קישורים

ניווט

נושאים

ארכיב עבור תגית היסטוריה

יום הולדת 100 לק. ר. ראו

ק. ר. ראו

ק. ר. ראו

היום, 10.9.2020, הסטטיסטיקאי ק. ר. ראו, מחשובי הסטטיסטיקאים של המאה ה-20 חוגג את יום הולדתו ה-100.

בפוסט הזה לא תקראו על הביוגרפיה שלו ,עבודתו המדעית ,והפרסים ואותות הכבוד שקיבל. בשביל זה כתבתי לכם ערך בויקיפדיה אודותיו. כאן אני רוצה לספר סיפורים. למעשה אלה סיפורים שראו עצמו סיפר, בשלושה ראיונות שנערכו איתו שנערכו ב-1985, 2003 ו-2016.

ראו, כמו המון סטטיסטיקאים אחרים, הגיע לסטטיסטיקה במקרה. הוא מספר כי לאחר שסיים את לימודי התואר השני במתמטיקה נסע לכלכותה כדי להתראיין למשרה בצבא הוד מלכותו, כלומר להתגייס. הוא מספר כי הם חיפשו מתמטיקאים לכל מיני תפקידים. הוא לא התקבל לצבא בגלל גילו הצעיר. בכל מקרה, הוא פגש מישהו שסיפר לו על המכון לסטטיסטיקה שנמצא בעיר. הוא הגיע למכון ודיבר עם ראש המכון ומייסדו, פ. צ’. מהלנוביס. מהלנוביס קיבל אותו לעבודה במכון כחוקר, ובמקביל שלח אותו ללמוד לתואר שני בסטטיסטיקה באוניברסיטת כלכותה, שזה עתה פתחה תכנית ללימודי סטטיסטיקה. במכון עסק בניתוח נתונים במחקרים אנתרופולוגיים. כאשר מהלנוביס קיבל פניה לעזרה בניתוח נתונים דומים מהמוזיאון האנתרופולוגי של אוניברסיטת קיימברידג’, ראו נשלח לשם. מדובר היה באוסף גדול של עצמות ושלדים בני כאלף שנה שנחפרו בצפון אפריקה.

ראו עם אחד העכברים של רונלד פישר, 1947

במקביל לעבודתו שם, ראו פנה לרונלד פישר כדי שידריך אותו בעבודת דוקטורט. פישר הסכים, אולם התנה זו בכך שראו יערוך ניסויים במעבדה הגנטית שלו, ללא כל קשר לעבודת הדוקטורט. ראו מספר כי לפישר הייתה מעבדה ובה אלפי עכברים, והוא העסיק שם 10 עובדים, חלקם הגדול סטודנטים, שטיפלו בעכברים וערכו ניסויים בהכלאות בין העכברים. ניסויי העכברים לא נכללו לבסוף בעבודת בדוקטורט שלו, שהתבססה על השיטות שפיתח לניתוח נתוני העצמות במוזיאון. חלק לא מבוטל משיטות אלה היו הכללות של שיטות סטטיסטיות שפישר עצמו פיתח. ראו מספר כי פישר היה מאוד מרוצה מעבודתו. עם זאת, ראו מספר כי הציע גישה בייסיאנית לאחת הבעיות שהתמודד איתן. פישר שהיה אנטי-בייסיאני, ביקש מראו לנסות גישה אחרת, אבל ראו מספר בחיוך כי הוא התעלם מהבקשה. (( כאן יש לציין כי הפעם הראשונה בה הוזכרה המילה “Bayesian” בספרות הסטטיסטית הייתה במאמר של פישר, בו הבהיר כי המתודולוגיה שבה עסק המאמר אינה בייסיאנית. ))

ראו מספר גם על החיים בקיימברידג’, ובעיקר בקינג’ס קולג’. הוא מספר כי באותה עת דווקא היו הרבה סטודנטים ממוצא הודי בקיימברידג’. באופן רשמי ראו למד בקינג’ס קולג’, אבל למעשה בילה את כל זמנו במוזיאון (חוץ מהזמן שבילה במעבדה של פישר, כמובן). הוא מספר כי רק לעמיתי המכללה (( חברי הסגל האקדמי))  מותר לדרוך על המדשאות שם, כלל שקיים עד עצם היום הזה. בסופו שלדבר ראו מונה לעמית במכללה לכל ימי חייו בשנת 1974, וכעת הוא יכול לדרוך שם על הדשא, לאכול משולחן הקולג’ ולשתות יין ככל שיחפוץ.

ראו ובלקוול, 1977

ראו ובלקוול, 1977

שמו של ראו קשור בשתי תוצאות חשובות בחום תורת האמידה: משפט ראו-בלקוול וחסם קרמר-ראו. ראו מספר כי כאשר חזר להודו ולימד באוניברסיטת כלכותה, הוכיח בכיתה משפט של פישר שהתייחס למדגמים גדולים, למעשה אינסופיים (( בשפת המתמטיקה מדובר בתוצאה אסימפטוטית )) . אחד הסטודנטים שאל אותו מדוע הוא לא מוכיח את התוצאה למדגמים סופיים. ראו מספר כי באותו לילה חשב על השאלה של התלמיד ומצא את ההוכחה עבור מדגם סופי. זה היה חסם קרמר-ראו. כאשר הוכיח את התוצאה בכיתה שבוע לאחר מכן, עלה בדעתו דבר נוסף. הדבר הנוסף הזה הוא משפט ראו-בלקוול. ראו פרסם את שתי התוצאות במאמר שהופיע בשנת 1945. קרמר פירסם את החסם שגילה באופן עצמאי בשנת 1946. בלקוול, שגילה את מה שנקרא כיום משפט ראו-בלקוול בכוחות עצמו, פרסם את התוצאה שלו ב-1947.

משפט ידוע נוסף הוא משפט פישר-ראו. כאן ראו מספר כי פישר כתב מאמר מאוד טכני וביקש ממנו לבדוק את החישובים, ואז הוא שיפר את התוצאות של פישר.

מעניין לציין כי כאשר ראו נשאל מהם לדעתו הישגיו החשובים ביותר, הוא לא מציין את שלושת המשפטים שעמם הוא מזוהה יותר מכל, אלא את עבודותיו בתחומים של מערכים אורתוגונליים ואנטרופיה ריבועית (( לא להיבהל, גם אני לא מבין בזה כלום )), וכן את ה-score test שפיתח.

באופן לא מפתיע ראו מספר כי שני האנשים שלהם הייתה ההשפעה הגדולה ביותר עליו הם מהלנוביס ופישר. את מהלנוביס הוא מתאר כאדם קשה, ולדבריו כל אנשי המכון חששו ממנו. איש לא קרא לו בשמו, גם שלא בנוכחותו. מהלנוביס היה “הפרופסור”. כינוי זה נשמר לו גם אחרי מותו. ראו מונה כמנהל המכון, אך לא החליף את מהלנוביס כפרופסור. גם בראיונות שנתן הוא מתייחס אל מהלנוביס כאל הפרופסור.

ראו ופישר, 1960

ראו ופישר, 1960

גם לפישר היה מוניטין של אדם קשה, ולפי מספר סיפורים די בצדק. מעניין לראות כי לראו היו יחסים מאוד טובים עם פישר. הוא משבח את פישר גם כמרצה וגם כמנטור, שהתייחס בכבוד לסטודנטים שלו . הוא מספר כי פישר תמיד דרש ממנו לא להסתפק בפיתוחים מתמטיים אלא גם ליישם אותם על נתונים. לכן, סיפר ראו, שיטת העבודה שלו הייתה לאסוף קודם כל נתונים ולפתח מתודולוגיה לבעיה שמציגים הנתונים. במובן הזה, ראו היה data scientist כבר בשנות הארבעים של המאה ה-20. (( את המונח data science טבע הסטטיסטיקאי ג’ון טוקי במאמר The Future of Data Analysis  שיצא לאור ב-1962 )) בראיון שנתן ב-2016 ראו מסביר כי זו למעשה הדרך שבה ה-data science פועל, וכאן אצטט את דבריו:

“Data science … is a scientific discipline because it uses an experiment-oriented scientific approach. Based on empirical evidence, a hypothesis is formulated, and evidence is gathered to perform the hypothesis testing”

ראו, מהלנוביס ואנדריי קולמוגורוב, 1962

ראו, מהלנוביס ואנדריי קולמוגורוב, 1962

ראו סיפר בהרחבה גם על קשרי העבודה שלו עם מתמטיקאים וסטטיסטיקאים מברית המועצות החל משנות ה-60 ועד אמצע שנות ה-80, בשיא המלחמה הקרה, שנמשכו גם כאשר עבר לאוניברסיטת פיטסבורג ב-1979. הוא מציין כי קיבל תמלוגים על ספריו שתורגמו לרוסית, אך הכסף כמובן רובלים שהופקדו בבנק בברית המועצות. כאשר ביקר שם, נהג להשתמש בכסף הזה כדי להזמין את כל חבריו שם למסיבות שערך.

מה מאחלים לאדם בן 100? עד 120? נאחל לו יום הולדת שמח.

מקורות

לקריאה נוספת בנושאים הקשורים לנושא רשימה זו

17 משוואות ששינו את העולם

לפני כשנה קראתי את הספר “17 משוואות ששינו את העולם” מאת איאן סטיוארט, וכתבתי את רשמיי בסדרת ציוצים בטוויטר. פוסט זה מבוסס על סדרת הציוצים ההיא וסוקר את שבעת הפרקים הראשונים של הספר. למה רק שבעה? התשובה בסוף הפוסט.

לפני הכל, כמה מילים על המחבר. בשתי מילים: איאן סטיוארט. סטיוארט הוא פרופסור למתמטיקה באוניברסיטת וורוויק באנגליה. הוא כתב הרבה ספרים העוסקים במתמטיקה שמיועדים לקהל הרחב, ואני מברך אותו על כך. קראתי מספר ספרים שהוא כתב, והם נמצאים על מדפי הספרייה שלי. הוא יודע מתמטיקה, והרבה, אין ספק. גם בפיזיקה הוא לא קוטל קנים. אבל לדעתי יש לו בעיה ככותב. הוא טרחן ונסחף בקלות. הוא רוצה לספר סיפורים, וזה מצויין, אבל לעיתים הוא סוטה מהנושא, ו/או נכנס לדיונים טכניים מיותרים. בספר הזה יש עוד בעיות, לדעתי לפחות.

הפרק הראשון של הספר עוסק במשפט פיתגורס.  סטיוארט  מסביר כמובן מה המשפט אומר ומסביר מה השימושים שלו. זה אכן משפט מאוד שימושי, וסטיוארט מפרט את ההתפתחות בשימושים שלו לאורך השנים. סטיוארט גם סוקר את ההיסטוריה של המשפט, שהיה מוכר עוד הרבה לפני תקופתו של פיתגורס.

הוא מנצל את ההזדמנות לדון גם באוקלידס ובגאומטריה שפיתח, ואז מתחילות הבעיות. כאשר הדיון הגיע אל האקסיומה החמישית של אוקלידס, הלא היא אקסיומת המקבילים. סטיוארט לא מצליח להסביר באופן בהיר מהי המשמעות שלה, אלא נתפס לניסוח המסורבל של אוקלידס. הוא מציין כי לא ניתן להוכיח את האקסיומה מתוך האקסיומות שקדמו לה, וזה נכון, אבל שוכח משום מה להזכיר כי גם לא ניתן לסתור אותה, וזה כל העניין כאן. העובדה שהאקסיומה בלתי תלויה באקסיומות האחרות היא מה שמאפשרת את החלפתה באקסיומה אחרת. זה שלא מצליחים להוכיח משהו לא מספיק כדי להצדיק את זניחתו. מכיוון שלא הבהיר כהלכה את הנקודה הזו הוא גם לא נותן קרדיט לניקולאי לובצ’בסקי שהוכיח את אי תלות האקסיומה באקסיומות הקודמות. ברנרד רימן ופועלו, לעומת זאת, זוכים אצלו לתיאור נרחב, אבל כאן הפרק מתדרדר. ההסברים שלו הופכים להיות יותר ויותר טכניים. אני לא יכול להעיד על כל ציבור הקוראים, אבל אני באופן אישי נשברתי ודילגתי על כל הקטעים האלה והמשכתי לפרק הבא.

מה חסר לי בפרק הזה? לפיתגורס ולכת המתמטיקאים שלו הייתה בעיה קטנה: אם יש משולש ישר זווית שאורכי הניצבים שלו שווים שניהם ל-1, אז אורך היתר צריך להיות שווה לשורש של 2. השורש של 2 הוא מספר אי רציונלי, ופיתגורס סירב להכיר בקיומם של מספרים כאלה. אני לא זוכר את כל פרטי ההתמודדות של פיתגורס וחבריו עם המציאות הלא נעימה הזו, אבל האגדה מספרת כי הם הוציאו להורג את האיש שהוכיח כי השורש של 2 הוא מספר אי רציונלי. לדעתי היה מקום לדון כאן בעניין הפעוט הזה, אבל אולי יהיה מקום לדון בזה בהמשך הספר.

הפרק השני, העוסק בלוגריתמים, כתוב היטב. המשוואה/נוסחה היא שהלוג של a כפול  b שווה ללוג של a ועוד הלוג של b. לא להיבהל. סטיוארט מסביר כי הרעיון הוא שיש דרך להפוך פעולת כפל, שהינה מסובכת יחסית, לפעולת חיבור, שהיא קלה יותר לביצוע. אתם מוזמנים להיווכח בעצמכם: נסו להכפיל 24 ב-12 בלי מחשבון, רק עם נייר ועיפרון, ואחר כך תנסו לחבר את שני המספרים האלה.

סטיוארט סוקר את ההיסטוריה של הרעיון, שהגה המתמטיקאי החובב ג’ון נפייר, ושופצר על ידי המתמטיקאי הנרי בריגס. אחר כך הוא מסביר את הרעיון בצורה מאוד בהירה. הוא ממשיך בתיאור של סרגלי החישוב , שהם יישום מכני של עקרון הלוגריתמים, שהיו נפוצים כמעט עד סוף המאה הקודמת ((ניתן לראות את תפקידם החשוב של הסרגלים האלה באחת הסצינות הדרמטיות של הסרט “אפולו 13” )) , וזה תיאור קצת טכני מדי לטעמי. הוא מסיים בשני שימושים עדכניים לפונקציית הלוגריתם. הראשון הוא חישובי דעיכה רדיואקטיבית בהקשר של תאונת הכור הגרעיני בפוקושימה (כתוב היטב). היישום השני, מדידת עוצמת הקול/צליל/רעש, על ידי סולם הדציבל, כתוב באופן קצת מסורבל לטעמי.

מה היה חסר לי בפרק הזה? ובכן, אני לא יודע איך המחשבים/מחשבונים של ימינו מבצעים פעולות כפל. מהו האלגוריתם? האם האלגוריתם משתמש בלוגריתם? אני חושב שזה היה יכול לעניין את הקוראים.

הנוסחה של הפרק השלישי היא נוסחת הגדרת הנגזרת. כצפוי, סטיוארט נותן תיאור של ההיסטוריה הלא כל כך ארוכה של מושג הנגזרת, ומזכיר, בין היתר את פייר דה פרמה ואת ג’ון ואליס. הוא מסביר באופן יפה את הרעיון על ידי הדגמה של בעיית חישוב המהירות הרגעית של גוף, שהייתה גם הבעיה שנתנה לאייזק ניוטון את המוטיבציה לפיתוח התיאוריה. הוא עובר מכאן לתיאור נרחב של בעיית התנועה וסוקר את הגישות אליה, החל מאריסטו ועד ניוטון, כמובן. הוא מסביר באופן מתקבל על הדעת את שלושת חוקי התנועה של ניוטון, באופן פחות מתקבל על הדעת כיצד בעזרת חוקים אלה ניתן לחשב את מהירותו של גוף על ידי מהירותו ההתחלתית, התאוצה שלו והזמן שעבר – זו לא גזירה אלא אינטגרציה, ואחר כך מסתבך לגמרי בניסיון להסביר מה זה תנע. תוך כדי כך הוא גם משחיל דיון קטן על גרביטציה. בנוסף, הוא דן גם במושג האנרגיה. הוא גם מתייחס ללייבניץ, שכידוע פיתח את החשבון הדיפרנציאלי באופן בלתי תלוי ובערך באותו זמן כמו ניוטון. סטיוארט, אנגלי, טוען שניוטון זכאי לקרדיט גדול יותר מכיוון שהוא פיתח את הרעיון בקונטקסט פיזיקלי, בעוד שהקונטקסט של לייבניץ היה יותר “מתמטי טהור”, whatever it means.

סטיוארט לא מתעלם מהפיל הגדול שבחדר, עליו הצביע כבר בימי ניוטון הארכיבישוף ברקלי (( הקשר לאוניבסיטת ברקלי אינו מקרי כלל וכלל. האוניברסיטה והעיר בה היא שוכנת נקראות על שמו )) . במתמטיקה של ניוטון, וגם בזו של לייבניץ, יש כשל לוגי חמור. אסביר: בנוסחאות מתמטיות, אותיות מסמלות מספרים. אחת האותיות בסימון של ניוטון היא האות o. ניוטון, וגם לייבניץ, מניחים במפורש כי o חייב שונה מאפס (( לא לבלבל בין o ובין 0 ! )).  כדי ליישם את הנוסחה, יש צורך לבצע כל מיני מניפולציות אלגבריות: חיבור, חיסור, כפל, וחילוק. בפרט, בשלב מסויים חייבים לחלק ב-o, וזה בסדר גמור כי כזכור  o שונה מאפס. בסוף מקבלים משהו שכולל בתוכו את o, ואז ניוטון, ולייבניץ אומרים משהו כמו “עכשיו o יהיה שווה לאפס”. זה לא הולך ככה. אי אפשר שמשהו יהיה שונה מאפס כשזה מתאים לך ואחר יהיה בכל זאת שווה לאפס כי הנסיבות השתנו ועכשיו זה יותר מתאים לך. את הכשל הלוגי הזה התחילו ליישב רק לקראת סוף המאה ה-18, כאשר המתמטיקאי הצרפתי אוגוסטין קושי הציג את מושג הגבול. סטיוארט נכשל לחלוטין בניסיון להסביר את מושג הגבול, אבל אני לא מאשים אותו. זה קשה.

מה עוד? סטיוארט מתאר כמה יישומים נוספים של מושג הנגזרת, אבל הוא מתעלם מהשימוש העיקרי: אופטימיזציה, כלומר מציאת נקודות מינימום או מקסימום של פונקציה. הנגזרת מאפשרת למצוא את הנקודות האלה גם באופן ישיר וגם באופן עקיף על ידי חישוב נומרי (בשיטות כמו ניוטון-רפסון,gragient decent  ודומותיהן). לשיטות האלה יש שימוש מרכזי בסטטיסטיקה ובתחום הבינה המלאכותית.

מי חסר בפרק הזה? אלברט איינשטיין. אני לא מבין איך אפשר לדון כל כך הרבה בחוקי התנועה של ניוטון ולהתייחס אליהם כנקודה האחרונה בתהליך המחשבתי שנמשך דורות. התהליך המשיך גם אחרי ניוטון. לאיינשטיין היה חלק מכריע בהרחבת התיאוריה של ניוטון. אי אפשר להתעלם ממנו. אבל סטיוארט התעלם.

הפרק הרביעי של הספר עוסק בחוק הכבידה של ניוטון. במילים מאוד לא מדוייקת, החוק אומר כי כח המשיכה של גופים גדול יותר ככל שהמסה שלהם גדולה יותר, וההשפעה של כח המשיכה הולכת ונחלשת ככל שמתרחקים מהגוף המושך. מחבריי הפיזיקאים אני מבקש סליחה, אבל התיאור הזה מתאים לצרכי הטוויטר.

סטיוארט לא מדבר יותר מדי על המשוואה עצמה. הוא מביא סקירה היסטורית רחבה של תפיסת מבנה היקום, החל מהבבלים, דרך תלמי, כל הדרך עד לקפלר. הוא מתאר את סיפור התפוח המפורסם שנפל על ראשו של ניוטון כאשר נח תחת עץ (האמת היא שזה לא קרא באמת אלא שניוטון השתמש המטאפורה הזו כדי להסביר חלק מהרעיון). סטיוארט גם מדגיש כי חוק הכבידה הוא אוניברסלי – המשיכה קיימת בין כל שני גופים ביקום, וזו נקודה חשובה. מה עוד? הוא מתאר באריכות את המחלוקת בין ניוטון ורוברט הוק בעניין הקרדיט לגילוי חוק הכבידה. הוק כנראה ידע את זה לפני ניוטון, אבל ניוטון נתן את הניסוח המתמטי המדוייק, וגם נתן קרדיט להוק על התרומה שלו בספרו, ולכן הקרדיט המלא אכן מגיע לניוטון. סטיוארט מסביר בקצרה את המשמעות של חוק הכבידה בחישובי מסלולים של חלליות ולוויינים, ועובר לדיון ארוך ומייגע בתיאוריה/ספקולציה של חורי התולעת.

נחמד, אבל כאן יש לי כמה הערות: ראשית, סטיוארט כותב כי החוק מדגים את היכולת של המתמטיקה למצוא תבניות נסתרות ביקום ולגלות פשטות החבויה במורכבות של היקום. אני לא כל כך מסכים עם האמירה הזו. החוק של ניוטון הוא לדעתי מודל פשוט מאוד של היקום שנגזר מתוך תצפיות. אין עוררין על כך שהמודל הזה הוא ציון דרך סופר חשוב במדע, אבל התצפיות על היקום הובילו לתיאור המתמטי ולא להיפך. וכפי שהתברר לאחר זמן לא ארוך, כשמנסים לבנות מודל מתמטי שיתאר את כוחות המשיכה ההדדיים בין 3 גופים, המתמטיקה לא כל מצליחה לעשות את זה, בטח לא בקלות ובפשטות כמו החוק של ניוטון.

שנית,  סטיוארט כותב במקום אחד כי ניוטון פיתח את החוק/מודל שלו מתוך חוקי קפלר, ובמקום אחר הוא כותב כי ניוטון גזר את חוקי קפלר מתוך חוק הכבידה שלו. זה לא מסתדר לי ביחד. כפי שאני הבנתי מהציטוטים שסטיוארט הביא מדברי ניוטון, הטענה הנכונה היא הטענה הראשונהת ואזכיר את אמירתו של ניוטון עצמו כי הרחיק ראות מכיוון שעמד על כתפי ענקים.

ושוב: מה עם איינשטיין? איך אפשר לדבר על כבידה בלי להזכיר את איינשטיין?

המשוואה של הפרק החמישי אומרת כי i בריבוע שווה למינוס אחד.

זו בהחלט נקודת התחלה טובה לתיאור של המספרים המרוכבים. הבעיה הראשונה: זו לא המשוואה ששינתה את העולם בהקשר הזה, אלא משוואה אחרת. מצד שני, המשוואה הזו הרבה יותר פשוטה, ולכן אני לא מבקר את סטיוארט בעניין הזה.

סטיוארט מתחיל בתיאור של איטליה בתקופת הרנסנאס ואז עובר למשוואות אלגבריות. הוא חוזר אחורה בזמן אל הבבלים שידעו לפתור משוואות ריבועיות, ועובר לתקופה מאוחרת יותר בה החלו הניסיונות לפתור משוואות יותר מסובכות, כאלה שמכילות גם איקס בשלישית. הוא מציין מספר מתמטיקאים, בעיקר ערבים, שמצאו פתרונות חלקיים, כולל אל-ח’ואריזמי שמשמו נגזרה המילה אלגוריתם, ומקור המילה אלגברה הוא מכותרת ספרו “חיסאב אל-ג’אבר ואל-מוקאבלה” שיצא לאור בשנת 830. לבסוף חוזר אל איטליה והרנסנאס, ועורך לנו היכרות עם ג’ירולמו קרדאנו, איש רב פעלים ומעללים.

קרדאנו מופיע בסיפור כי הוא גילה/מצא את הפתרון הכללי למשוואה מהמעלה השלישית, ובמשותף עם תלמידו לודוביקו פרארי מצאו את הפתרון הכללי למשוואה מהמעלה הרביעית, כלומר משוואה שמופיע בה X בחזקת 4.

הנוסחה של הפתרון הכללי של המשוואה מהמעלה השלישית היא זו ששינתה את העולם. כמו נוסחת הפתרון למשוואה הריבועית, גם הנוסחה הזו כללה בתוכה הוצאת שורשים. אבל, לפעמים היה צורך להוציא שורש ממספר שלילי, וזאת כידוע בעיה.

פרארי פתר את הבעיה בכך שהתעלם ממנה. שורש של מספר שלילי? נו פרובלם, נמשיך כאילו כלום. מה איכפת לי אם יש שורש של מינוס ארבע עשרה? נמשיך הלאה ובסוף הוא יצטמצם, ומקבלים תשובה נכונה.

כאן נפתח הפתח אל המספרים המדומים, ומהם מגיעים אל המספרים המרוכבים. סטיוארט מתאר איך הרחיבו את המתמטיקה כדי לכלול בתוכה את המספרים האלה, ועל הדרך מספר כי e בחזקת i כפול π שווה למינוס 1. זוהי נוסחה מדהימה בלי כל ספק, אולי הנוסחה הכי יפה בכל המתמטיקה. סטיוארט מנסה להסביר איך מגיעים לשוויון הזה, אבל כושל.

בהמשך, סטיוארט אומר בקצרה שבעזרת מספרים מרוכבים אפשר לפתור משוואות דיפרנציאליות בקלות (יחסית, הכל יחסי) ואת ההשפעה העצומה של זה על התפתחות הטכנולוגיה. הוא גם מזכיר כמה אנשים שנתנו פרשנות גיאומטרית למספרים המרוכבים, כמו ואליס וגאוס, מסביר איך המילטון פיתח את ההגדרה הפורמלית, וזהו.

מה???

הנה כמה דברים שחסרים. קודם כל, זוכרים את הפרק על משפט פיתגורס? אם כבר מדברים על הרחבות של מערכת המספרים, מה עם המספרים האי רציונליים? תהיתי כבר אז, וחשבתי שהם ייכנסו במקום אחר. הפרק הזה, שבו מדברים על פתרון משוואות אלגבריות בעזרת שורשים יכול להיות מקום מצויין לדון בהם. אבל מספרים אי-רציונליים – יוק.

הנה עוד יוק אחד: סטיוארט מציין כי קארדנו ופרארי לא ידעו לפתור משוואה כללית מהמעלה החמישית, ומציין ביובש כי פיתרון כזה לא קיים, וזהו. לדעתי היה מקום לומר עוד כמה מילים או פסקאות בנושא, ולפחות להזכיר את אווריסט גלואה ואת נילס אבל. סטיוארט לא חשב שזה חשוב או מעניין.

היוק השלישי: איך אפשר לכתוב פרק שלם על המספרים המרוכבים ולהזכיר את גאוס בפחות מרבע משפט? הוא מתעלם לחלוטין מהתרומה העצומה של גאוס לתחום. המשפט  היסודי של האלגברה, מישהו?

לדעתי סטיוארט נכשל בפרק הזה בגדול.

הפרק השישי עוסק בנוסחת הפאונים של ליאונרד אוילר: לכל פאון, מספר הפאות פחות מספר הצלעות ועוד מספר הקודקודים שווה ל-2.

אסביר: פאון הוא גוף הנדסי שמורכב ממשטחים, למשל קובייה או פירמידה.

קחו קובייה ותבדקו: לקובייה יש 6 פאות (כלומר 6 צדדים). כל שתי פאות מופרדות על ידי צלע, ובסך הכל יש לקובייה 12 צלעות. הצלעות נפגשות בקודקודים. לקובייה יש 8 קודקודים. 6 פחות 12 ועוד 8 שווה ל-2.

זה נכון גם לפירמידה. לפירמידות במצרים יש בסיסים מרובעים, ולכן לכל פירמידה יש 5 פאות: הבסיס המרובע ועוד 4 משולשים. קל להשתכנע כי לפירמידה יש 8 צלעות: 4 צלעות הבסיס, ועוד ארבע צלעות שמחברות את בסיס הפירמידה לקודקוד שלה. לסיום, לפירמידה יש 5 קודקודים: 4 בבסיס ועוד אחד בראש הפירמידה. 5 פחות 8 ועוד 5 שווה ל-2. קסם! את הנוסחה הזו הוכיח כאמור אוילר.

סטיוארט מסביר את רעיון ההוכחה, ואני אתרכז רק בפרט אחד, אבל חשוב: הרעיון הוא שלוקחים קובייה או פירמידה שעשויים מפלסטלינה, מכווצצים אותה לצורה של כדור או משהו דומה (ואיכשהו הפאות, הצלעות והקודקודים נשארים מסומנים). מה שחשוב הוא שפעולת הכווצוץ היא רציפה: אסור לקרוע את הפלסטלינה, וגם אסור להדביק קצה אחד של הגוש לקצה אחר. תוך כדי הכווצוץ מבצעים כל מיני פעולות על הגוש, ומסירים צלעות או קודקודים באופן כזה שמספר הפאות פחות מספר הצלעות ועוד מספר הקודקודים לא משתנה. למשל, אם הכווצוץ ידביק שני קודקודים זה לזה, אז שני הקודקודים יתמזגו לקודקוד אחד, אבל גם הצלע שמחברת אותם תיעלם, ולכן ההפרש בין מספר הצלעות ומספר הקודקודים לא משתנה.

ועכשיו יש טוויסט בעלילה: קחו מסגרת של תמונה. גם לה יש פאות וצלעות וקודקודים, אבל אם תחשבו את מספר הפאות של המסגרת פחות מספר הצלעות שלה ועוד מספר הקודקודים שלה לא תקבלו 2 אלא 0. הסיבה לכך היא שבמסגרת יש חור.

וכך, בשישה ציוצים, או בכמה דפים בספר, קיבלתם את ה-א”ב של הטופולוגיה. עד כאן סטיוארט עשה עבודה מצויינת. אבל כרגיל, הוא לא יודע לפרוש בשיא, וכותב כמה עמודים טובים (12 עמודים בעצם, ספרתי) של כניסה לפרטים טכניים, בשפה לא מובנת לאדם פשוט כמוני. אני אחסוך מכם את המעט שקראתי מתוך העמודים האלה.

לסיום, סטיוארט מנסה להסביר למה המשוואה הזו שינתה את העולם. האמת, המשוואה הזו שינתה בעיקר את עולם המתמטיקה בהיותה אבן היסוד לתחום הטופולוגיה. הוא מציין, ובצדק, שלטופולוגיה אין יישומים ישירים, אבל אומר משהו על פיזיקת קוונטים, ומבנה הד.נ.א.

הפרק השביעי עוסק, או אמור לעסוק, בהתפלגות הנורמלית. אני מניח שאתם מכירים אותי מספיק טוב כדי שלא תופתעו אם אומר לכם שהפעם באמת התעצבנתי. לכן הסקירה של הפרק הזה תהיה ארוכה, למרות שהתאפקתי מאוד כשכתבתי את הטיוטה לציוצים בטוויטר. מתנצל מראש.

בעיה ראשונה: בעמוד הראשון של כל פרק מופיעה המשוואה שהפרק אמור לדון בה, עם כל מיני הסברים. המשוואה שסטיוארט מציג בפרק הזה היא פשוט שגויה. לא נכונה מבחינה מתמטית. אין שום דרך לייפות את זה. השגיאה נמשכת גם בטקסט: הוא מבלבל בעקביות בין המונחים הסתברות והתפלגות (וגם צפיפות, למרות שהוא לא מזכיר את המונח).

אבל זאת לא סיבה להפסיק לקרוא כמובן. סטיוארט החליט להקדיש את כל הפרק הזה להסתברות וסטטיסטיקה, וכרגיל הוא מתחיל בסקירה היסטורית מבולבלת. הוא קופץ מקרדאנו אל לפלאס, יעקב ברנולי, קטלה, דה-מואבר, לז’נדר (תיכף ארחיב עליו), פרמה ופסקל, וסליחה אם שכחתי מישהו. אה, כן, שכחתי את גאוס. תיכף נגיע גם אליו.

נתחיל את סקירת הפרק בלז’נדר. סטיוארט מציין, ובצדק, שלז’נדר הוא שפירסם ראשון את שיטת הריבועים הפחותים, ונותן לו את כל הקרדיט על כך. מה עם גאוס? סטיוארט לא מתלהב ממנו. האמת היא שלז’נדר פירסם טכניקה, ללא כל הצדקה למה השיטה שלו עדיפה על שיטה אחרת.

גאוס הוא זה שקשר את שיטת הריבועים הפחותים להתפלגות הנורמלית, והראה מדוע זוהי השיטה האופטימלית להתאמת קו ישר לתצפיות; קוראים לזה משפט גאוס-מרקוב. אנחנו גם יודעים בוודאות כי גאוס הכיר את שיטת הריבועים עוד לפני שלז’נדר פירסם את המאמר שלו, אבל זה לא משנה לסטיוארט. ולמה בכלל קוראים להתפלגות הנורמלית גם בשם התפלגות גאוסיאנית? סטיוארט ממלמל משהו.

סטיוארט עובר לדבר על סיר פרנסיס גאלטון ועל עבודתו בחקר התורשה. כאן הוא דווקא עושה עבודה די טובה, ומתאר בפירוט את מחקריו של גאלטון שהובילו לעדויות האמפיריות הראשונות על תיאוריית האבולוציה של דודו צא’רלס דארווין. הוא מתאר את תופעת הרגרסיה לממוצע ואת הפיתוח הראשוני של מקדם המתאם. יש לו פה ושם אי דיוקים קלים, אבל בסך הכל זה בסדר.

עכשיו הגיע הזמן לסלט. סטיוארט מחליט לדבר על בדיקת השערות, וזורק לתוך הסלט הזה את רונלד פישר, קרל פירסון ובנו אגון פירסון, וכמובן גם את ג’רזי ניימן. אז קודם כל, פירסון האב לא שייך לכאן. אדרבא. הוא התנגד בעקביות לגישה של פישר לבדיקת מובהקות. מי שכן שייך אבל לא מוזכר הוא ויליאם סילי גוסט (הידוע בכינוי student) , הראשון שהגה את התובנה של בדיקת המובהקות, ועבודתו הייתה הבסיס לעבודה של פישר.

סטיוארט מנסה ניסיון אומלל להסביר מה זה בעצם בדיקת השערות. הוא מערבב את הגישה של פישר עם הגישה (המנוגדת) של ניימן ופירסון, ואני חושש שההסבר היחיד לכל הסלט הזה הוא שסטיוארט פשוט לא מבין כאן על מה הוא מדבר. אני לא מאשים אותו. זה קשה. אבל הוא היה יכול אולי להתייעץ עם מישהו שכן מבין. מצד שני, מכיוון ההסבר שלו כל כך מבולבל ומסורבל אני מעריך שאין סיכוי שמישהו יקרא את זה ולא יתייאש, ולכן לא ייגרם נזק.

לאחר הסלט, מה יותר מתאים לקינוח מאשר רגל קרושה? ב-1994 יצא לאור ספר בשם “The bell curve”  שביטא עמדות גזעניות בעזרת ניתוחים סטטיסטיים שגויים ומוטים ((מצטער, אבל אני לא נותן לינק לתועבה הזו)). סטיוארט מחליט להקדיש לספר האומלל הזה לא פחות מתשעה עמודים, תוך כדי התפזרות לכל מיני כיוונים שלא קשורים בכלל לסטטיסטיקה, או להתפלגות הנורמלית.

מה חסר בפרק הזה? הרבה, אבל אני רוצה להתעכב על דבר אחד חשוב באמת: סטיוארט כותב בתחילת הפרק כי ההתפלגות הנורמלית מהווה מודל טוב להרבה מאוד תופעות מהעולם האמיתי, וזה נכון.

אבל סטיוארט שוכח לציין כי יש הרבה מאוד תופעות מהעולם האמיתי שההתפלגות הנורמלית לא מהווה מודל טוב עבורם. המשבר הפיננסי של 2008 הוא דוגמה טובה, אם מכירים אותה כמובן. הערכת הסיכונים של כל בנקי ההשקעות השתמשו במודל שהתבסס על ההתפלגות הנורמלית, אבל ההתפלגות הייתה התפלגות קושי. אופס.

הדבר שהכי מטריד אותי בעקבות קריאת הפרק הזה הוא עד כמה ניתן לסמוך על סטיוארט בהמשך הקריאה. ככל שהספר יתקדם יהיו בו נושאים שאני פחות ופחות מכיר ומבין. האם אחרי שאקרא את הפרקים האלה אבין משהו בנושאים שלהם? מושגי יסוד? עד כמה הם אמינים? אני ממש לא יודע. ולכן החלטתי להפסיק כאן את הקריאה, והסקירה שלי הגעה לסופה.

לקריאה נוספת בנושאים הקשורים לנושא רשימה זו

110 שנים להולדתו של ויליאם קוקריין

היום, 15.7.2019, מציינים את יום הולדתו ה-110 של הסטטיסטיקאי ויליאם ג. קוקריין.

קוקריין נולד למשפחה מהמעמד הבינוני הנמוך בעיירה ראתרגלן בסקוטלנד. בבית הספר הצטיין בלימודים, וכך זכה במילגות ללימודים  באוניברסיטת גלזגו, תחילה לתואר ראשון, ולאחר מכן למד לתואר שני במתמטיקה בהדרכת ג’ון וישארט.

למרות שלא השיג תואר דוקטור, התקבל לעבודה בתחנת המחקר החקלאי ברותהאמסטד, בהמלצתו של פרנק ייטס. במהלך שהותו בתחנת המחקר בין השנים 1934 ל-1939 למד אצל רונלד פישר שנתן הרצאות בסטטיסטיקה לחוקרים, ועסק במחקר יישומי, עם דגש על תכנון ניסויים.

ב-1939 עבר לארצות הברית, שם עסק בהוראה ומחקר במספר אוניברסיטאות: איובה סטייט, פרינסטון, המכון לסטטיסטיקה של צפון קרוליינה ואוניברסיטת ג’ונס הופקינס. ב-1957 עבר לאוניברסיטת הרווארד, שם התבקש להקים מחלקה חדשה לסטטיסטיקה. הוא נשאר שם עד פרישתו לגימלאות בשנת 1976.

במהלך הקריירה שלו שיתף פעולה עם סטטיסטיקאים רבים, וביניהם פרנק ייטס, פרדריק מוסטלר, סם וילקס, וגרטרוד מרי קוקס. קוקריין וקוקס כתבו יחד ספר רב השפעה על תכנון ניסויים. ספר רב השפעה נוסף שכתב קוקריין עוסק בשיטות דגימה. בין היתר, הוא היה מעורב במחקרים אודות ההתנהגות המינית האנושית בצוותא עם אלפרד קינסי, השפעת הקרינה על ניצולי הירושימה, חיפוש החיסון למחלת הפוליו, ניתוחים לטיפול באולקוס. ביחד עם חוקרים נוספים עסק בהשפעת העישון על בריאות הציבור.  מחקרים אלה הובילו להכרה כי עישון הוא גורם סיכון משמעותי למחלת סרטן הריאות. למרות שלא היה דוקטור, הוא היה מדריך הדוקטורט של יותר מ-40 סטטיסטיקאים, הידוע שבהם הוא דון רובין.

קוקריין פיתח מספר שיטות סטטיסטיות הנקראות על שמו. הידועה  שבהן היא מבחן קוקראן-מאנטל-האנזל.

קוקריין זכה להכרה רבה בזכות תרומתו למדע הסטטיסטיקה. הוא נבחר לחבר כבוד באגודה המלכותית לסטטיסטיקה, וב-1967 זכה במדליה על שם וילקס. הוא היה נשיא המכון לסטטיסטיקה מתמטית, נשיא האיגוד האמריקני לסטטיסטיקה ונשיא האגודה הבינלאומית לביומטריקה.

קוקריין נפטר ב-1980, מספר חודשים לפני יום הולדתו ה-70.

 

לקריאה נוספת:

לקריאה נוספת בנושאים הקשורים לנושא רשימה זו

איך להמר (אם אתה מוכרח)

איך להמר (אם אתה מוכרח)

אתם חייבים 100 אלף דולר לשוק האפור, אבל יש לכם רק 50 אלף, וצריך לשלם בערב. זה לא משנה אם יהיו לכם 50 אלף דולר, או 90 אלף, או 99,999. כל סכום קטן מ-100 אלף יגרום לתוצאות הרות אסון. הסיכוי היחיד שלכם נמצא בקזינו. אתם ניגשים לשולחן הרולטה, שם אפשר להמר על אדום-שחור. אם הימרתם בדולר אחד על אדום, והתוצאה היא אדום, תקבלו בחזרה את הדולר שלכם ודולר אחד נוסף. אם התוצאה אינה אדום ((יש עוד שתי אפשרויות – שחור וירוק)) הפסדתם את הדולר. יש לציין כי הסתברות הזכיה כאשר מהמרים על אדום היא קצת פחות מ-50%. מה הכי כדאי לעשות? מהי האסטרטגיה שתביא למקסימום את ההסתברות שתצאו מהקזינו ובכיסכם 100 אלף דולר?

שאלה דומה לזו הוצגה בעמוד הראשון של הספר הקלאסי How to gamble if you must מאת Lester E. Dubins, ‎Leonard J. Savage, andb ‎William Sudderth. כותרת המשנה של הספר היא Inequalities for Stochastic Processes, ומעידה על כך שזהו בהחלט ספר מתמטי. ההוכחה לתשובה שמייד אציג נמצאת בפרק החמישי של הספר, למי שמתעניין. כאן אנסה לתת הסבר אינטואיטיבי לתשובה.

אבל לפני כן קצת שעשועים. בסקר שערכתי בטוויטר השתתפו 46 צייצנים. הדיעות התחלקו פחות או יותר שווה בשווה בין ארבע התשובות האפשריות שהוצעו:

לפני שנדון בתשובות קצת היסטוריה, על קצה המזלג. משחקי הימורים היו נפוצים כבר בזמנים קדומים, ויש תיעוד שלהם בכל התרבויות העתיקות. מחקרים אודות הימורים ומשחקי מזל שערכו מלומדים כקרדנו במאה ה-16, כריסטיאן הויגנס במאה ה-17, ואברהם דה-מואבר ויעקב ברנולי במאה ה-18, ואחרים, הניחו את היסודות לתורת ההסתברות. למעשה, הפתרון שאציג מייד נובע מעבודה של דה-מואבר משנת 1711.

ועוד אנקדוטה (אולי משעשעת): בראשית ימיה, עמדה חברת FedEx בפני משבר. היה עליה לשלם חוב של 24,000 דולר, כשבקופתה היו 5000 דולר בלבד. יו”ר החברה ומייסדה, נטל את הכסף שבקופה, טס ללאס וגאס, הימר בשולחן הבלאק ג’ק וזכה ב-27,000 דולר. כך ניצלה החברה, והשאר, כמו שאומרים, היסטוריה. תודה לשי אלקין שהסב את תשומת ליבי לסיפור.

למתעניינים בהיסטוריה של חקר ההימורים והנחת יסודות תורת ההסתברות, אמליץ לקרוא את הספר נגד האלים מאת פיטר ברנשטיין, או את הספר הקלאסי
Games, Gods and Gambling מאת פלורנס נייטיגייל דייויד (( שאין לבלבל בינה ובין פלורנס נייטינגייל )) .

ועכשיו לתשובות.

תשובה אפשרית אחת היא שלא משנה מה עושים כי ממילא נפסיד הכל. זה נכון. ההימור נוטה לטובת הקזינו. ההסתברות לזכיה ברולטה בהימור על אדום (או על שחור) היא 18/38, בערך 47%. מי שיהמר לאורך זמן יצבור אט אט הפסדים, ומי שימשיך להמר עוד ועוד יפסיד בסופו של דבר את כל כספו.  את זה הוכיח כריסטיאן הויגנס. מי שענה את התשובה הזו בסקר צדק.

אבל חדי העין ישימו לב כי השאלה כפי שנוסחה כאן שונה מעט מהניסוח בטוויטר, גם בגלל מגבלת התוים בטוויטר ואולי גם בגלל חוסר דיוק מצידי. בואו נדון באסטרטגיה שתביא למקסימום את ההסתברות לצאת מהקזינו עם 100 דולר, כאשר מגיעים אליו עם 50 אלף דולר. כאן בגדול יש שתי אפשרויות. אפשרות אחת היא להמר מייד על כל הסכום, בתקוה שתזכה בהימור אדום-שחור וכספך יוכפל. ההסתברות לכך היא, כאמור, בערך 47%.

מה קורה אם מהמרים כל פעם על חלק מהסכום? בואו ניקח לדוגמא את האסטרטגיה הבאה: להמר על 25 אלף דולר, לקוות לזכות ועל ידי כך להגדיל את הונך ל-75 אלף דולר, ואחר כך להמר שוב על 25 אלף דולר, כאשר זכיה תביא אותך אל הסכום הנכסף של 100 אלף דולר. במקרה הטוב ביותר תגיע למטרה על ידי שתי זכיות רצופות של 25 אלף דולר כל אחת. ההסתברות לכך היא 0.47 כפול 0.47 ((בהנחה הסבירה לגמרי שאין תלות בין ההימורים )) , כלומר בערך 22.4%.

יש כמובן אפשרות שתפסיד בהימור הראשון את 25 אלפי הדולרים עליהם הימרת. עכשיו יהיה עליך להכפיל את הונך פי 4, וזה ידרוש שוב לפחות שתי זכיות רצופות ((להמר על 25, לזכות, ואז להמר על 50 ושוב לזכות )) , וההסתברות לכך היא שוב כ-22.4%.

אם מהמרים על סכומים קטנים יותר, יש צורך ביותר זכיות, וההסתברות להגיע ל-100 אלף דולר צונחת בהתאם.

זו האינטואיציה שעומדת מאחורי הקביעה כי האסטרטגיה האופטימלית היא להמר מייד על כל הסכום בתקווה להכפילו. ברנולי ודה-מואבר הבינו זאת כבר בראשית המאה ה-18. הוכחות מתמטיות מלאות לטענות קרובות הופיעו בתחילת המאה ה-20.

רק רגע, יש עוד אפשרות: לעשות משהו אחר. אפשר להמר בשיטת ההכפלות, הידועה גם בשם  שיטת המרטינגייל.

הנה הרעיון: אתה מתחיל בהימור אדום שחור על דולר. אם זכית – קיבלת את הדולר שלך בחזרה ועוד דולר אחד כרווח. אם הפסדת, לא נורא. המר כעת על שני דולר. אם זכית, אתה מקבל את שני הדולרים שלך בחזרה, ועוד שני דולרים כרווח, בסך בכל ארבעה דולרים. אבל הימרת רק על שלושה דולרים! מכאן שהרווחת דולר.

ומה קורה אם הפסדת גם בהימור השני? אין בעיה. הכפל את סכום ההימור והמר כעת על ארבעה דולר. אם זכית, תקבל שמונה דולר, אבל הימרת רק על שבעה דולר (1+2+4). הרווחת דולר.

ומה אם הפסדת בהימור על ארבעת הדולרים? אין בעיה. הכפל את סכום ההימור ל-8 דולר. אם תזכה תקבל בחזרה 16 דולר, כשהימרת רק על 15 דולר – כלומר שוב הרווחת דולר.

ומה יקרה אם הפסדת בהימור על שמונת הדולרים? אולי עדיין אין בעיה, אבל בקרוב תהיה לך בעיה.

קודם כל נתייחס לבעיה הספציפית שלנו – להגיע מ-50 אלף דולר ל-100 אלף דולר. בשיטה הזו זה ייקח קצת זמן, ותצטרך לזכות בהרבה הימורים בדרך.

כמובן, אם עומד לרשותך סכום כסף בלתי מוגבל, השיטה הזו תוביל אותך לזכיה בהסתברות 1. אבל, הסכום שעומר לרשותך (( ולרשות כל אחד, בעצם )) מוגבל, וייתכן מאוד שתגיע למצב בו אין בידיך מספיק כסף כדי להכפיל את ההימור. למעשה, אפשר להוכיח כי אם תהמר בשיטה זו לאורך זמן, תגיע למצב בו אין בידיך די כסף כדי להכפיל את ההימור בהסתברות 1.

שלישית, ברוב בתי הקזינו יש הגבלה על גובה ההימור. שיטת ההכפלות תביא אותך בסופו של דבר אל המחסום הזה ואז לא תוכל למשיך ולהכפיל את ההימור גם אם יש בכיסך את הסכום הדרוש.

באופן אישי, אם היה לי קזינו, לא הייתי מתנגד לכך שיהמרו נגדי בשיטת ההכפלה. אדרבא. אמנם מדי פעם אפסיד דולר, אך ההפסד הזה יכוסה על ידי ההפסדים של כל המכפילים שיגיעו לגבול ההימור שלהם, והפסדים אלה יהיו יותר נפוצים ויותר גדולים מדולר אחד.

אז אם אתם רוצים להמר בשביל הכיף – סבבה. אם אתם רוצים להרוויח כסף מהימורים, כדאי שיהיה לכם קזינו. והכי חשוב, אל תסתבכו עם השוק האפור.

לקריאה נוספת בנושאים הקשורים לנושא רשימה זו

מבט להיסטוריה של הניסויים הקליניים

רשימה זו נכתבה בעקבות המפגש האחרון של קבוצת הדיון בהיסטוריה של הסטטיסטיקה שעסקה בניסויים קליניים. אציין כי אני הוא שהעלה את הנושא לדיון, והייתי אחראי לאיסוף והפצת חומר הקריאה למפגש. חלק מהחומרים שנקראו כבר סקרתי בעבר בהרצאה “מהלימון ועד הקופקסון” שנתתי במסגרת “ספקנים בפאב” (ואפשר לצפות בהקלטתה על ידי לחיצה על הקישור). רשימה זו כוללת סקירה היסטורית קצרה של חמשת הניסויים הקליניים שנדונו.לאחר הסקירה ההיסטורית שנתתי נערך דיון מעניין שעסק בהיסטוריה ובפילוסופיה של המדע, ובהשפעות של בייקון ומיל על התפתחות השיטה המדעית והשתקפותם בתהליך התפתחות הניסויים הקליניים. למרבה הצער, לא הצלחתי לארגן את ההערות שרשמתי לעצמי בזמן הדיון לטקסט קוהרנטי שאני יכול לפרסם כאן.

הניסוי הראשון הוא ניסוי הצפדינה של ג’יימס לינד, שנחשב בעיני רבים לנקודת ההתחלה של הרפואה המודרנית. זהו הניסוי הקליני המבוקר המתועד הראשון (( 1. אם מתעלמים מפרק א’ של ספר דניאל )). לינד ערך ניסוי לבדיקת טיפולים אפשריים למחלת הצפדינה, גורם המוות העיקרי בקרב מלחים עד סוף המאה ה-18. (( 2. 2 מתוך כל 3 מלחים לקו במחלה ומתו. במלחמת 7 השנים בין אנגליה לצרפת, 1512 מלחים אנגלים נהרגו בקרבות, כ-100,000 מתו מצפדינה. )). בניסוי שנערך בהפלגה קצרה יחסית בים התיכון בשנת 1749, חילק לינד את 12 המלחים שחלו בעת ההפלגה לשש קבוצות שוות. כולם שוכנו באותו מקום בספינה וקיבלו תפריט זהה, שנבדל רק בטיפול הניסיוני שניתן להם. הטיפולים היו: שתיית ליטר סיידר ביום, שתיית 25 טיפות חומצה גופרתית 3 פעמים ביום, שתיית שתי כפות חומץ 3 פעמים ביום, שתיית חצי ליטר מי ים ביום, משחה שהוכנה משום, חרדל, צנון ושרף, או  אכילת שני תפוזים ולימון ביום. המטופלים בפירות הדר החלימו כליל, ובמצבם של המטופלים בסיידר חל שיפור קל. ההשוואה בין הקבוצות אפשרה ללינד להעריך את יעילותו של כל טיפול ביחס לאלטרנטיבות הטיפוליות האחרות.

ציון הדרך הבא הוא סדרת הניסויים של וויליאם ווטסון לבחינת טיפולים להפחתת הסיכון במחלת האבעבועות השחורות. כבר במאה ה-11 היה ידוע כי מי שחלה במחלה זו ושרד לא יחלה בה שוב. עקב כך התפתחה פרקטיקה של מעין חיסון למחלה על ידי “הדבקה קלה” של אנשים בריאים במחלה. עם זאת, בין הרופאים היו מחלוקות בדבר אופן ההדבקה האופטימלי ובדבר טיפול נלווה להדבקה. ווטסון ערך סדרה של שלושה ניסויים קליניים בבית החולים לילדים בלונדון בשנת 1767 (( 3. Boylston, A. W. (2002). Clinical investigation of smallpox in 1767.New England Journal of Medicine, 346(17), 1326-1328. )). המתודולוגיה שלו הייתה דומה לזו של לינד: הילדים המשתתפים בכל ניסוי חולקו לקבוצות, ובכל קבוצה בוצעה בנבדקים “הדבקה מבוקרת” על ידי שימוש בשלפוחית משלב מוקדם של המחלה. לכל קבוצה ניתן טיפול נלווה אחר שהיה אמור להפחית את הסיכון בהדבקה. בתכנון הניסויים של ווטסון יש מספר חידושים לעומת הניסוי של לינד. ווטסון דאג כי בכל קבוצת טיפול יהיה מספר שווה של בנים ובנות, כדי למנוע הטיה אפשרית למקרה שהתגובה לטיפול שונה בין המינים. כמו כן, קבוצה אחת בכל ניסוי לא קיבלה טיפול נלווה אלא שימשה כקבוצת ביקורת. והחשוב מכל: ווטסון היה הראשון שהנהיג מדידה כמותית של התוצאות. המדד להצלחת הטיפול היה מספר האבעבועות שהופיעו בכל ילד שהשתתף בניסוי. הוא אף ערך ניתוח סטטיסטי בסיסי ופרסם את ממוצע מספר השלפוחיות לילד בכל קבוצה. מסקנתו של ווטסון הייתה כי הטיפולים המקובלים להפחתת הסיכון, שכללו כספית, צמחים שונים ומיני משלשלים, לא הביאו להקלה בחומרת ההדבקה בהשוואה למודבקים שלא קיבלו טיפול נלווה.

נקודת הציון המשמעותית הבאה היא ניסוי החלב במחוז לאנרקשיר בסקוטלנד בראשית המאה ה-20 (( 4.  Leighton G, McKinlay P (1930). Milk consumption and the growth of school-children. Department of Health forScotland, Edinburgh and London: HM Stationery Office. )). מטרת הניסויים היה לבדוק האם הזנה יומית בחלב משפרת את הגדילה של ילדים (וילדות) בהשוואה לילדים שלא שתו חלב על בסיס יומי, וכן לבדוק האם יש הבדל בשיעורי הגדילה בין ילדים שהוזנו בחלב טרי ובין אלה שהוזנו בחלב מפוסטר. הניסוי, שנערך ב-1930 היה רחב היקף וכלל בסך הכל כעשרים אלף ילדים בגילאי 6-12, שלמדו ב-67 בתי ספר. כ-5000 הוזנו בחלב טרי, כ-5000 בחלב מפוסטר, וכ-10000 ילדים שויכו לקבוצת הביקורת. גובהם ומשקלם של הילדים נמדדו בתחילת הניסוי (פברואר 1930) ובסופו (יוני 1930). המסקנה הייתה כי תזונה יומית של חלב משפרת את גדילת הילדים, וכי אין הבדל משמעותי בין חלב טרי לחלב מפוסטר. כמו כן הסיקו החוקרים כי אין השפעה לגיל הילדים על האפקט של קצב הגדילה.

ניסוי זה נכנס לרשימה שלי דוקא בשל הביקורת שהוטחה בו. עם המבקרים נמנו פישר ובארטלט, אולם את הביקורת המקיפה ביותר הטיח “סטודנט”, הלא הוא ויליאם סילי גוסט. במאמר שפרסם בכתב העת ביומטריקה (( 5. Student (1931). The Lanarkshire Milk Experiment. Biometrika 23:398-406. )) קבע למעשה סטודנט כללים שקיומם הכרחי להבטחת התקפות של ניסוי קליני:

  • סטודנט מעיר כי בכל בית ספר בניסוי הוזנו הילדים המטופלים בחלב טרי או בחלב מפוסטר, אך לא הייתה נציגות לשתי הקבוצות יחד באף בית ספר. עקב כך, אין אפשרות להשוות באופן ישיר בין חלב טרי ומפוסטר, עקב הבדלים בין בתי הספר השונים.
  • שיוך התלמידים בניסוי לקבוצת הטיפול (הזנה בחלב או ביקורת) נקבע על ידי המורים בכל כיתה ולא באופן רנדומלי. עקב כך, נוצר מצב בו התלמידים בקבוצת הביקורת היו גדולים יותר במימדי גופם לעומת התלמידים בקבוצות הטיפול.
  • המדידות נערכו בפברואר ויוני. בגדי חורף הינם כבדים יותר מבגדי אביב/קיץ, והבדל המשקל בין הבגדים קיזז את ההבדלים במשקל האמיתי. החוקרים הניחו כי ההבדל במשקל הבגדים יהיה דומה בין הקבוצות, אולם סטודנט טען כי יש ההטיה בחלוקת התלמידים לקבוצות מושפעת ממצבם הכלכלי – תלמידים ממשפחות אמידות הוכללו בדרך כלל בקבוצות הביקורת – הביאה לכך שמשקל בגדי החורף של קבוצת הביקורת יהיה גבוה יותר.

סטודנט הסיק לכן כי התוצאות שהתקבלו לא תומכות בטענה כי אין הבדל בין תזונה בחלב טרי ותזונה בחלב מפוסטר, וגם כי אי אפשר להסיק שאין קשר בין הגיל ובין השינוי בקצב הגדילה. הוא מזכיר גם את הניתוח של פישר וברטלט (( 6. Fisher RA, Bartlett S (1931). Pasteurised and raw milk. Nature 127:591-592.  )) המראה כי לחלב טרי יתרון על חלב מפוסטר באשר לקצב הגדילה.

סטודנט הביא גם מספר המלצות, ובהן הצעה לערוך את הניסוי באוכלוסיה של תאומים, כאשר אחד התאומים יוזן בחלב והשני ישמש כביקורת (או שאחד מהם יוזן בחלב טרי והשני בחלב מפוסטר לצורך השוואה בין שני סוגי החלב). אני סבור כי תכנון כזה לא מקובל בימינו מבחינה אתית, המלצה יותר מעשית היא לנתח מחדש את הנתונים שנאספו כדי לנסות להתגבר על ההטיה שנוצרה בהקצאה הלא רנדומלית לקבוצות טיפול וביקורת. ההמלצה האוטינטיבית שלו היא לערוך מחדש את הניסוי, תוך כדי הקפדה על רנדומיזציה, לקיחה בחשבון של הטיה עקב משקל הבגדים שלובש כל תלמיד, ותכנון הניסוי כך שבכל בית ספר יהיה ייצוג לשלוש קבוצות הטיפול.

ההמלצה העיקרית של סטודנט, להקפיד על הקצאה רנדומלית של המטופלים לקבוצות, לא התקבלה מייד, שכן רעיון זה נתפש בעיני חלק מהקהילה המדעית כ-“לא אתי”. יש לציין כי עקרון הרנדומיזציה רק הוצג על ידי פישר ב-1923, ועדיין לא  הייתה הכרה מספקת בחשיבותו. הניסוי הקליני הראשון עם הקצאה רנדומלית לקבוצת טיפול ולקבוצת ביקורת נערך רק ב-1947, והוא הרביעי ברשימה שלי. מדובר בניסוי לבדיקת היעילות של אנטיביוטיקה מסוג סטרפטומיצין לטיפול בדלקת ריאות (( 7. Medical Research Council Streptomycin in Tuberculosis Trials Committee. (1948). Streptomycin treatment for pulmonary tuberculosis. BMJ2, 769-82. )). עקב המחסור באנטיביוטיקה, לא הייתה ברירה אלא להחליט על ידי ביצוע “הגרלה” בין החולים מי יקבל טיפול ומי לא, וכך התגבר תכנון הניסוי על המחסום האתי. עם זאת, הניסוי לא היה כפול סמיות (Double Blind), ולא נעשה שימוש בפלסבו כטיפול דמה לקבוצת הביקורת, (( 8. Hart, P. D. A. (1999). A change in scientific approach: from alternation to randomised allocation in clinical trials in the 1940s.BMJ, 319(7209), 572-573. )) וזאת למרות שכבר היה תקדים לקיום ניסוי כזה: הניסוי הקליני הראשון שנערך בשיטת הסמיות הכפולה נערך כבר בשנת 1943 לבדיקת היעילות של פניצילין כטיפול להצטננות. החולים המטופלים לא ידעו האם הם שויכו לקבוצת טיפול ואכן טופלו בפניצילין, או שמא שויכו לקבוצת הביקורת וטופלו בפלסבו. גם הרופאים שטיפלו בחולים לא ידעו מהו הטיפול שקיבל כל חולה. תכנון כזה מונע הטיה שעלולה לנבוע מדיעה קדומה של הרופאים לגבי יעילות הטיפול, ולמעשה מכריח אותם לתת חוות דעת אובייקטיבית לגבי המצב הרפואי של החולה המטופל. עם זאת, בניסוי זה לא נערכה הקצאה רנדומלית של החולים לטיפול או ביקורת.

הויכוח בדבר חשיבות העקרונות שהתוו סטודנט ופישר הסתיים סופית בניסוי לבדיקת יעילות החיסון של סאלק נגד נגיף הפוליו, שנערך ב-1954 (( 9. Meier, Paul. “Polio trial: an early efficient clinical trial.” Statistics in medicine 9.1‐2 (1990): 13-16.  )). למעשה נערכו שני ניסויים. הניסוי שבראשו עמד הסטטיסטיקאי פול מאייר היה ניסוי כפול סמיות בהקצאה רנדומלית, והוא הראה ירידה של 70% במקרי השיתוק עקב פוליו בקבוצת הטיפול לעומת קבוצת הביקורת. גודל המדגם הגדול (כ-400 אלף ילדים בגילאי 6-8) סייע לביסוס התקפות החיצונית של התוצאות. במקביל נערך ניסוי נוסף, בו הקצאת הטיפול (חיסון או פלסבו) לא הייתה רנדומלית. 725,000 תלמידי כיתות א ו-ג שהשתתפו בניסוי שימשו כקבוצת ביקורת, ואליהם צורפו גם 125,000 ילדים מכיתות ב’ שהוריהם סירבו לחיסון. נתוניהם הושוו עם הנתונים של 225,000 תלמידי כיתות ב’ שהוריהם הסכימו לחסנם. סה”כ השתתפו בניסוי מעל מליון תלמידים, כמעט פי 3 מגודל הניסוי של מאייר. ניסוי זה הראה ירידה של 44% בלבד בשיעור מקרי השיתוק עקב פוליו, ואולם התברר כי האפקט הוקטן עקב הטיה הקשורה למצב הסוציו-אקונומי של קבוצת הטיפול. ילדי קבוצת הטיפול הגיעה ממשפחות אמידות יותר, ובשכבת אוכלוסיה זו שיעור מקרי השיתוק עקב פוליו היה גבוה יותר מכיוון ששיעור הילדים המחוסנים טבעית (חלו בפוליו באופן קל והחלימו ללא תיעוד) הינו נמוך יותר עקב רמת הסניטציה הגבוהה יותר בסביבתם. המקרה של ניסוי הפוליו הוכיח כי גודל המדגם אינו בהכרח הפרמטר החשוב ביותר בניסוי הקליני (( 10. ראו גם את הרשימה בחירות 1936 – המנצח שלא היה, שעסקה במקרה מפורסם אחר בו מדגם גדול לא הצליח לחזות את המנצח בבחירות לנשיאות ארצות הברית עקב הטיה בתכנונו)), וכי רק הקצאה רנדומלית וסמיות כפולה מבטיחים את התקפות הפנימית של הניסוי.

לקריאה נוספת בנושאים הקשורים לנושא רשימה זו