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Los sumerios desarrollan métodos de registro y contabilidad de datos en tablillas de arcilla, considerados los primeros ejemplos de estadística rudimentaria.
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Pitágoras introduce la teoría de los números y senta las bases para la estadística matemática.
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John Graunt publica "Natural and Political Observations Made upon the Bills of Mortality", el primer estudio demográfico basado en datos estadísticos.
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Carl Friedrich Gauss desarrolla la teoría de los mínimos cuadrados, un método fundamental en la regresión lineal y análisis de datos.
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Adolphe Quetelet introduce la idea del "hombre medio" en su obra "A Treatise on Man and the Development of his Faculties", pionero en el estudio de las distribuciones y medidas de tendencia central.
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Florence Nightingale utiliza gráficos estadísticos para representar datos de mortalidad en el ejército británico durante la Guerra de Crimea, sentando las bases de la visualización de datos.
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Francis Galton acuña el término "regresión" y desarrolla los conceptos de correlación y regresión estadística.
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Karl Pearson funda el primer departamento de estadística en la Universidad de Londres y promueve el uso de métodos estadísticos en diversas disciplinas.
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Ronald Fisher desarrolla los fundamentos de la inferencia estadística y los métodos de muestreo.
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Jerzy Neyman y Egon Pearson introducen el concepto de pruebas de hipótesis y establecen las bases de la teoría estadística moderna.
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Fisher presenta el concepto de diseño experimental y la metodología para la planificación óptima de experimentos.
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Claude Shannon publica "A Mathematical Theory of Communication", sentando las bases de la teoría de la información y su relación con la estadística.
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e populariza el uso de computadoras para el análisis estadístico, lo que permite el desarrollo de métodos más complejos y el procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos.
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Bradley Efron propone el concepto de "bootstrapping", un método de remuestreo utilizado para estimar la incertidumbre de los estadísticos.
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Con el auge de Internet, se desarrollan técnicas para el análisis de grandes conjuntos de datos en tiempo real, lo que lleva al surgimiento del campo de la estadística computacional.
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El análisis de datos masivos (big data) se vuelve una área de investigación destacada, impulsada por el crecimiento exponencial de datos y la necesidad de extraer información valiosa de ellos.