Estadística

Desarrollo histórico de la Estadística

  • 3000 BCE

    En Babilonia

    En Babilonia
    Se usaban tablas de arcilla donde se recopilaban datos sobre la producción agrícola y resultados de actividades comerciales. Por esta época, los antiguos egipcios, además de recopilar datos relativos a la población y la riqueza del país, desarrollaron sofisticados sistemas de cálculo y medida, obligados por la necesidad de redistribución de las tierras después de las periódicas inundaciones provocadas por el río Nilo.
  • 27 BCE

    Durante el Imperio Romano

    Durante el Imperio Romano
    Durante el imperio romano se utilizaron con mayor rigor todos los recursos de la estadística para recoger datos sobre la población, la superficie y la renta de todos los territorios bajo control. Esto debido a que cada cinco años un censo de la población que incluía nacimientos, defunciones y matrimonios, además del recuento del ganado y de las riquezas de las tierras conquistadas.
  • 1540

    Sebastián Muster

    Sebastián Muster
    En este año realizó una compilación estadística de los recursos naturales, la organización política, el comercio y el poderío militar, trabajos que contribuyen a la inferencia y la teoría estadística.
  • John Graunt

    John Graunt
    Nace John Graunt, conocido como el fundador de la bioestadística debido a su libro "Natural and political Observations made upon the Bells of Mortality”. Este libro fue el primero en interpretar fenómenos biológicos de masa y de conducta social, escribiendo las cifras brutas de nacimientos y muertes en Londres, de 1604 a 1661.
  • Jacob Bernoulli

    Jacob Bernoulli
    Ya para este año había publicado importantes trabajos sobre las series infinitesimales y su ley sobre los grandes números en teoría de probabilidades.
  • Thomas Bayes

    Thomas Bayes
    Nace Thomas Bayes, pionero en utilizar la probabilidad de forma inductiva y construir una base matemática para la inferencia probabilística. Su principal hallazgo fue calcular la probabilidad de un suceso futuro basándose tanto en eventos previos como en las condiciones actuales y cualquier otro factor relacionado.
  • "Ars Conjectandi"

    "Ars Conjectandi"
    Fue el trabajo más original de Jacob Bernoulli, publicado en Basilea. El trabajo se hallaba incompleto en el momento de su muerte pero aun así es un documento de mayor importancia dentro de la teoría de probabilidades. Introduce lo que hoy se conoce como la primera ley de los grandes números. El cuál es el principio fundamental, que establece que, bajo ciertas condiciones, un promedio muestral se aproxima al promedio de la población de donde se obtuvo la muestra, si el tamaño de ésta es grande.
  • La doctrina de las suertes de Abraham de Moivre

    La doctrina de las suertes de Abraham de Moivre
    Pionero en la teoría de la probabilidad. Su obra "La doctrina de las suertes" es fundamental, en ella expone la probabilidad binominal o distribución gaussiana, el concepto de independencia estadística y el uso de técnicas analíticas en el estudio de la probabilidad. Entre otras contribuciones, estableció buena parte de los cálculos actuales, mejoró la Ley débil de los grandes números de Bernouille, investigó en estadísticas de mortalidad y legó la Ley de Moivre.
  • Godofredo Achenwall

    Acuñó la palabra estadística, del italiano “statista”, del latín “status”. Pensaba y con razón, que esta nueva ciencia sería el aliado más eficaz del gobernante.
  • Ensayo hacia la resolución del problema de la doctrina de las probabilidades

    Ensayo hacia la resolución del problema de la doctrina de las probabilidades
    En sus últimos años de vida, Thomas Bayes profundizó en la probabilidad. Falleció en 1761, pero su obra póstuma, la cual fue "Ensayo hacia la resolución del problema de la doctrina de las probabilidades", fue encontrada entre sus papeles y publicada en 1764. Esta obra ha contribuido de forma decisiva a la estadística moderna.
  • Arthur Young

    Arthur Young
    Desarrolló un gran número de experimentos agrícolas en su fundo. Publicó sus resultados en este año, con ideas modernas sobre el Diseño de Experimentos
  • Pierre Simon Laplace

    Pierre Simon Laplace
    Publica su teoría analítica de probabilidades. Creó una curiosa fórmula para expresar la probabilidad de que el Sol saliera por el horizonte. El decía que la probabilidad era de (d+1)/(d+2), donde “d” es el número de días que el sol ha salido en el pasado. Laplace decía que esta fórmula, que era conocida como la Regla de Sucesión, podía aplicarse en todos los casos donde no sabeos nada, o donde lo que conocíamos fue cambiado por lo que no.
  • Francis Galton

    Francis Galton
    Nace Francis Galton. Hizo numerosas aportaciones para constituir una nueva área de estudio como es la estadística: explicó el fenómeno de la regresión a la media, usó por primera vez la distribución normal, describió las propiedades de la distribución normal bivariada y su relación con el análisis de regresión y también introdujo el concepto de correlación. Fue el primer autor que introdujo estos métodos en la psicología.
  • Johann Carl Gauss

    Johann Carl Gauss
    Publica “Theoria combinationis observationum erroribus minimis obnoxiae”, dedicado a la estadísitca, concretamente a la distribución normal cuya curva característica, denominada como Campana de Gauss, es muy utilizada en disciplinas no matemáticas donde los datos son susceptibles de estar afectados por errores sistemáticos y casuales.
  • Jacques Quetelet

    Jacques Quetelet
    Publicó el libro “Investigación sobre el peso del hombre en diferentes edades”, el cual incluía tablas que comprendían el promedio y el valor mínimo y máximo de los pesos y las tallas de las personas desde el nacimiento hasta los 30 años de vida, luego la información se presentaría por décadas hasta los 80 años. Además, creó la Sección de Estadística de la Asociación Británica para el Desarrollo de la Ciencia en Cambridge, siendo aceptado como miembro de la Sociedad de Estadística de Londres
  • Jacques Quetelet

    Jacques Quetelet
    Fue considerado como el precursor de la bioestadística, toda vez que demostró que los patrones de comportamiento humano podían ser descritos al utilizar las leyes de la probabilidad, generando así el concepto de "l'homme moyen" (hombre promedio), siendo éste una aplicación del concepto de Curva Normal del otrora astrónomo Gauss, y que hasta los momentos sólo habría servido para calcular los errores en las observaciones astronómicas.
  • Investigación sobre la probabilidad de juicio en materia criminal y materia civil de Simeon Denis Poisson

    Investigación sobre la probabilidad de juicio en materia criminal y materia civil de Simeon Denis Poisson
    En la importante publicación de Poisson sobre probabilidad (“Investigación sobre la probabilidad de juicio en materia criminal y materia civil”), aparece por primera vez la distribución de Poisson, que describe la probabilidad de que un evento aleatorio ocurra en un intervalo de espacio o tiempo bajo las condiciones de que la probabilidad de ocurrencia del evento es muy pequeña, pero el número de ensayos es muy grande, de modo que el evento ocurra pocas veces.
  • Karl Pearson

    Karl Pearson
    Fundó la revista Biometrika, en la que publica la biografía sobre Francis Galton. Muy interesado por el trabajo de Galton, que intentaba encontrar relaciones estadísticas para explicar cómo las características biológicas iban pasando a través de sucesivas generaciones, estableció la disciplina de la estadística matemática; su investigación colocó en gran medida las bases de la estadística del siglo XX, definiendo los significados de correlación, análisis de la regresión y desviación típica.
  • En un artículo publicado en este año, Charles Spearman...

    En un artículo publicado en este año, Charles Spearman...
    Logró desarrollar notables aplicaciones de la estadística en el campo de la psicología. Formuló la teoría de que la inteligencia se compone de un factor general y otros específicos. Creyó en la existencia de un factor general que interviene en todas las fases de la conducta humana y atribuyó a las capacidades específicas papel determinante en cada actividad.
  • William Sealy Gosset

    William Sealy Gosset
    Empleado por la firma cervecera Guinnes. En este año, fue enviado por la empresa a trabajar con Karl Pearson, donde estudió el problema de la estimación para muestras pequeñas, analizando la distribución del estadístico (principalmente utilizó como herramientas la “Teoría de errores de observaciones” y el “Método de mínimos cuadrados”), luego llamado t de student, ya que sus contribuciones fueron publicadas bajo el pseudónimo de Student.
  • Ronald Fisher

    Ronald Fisher
    En 1921, introdujo el concepto de probabilidad a partir del análisis de las series estadísticas y, a los cuatro años, creó el concepto científico de información, que es considerado el punto de partida en el desarrollo de la teoría matemática de la información. La concepción matemática de Fisher servirá para proyectar el cálculo estadístico como instancia unificadora de la investigación experimental en los distintos escenarios científicos.
  • Charles Spearman también...

    Creó y desarrollo la metodología de los llamados experimentos factoriales para la estadística, que son aquellos experimentos en los que se estudia simultáneamente dos o más factores, y donde los tratamientos se forman por la combinación de los diferentes niveles de cada uno de los factores.
  • Estadística moderna

    Estadística moderna
    A partir de mediados del siglo XX comienza lo que podemos denominar la estadística moderna, uno de los factores determinantes es la aparición y popularización de las computadoras. El centro de gravedad de la metodología estadística empieza a desplazar técnicas de computación intensiva aplicadas a grandes masas de datos, y se empieza a considerar el método estadístico como un proceso repetitivo de búsqueda del modelo ideal.