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Sebastián Muster
Aportó indicaciones más concretas sobre los métodos de observación y análisis cuantitativo y se ampliaron los campos de la inferencia y la teoría estadística. Realizó una compilación estadística de los recursos nacionales.
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John Graunt
Escribió un libro, donde puso las bases de la estadística científica, en el cual 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. Link tetx -
Abraham de Moivre
Expone la probabilidad binominal o distribución gaussiana, el concepto de independencia estadística y el uso de técnicas analíticas en el estudio de la probabilidad.
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Arthur Young
Fue un agricultor ingles el cual utilizó a estadística para beneficiar las ciencias agropecuarias y las tierras. Link text -
Pierre Simon Laplace
Con la Teoría Analítica de las Probabilidades, expone los principios y las aplicaciones de lo que él llama "geometría del azar". Esta obra representa la introducción de los recursos del análisis matemático en el estudio de los fenómenos aleatorios [Link text] (www.estadisticaparatodos.es/bibliografias/laplace.html) -
Johann Karl Friedrich Gauss
la distribución normal cuya curva característica, denominada como Campana de Gauss, es muy usada en disciplinas no matemáticas donde los datos son susceptibles de estar afectados por errores sistemáticos y casuales como por ejemplo la psicología diferencial. Link text -
Simeon Denis Poisson
La distribución Poisson describe la probabilidad de que un evento aleatorio ocurra en un intervalo de espacio o tiempo bajo las condiciones de que la probabilidad de ocurrencia de dicho evento es muy pequeña, pero el número de ensayos es muy grande de modo que el evento de hecho ocurre unas pocas veces. Link text -
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Francis Galton
Explicó el fenómeno de la regresión a la media, usó por primera vez la distribución normal, describió las propiedades de la distribución normal bivariada y su relación con el análisis de regresión y también introdujo el concepto de correlación. Link text -
Karl Pearson
El coeficiente de correlación lineal de Pearson es una medida de regresión que pretende cuantificar la dependencia lineal entre variables, si se representan en un diagrama de dispersión los valores que toman dos variables, el coeficiente de correlación lineal señalará lo bien o lo mal que el conjunto de puntos representados se aproxima a una recta. Son números que varían entre los límites +1 y -1.
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Charles Spearman
Creó la metodología de los experimentos factoriales para la estadística, en donde 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. Los experimentos factoriales se emplean en todos los campos de la investigación, son muy útiles en investigaciones exploratorias en las que poco se sabe acerca de muchos factores. Link text -
William Sealy Gosset
Creador de la distribución de t-Student. Estima la media de una población cuando el tamaño de la muestra es pequeña y la varianza de la población es desconocida. Link text -
Ronald Fisher
inauguró la fundación de la llamada genética biométrica e introdujo la metodología del análisis de varianza, considerablemente superior a la de la correlación. El artículo mostraba que la herencia de rasgos, mensurables por valores reales, los valores de variables continuas Link text
