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La probabilidad se origino en los juegos de azar, con registros civilizaciones antiguas. -
introduce el concepto de esperanza de vida -
primer tratado de estadística
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creación de los seguros de vida modernos basados en principios matemáticos y tablas de mortalidad -
Durante el siglo XIX, el uso de la estadística en la auditoría y el control de calidad era prácticamente inexistente.
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herramientas estadísticas más sofisticadas para comprender las relaciones entre diferentes características -
introduce el concepto de desviación -
fueron cruciales para la consolidación teórica de la inferencia estadística -
Introducción de la computación en el análisis
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para modelar, analizar e interpretar sistemas complejos, especialmente en la transición de aplicaciones militares. -
Ecoluciono de métodos principalmente descriptivos hacia el desarrollo de modelos probabilísticos y cuantitativos.
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la expansión y refinamiento de la programación lineal y la programación entera -
El desarrollo de los modelos de pronóstico financiero estuvo marcado por la revolución cuantitativa
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marcó un período de expansión y consolidación en el uso de la simulación en finanzas -
se caracterizó por la consolidación de la metodología Box-Jenkins (modelos ARIMA) -
se consolidó, principalmente a través del muestreo estadístico y la adopción de técnicas de control de calidad. -
Estandarizaron los requisitos de capital para los bancos, impulsando una mayor formalización de la gestión del riesgo crediticio
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El desarrollo de modelos de riesgo crediticio en la década de 1990 -
Se centró en perfeccionar las técnicas existentes para el análisis de series de tiempo y datos de panel -
Impulsada por el crecimiento en el almacenamiento y la velocidad de procesamiento de los equipos informáticos.
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Su énfasis principal está en establecer una sólida gobernanza corporativa -
Expuso las fallas de los modelos de riesgo al revelar que se basaban en suposiciones de mercado que no contemplaban la posibilidad de un colapso generalizado. -
la estadística fue fundamental para el surgimiento y desarrollo del análisis de big data -
fue fundamental para evaluar el rendimiento, comprender el comportamiento del usuario. -
gestión de riesgos, la detección de fraudes y la optimización de carteras de inversión.
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Estuvo marcado por la creciente necesidad de cuantificar el impacto financiero de las ciberamenazas y la integración -
permitieron a las autoridades de salud pública rastrear la propagación del virus, modelar la trayectoria de la pandemia -
Experimentó un crecimiento significativo, impulsado por la creciente demanda de los inversores de datos y análisis financieros -
pasó de ser un concepto futurista a un tema de discusión y análisis de viabilidad, con aplicaciones prácticas incipientes en áreas como la auditoría y la visualización de datos. -
se utilizó de forma avanzada para la detección de fraude