Doktrína šancí: 300. výročí první učebnice teorie pravděpodobnosti

0489987 - ÚI 2019 RIV CZ cze J - Journal Article
Kalina, Jan - Soukup, Lubomír
Doktrína šancí: 300. výročí první učebnice teorie pravděpodobnosti.
[Doctrine of Chances: 300 years after its First Edition.]
Informační bulletin České statistické společnosti. Roč. 29, č. 1 (2018), s. 1-11. ISSN 1210-8022
Institutional support: RVO:67985807 ; RVO:67985556
Keywords : Moivre * probability * central limit theorem * popularizace vědy * popularisation of science
OECD category: Philosophy, History and Philosophy of science and technology; Statistics and probability (UTIA-B)
https://www.statspol.cz/wp-content/uploads/2018/06/IB_1_2018.pdf

Historicky první učebnicí teorie pravděpodobnosti byla Doktrína šancí, která vyšla roku 1718. U příležitosti 300. výročí jejího prvního vydání si ji připomeňme v širším kontextu dějin teorie pravděpodobnosti. Doktrínu šancí napsal Abraham de Moivre (1667–1754), který byl autorem nejen dnes známé Moivreovy věty, ale i spoluautorem Stirlingova vzorce a dalších výsledků v různých partiích matematiky. Protože jeho životopis byl již podrobně studován, věnujeme se v tomto článku především Moivreově knize Doktrína šancí a také diskutujeme Moivreovu-Laplaceovu centrální limitní větu i spolu s jejím pozdějším významem pro matematickou statistiku, zejména teorii testování hypotéz.

The first textbook of probability theory in the history was the Doctrine of Chances published in 1718. On the occasion of the anniversary of 300 years after its first edition, it is recalled here in a broader context of history of probability theory. Doctrine of Chances was written by Abraham de Moivre (1667–1754), who was the author not only of the well known Moivre formula, but also of other results in various fields of mathematics including the Stirling formula. Because Moivre’s curriculum vitae has been already thoroughly investigated, this paper is devoted mainly to his Doctrine of Chances and we also discuss the Moivre-Laplace central limit theorem together with its later importance for mathematical statistics, primarily for the theory of hypothesis testing.
Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0284281