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Di tanto in tanto caricherò delle curiosità statistiche, simpatiche storie che vi faranno sorridere e magari appassionare a questa materia!
T di Student
T di Student
La t di Student nasconde una storia a dir poco pazzesca che non può che far sorridere durante la spiegazione di questo test fondamentale per l'analisi statistica ed econometrica.
Infatti, dovete sapere che non è stato propriamente Student a creare questo importante strumento di analisi, bensì William Sealy Gosset!
Stiamo quindi parlando di un furto?
Di un tranello?
Di una malvagità nei confronti del povero William?
Fatevi rispondere con una bella storia.
William lavora in una in una fabbrica di birra, la Guinness, e utilizza le sue competenze di statistico e chimico per svolgere indagini riguardanti la qualità degli ingredienti grezzi e del prodotto finale. Insomma, attraverso le sue importanti analisi statistiche poteva dare importanti informazioni alla Guinness.
William nota un problema durante le sue analisi.
Le rilevazioni e conseguentemente anche i test statistici che effettua, si basano su campioni molto piccoli, troppo piccoli per consentirgli di utilizzare la distribuzione normale.
Infatti, come ben sapete, se il campione è piccolo, la sua media non rispecchierà quella della popolazione dalla quale è stato estratto, ma soffrirà di un bias.
William si ingegna e scopre la distribuzione t, con la relativa statistica.
William però non può pubblicare la sua ricerca su una rivista scientifica, a meno che non lo faccia attraverso uno pseudonimo.
La Guinness vietava ai suoi dipendenti di firmare un articolo scientifico con il proprio nome (oltre a riferimenti relativi alla birra, all'azienda e collaterali). Ciò deriva dal fatto che non si voleva condividere informazioni sensibili con i concorrenti dell'epoca.
Indovinate quale pseudonimo scelse William?
Esatto, Student!
Una storia che fa sorridere e riflettere.
Nota:
Immagine generata con IA a mero fine illustrativo, quindi non prendete la formula per buona, in quanto ci sono degli errori.
Link fonti:
Link al paper di Student (William):
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