাদমাধ্যমের দেখা গেছে । পি-মানগুলি এপিডেমিওলজি এবং বায়োস্ট্যাটাস্টিকস জার্নালের জন্য উপযুক্ত বিষয় বলে মনে হয়। এই রচনাটি কী, যদি কিছু থাকে তবে তাদের রক্ষা করতে বলা যেতে পারে তার একটি ব্যক্তিগত দৃষ্টিভঙ্গি উপস্থাপন করে।10,11
আমি কেবলমাত্র পি-মানগুলির সীমিত প্রতিরক্ষা প্রস্তাব করব। ... "।
তথ্যসূত্র
1 Hald A. A history of probability and statistics and their appli- cations before 1750. New York: Wiley, 1990.
2 Shoesmith E, Arbuthnot, J. In: Johnson, NL, Kotz, S, editors. Leading personalities in statistical sciences. New York: Wiley, 1997:7–10.
3 Bernoulli, D. Sur le probleme propose pour la seconde fois par l’Acadamie Royale des Sciences de Paris. In: Speiser D,
editor. Die Werke von Daniel Bernoulli, Band 3, Basle:
Birkhauser Verlag, 1987:303–26.
4 Arbuthnot J. An argument for divine providence taken from
the constant regularity observ’d in the births of both sexes. Phil Trans R Soc 1710;27:186–90.
5 Freeman P. The role of P-values in analysing trial results. Statist Med 1993;12:1443 –52.
6 Anscombe FJ. The summarizing of clinical experiments by
significance levels. Statist Med 1990;9:703 –8.
7 Royall R. The effect of sample size on the meaning of signifi- cance tests. Am Stat 1986;40:313 –5.
8 Senn SJ. Discussion of Freeman’s paper. Statist Med
1993;12:1453 –8.
9 Gardner M, Altman D. Statistics with confidence. Br Med J
1989.
10 Matthews R. The great health hoax. Sunday Telegraph 13
September, 1998.
11 Matthews R. Flukes and flaws. Prospect 20–24, November 1998.
@ মার্তিজন ওয়েটারিংস : "১৯০০ সালে পিয়ারসন কি পুনর্জাগরণ করেছিলেন নাকি এই (ঘন ঘনবাদী ) ধারণাটি আগে হাজির হয়েছিল? জ্যাকব বার্নুলি কীভাবে তাঁর 'সোনালি উপপাদ্য' সম্পর্কে ঘন ঘনবাদী অর্থে বা বায়েশিয়ান অর্থে (আর্স কনজেক্টেণ্ডি কী বলেছিলেন এবং কী তা বলেছিলেন)? আরও উত্স আছে)?
আমেরিকান স্ট্যাটিস্টিকাল অ্যাসোসিয়েশনের পরিসংখ্যানের ইতিহাসের একটি ওয়েবপৃষ্ঠা রয়েছে যা এই তথ্যের পাশাপাশি একটি "পোস্টারের পরিসংখ্যানের টাইমলাইন" শীর্ষক একটি পোস্টার (নীচে অংশে পুনরুত্পাদন করা) রয়েছে।
খ্রিস্টাব্দ 2: হান রাজবংশের সময় সম্পন্ন একটি আদমসুমারীর প্রমাণ বেঁচে আছে।
1500s: গিরোলোমো কার্ডানো বিভিন্ন ডাইস রোলগুলির সম্ভাব্যতা গণনা করে।
1600s: এডমন্ড হ্যালি মৃত্যুর হার বয়সের সাথে সম্পর্কিত এবং মৃত্যুর সারণি বিকাশ করে।
1700s: থমাস জেফারসন প্রথম মার্কিন আদমশুমারির নির্দেশনা দিয়েছেন।
1839: আমেরিকান পরিসংখ্যান সমিতি গঠিত হয়
1894: "স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি" শব্দটি কার্ল পিয়ারসন প্রবর্তন করেছিলেন।
1935: আরএ ফিশার পরীক্ষার নকশা প্রকাশ করেন।
উইকিপিডিয়ায় ওয়েবপৃষ্ঠার "ইতিহাস" বিভাগে " বিপুল সংখ্যার আইন " এটি ব্যাখ্যা করেছে:
"ইতালিয়ান গণিতবিদ গেরোলোমো কার্ডানো (1501-1515–)প্রমাণ ছাড়াই বলা হয়েছে যে পরীক্ষামূলক সংখ্যার সাথে অভিজ্ঞতাবাদী পরিসংখ্যানের নির্ভুলতা উন্নত হয়। এটি তখন প্রচুর সংখ্যক আইন হিসাবে আনুষ্ঠানিকভাবে প্রতিষ্ঠিত হয়েছিল। এলএলএন-এর একটি বিশেষ ফর্ম (বাইনারি র্যান্ডম ভেরিয়েবলের জন্য) প্রথমে জ্যাকব বার্নুলি প্রমাণ করেছিলেন। যথেষ্ট কঠোর গাণিতিক প্রমাণ বিকাশ করতে তাঁর 20 বছরের বেশি সময় লেগেছিল যা 1713 সালে তাঁর আরস কনজেকেন্ডি (অনুমানের শিল্পে) প্রকাশিত হয়েছিল। তিনি এটিকে তাঁর নাম "গোল্ডেন উপপাদ্য" রেখেছিলেন তবে এটি সাধারণত "বার্নোলির উপপাদ্য" নামে পরিচিতি লাভ করে। এটি বার্নৌলির নীতির সাথে বিভ্রান্ত হওয়া উচিত নয়, নামটি জ্যাকব বের্নুলির ভাগ্নে ড্যানিয়েল বার্নোলির নামে named 1837 সালে, এসডি পোইসন আরও এটি "লা লোই দেস গ্রান্ড নম্ব্রেস" ("বৃহত সংখ্যার আইন") নামে বর্ণনা করেছেন। এরপরে, এটি উভয় নামে পরিচিত ছিল, তবে "
বার্নোল্লি এবং পোইসন তাদের প্রচেষ্টা প্রকাশের পরে, অন্যান্য গণিতবিদরা চেবিশেভ, মার্কভ, বোরেল, ক্যান্তেল্লি এবং কোলমোগোরভ এবং খিচিন সহ আইনটিকে পরিমার্জনে অবদান রেখেছিলেন। "
প্রশ্ন: "পিয়ারসন প্রথম ব্যক্তি যিনি পি-ভ্যালু সম্পর্কে ধারণা পোষণ করেছিলেন?"
না, সম্ভবত না।
"এ P-মানগুলি উপর আসার বিবৃতি: কনটেক্সট, প্রক্রিয়া, এবং উদ্দেশ্য " (09 জুন 2016) Wasserstein এবং লাজার দ্বারা, ডোই: 10.1080 / 00031305.2016.1154108 একটা ব্যাপার কর্মকর্তা পি-মান সংজ্ঞা বিবৃতি (যা নেই সন্দেহ আছে যে সমস্ত শাখাগুলি ব্যবহার করে, বা প্রত্যাখ্যান করে, পি-ভ্যালু) যা এতে পড়ে:
" । পি-মান কী?
অনানুষ্ঠানিকভাবে, একটি পি-মান হ'ল নির্দিষ্ট পরিসংখ্যানের মডেলের অধীনে সম্ভাব্যতা যা উপাত্তের একটি পরিসংখ্যান সংক্ষিপ্তসার (উদাহরণস্বরূপ, নমুনাটির অর্থ দুটি তুলনামূলক গ্রুপের মধ্যে পার্থক্য) তার পর্যবেক্ষণকৃত মানের সমান বা আরও চরম হবে।
৩.নীতি
...
Itself . নিজেই, একটি পি-মান কোনও মডেল বা হাইপোথিসিস সম্পর্কিত প্রমাণের একটি ভাল পরিমাপ সরবরাহ করে না।
গবেষকদের স্বীকৃতি দেওয়া উচিত যে প্রসঙ্গ বা অন্যান্য প্রমাণ ছাড়াই একটি পি-মান সীমিত তথ্য সরবরাহ করে। উদাহরণস্বরূপ, নিজের দ্বারা নেওয়া 0.05 এর নিকটবর্তী একটি পি-মানটি নাল অনুমানের বিরুদ্ধে কেবল দুর্বল প্রমাণ সরবরাহ করে। তেমনি, একটি তুলনামূলকভাবে বড় পি-মান নাল অনুমানের পক্ষে প্রমাণ বোঝায় না; অন্যান্য অনেক অনুমান পর্যবেক্ষণ করা তথ্যের সাথে সমান বা আরও সামঞ্জস্যপূর্ণ হতে পারে। এই কারণগুলির জন্য, অন্যান্য পন্থাগুলি যথাযথ এবং সম্ভাব্য হলে ডেটা বিশ্লেষণ পি-ভ্যালু গণনার সাথে শেষ হওয়া উচিত নয়।
নাল অনুমানের প্রত্যাখ্যান সম্ভবত পিয়ারসনের অনেক আগে হয়েছিল।
নাল হাইপোথিসিস পরীক্ষার প্রাথমিক উদাহরণগুলিতে উইকিপিডিয়া পৃষ্ঠাটি বলে:
নাল হাইপোথিসিসের প্রাথমিক পছন্দ
পল মেহেল যুক্তি দিয়েছেন যে নাল অনুমানের নির্বাচনের জ্ঞানতাত্ত্বিক গুরুত্বটি মূলত অগ্রহণযোগ্য হয়ে গেছে। যখন নাল অনুমানটি তত্ত্ব দ্বারা পূর্বাভাস করা হয়, তখন আরও সুনির্দিষ্ট পরীক্ষাটি অন্তর্নিহিত তত্ত্বের আরও তীব্র পরীক্ষা হবে। নাল অনুমানটি যখন "কোনও পার্থক্য" বা "কোনও প্রভাব না" এর জন্য ডিফল্ট হয়, তখন আরও সুনির্দিষ্ট পরীক্ষাটি তত্ত্বটির একটি কম গুরুতর পরীক্ষা যা পরীক্ষার সম্পাদনকে প্ররোচিত করে। পরবর্তী অনুশীলনের উত্সগুলির একটি পরীক্ষা সুতরাং দরকারী হতে পারে:
1778: পিয়েরি ল্যাপ্লেস একাধিক ইউরোপীয় শহরে ছেলে এবং মেয়েদের জন্মের সাথে তুলনা করে। তিনি বলেছিলেন: "এই সম্ভাবনাগুলি প্রায় একই অনুপাতে খুব সহজেই পৌঁছেছে এ সিদ্ধান্ত নেওয়া স্বাভাবিক"। সুতরাং ল্যাপলেসের নাল অনুমান যে ছেলে এবং মেয়েদের জন্মের সমান "প্রচলিত জ্ঞান" দেওয়া উচিত।
1900: কার্ল পিয়ারসন "প্রদত্ত ফ্রিকোয়েন্সি কার্ভের একটি প্রদত্ত জনগোষ্ঠী থেকে প্রাপ্ত নমুনাগুলিকে কার্যকরভাবে বর্ণনা করবে কিনা তা নির্ধারণের জন্য চি স্কোয়ার পরীক্ষাটি বিকাশ করে।" সুতরাং নাল হাইপোথিসিসটি হ'ল একটি জনসংখ্যা তত্ত্ব দ্বারা ভবিষ্যদ্বাণী করা কিছু বিতরণ দ্বারা বর্ণনা করা হয়। তিনি উদাহরণ হিসাবে ওয়েলডন ডাইস থ্রো ডেটাতে পাঁচটি এবং ছক্কার সংখ্যা ব্যবহার করেছেন।
1904: কার্ল পিয়ারসন ফলাফল একটি নির্দিষ্ট বিভাগের ফ্যাক্টর থেকে স্বাধীন কিনা তা নির্ধারণ করার জন্য "কন্টিজেন্সি" ধারণাটি বিকাশ করে। এখানে নাল অনুমানটি ডিফল্টরূপে যে দুটি জিনিস সম্পর্কযুক্ত নয় (উদাহরণস্বরূপ গুটি থেকে দাগ গঠন এবং মৃত্যুর হার)। এই ক্ষেত্রে নাল অনুমানের আর তত্ত্ব বা প্রচলিত জ্ঞান দ্বারা পূর্বাভাস দেওয়া হয় না, বরং এটি উদাসীনতার মূলনীতি যা ফিশার এবং অন্যদের "বিপরীত সম্ভাবনা" ব্যবহারকে বরখাস্ত করতে পরিচালিত করে।
নাল অনুমানকে প্রত্যাখ্যান করার জন্য যে কোনও একজনকে কৃতিত্ব দেওয়া সত্ত্বেও আমি তাদের " দুর্বল গাণিতিক অবস্থানের উপর ভিত্তি করে সংশয়বাদ আবিষ্কার " হিসাবে চিহ্নিত করা যুক্তিসঙ্গত বলে মনে করি না ।