Ronald Aylmer Fisher (Londres, Reino Unido, 17 de febrero de 1890 – Adelaida, Australia, 29 de julio de 1962), conocido como Ronald Fisher, fue un estadístico y biólogo británico que usó la matemática para combinar las leyes de Mendel con la selección natural, de manera que ayudó así a crear una nueva síntesis del darwinismo conocida como la síntesis evolutiva moderna, y también un prominente eugenista en los primeros años de su vida.
En 1919 empezó a trabajar en Rothamsted Research, una estación agrícola experimental donde desarrolló el análisis de la varianza para analizar los inmensos datos de sus cultivos desde 1840, y donde en los próximos años estableció su reputación como bioestadístico. También fue uno de los mayores fundadores de la genética de poblaciones. Entre otras cosas, resumió el principio de Fisher, propuso el denominado modelo de selección sexual runaway y la hipótesis del hijo sexy, e ideó la ecuación de Fisher, el valor reproductivo y la desigualdad de Fisher.
Anders Hald le llamó «un genio que, casi a solas, creó los fundamentos por la ciencia moderna estadística», mientras Richard Dawkins lo nombró «el biólogo más grande desde Darwin. No solo fue el más original y constructivo de los arquitectos de la síntesis neo-darwiniana. Fisher también fue el padre de la estadística moderna y diseño experimental. Así también se puede decir que fue el que dio a investigadores de la biología y la medicina con sus herramientas más importantes, y también con la versión moderna del teorema central de la biología«.» Geoffrey Miller dijo de él: «Para los biólogos, fue un arquitecto de la ‹síntesis moderna› que utilizó modelos matemáticos para integrar las leyes de Mendel con las teorías de la selección biológica de Charles Darwin. Para los psicólogos, Fisher fue el inventor de varias pruebas estadísticas que se deben usar siempre que sea posible en las revistas psicológicas. Para los granjeros, fue el fundador de investigaciones en la agricultura, y salvó a millones de morir de hambre a través de programas racionales de cultivo.»
Fisher ganó una beca para estudiar matemática a la Universidad de Cambridge en 1909 y matriculó de honor en astronomía en 1912. En 1915 publicó un papel The evolution of sexual preference (La evolución de preferencia sexual) sobre la selección sexual y selección intersexual. Fisher publicó The Correlation Between Relatives on the Supposition of Mendelian Inheritance ("La correlación entre parientes sobre la suposición de la herencia mendeliana") en 1918, en lo cual se adelantó el modelo conceptual genético que muestra que la variación continua (el primer uso del término varianza en la estadística) entre caracteres biológicos podría ser resultado de las leyes de Mendel, reconciliando así estas con la evolución gradual. El artículo también fundó la genética cuantitativa moderna y usaba el método estadístico de biometría para crear los fundamentos de la genética biométrica.
Se redescubrieron las leyes de Mendel en 1900 con la escuela de biométrica dirigida por Karl Pearson, seguidor de la idea de Charles Darwin de que diferencias pequeñas importan mucho para la evolución, mientras la escuela mendeliana, dirigida por William Bateson, pensaba que con la obra de Gregor Mendel se mostró que la evolución funciona con largas diferencias. Joan Box, la biógrafa e hija de Fisher, dijo que se había resuelto este problema ya en 1911.
Junto con Sewall Wright y J. B. S. Haldane, Fisher es uno de los principales fundadores de la genética de poblaciones, que logró conciliar la metodología biométrica con la genética mendeliana, la primera fase de la síntesis evolutiva moderna.[cita requerida]
El interés de Fisher en la genética y la evolución se despertó en Cambridge, con la lectura de una serie de artículos de Karl Pearson ("Mathematical Contributions to the Theory of Evolution" [Contribuciones matemáticas a la teoría de la evolución)]. En la misma universidad, los mendelianos eran la escuela dominante, y Fisher pronto estuvo convencido de que el mendelismo era el principal mecanismo de la herencia.[cita requerida]
Fisher sentó las bases de la genética poblacional, demostrando que la posibilidad de que una mutación incremente la adaptación de un organismo disminuye con la magnitud de la mutación y que las poblaciones más grandes conllevan más variación, de modo que tienen una mayor probabilidad de supervivencia. También propuso el Fisherian runaway que describe una conjetura de cómo la selección sexual, generalmente en una especie como el pavo real, crea la cola larga y colorida del macho como una ornamentación sexual.
En un libro de 1930, The Genetical Theory of Natural Selection (La teoría genética de la selección natural), Fisher resumió el principio de Fisher, lo cual demuestra por qué la proporción de sexo entre varones y hembras es casi siempre 1:1.
En el modelo geométrico de Fisher explicó la distribución de los efectos de las mutaciones que puedan contribuir a la adaptación evolutiva.
Su respuesta al problema estadístico de los investigadores en biología y agronomía fue introducir y desarrollar ideas originales en el campo de la inferencia estadística y en el diseño de experimentos. Por ejemplo, descubrió la utilidad del uso de los cuadrados latinos para mejorar significativamente los métodos agrícolas, cuando se hallaba investigando la eficacia de los fertilizantes en el rendimiento de las cosechas e intentando que la calidad de la tierra no fuese un factor indeseable que influyese en el rendimiento de la cosecha. También fue responsable de la prueba exacta de Fisher y de la hipótesis nula, ambos aplicados en el experimento de la catadora de té, presentado en su libro The Design of Experiments (1935).
En 1936 introdujo el conjunto de datos iris de Fisher como un ejemplo de análisis discriminante lineal.
En su artículo de 1937 The wave of advance of advantageous genes (La ola de avance de genes beneficiosos) se propuso la ecuación de Fisher en el contexto de la dinámica de poblaciones para describir la sembranza espacial de un alelo beneficioso y explorar sus soluciones de ola viajando. A partir de allí surgió la ecuación de Fisher-Kolmogorov.
En 1938, Fisher y Frank Yates describieron el algoritmo de Fisher-Yates con Frank Yates en el libro Statistical tables for biological, agricultural and medical research (Tablas estadísticas para la investigación biológica, agrícola y médica). Su descripción del algoritmo usaba lápiz y papel; una tabla de números aleatorios aportaba lo aleatorio.
A pesar de ser un oponente prominente de la estadística bayesiana, fue Fisher quien usó la palabra bayesiana por primera vez.
Él fue el primero en usar ecuaciones de difusión para intentar calcular la distribución de la frecuencia de alelo y la estimación de ligamiento usando métodos de máxima verosimilitud entre poblaciones.
Fisher fue uno de los dos gemelos que nacieron en East Finchley, Londres, el único que sobrevivió: su hermano murió en el parto. Tuvo tres hermanas y un hermano mayores. Desde 1896 hasta 1904 vivió en Inverforth House, donde English Heritage colocó una placa azul en el 2002. Su madre, Kate, murió a los 14 años, y 18 meses más tarde su padre George, un socio en una empresa de subastadores comerciantes de artes finos, Robinson & Fisher, perdió su negocio.
Debido a sus problemas de la vista, lo mismo que lo causó el Ejército Británico a rechazarlo para la Primera Guerra Mundial, él aprendió sin usar papel ni pluma, lo cual desarrollaba su habilidad en visualizar problemas geométricos. Sin embargo esta falta de escribir derivaciones por soluciones matemáticas, o pruebas. A los dieciséis años ganó la medalla de Neeld por matemática mientras se atendió Harrow School. En 1909 la escasez de sus recursos económicos y su capacidad académica le valieron una beca para cubrir su estancia en el Gonville y Caius College de la Universidad de Cambridge.