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3500 BCE
Antigua Mesopotamia
En la antigua Mesopotamia (aprox. 3500 a.C.), Se llevaban registros detallados de bienes, impuestos y poblaciones. Estos registros tempranos pueden considerarse como los primeros ejemplos de recopilación y análisis de datos. -
Period: 3500 BCE to 300 BCE
Antigüedad
Los registros más antiguos de datos numéricos se remontan a la antigua Mesopotamia y Egipto, donde se llevaban registros de poblaciones, cosechas y tributos. -
3100 BCE
Antiguo Egipto
En el antiguo Egipto (aprox. 3100 a.C.), los faraones y los gobernantes locales mantenían registros meticulosos de cosechas, poblaciones y tributos. Los egipcios utilizaban estos datos para tomar decisiones sobre la distribución de recursos y la planificación agrícola. -
2000 BCE
Antigua China
En la antigua China (aprox. 2000 a.C.), se desarrollaron métodos para el registro de datos demográficos, como el censo de población. Estos datos eran utilizados por los gobernantes para la administración del imperio y la recaudación de impuestos. -
570 BCE
Antiguos Griegos
Los antiguos griegos como Pitágoras (c. 570-495 a.C.) y Euclides (c. 300 a.C.) realizaron avances en la teoría de los números y la geometría, sentando las bases para el desarrollo posterior de la estadística y la probabilidad. Por ejemplo, Pitágoras formuló el teorema que lleva su nombre, estableciendo una relación entre los lados de un triángulo rectángulo, sentando así las bases para el desarrollo posterior de la geometría. -
300 BCE
Antiguos Griegos 2
Euclides desde la lógica deductiva y la estructuración ordenada del conocimiento influyó en el desarrollo de la estadística al promover un enfoque riguroso en la formulación de teorías y la prueba de hipótesis. Su trabajo proporcionó un modelo para la construcción de sistemas de conocimiento coherentes, que se aplicaría más tarde en el desarrollo de la teoría de la probabilidad y la inferencia estadística. -
Period: to
Siglo XVII
En el siglo XVII, se produjeron avances significativos en el campo de la estadística. John Graunt, realizó estudios pioneros sobre mortalidad y nacimientos en Londres, y lanzó el primer libro de estadísticas, "Natural and Political Observations Bills of Mortality" en 1662. Sentó las bases para el análisis demográfico y epidemiológico. Blaise Pascal y Pierre de Fermat contribuyeron al desarrollo de la teoría de la probabilidad, intercambiando correspondencia sobre problemas de juegos de azar. -
Blaise Pascal
Blaise Pascal (1623-1662): Aunque es más conocido por sus contribuciones a la matemática y la física, Pascal también realizó avances significativos en la teoría de la probabilidad. En 1654, escribió una serie de cartas a Pierre de Fermat sobre problemas de juegos de azar, sentando así las bases para el cálculo de probabilidades. -
Pierre de Fermant
Pierre de Fermat (1607-1665): Junto con Pascal, contribuyó al desarrollo de la teoría de la probabilidad. En 1654, intercambió correspondencia con Pascal sobre problemas de juegos de azar, introduciendo conceptos fundamentales como el cálculo de probabilidades de eventos compuestos. -
John Graunt
John Graunt (1620-1674): Es considerado uno de los padres fundadores de la estadística. En 1662, publicó su obra "Natural and Political Observations Made upon the Bills of Mortality", donde analizaba datos sobre la mortalidad en Londres. Graunt realizó estudios pioneros sobre patrones demográficos y epidemiológicos, utilizando métodos estadísticos rudimentarios. -
Gottfried Wilhelm Leibniz
Gottfried Wilhelm Leibniz (1646-1716): Contribuyó al desarrollo del cálculo de probabilidades y la teoría de la combinación y permutación de eventos. En 1679, publicó "Specimen Dynamicum", donde abordaba problemas de probabilidad y azar. Aunque la estadística como disciplina formal aún estaba en sus primeras etapas, estos avances sentaron las bases para el desarrollo posterior de la teoría y las aplicaciones estadísticas. -
Edmund Halley
Edmund Halley (1656-1742): Fue uno de los primeros en aplicar métodos estadísticos al estudio de la meteorología. En 1686, publicó "An Estimate of the Degrees of Mortality of Mankind", donde analizaba tablas de mortalidad y proponía métodos para estimar la esperanza de vida. -
Period: to
Siglo XVIII
En el siglo XVIII, la estadística experimentó un crecimiento significativo con el surgimiento de nuevos métodos y enfoques. Además, se desarrollaron técnicas de muestreo y análisis de datos en campos como la demografía y la economía política. Diferentes matemáticos aportaron sus cocnocimeitnos y estos avances sentaron las bases para el desarrollo posterior de la estadística como una disciplina rigurosa y aplicada en diversas áreas del conocimiento. -
Daniel Bernoulli
Daniel Bernoulli (1700-1782): Contribuyó al desarrollo de la teoría de la probabilidad y la estadística. En 1738, publicó "Ars Conjectandi", donde introdujo conceptos como la ley de los grandes números y el teorema del límite central, fundamentales en la teoría de la probabilidad. -
Thomas Bayes
Thomas Bayes (1701-1761): Fue un matemático británico que desarrolló el teorema de Bayes, fundamental en la teoría de la probabilidad y la estadística. Aunque su trabajo fue publicado póstumamente en 1763, sus ideas sentaron las bases para la inferencia estadística y el análisis de datos inciertos. -
Pierre-Simon Laplace
Pierre-Simon Laplace (1749-1827): Fue un matemático y astrónomo francés que realizó importantes contribuciones a la teoría de la probabilidad y la estadística. En 1812, publicó "Théorie Analytique des Probabilités", donde presentaba sus ideas sobre la teoría de la probabilidad y la inferencia estadística. -
Period: to
Siglo XIX
Durante el siglo XIX, la estadística experimentó un importante avance en diversas áreas. Destacan figuras como Francis Galton, quien introdujo conceptos como la correlación y la regresión, sentando las bases para el análisis estadístico de datos relacionados. También, William Sealy Gosset desarrolló el test de Student, una herramienta fundamental en inferencia estadística y diseño experimental, la moderna teoría y aplicación estadística en campos como la biología, la psicología y la economía. -
Florence Nightingale
Florence Nightingale (1820-1910): Fue una enfermera británica que realizó importantes contribuciones al desarrollo de la estadística sanitaria. En 1858, publicó "Notas sobre Hospitales", donde utilizaba gráficos estadísticos para visualizar la mortalidad y mejorar las condiciones sanitarias en los hospitales. -
Francis Galton
Francis Galton (1822-1911): Fue un estadístico, psicólogo y antropólogo británico que realizó importantes contribuciones al campo de la estadística y la eugenesia. En 1889, publicó "Natural Inheritance", donde introdujo conceptos como la correlación y la regresión, fundamentales en el análisis estadístico. -
Karl Pearson
Karl Pearson (1857-1936): Fue un estadístico británico que realizó importantes contribuciones al desarrollo de la estadística matemática. En 1895, fundó el Departamento de Estadística de la Universidad de Londres y estableció la revista "Biometrika", dedicada a la biometría y la estadística aplicada. -
Period: to
Siglo XX
En el siglo XX,la estadística experimentó un crecimiento explosivo y una diversificación significativa en términos de métodos y aplicaciones.Los avances de la computación y el acceso a grandes conjuntos de datos impulsaron el desarrollo de técnicas avanzadas, el análisis multivariado y el aprendizaje automático.La estadística se expandió hacia nuevos campos,incluyendo la genética, la ingeniería y la ciencia de datos, convirtiéndose en una herramienta indispensable en la investigación científica. -
Andreï Markov
Andreï Markov (1856-1922): Fue un matemático ruso que desarrolló la teoría de cadenas de Markov, utilizada en la modelización de procesos estocásticos y el análisis de series temporales. En 1906, publicó su trabajo "Teoría de los números enteros dependientes", donde presentaba sus ideas sobre las cadenas de Markov. -
William Sealy Gosset
William Sealy Gosset (1876-1937): Fue un estadístico británico que trabajó para la cervecería Guinness y desarrolló el test t de Student, ampliamente utilizado en inferencia estadística y diseño experimental. En 1908, publicó su trabajo bajo el seudónimo "Student". -
Ronald Fisher
Ronald Fisher (1890-1962): Fue un estadístico británico considerado uno de los padres de la estadística moderna. En 1925, publicó "Statistical Methods for Research Workers", donde introdujo conceptos fundamentales como el diseño experimental, el análisis de la varianza y la inferencia estadística. -
Jerzy Neyman y Egon Pearson
Jerzy Neyman (1894-1981) y Egon Pearson (1895-1980): Fueron estadísticos que realizaron importantes contribuciones al desarrollo de la inferencia estadística. En 1933, Neyman y Pearson introdujeron el concepto de prueba de hipótesis y desarrollaron los fundamentos de la teoría de las pruebas estadísticas. -
Abraham Wald
Abraham Wald (1902-1950): Fue un estadístico judío-austriaco que realizó importantes contribuciones al campo de la estadística aplicada. Durante la Segunda Guerra Mundial, trabajó en el Proyecto Manhattan y desarrolló métodos para el control de calidad y la toma de decisiones bajo incertidumbre. -
George Box
George Box (1919-2013): Fue un estadístico británico que realizó importantes contribuciones al campo de la estadística aplicada y el diseño de experimentos. En 1960, publicó "The Exploration and Analysis of Data", donde introdujo el concepto de modelos lineales y sentó las bases para el desarrollo de la metodología de diseño de experimentos. -
John Turkey
John Tukey (1915-2000): Fue un estadístico estadounidense que realizó importantes contribuciones al campo de la estadística exploratoria y los métodos gráficos. En 1977, acuñó el término "análisis exploratorio de datos" y desarrolló técnicas como los diagramas de caja y bigotes (boxplot) y los gráficos de dispersión. -
Period: to
Siglo XXI - Actualidad
Llegamos a nuestros días, en donde vemos cómo la estadística influye activamente en la vida cotidiana de las personas, de allí podremos ver diferentes cifras, en las matemáticas, ingenierías, diversas profesiones, de igual manera, continúa el avance en métodos estadísticos, con un énfasis creciente en el análisis de grandes conjuntos de datos (big data) y en técnicas de aprendizaje automático y minería de datos combinados con el surgimiento de la Inteligencia Artificial -
Auge del Big Data
A partir de la década de 2000, el crecimiento exponencial de la cantidad de datos generados en todo el mundo dio lugar al concepto de "big data". Este término se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que requieren métodos especializados para su análisis y procesamiento. -
Aprendizaje Automático y Ciencia de Datos:
Desde la década de 2010, el aprendizaje automático y la ciencia de datos han experimentado un rápido crecimiento y han sido aplicados en una amplia variedad de campos, incluyendo el comercio electrónico, la salud, la publicidad en línea y muchos otros.
Fechas importantes incluyen el desarrollo de algoritmos como Random Forests (2001), Gradient Boosting Machines (2001), y Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) para visión por computadora (2012). -
Inteligencia Artifical
La inteligencia artificial ha transformado la estadística al facilitar el análisis de grandes conjuntos de datos mediante algoritmos de aprendizaje automático, permitiendo la predicción precisa y el modelado en una amplia gama de aplicaciones. Estos avances han mejorado la optimización y la toma de decisiones, así como la personalización de recomendaciones basadas en datos, facilitando la comunicación efectiva de resultados estadísticos en diversas áreas de aplicación cotidiana.