アドルフ・ケトレー - あのひと検索 SPYSEE
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quetelet.wmv 動画 YouTube
http://www.youtube.com/watch?v=-7F3u3Qllnw
統計の基礎，正規分布の話.mp4 動画 YouTube
http://www.youtube.com/watch?v=zRVL-o3bNk0
アドルフ・ケトレー ウィキペディア（Wikipedia）より
ランベール＝アドルフ＝ジャック・ケトレー（Lambert Adolphe Jacques QueteletまたはQuetelet）はベルギーの数学者、天文学者、統計学者で社会学者である。社会学に統計学的方法を導入し、「近代統計学の父」とも称される。
数学の研究により1819年ヘント大学から博士号を授与され、1828年ブリュッセルに天文台を創設し天文学の研究を行った。
彼の最も有名な著書は「人間とその能力の発展について−社会物理学の試み」（1835年）である。ここでは彼の考える社会物理学を概観し、「平均人」という概念を提出している。そのほかに｢社会物理学｣La physique sociale（1869年）などの著書があり、特に19世紀後半の社会統計学に強い影響を与えた。
彼は人の社会的データのみならず身体的データについても研究を行っている。特に人の身長に対する理想的体重と実際の体重を比較する指数、つまりボディマス指数（ケトレー指数）を提案し、これは公衆医学上も重要な貢献である。
大数の法則 ウィキペディア（Wikipedia）より
大数の法則（law of large numbers）は、確率論・統計学における極限定理のひとつで、「経験的確率と理論的確率が一致する」 という、素朴な意味での確率を意味付け、定義付ける法則である。
厳密には、ヤコブ・ベルヌーイによる大数の弱法則 (WLLN: Weak Law of Large Numbers) と、エミール・ボレルやアンドレイ・コルモゴロフによる大数の強法則 (SLLN: Strong Law of Large Numbers) とがある。単に「大数の法則」と言った場合、どちらを指しているのかは文脈により判断する必要がある。
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『偶然とは何か――その積極的意味』 竹内啓／著 岩波新書 2010年発行
大数の法則の時代 （一部抜粋しています）
18世紀に数学者によって発見された大数の法則は、19世紀なるとケトレー（1796 - 1874）によって社会の基本法則と見なされるようになった。
ケトレーは人間社会に関する多くの統計データを集めて、特定の社会で一定期間内に起こる犯罪などの現象がほぼ一定数になることを示して、一つ一つの事件は偶然的であるように見えても、多数の人々からなる社会においては、その発生率は一定になることを主張した。そうしてその理由を、一人一人の人が犯罪を起こすかどうかは決定できないが、犯罪者になる一定の確率があり、多数の人が集まれば、起こる犯罪の数はほぼ一定になる、と大数の法則によって説明したのである。
さらにケトレーは、多数の人間の身長などを測って、その分布が正規分布になることを示した上で、個人の特性は身体的特性だけでなく、知能や倫理的特性までもすべて正規分布になっていると主張した。そうして同じ大数の法則を援用して、社会全体の性質はこのような分布の平均値に等しくなると考えた。すべての特性がこの社会平均に一致するような人を「平均人」と呼び、それが社会を代表するものと見なした。
ケトレーは大数の法則を社会に関する基本法則とし、統計的研究を通じて、社会を科学的に把握することができると考えて、自らの方法を「社会物理学」と呼んで、自然を対象とする物理学に対応するものとした。
ケトレーの著作は広く歓迎されて、一部には「統計熱狂時代」といわれるほどになり、統計の収集や分析が盛んになっただけでなく、国や地方の政府による統計調査やその結果の刊行も盛んになった。ケトレーはそのような公的統計の充実においても、国際的に活躍したのであった。
ケトレーの思想は大きな影響を残したが、そこには問題もあった。それは一部に誤解されているように、ケトレーが「平均人」の特性や「犯罪率」のようなものを、物理的常数のように、一定不変なものと見なしていたということではない。むしろ、彼は、それは社会の条件によって変わるし、したがって変えることができると考えたのであった。
問題は、社会現象は多くの人々によって作り出されるものであり、したがって社会的事実を検証するためには多くの人々について観察しなければならないという事実を、ただちに確率論的な大数の法則と結びつけてしまったことである。
つまり、多くの対象を観測することによって全体の傾向が見られるということは、実は確率論とは無関係なのである。
確率と結びつけられるのは、観測対象が偶然（ランダム）に選ばれる場合である。その場合には、個々の対象がある特性をもつかもたないかはあらかじめ決まっていても、それが選ばれるか否かは偶然によるものであり、そうしてある特性をもつ対象が選ばれる確率はそのような特性をもつ対象の比率に等しくなる。
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