Historia de la estadística
En el siglo XX, las ideas de Laplace fueron desarrolladas posteriormente en dos direcciones, dando origen a las corrientes "objetivas" y "subjetivas" en la páctica bayesiana. En la corriente objetiva, el análisis estadístico depende solo del modelo asumido y el dato analizado. No hay necesidad de involucrar decisiones subjetivas. En contraste, los estadísticos “subjetivos” niegan la posibilidad de un análisis completamente objetivo en el caso general.
Análisis multivariante de la varianza
Las distribuciones estadísticas más comunes son la lambda (Λ) de Samuel Stanley Wilks, la traza de Pillai-M. S. Bartlett (ver traza de una matriz), la traza de Lawley-Hotelling y la raíz mayor de Roy. La discusión continúa sobre los méritos de cada una, aunque la raíz más grande que conduce solo a una cota de significancia no es de interés práctico. Una complicación más es que la distribución de estas estadísticas bajo la hipótesis nula no es sencilla y solo puede ser aproximada, excepto en unos casos de pocas dimensiones. La mejor aproximación de la lambda de Wilks fue hallada por C. R. Rao.