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Karl Pearson

* 27. März 1857 London
† 27. April 1936 London

KARL PEARSON wird mitunter als Vater der Statistik bezeichnet. Sein Verdienst ist es, mathematische Methoden (wie etwa den χ 2 -Test ) zur Untersuchung der Mannigfaltigkeit der Lebewesen eingesetzt und damit die Grundlagen der sogenannten Biometrie geschaffen zu haben.

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KARL PEARSON (1857 bis 1936) wurde am 27. März 1857 in London geboren. Nach Abschluss seiner Ausbildung am Kings College in Cambridge war PEARSON nahezu ausschließlich am College der Londoner Universität tätig.

Im Jahre 1884 übernahm er den Lehrstuhl für Angewandte Mathematik, und von 1911 bis 1933 hatte er den galtonschen Lehrstuhl für Eugenik (Erbgesundheitslehre bzw. Erbgesundheitsforschung) inne.

PEARSON war äußerst vielseitig und versuchte, den Einfluss der Wissenschaften untereinander sowie auf unterschiedliche Aspekte des Lebens zu begründen. In seinem 1892 erschienenen Buch The Grammar of Science sind bereits Ideen der Relativitätstheorie vorweggenommen.

Das Verdienst PEARSONS ist es vor allem, Methoden der mathematischen Statistik auf Prozesse der Vererbung und Entwicklung von Lebewesen angewendet und damit die Grundlagen der sogenannten Biometrie geschaffen zu haben. Hier beeinflussten ihn insbesondere die Arbeiten von FRANCIS GALTON (1809 bis 1882).

Im Zeitraum von 1893 bis 1912 schrieb PEARSON unter dem Titel Mathematical Contribution to the Theory of Evolution insgesamt 18 Arbeiten. Diese enthalten u.a. Aussagen zum Korrelationskoeffizienten sowie zum Chi-Quadrat-Test ( χ 2 -Test ) .

Auf PEARSON geht auch der Begriff Standardabweichung zurück.
KARL PEARSON war neben GALTON einer der Mitbegründer des statistischen Journals Biometrika.

Er verstarb im Alter von 69 Jahren am 27. April 1936 in London.

Lernhelfer (Duden Learnattack GmbH): "Karl Pearson." In: Lernhelfer (Duden Learnattack GmbH). URL: http://www.lernhelfer.de/index.php/schuelerlexikon/mathematik-abitur/artikel/karl-pearson (Abgerufen: 20. May 2025, 23:26 UTC)

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Eine derartige Kenngröße ist der Erwartungswert.

  • Es sei X eine endliche Zufallsgröße, die genau die Werte x i       ( m i t       i ∈ { 1 ;   2 ;   ... ;   n } ) annehmen kann, und zwar jeweils mit der Wahrscheinlichkeit P ( X = x i ) . Dann nennt man die folgende Kenngröße den Erwartungswert der Zufallsgröße X:
    E X = x 1 ⋅ P ( X = x 1 ) + x 2 ⋅ P ( X = x 2 ) + ... + x n ⋅ P ( X = x n )

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