El Desarrollo Histórico de la Estadística

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  • Jan 20, 1488

    Sebastián Muster (1488 - 1552)

    Sebastián Muster (1488 - 1552)
    El alemán Sebastián Muster nace en una pequeña ciudad alemana el 20 de enero de 1488.
    Muster realizó una compilación estadística de los recursos nacionales, que comprendía datos sobre la organización política, instrucciones sociales, comercio y poderío militar. Durante el siglo XVII aporto indicaciones concretas sobre los métodos de observación y análisis cuantitativo y amplio los campos de la inferencia y la teoría estadística.
  • John Graunt (1620 - 1674)

    John Graunt (1620 - 1674)
    Graunt fue un estadístico inglés a quien se considera el primer demógrafo y fundador de la bioestadística. A fines del siglo XVI, el gobierno inglés comenzó a publicar estadísticas de los decesos por la peste, estos fueron la base de sus investigaciones estadísticas.
    En 1662 compiló estos documentos, efectuando predicciones sobre el número de personas que morirían de diversas enfermedades, así como de nacimientos por sexo. El trabajo de Graunt, fue un esfuerzo de inferencia y teoría estadística.
  • Jacob Bernoulli (1654 - 1705)

    Jacob Bernoulli (1654 - 1705)
    Bernoulli fue obligado a estudiar filosofía y teología, sin embargo se inicio en matemáticas. Sus primeras contribuciones importantes fueron documentos sobre la lógica, álgebra y geometría. Permitió el avance de muchas teorías matemáticas, incluida la Teoría de la Probabilidad. Su proposición principal es el Teorema de Bernouilli, también conocido como Ley débil de los grandes números. Bernoulli fue uno de los promotores más significativos de los métodos formales del análisis profundo.
  • Abraham de Moivre (1667 - 1754)

    Abraham de Moivre (1667 - 1754)
    Moivre fue un matemático francés, conocido por su fórmula epónima, sus aportaciones a la teoría de la probabilidad y porque predijo la fecha de su muerte por un cálculo estadístico. Su contribución a la estadística fue destacada pues aporto adelantos en la distribución binomial, normal, probabilidad e independencia estadística. Predijo la fecha de su muerte observando que cada día dormía quince minutos más que la noche anterior y calculó que fallecería aquel día que durmiera veinticuatro horas.
  • Thomas Bayes (1702 - 1761)

    Thomas Bayes (1702 - 1761)
    Bayes fue un matemático británico y ministro presbiteriano. Su obra más conocida es el Teorema de Bayes. Sus estudios de la inversión de la probabilidad, sirvieron para grabar su nombre en toda una corriente estadística, la moderna inferencia bayesiana.
    La inferencia bayesiana permite asignar probabilidades a fenómenos que no son de naturaleza aleatoria, pero cuyos resultados no son conocidos. El Teorema de Bayes logra afinar la asignación de estas probabilidades a través de observaciones.
  • Arthur Young (1741 - 1820)

    Arthur Young (1741 - 1820)
    Young fue un escritor inglés de agricultura, economía o estadística social. En 1763 heredó un fundo y comenzó a experimentar para descubrir el método agrícola más rentable. Desarrolló un gran número de experimentos. Las ideas que presenta sobre el Diseño de Experimentos representa una importante disciplina de la Estadística actual, cuyas aplicaciones al campo industrial se encuentran hoy en pleno desarrollo, son sorprendentemente modernas.
  • Pierre Simon Laplace (1749 - 1827)

    Pierre Simon Laplace (1749 - 1827)
    Laplace fue un físico, matemático, y astrónomo francés. Como estadístico sentó las bases de la teoría analítica de la probabilidad. Contribuyó a la aplicación de la probabilidad a la inferencia estadística. Contribuyó en temas estadísticos, como la obtención de una "curva de errores", llegando a la formulación de la ley de probabilidad normal. Se preocupó de la inversión de la probabilidad, llegando a formular un caso particular del teorema de Bayes, con la adopción tácita de probabilidades.
  • Johann Karl Friedrich Gauss (1777 - 1855)

    Johann Karl Friedrich Gauss (1777 - 1855)
    Gauss fue un matemático, astrónomo, y físico alemán que contribuyó en muchos ámbitos, incluida la teoría de números, análisis matemático, geometría diferencial, estadística, álgebra, geodesia, magnetismo y óptica. También estuvo interesado en el estudio de las órbitas de los planetas, 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.
  • Simeon Denis Poisson (1781 - 1840)

    Simeon Denis Poisson (1781 - 1840)
    Poisson fue un físico y matemático francés al que se conoce por su trabajo en la electricidad y sus publicaciones de geometría diferencial y teoría de probabilidad.
    En 1837 publicó un tratado de probabilidad, contiene dos elementos asociados a Poisson: La ley de probabilidad conocida como distribución de Poisson y la ley de los grandes números de Bernoulli. Muchos investigadores de diversas disciplinas, hicieron contribuciones a la Estadística, construyendo una ciencia independiente.
  • Jacques Quetelet (1796 - 1874)

    Jacques Quetelet (1796 - 1874)
    Quetelet fue un astrónomo, naturalista, matemático, sociólogo y estadístico belga.
    Hizo los primeros intentos de aplicar la probabilidad a la medición de la incertidumbre en las ciencias sociales. Su avance hacia el análisis estadístico de datos sociales fue introducir el concepto del hombre promedio, observando relaciones entre características contenidas en datos de poblaciones humanas. Su contribución más perdurable fue el hecho de ajustar distribuciones de probabilidad a datos empíricos.
  • Francis Galton (1822 - 1911)

    Francis Galton (1822 - 1911)
    Galton investigó el carácter hereditario de la genialidad, usando curvas normales inversas llamadas ojivas. Fue pionero en la regresión lineal simple. En estadística fue más conocido por la correlación, su interpretación limitada a un coeficiente que mide el grado de asociación entre el comportamiento de dos variables.
    En 1880 crea una revolución en la estadística, proporcionando una metodología que sustituye la experimentación controlada, en disciplinas donde esta no es posible de aplicar.
  • Karl Pearson (1857 - 1936)

    Karl Pearson (1857 - 1936)
    Pearson fue un científico y matemático ingles que estableció la disciplina de la estadística matemática. Desarrolló una investigación sobre la aplicación de los métodos estadísticos en la biología y fue fundador de la bioestadística.
    El y otros investigadores desarrollan varios coeficientes de correlación, para el estudio de problemas en genética y biología.
    Se le debe también, el estadístico jicuadrado, que es utilizado como medida de comparación entre dos tablas de frecuencia.
  • Charles Spearman (1863 - 1945)

    Charles Spearman (1863 - 1945)
    Spearman fue un psicólogo inglés. sirvió en el ejército inglés. Luego se retiro, para estudiar psicología. 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
  • William Sealy Gosset (1876 - 1937)

    William Sealy Gosset (1876 - 1937)
    Gosset fue un estadístico ingles. En 1908 publica un artículo "El Error Probable de una Media" el cual constituye un paso importante en el sentido de cuantificar los resultados de la
    experimentación.
    Desarrolla la ley probabilística que hoy es conocida como t de Student, utilizada en problemas con muestras pequeñas.
    También lo llevó a desarrollar la prueba de hipótesis llamada hoy test de Student, para inferencias sobre medias
    poblacionales, basadas en muestras pequeñas.
  • Ronald Fisher (1890 - 1962)

    Ronald Fisher (1890 - 1962)
    Fisher fue un estadístico y biólogo que usó la matemática para crear una nueva síntesis del Darwinismo llamada síntesis evolutiva moderna. Contribuyó a desarrollar técnicas como el diseño experimental en bloques, controla el efecto por factores no deseados sobre las variables.
    La aleatorización, la protección contra los factores impredecibles y el análisis de varianza, técnica de análisis de resultados que permite separar fuentes de variación y determinar el grado de influencia de cada factor.
  • Referencias Bibliográficas