实验历史
实验首先发生在农业领域（田间实验），然后通过随机双盲试验（Randomized Double Blind Trials）进入医学领域，进行药物研发。 2010年，谷歌将其引入互联网领域。 符号是Google发表的重叠实验框架论文。 实验基础设施——更多、更好、更快的实验）。
费舍尔将科学实验方法引入农业领域。 在瑞士洛桑农业天文台工作期间，他通过方差分析对近90年的农业观测数据进行了分析，纠正了过去不合理、难以分析的实验方法。 研究和实验设计等著作中介绍了科学实验的三个原则：
重复，通过样本的重复随机化，实验对象和策略采用随机组合分配的原则，随机化可以消除所有已知和未知因素的干扰，并重点关注我们的实验策略所带来的实验效果。 实验对象（样本）的分组管理、组间比较确认实验效果、实验分析
20世纪，费舍尔引入了科学实验方法。 统计学，尤其是推论统计学，广泛应用于实验分析中的假设检验和参数估计。
对于参数估计，Karl Pearson引入了均值、方差、峰度、偏度等统计参数（皮尔逊发现了偏态分布），通过样本估计了总体的参数值。 Fisher 将参数简化为均值和方差。 Neyman和EG Pearson在数学中引入了更多关于分布、概率密度和其他概率论公式的假设检验，在前人发现的基础上系统地提出了假设检验方法。 假设检验包括我们希望证伪的原假设，以及我们想要证明的备择假设，我们利用检验方法计算样本的显着性水平，通过小概率的发生推翻原假设/原假设检验方法事件。 主流的测试方法包括Gossett和Fisher提出的T检验、Pearson卡方检验等，所有测试方法都有相应的概率分布、概率密度函数、概率累积函数等公式，计算统计分数通过样本统计，查询概率表，得到当前实验的置信度p-值统计的发展
20世纪，四大统计学王推动了整个统计学的发展和成熟：
卡尔·皮尔逊（Carl Pearson）在高尔顿的生物统计学杂志和实验室工作时，定义了偏态分布，引入了统计参数，主张通过大量样本来估计总体； 提出了拟合优度检验，并将其发展为卡方检验。 平方检验用于计算观测分布与期望分布之间的差异。 罗纳德·费舍尔将大量数学公式引入统计学，并出版了《研究人员的统计方法》； 通过几何公式解释了相关系数； 继承孟德尔遗传学并发展为优生学； 洛桑农业实验期间，通过方差分析、实验设计等，大大提高了统计的科学性； 发展了Karl Pearson的参数估计方法和卡方检验，并引入自由度来减少统计参数； 费舍尔创立了一个门派，弟子众多，这些人发展了极值统计、毒理学、概率空间、随机过程等。埃贡·皮尔逊继承了他父亲的衣钵和地位，迭代了他父亲的统计观点，启发了同时代的统计学家。 最为人称道的是Jerzy Neyman，他与Neyman一起提出了假设检验方法。 这位波兰数学家系统地强化了统计学的数学基础，并提出了假设检验。 方法，使用微积分公式推导置信区间，并正式提出假设检验、置信度和显着性水平等概念； 将统计方法引入医学、气象学、毒理学等各个领域； 并在加利福尼亚州伯克利建立统计部。 培养了一大批统计人才
其他人也为统计的发展做出了巨大贡献。 业余统计学家高尔顿将统计和数学方法引入生物统计学，拉开了统计学大发展的序幕； 提出学生测试的戈塞特在吉尼斯啤酒酿造过程中引入了统计方法，大大提高了啤酒的质量； Lindbergh和Levy证明了中心极限定理成立的条件。 在此条件下，样本均值符合正态分布，极大地拓展了统计学的应用范围。
统计并没有停止发展。 随后，许多统计学家提出了异常值的非参数统计方法。 计算机计算能力的加入进一步促进了统计的应用。 Fisher提出的最大似然估计可以用于连续迭代。 为了解决真实的统计参数问题，最近兴起的因果推断正试图推进统计与因果关系的相关性，包括 Pearl 的因果图模型和 Rubin 的虚拟事实模型。
统计学的数学基础
20世纪统计学发展的巨大机遇当然是生物统计、农业实验、医学、工业等领域遇到的问题。 上述天才将数学方法（尤其是概率论）创新性地引入统计学也至关重要。 从 16 世纪开始，数学为统计学的发展奠定了哪些基础：
微积分，牛顿和莱布尼茨分别发明了微积分方法，通过符号表示和公里定理体系将科学与哲学体系分离； 累积分布函数是概率密度函数的积分线性代数，由莱布尼茨线性代数发明； 均值、方差等统计参数利用线性代数中的均值、二阶矩等方法来表达和计算概率论。 在伯努利家族、费马、德莫弗、帕斯卡等人的努力下，概率论逐渐完善，统计分布用数学公式表达为统计模型误差理论。 拉普拉斯提出了误差函数来表示随机性造成的偏差。 所有样本观测值都可以表示为概率公式+误差
参考以上内容
维基百科上与统计相关的条目《统计如何改变20世纪的科学：一位品茶的女士》以讲故事的方式介绍了统计一百多年的历史。 书中没有一个单一的数学公式，但是大师把我们面临的问题以及解决问题时的创新思维方式介绍的非常清楚。
女士们品茶——统计学如何改变科学和生活
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