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Los antiguos griegos y egipcios usaron métodos primitivos para contar y registrar datos, sentando las bases para el desarrollo futuro de la estadística.
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Graunt es considerado uno de los primeros en usar estadísticas para analizar datos demográficos y de mortalidad.
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Su obra "The Doctrine of Chances" sentó las bases para la teoría moderna de probabilidades.
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Aunque no es un estadístico, su análisis económico influyó en el uso de datos para la economía.
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Gauss perfeccionó el método de los mínimos cuadrados, fundamental para el ajuste de curvas y modelos estadísticos.
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Laplace contribuyó a la teoría de errores y a la teoría de la probabilidad.
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Galois, conocido por su trabajo en álgebra, también hizo contribuciones a la teoría de probabilidades
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Darwin usó estadísticas en sus estudios sobre la selección natural y la evolución.
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Galton introdujo el concepto de regresión a la media y realizó importantes estudios en estadística y psicometría.
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Esta organización marcó un hito en la formalización y difusión de la estadística como disciplina académica
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Esta prueba es fundamental para la comparación de medias entre grupos.
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Fisher estableció principios clave en el diseño de experimentos y el análisis de varianza (ANOVA).
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La obra de Keynes influyó en el uso de estadísticas para el análisis económico y la política fiscal.
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Neyman y Pearson desarrollaron métodos para la inferencia estadística y el muestreo.
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Este índice se usa para medir la desigualdad económica y social.
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La aplicación y expansión de la estadística bayesiana se hicieron más prominentes gracias a los avances en computación.
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La llegada de las computadoras permitió el análisis de grandes conjuntos de datos y el desarrollo de técnicas estadísticas avanzadas.
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Estos métodos se convirtieron en herramientas esenciales en estadística aplicada y análisis de datos.
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El crecimiento en el campo del aprendizaje automático y la estadística computacional transformó el análisis de datos y la estadística.
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La expansión de la recopilación y el análisis de grandes volúmenes de datos llevó a nuevas técnicas y enfoques en estadística, incluyendo la minería de datos y el análisis predictivo.