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1488
Sebastian Muster (1488-1552)
Muster fue un cartógrafo, cosmógrafo y lingüista alemán. Alrededor del año 1540, Muster realizó una compilación estadística de los recursos nacionales. Aportó indicaciones concretas sobre los métodos de observación y análisis cuantitativo, por lo que se amplió el campo de la inferencia y la teoría estadística. La ciencia y el hombre, Sergio Hernández González (2005) Historia de la estadística. Obtenido de: https://www.uv.mx/cienciahombre/revistae/vol18num2/articulos/historia/ -
John Graunt (1620-1674)
Graunt fue un estadístico inglés considerado como el primer demógrafo. Se le atribuye la creación de las tablas de mortalidad, utilizadas en su libro "Natural and Political Observations Made upon the Bills of Mortality", publicado en 1662, intentando elaborar un sistema para prevenir la aparición y propagación de la peste bubónica en Londres, Inglaterra. Lifeder (s.f.) John Graunt: Biografía y aportes. Obtenido de: https://www.lifeder.com/john-graunt/ -
Jacob Bernoulli (1654-1705)
Bernoulli fue un destacado matemático y científico suizo, aportó documentos sobre la lógica, el álgebra y la geometría alrededor de 1685. Bernoulli permitió el avance de teorías matemáticas, incluida la Teoría de la Probabilidad, su obra más destacable es Ars Conjectandi o mejor conocido como la ley débil de los grandes números publicada en 1713. Divestadística (s.f.) Jakob Bernoulli. Obtenido de: http://www.divestadistica.es/es/Jakob_Bernoulli.html -
Abraham De Moivre (1667-754)
De Moivre fue un matemático francés que publicó "La doctrina de las suertes", en donde expone la probabilidad binominal y el uso de técnicas analíticas en la probabilidad.
De Moivre mejoró la Ley débil de los grandes números de Bernouille, descubrió la relación trigonométrica, investigó en estadísticas de mortalidad y propuso la Ley de Moivre. Divestadística (2011) Abraham de Moivre. Obtenido de: http://www.divestadistica.es/es/2011_07/estadisticos_de_ayer_y_de_hoy_abrahams_de_moivre.html -
Tomas Bayes (1702-1761)
Thomas fue un matemático británico que utilizó la probabilidad de forma inductiva y construyó una base matemática para la inferencia probabilística. Calculó la probabilidad de un suceso futuro basándose en eventos previos, condiciones actuales, como cualquier otro factor relacionado, a este cálculo se le es denominado como el teorema de Bayes. Divestadística (2011) Thomas Bayes. Obtenido de: http://www.divestadistica.es/es/2011_10/estadisticos_de_ayer_y_de_hoy_thomas_bayes.html -
Arthur Young (1741-1820)
En 1763 heredó un fundo, y en el que desarrolló un gran número de experimentos, publicando sus resultados en un libro llamado "Un Curso de Agricultura Experimental" (1771). Las ideas que presenta sobre el Diseño de Experimentos, una importante disciplina de la Estadística actual, cuyas aplicaciones al campo industrial se encuentran hoy en pleno desarrollo, son sorprendentemente modernas. http://www.jorgegalbiati.cl/ejercicios_4/HistoriaEstadistica.pdf -
Pierre Simon Laplace (1749-1827)
Laplace fue un matemático, astrónomo y físico francés que realizó muchas aportaciones a la estadística y a la teoría de probabilidades. Se le atribuye la transformación integral y la ecuación diferencial. Laplace aportó con la teoría analítica de las probabilidades que expone los principios y las aplicaciones de lo que él llamó "geometría del azar". Estadística para todos (s.f.) Pierre Simon de Laplace. Obtenido de: http://www.estadisticaparatodos.es/bibliografias/laplace.html -
Karl Friedrich Gauss (1777-1855)
Contribuyó al método de los mínimos cuadrados, desembocando, independientemente de Laplace, en la ley de probabilidad normal, o curva de Gauss, como descripción probabilística del error. Pero Gauss encontró su asociación con el método de mínimos cuadrados. Durante su vida, se reconoció que era el matemático más grande de los siglos XVIII y XIX. http://www.jorgegalbiati.cl/ejercicios_4/HistoriaEstadistica.pdf -
Simeon Denis Poisson (1781-1840)
Publicó un gran tratado de probabilidad en 1837. Contiene el germen de dos elementos asociados al nombre de Poisson: La ley de probabilidad conocida como distribución de Poisson, y la generalización de la ley de los grandes números de Bernoulli. http://www.jorgegalbiati.cl/ejercicios_4/HistoriaEstadistica.pdf -
Jacques Quetelet (1796-1874)
Se interesó por el estudio de la teoría de la probabilidad y su aplicación a los fenómenos sociales. Es así como contribuyó a impulsar la realización del primer censo nacional en Bélgica y Holanda, e hizo esfuerzos por que se uniformizaran los métodos y la tecnología utilizada en la recolección y presentación de datos, en Europa. Tuvo un liderazgo importante en la creación de organizaciones Estadísticas.
http://www.jorgegalbiati.cl/ejercicios_4/HistoriaEstadistica.pdf -
Francis Galton (1822-1911)
Se preocupó de la estimación de las componentes de varianza, o partes de la variabilidad de un fenómeno observado, atribuibles a causas identificables. También utilizó la ley de probabilidad normal, en su versión bivariada, para describir el comportamiento probabilístico de los errores de dos características que varían en forma conjunta. La ley normal bivariada daría origen a la ley
normal multivariada. http://www.jorgegalbiati.cl/ejercicios_4/HistoriaEstadistica.pdf -
Karl Pearson (1857-1936)
Mostró interés en distribuciones probabilísticas asimétricas. Introdujo una familia de distribuciones probabilísticas, hoy conocida como Gama. Su "Gramática de las Ciencias", de 1892, ilustra su convicción de que la estadística analítica yace en los fundamentos de todo el conocimiento.
Se le debe, también, el estadístico jicuadrado, este estadístico, es utilizado como medida de comparación entre dos tablas de frecuencia. http://www.jorgegalbiati.cl/ejercicios_4/HistoriaEstadistica.pdf -
Ronald Fisher (1890-1962)
Ingresó a la Estación Experimental de Rothamsted. Desde allí entregó una importante cantidad de conocimiento relacionado con el diseño de experimentos: El diseño experimental en bloques, la aleatorización, el diseño factorial y el análisis de varianza. Estas
técnicas, a excepción de la aleatorización, eran conocidas antes de Fisher, pero fue el quien logró una clara comprensión de ellas, e inició su uso en forma masiva. http://www.jorgegalbiati.cl/ejercicios_4/HistoriaEstadistica.pdf -
Charles Spearman (1863-1945)
Es conocido por sus contribuciones al análisis factorial, que se mencionó como una de las técnicas de la rama de la Estadística denominada análisis multivariante. También es conocido por sus investigaciones sobre la inteligencia. Estos intereses lo obligaron a estudiar estadística, llevándolo a desarrollar un coeficiente de correlación basado en rangos, que hoy lleva su nombre. http://www.jorgegalbiati.cl/ejercicios_4/HistoriaEstadistica.pdf -
William Seaky Gosset (1876-1973)
En 1908 publica el artículo "El Error Probable de una Media", bajo el seudónimo de Student. Este artículo constituye un paso importante en el sentido de cuantificar los resultados de la experimentación. Trabajaba en la cervecería Guinness que lo llevó a desarrollar la ley probabilística que hoy es conocida como t de Student, utilizada en lugar de la ley normal de Gauss, en problemas con muestras pequeñas. http://www.jorgegalbiati.cl/ejercicios_4/HistoriaEstadistica.pdf
