接著是近代統計學歷史啦，應由1907-1935年作為界線，被稱為“現代統計學理論的建立”。
至於這個時期的特點??? (于忠義老師沒有明確提到，但引述了一位統計學術史專家的意見) 認為統計推斷究其發展過程有3次革命：
1. 1774-1786年Laplace關於逆概率的研究 (但我個人認為，這逆概率應歸功於Thomas Bayes貝葉斯，Laplace只是將其深化)；
2. 1809-1828年Laplace和Gauss建立以最小二乘法的線性模型理論；
3. 1912-1935年Fisher等以參數的統計推斷為主的現代統計學基本理論的形成。
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| Gosset (又名：學生)是t檢驗的發明者 |
所以這個時期應是第3點為特色！
W. S.
Gosset (筆名叫：Student) 發表的《均值的或然誤差》中認為μα/2只是樣本量趨於無限大的近似值，但：
真正的概率P(|(mean-μ)/(s/√n)|≦μα/2)到底是幾多？
統計量t=(mean-μ)/(s/√n)分佈是點樣？
同標準正態分佈的差距又是幾多？
如果是大樣本或普查，用正態分佈及中心極限定理解決問題還可以；但如果研究性質是實驗性的，或是小樣本研究的，就不適合了！而Student的t分佈就解決了小樣本統計推斷問題，咁又被尊為“小樣本理論的鼻祖”啦~~~
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| Fisher(漁夫先生)，你真是我的偶像 |
R. A.
Fisher是Gosset的亦徒弟亦友，他可稱為統計學的偉人，貢獻主要有3點：
1/發表的《理論統計學的數學基礎》及《統計估計原理》奠定了現代統計學的數學框架；
2/他在Rothamasted農場工作時，發展了試驗設計的思想，並發表了《實驗設計》一書；
3/並由試驗設計發展出方差分析的基礎。
E. S.
Pearson是K.
Pearson的仔，與Jerzy Neyman提出了N-P理論，也是統計推斷的“另一面”理論，據聞由此引起了與Fisher的沖突；而Neyman自己亦提出了可信區間的估計方法。
至此，古典的統計學基本成形，亦即是基礎統計學；隨後統計學的發展多模多樣，如：繼續向其他領域的延伸、高等統計學的發展、結合電腦讓統計普及化及複雜化等…
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