생물학, 의학, 사회학의 문제를 해결하기 위해 통계학 이론을 적용하려고 시도한 벨기에 수학자 L.A.J Katley 입니다. 1866 년에는 유전의 기본 법칙이 밝혀졌는데, 이것은 최초로 수학 통계를 이용하여 생물 실험에 성공한 예이다 (참조). 1889 년' 자연의 유전' 이라는 책에서 인체의 키에 대한 연구를 통해 1 차 하위 구성요소의 키는 친대의 키와 관련이 있을 뿐만 아니라 평균으로' 귀환' 하는 추세로' 귀환' 과' 관련' 이라는 개념과 알고리즘을 제시하여 생물통계의 기초를 다졌다. 골턴의 학생인 K. 피어슨은 통계학을 생물학 연구에 더 적용해 실제 측정수와 이론적 기대수 사이의 편차도 지수, 즉 카드 분산 () 의 개념과 알고리즘을 제시했다. 이는 속성의 통계 분석에 중요한 역할을 한다. 1899 년에 그는' 생물통계' 잡지를 설립하고 수리통계학교를 설립했다. 그의 학생인 W.S. 고셋은 샘플 표준 편차에 대해 많은 연구를 했고, 1908 년' Student' 라는 필명으로' 생체통계' 잡지에 t- 검사법을 발표했다. 이후 t- 검사법은 생물통계학의 기본 도구 중 하나가 되었다. 영국의 수학자들은 사후 데이터 분석에만 주의를 기울이는 것만으로는 충분하지 않으며, 사전에 실험 설계를 잘 해야 한다고 지적했다. 그는 실험을 생물 통계의 한 분야로 설계했다. 그의 학생인 G.W. 스나이디그는 변이원이 다른 평균 비율을 F 값이라고 부르며, 이론적인 5 확률 수준보다 큰 값일 때 이 변이원의 필연성 효과가 우연성 변수에서 분리되었다고 지적했다. 이것이 바로' 분산 분석법' 이다. 이러한 방법들은 농업과학, 생물학, 특히 연구에 큰 역할을 하였으며, 1920 년대 이후 각종 수리통계 방법이 속속 창립되어 실험실, 밭, 사육과 임상 실험에서 광범위하게 응용되어 공업계 전체로 확대되고 있다. 1970 년대에는 컴퓨터가 보급됨에 따라 계산량이 너무 커서 포기해야 했던 통계 방법이 새로운 생명력을 얻었고, 응용이 더욱 광범위해졌으며, 현대 과학기술에서 매우 중요한 위치를 차지하였다.