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Realizó una compilación estadística de los recursos nacionales que comprendían datos acerca de la organización política, instituciones sociales, comercio y poderío militar. Aportó indicaciones más concretas de métodos de observación y análisis cuantitativo y amplió los campos de la inferencia y la teoría estadística.
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Publicó un artículo titulado “Natural and Political Observations upon the Bills of Mortality” en el que se presentan cálculos demográficos que evidencian el descubrimiento de la regularidad de ciertas proporciones. Por su trabajo en demografía, que incorporan nociones de regularidad en el comportamiento de características de naturaleza aleatoria se le considera iniciador de la Estadística.
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Principales aportes: documentos sobre la lógica, el álgebra y la geometría; permitió el avance de la teoría de la Probabilidad. Obra más destacada "Ars Conjectandi", cuya proposición principal es el Teorema de Bernoulli conocido como Ley débil de los grandes números.
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Contribución científica por el desarrollo de la geometría analítica. Pionero de la teoría de la probabilidad; su obra "La doctrina de las suertes" expone la probabilidad binominal o distribución gaussiana, el concepto de independencia estadística y el uso de técnicas analíticas en el estudio de la probabilidad. Mejoró la Ley débil de los grandes números de Bernoulli, descubrió la relación trigonométrica, investigó en estadísticas de mortalidad y legó la Ley de Moivre.
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Elaboró un ensayo hacia la resolución del problema de la doctrina de las probabilidades que ha contribuido al desarrollo de la estadística moderna. Pionero en utilizar la probabilidad de forma inductiva y construir una base matemática para la inferencia probabilística. Su principal hallazgo fue calcular la probabilidad de un suceso futuro basándose tanto en eventos previos como en las condiciones actuales y cualquier otro factor relacionado.
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Su teorema permite realizar estimaciones basadas en un conocimiento subjetivo a priori, que puede ser modificado con nueva información adicional, esta teoría es la base de la estadística bayesiana, gracias a ella se desarrollan programas para combatir el spam en intenet, al análisis de ensayos clínicos en Medicina o en Ingeniería.
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Considerado por sus contemporáneos como el principal escritor agrícola de la época.Young fue un enérgico defensor de las mejoras agrarias, especialmente los cercados y los arrendamientos prolongados, y sus estadísticas y prosa viva deben haber ayudado a difundir las innovaciones en las prácticas agrícolas que se estaban llevando a cabo.
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Fue consultor de agricultores y políticos nacionales y extranjeros, incluido George Washington, y recibió numerosos honores. Su procedimiento de investigación de la encuesta por muestreo representó sin duda un enfoque científico pionero de la investigación agrícola.
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Realizó aportaciones a la estadística y a la teoría de las probabilidades, su obra "Teoría Analítica de las Probabilidades" expone los principios y las aplicaciones de lo que él llamó geometría del azar. Es una introducción de los recursos del análisis matemático en el estudio de los fenómenos aleatorios, expresa de forma sencilla el significado del cálculo de probabilidades. Se le debe la transformación integral, ecuación diferencial que llevan su nombre, así como el operador laplaciano.
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Estudió la teoría de los errores y dedujo la curva normal de la probabilidad, llamada también curva de Gauss, que se usa en los cálculos estadísticos.
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Publicó un gran tratado de probabilidad que contiene el germen de dos elementos asociados a Poisson: la ley de probabilidad conocida como distribución de Poisson y la generalización de la ley de los grandes números de Bernoulli.
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Aplicó la estadística en la investigación de problemas sociales y educativos. Precursor de la Bioestadística, demostró que los patrones de comportamiento humano podían ser descritos al utilizar las leyes de la probabilidad, generando el concepto de “hombre promedio”, siendo este una aplicación del concepto de curva normal.
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Se le atribuyen los conocimientos que se tienen acerca de la correlación, también desarrolló los centiles; demostró que una combinación de distribuciones normales sigue también la distribución normal, su mayor descubrimiento fueron sus formulaciones sobre la regresión y su relación con la distribución normal bivariada.
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Colaboró con Galton y participó en la creación de las fórmulas de correlación y regresión que se utilizan actualmente. Su contribución más importante es el nacimiento de la Estadística Aplicada. Otros aportes: serie de conferencias sobre la historia de la Estadística en el University College de Londres, familia de curvas de K.
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Pearson, método de la distancia de la chi cuadrada para dar una medida del ajuste entre una distribución teórica y una experimental, la concreción de la definición del coeficiente de correlación lineal para el estudio de la dependencia estadística y el método de los momentos para determinar los parámetros desconocidos de una distribución, cuando se dispone de una muestra aleatoria simple de la misma.
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Es conocido por sus contribuciones al análisis factorial, que es 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, que hoy lleva su nombre. -
Publicó un artículo “El error probable de una media”, este artículo constituye un paso importante en el sentido de cuantificar los resultados de la experimentación. Estudió el problema de la estimación para muestras pequeñas, analizando la distribución del estadístico luego llamado t de Student.
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Si se conoce la forma funcional de la ley de probabilidad que gobierna la población de donde provienen los datos, Fisher observó que la función de verosimilitud, la probabilidad de obtener la muestra dada es un resumen de la información contenida en los datos.
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Aplicó nuevas técnicas y métodos en los estudios de muestras pequeñas, en el campo agrícola y biológico; desarrolló y estructuró la teoría de la inferencia estadística como se conoce actualmente. Desarrolló una teoría de estimación basada en resumir los datos de un modo eficiente, que preserve la mayor cantidad de información contenida en ellos.
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E-GRAGÍAS:
4.Ghilardi, M. (2014). blogin.educativa.org. Recuperado el 28 de enero de 2021, de Historia de la Estadística: https://bloginfd.educativa.org/wp-content/uploads/2014/11/Historia-de-la-estadistica.pdf
5.Gómez Villegas, M. A. (2007). Karl Pearson, el Creador de la Estadística Matemática. España: Universidad Complutense de Madrid. -
LIBROS:
1. Gispert, C. (s.f.). NUEVO AUTODIDÁCTICA ENCICLOPEDIA TEMÁTICA UNIVERSAL (Vol. III). Barcelona, España: EDITORIAL OCEANO.
2. Monterroso, R. (2016). Estadística descriptiva con aplicaciones inferenciales (Segunda ed.). Guatemala, Guatemala: Editorial SL.
3. Rodas de León, I. C. (2012). Estadística Descriptiva (Octava ed.). Guatemala, Guatemala: Zantmaró Ediciones, S.A. -
6.issu.com. (16 de noviembre de 2020). issu.com. Recuperado el 30 de enero de 2021, de Conceptos de Estadística: https://issuu.com/jimmy-2018/docS/unidad_1_conceptos_b_sicos_de_estad_stica_educativ
7.Stead, D. R. (s.f.). EH.net. Recuperado el 28 de enero de 2021, de Arthur Young: https://eh.net/encyclopedia/arthur-young/
