-
El alemán Sebastián Muster aportó indicaciones más concretas de métodos de observación y análisis cuantitativo y amplio los campos de inferencia y la teoría estadística.
-
La estadística fue fundada por él, a partir de su libro “Natural and political Observations made upon the Bells of Mortality”. Este libro fue el primer intento para interpretar fenómenos biológicos de masa y de la conducta social: a partir de datos numéricos escribir las cifras brutas de nacimientos y defunciones en Londres, de 1604 a 1661.
-
Contribuyó con un trabajo sobre probabilidad en 1685. Ya en 1689 había publicado importantes trabajos su ley sobre los grandes números en teoría de probabilidades. En 1696 Bernoulli resolvió la 'Ecuación de Bernoulli'. El trabajo más original de Jacob Bernoulli fue Ars Conjectandi publicado en Basilea en 1713, es un documento de la mayor importancia dentro de la teoría de probabilidades.
-
Conocido por la fórmula de De Moivre y por su trabajo en la distribución normal y probabilidad. De Moivre publicó el libro de probabilidad The Doctrine of Chances
-
Fue el primero en utilizar la probabilidad inductivamente y establecer una base matemática para la inferencia probabilística. Realizó el teorema de Bayes, es válido en todas las aplicaciones de la teoría de la probabilidad. Estudió el problema de la determinación de la probabilidad de las causas a través de los efectos observados.
-
Trabajó en la recopilación y preparación de las encuestas del condado de Vista general de la agricultura. Pionero de las encuestas por muestreo. Estadístico de renta nacional pionero.
-
Laplace creó una curiosa fórmula para expresar la probabilidad de que el Sol saliera por el horizonte. En 1785, Laplace dio el paso clave en el uso de integrales en forma de transformaciones de ecuaciones diferenciales.
-
Realizó fórmulas y teoremas físicos y matemáticos: la distribución de Gauss o distribución normal, la curva de Gauss, la ley de Gauss, el teorema de la divergencia, el teorema de Gauss-Bonnet, el sistema Gauss-Krüger, la cuadratura de Gauss y la eliminación de Gauss-Jordan.
-
Realizó importantes aplicaciones al análisis matemático: sobre los números de Bernoulli, la ecuación diferencial de Bessel, las integrales de funciones de variable compleja (Poisson las utilizó por primera vez en 1820, antes de que Cauchy fundara la teoría de las funciones de variable compleja), las ecuaciones de Navier-Stokes que rigen el movimiento de los fluidos y sobre las series de Fourier.
-
Aplicó métodos a conjuntos y es reconocido como uno de los padres de la Estadística moderna. Aplicó el método estadístico al estudio de la sociología.
El índice de Quetelet o índice de masa corporal es actualmente utilizado internacionalmente para determinar la obesidad.
Quételet es también célebre por desarrollar la noción de "hombre promedio" (l'homme moyen) y por su aplicación de la estadística a la criminología. -
A finales de 1860, Galton concibió una medida para cuantificar la variación normal y la desviación estándar. Inventó el “quincunx”, una herramienta para la demostración de la ley de error y la distribución estándar. También descubrió las propiedades de la distribución estándar de la doble variación y su relación con el análisis de regresión. En 1888 introdujo el concepto de correlación, posteriormente desarrollado por Pearson y Sperman.
-
Introdujo el método de los momentos para la obtención de estibadores, el sistema de curvas de frecuencias para disponer de distribuciones que pudieran aplicarse a los distintos fenómenos aleatorios, desarrolló la correlación lineal para aplicarla a la teoría de la herencia y de la evolución. Introdujo el método de la χ2 para dar una medida de ajuste entre datos y distribuciones, para contrastar la homogeneidad entre varias muestras, y la independencia entre variables.
-
Creó y desarrollo la metodología de los llamados experimentos factoriales para la estadística, que son aquellos experimentos en los que se estudia simultáneamente dos o más factores, y donde los tratamientos se forman por la combinación de los diferentes niveles de cada uno de los factores.
-
Su logro más famoso se conoce ahora como la distribución t de Student. Gosset publicó El error probable de una media. La estadística de Gosset era z = t/√(n - 1). Los residuos estudentizados reciben su nombre en honor a Student porque, al igual que con el problema que llevó a la distribución t de Student, la idea es ajustar la base del concepto usando las desviaciones estándar estimadas.
-
La facilidad matemática que Fisher tenía, le permitió reformular problemas en términos de configurar la muestra en un espacio n-dimensional y mostró que usar la media muestral en lugar de la media poblacional, era equivalente a reducir en uno la dimensionalidad del espacio muestral. De esta manera llegó a un término que después llamó grados de libertad. Esta formulación geométrica del problema lo llevó a derivar la distribución t de Student
-
Me vistieron de Papa para mi bautizo
-
Mi primera comunión en mi uniforme de gala
-
Realicé mi confirmación en mi uniforme de gala
-
Me gradué de bachiller en ciencias y letras
-
Formé parte de la banda de guerra del colegio San Sebastián desde 2015 hasta 2017. Pude llegar a primera escuadra de la sección de redoblantes
-
Me gané la beca Loyola para estudiar ingeniería en industria de alimentos en la universidad Rafael Landívar
-
Me gané la medalla de perseverancia por estudiar 11 años en el colegio San Sebastián
-
Ese mismo año que aprendí a manejar conseguí mi licencia de conducir
-
Participé en la olimpiada interuniversitaria de quimica I
-
Me gané mi primer diploma de perseverancia por estar todo el año en el voluntariado de adultos mayores San José de la Montaña de la universidad Rafael Landívar
