Ronald Fisher

Ronald Fisher
Biologist and statistician Ronald Fisher.jpg
Ronald Fisher
Nombre completo Ronald Aylmer Fisher
Residencia Inglaterra, Australia
Nacionalidad Británico
Campo Matemática, Estadística, Biología evolutiva, Genética, Ciencia,
Alma máter Universidad de Cambridge
Supervisor doctoral James Hopwood Jeans y F. J. M. Stratton
Estudiantes
destacados
C. R. Rao, D. J. Finney, y Walter Bodmer[1]
Premios
destacados
Medalla Royal en 1938
Medalla Guy en 1946
Medalla Darwin en 1948
Medalla Copley en 1955
Medalla Darwin-Wallace en 1958
Creencias religiosas Iglesia de Inglaterra y anglicanismo
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Sir Ronald Aylmer Fisher ( Londres, Reino Unido, 17 de febrero de 1890Adelaida, Australia, 29 de julio de 1962) fue un estadístico y biólogo que usó la matemática para combinar las leyes de Mendel con la selección natural, de manera que ayudó así a crear una nueva síntesis del Darwinismo conocida como la síntesis evolutiva moderna, y también un prominente eugenista en la parte temprana de su vida.

En 1919 empezó a trabajar en Rothamsted Research, una estación agrícola experimental donde desarrolló el análisis de la varianza para analizar sus datos inmensos de los cultivos cultivados desde los años 1840, y donde en los próximos años estableció su reputación como bioestadístico. También fue uno de los mayores fundadores de la genética de poblaciones. Entre otras cosas, resumió el principio de Fisher, propuso el denominado modelo de selección sexual runaway y la hipótesis del hijo sexy, e ideó la ecuación de Fisher, el valor reproductivo y la desigualdad de Fisher.

Anders Hald le llamó «un genio quién, casi a solas, creó las fundaciones por la ciencia moderna estadística»,[4]

Academia

Ronald Fisher en su ceremonia de graduación en la Universidad de Cambridge
Ronald Fisher en 1913

Fisher ganó una beca para estudiar matemática a la Universidad de Cambridge en 1909 y matriculó de honor en astronomía en 1912. En 1915 publicó un papel The evolution of sexual preference (La evolución de preferencia sexual)[6] El papel también fundó la genética cuantitativa moderna y usaba el método estadístico de biometría para crear las fundaciones por la genética biométrica.

Se redescubrieron las leyes de Mendel en 1900 con la escuela de biometrica, dirigida por Karl Pearson, un seguidor de la idea de Charles Darwin que diferencias pequeñas importan mucho por la evolución, mientras la escuela mendeliana, dirigida por William Bateson, pensaba que la obra de Gregor Mendel se mostró que la evolución funcione con largas diferencias. Joan Box, la biógrafa e hija de Fisher, dijo que se había resuelto este problema ya en 1911.[7]

Junto con Sewall Wright y J. B. S. Haldane, Fisher es uno de los principales fundadores de la genética de poblaciones, que logró conciliar la metodología biométrica con la genética mendeliana, la primera fase de la Síntesis evolutiva moderna.

El interés de Fisher en la genética y la evolución se despertó en Cambridge, con la lectura de una serie de artículos de Karl Pearson ("Mathematical Contributions to the Theory of Evolution"). En la misma universidad, los Mendelianos eran la escuela dominante, y Fisher pronto estuvo convencido de que el mendelismo era el principal mecanismo de la herencia.

La cola del pavo real en vuelo, el ejemplo clásico del modelo de selección autoreforzante de Fisher.

Fisher sentó las bases de la genética poblacional, demostrando que la posibilidad de que una mutación incremente la adaptación de un organismo disminuye con la magnitud de la mutación y que las poblaciones más grandes conllevan más variación, de modo que tienen una mayor probabilidad de supervivencia. También propuso el Fisherian runaway que describe una conjetura de como la selección sexual, típicamente en un especie como el pavo real, crea la cola larga y colorida de varón como una ornamentación sexual.[13]

En un libro de 1930, The Genetical Theory of Natural Selection (La teoría genética de la selección natural), Fisher resumió el principio de Fisher lo cual demuestra porque el ratio de sexo entre varones y hembras es casi siempre 1:1.[14]

En el modelo geométrico de Fisher explicó la distribución de los efectos de las mutaciones que puedan contribuir a la adaptación evolutiva.[15]

El vitral en el salón comedor de Gonville y Caius College, en Cambridge, Inglaterra, que conmemora a Ronald Fisher y representa un cuadrado latino, analizado por él en The Design of Experiments

Su respuesta al problema estadístico de los investigadores en biología y agronomía fue introducir y desarrollar ideas originales en el campo de la inferencia estadística y en el diseño de experimentos. Por ejemplo, descubrió la utilidad del uso de los cuadrados latinos para mejorar significativamente los métodos agrícolas, cuando se hallaba investigando la eficacia de los fertilizantes en el rendimiento de las cosechas e intentando que la calidad de la tierra no fuese un factor indeseable que influyese en el rendimiento de la cosecha.[16] También fue responsable del test exacto de Fisher y de la hipótesis nula, ambos aplicados en el experimento de la catadora de té, presentado en su libro The Design of Experiments (1935).

En 1936 introdujo el iris flor conjunto de datos como un ejemplo de análisis discriminante lineal.[17]

En su papel de 1937 The wave of advance of advantageous genes (La ola de avance de genes beneficiosos) se propuso la ecuación de Fisher en el contexto de la dinámica de poblaciones para describir la sembranza espacial de un alelo beneficioso y explorar sus soluciones de ola viajando.[19]

En 1938 se resumió la Baraja Fisher–Yates con Frank Yates en su libro Statistical tables for biological, agricultural and medical research (Tablas estadísicas para invesigaciones de iología, agriculura y medicina).[20] Su descripción del algoritmo usaba lápiz y papel; una tabla de números aleatorios aportaba lo aleaorio.

A pesar de ser un oponente prominente de la estadística bayesiana, fue Fisher quién usó la palabra Bayesiana por primera vez.[21]

Él fue el primero en usar ecuaciones de difusión para intentar calcular la distribución de la frecuencia de alelo y la estimación de ligamiento usando métodos de máxima verosimilitud entre poblaciones.[22]

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