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El desarrollo de la teoría de probabilidades por Blaise Pascal y Pierre de Fermat sentó las bases para la estadística moderna.
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Carl Friedrich Gauss introdujo el método de los mínimos cuadrados, una técnica fundamental en el análisis de datos.
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Sir Francis Galton, un pionero en la estadística, desarrolló técnicas para el análisis de datos en campos como la eugenesia y la biometría.
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Ronald Fisher, considerado el padre de la estadística moderna, estableció las bases de la inferencia estadística y el diseño experimental.
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Jerzy Neyman y Egon Pearson desarrollaron los fundamentos de la teoría estadística de la toma de decisiones y la prueba de hipótesis.
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El desarrollo de los primeros computadores y el crecimiento de la estadística matemática permitieron la aplicación de métodos estadísticos más avanzados.
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Se produjo un gran avance en la estadística computacional, lo que permitió la implementación de técnicas más sofisticadas para el análisis de datos.
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El crecimiento explosivo de los datos y el desarrollo de la informática llevaron al surgimiento de la estadística aplicada y el análisis de grandes conjuntos de datos (big data).
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El advenimiento del aprendizaje automático (machine learning) y la inteligencia artificial ha transformado la forma en que se abordan los problemas estadísticos y se analizan los datos.
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