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Se encuentran los primeros registros numéricos en tablillas de arcilla en la antigua Mesopotamia y el Antiguo Egipto, sugiriendo el uso temprano de métodos de contabilidad y recopilación de datos.
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El Antiguo Egipto realiza los primeros censos de población conocidos para propósitos fiscales y administrativos, marcando un hito en la recopilación de datos demográficos.
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El Imperio Persa utiliza registros detallados de población y recursos para la administración del imperio, mostrando una aplicación temprana de métodos estadísticos en la gestión gubernamental.
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El Imperio Romano lleva a cabo censos periódicos para fines administrativos y militares, recopilando datos demográficos y económicos para la planificación y el control del territorio.
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Durante este período, se desarrollan técnicas rudimentarias de registro y recopilación de datos en Europa, con énfasis en la contabilidad feudal y los registros parroquiales
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Surgen los primeros censos modernos en Europa, principalmente para fines fiscales y administrativos, marcando un avance en la sistematización de la recopilación de datos a nivel regional y nacional.
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John Graunt publica "Natural and Political Observations Made upon the Bills of Mortality", uno de los primeros trabajos estadísticos que analiza datos demográficos y epidemiológicos, sentando las bases de la estadística moderna.
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Gottfried Achenwall acuña el término "estadística" y promueve su uso para referirse a la recopilación y análisis sistemático de datos, lo que impulsa el desarrollo de la disciplina como ciencia.
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Thomas Bayes desarrolla el teorema de Bayes, un principio fundamental en estadística que describe la probabilidad condicional, revolucionando el campo de la inferencia estadística.
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Adolphe Quetelet propone el uso de medidas descriptivas como la media y la desviación estándar para resumir y analizar conjuntos de datos, contribuyendo al desarrollo de la estadística descriptiva.
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Francis Galton y Karl Pearson desarrollan el análisis de regresión como un método para analizar la relación entre variables, lo que lleva al surgimiento de la estadística inferencial y la correlación.
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Con el desarrollo de la computación, se abren nuevas posibilidades en la estadística computacional, permitiendo el análisis de conjuntos de datos más grandes y complejos.
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El surgimiento del Big Data y la ciencia de datos impulsa la necesidad de técnicas estadísticas avanzadas para el análisis de grandes volúmenes de datos, dando lugar a un nuevo paradigma en la estadística.
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Se produce un auge en la estadística bayesiana y el aprendizaje automático, con aplicaciones en una amplia gama de campos, desde la medicina hasta las finanzas y la tecnología.
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La consolidación del Big Data y la analítica de datos transforma la manera en que se recopilan, almacenan y analizan los datos en diversas industrias, abriendo nuevas oportunidades y desafíos para la estadística.
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Se producen avances significativos en inteligencia artificial y machine learning aplicados a la estadística, lo que permite el desarrollo de modelos más sofisticados y precisos para el análisis de datos.
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La continua evolución de técnicas estadísticas y el crecimiento exponencial de datos plantean nuevos desafíos y oportunidades para la estadística en el siglo XXI.