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HISTORIA DE LA ESTADISTICA DESDE LA EDAD MODERNA

  • Period: to

    Personajes que contribuyeron al concepto de ESTADÍSTICA Y PROBABILIDAD

    Hasta la llegada del siglo XX nacieron grandes personalidades como Pascal, Bernoulli, Laplace, Gauss, Poisson, Bayes o Markov que fueron, poco a poco, contribuyendo a la unión de los conceptos de estadística y de probabilidad. La estadística, fue adquiriendo herramientas matemáticas derivadas de la teoría de la probabilidad. Poco a poco la una fue creciendo con la otra, pero no terminarían de unirse hasta el siglo XX.
  • John Graunt

    John Graunt
    Con el comienzo de la Edad Moderna, hacia el siglo XV, John Graunt (1620-1674) quien, junto con su ayudante William Petty (1623-1687), elaboraría el primer censo estadístico moderno y la primera tabla de probabilidades por edades. Es decir, calculó la probabilidad de morir en función de la edad de los habitantes.
  • Jacob Bernoulli

    Jacob Bernoulli
    Matemático suizo. Fue el primero en dar la definición clásica de probabilidad.
  • Caspar Neumann

    Caspar Neumann
    Realizó el primer estudio estadístico no político de la historia. Sus cálculos sirvieron de base para las tablas de mortalidad que hoy utilizan las empresas de seguros.
  • Teorema de Bayes

    Teorema de Bayes
    Podemos calcular la probabilidad de un suceso A, sabiendo además que ese A cumple cierta característica que condiciona su probabilidad. El teorema de Bayes entiende la probabilidad de forma inversa al teorema de la probabilidad total. El teorema de la probabilidad total hace inferencia sobre un suceso B, a partir de los resultados de los sucesos A. Por su parte, Bayes calcula la probabilidad de A condicionado
  • Ley de Laplace

    Ley de Laplace
    La ley de Laplace es el cociente entre los casos probables y los casos posibles de un experimento dada una variable aleatoria.
  • Godofredo Achenwall

    Godofredo Achenwall
    Fue el primero en acuñar la palabra ‘estadística’, que extrajo del término italiano estatista (estadista)
  • Distribución de Poisson

    Distribución de Poisson
    Esta distribución es una de las más importantes distribuciones de variable discreta. Sus principales aplicaciones hacen referencia a la modelización de situaciones en las que nos interesa determinar el número de hechos de cierto tipo que se pueden producir en un intervalo de tiempo o de espacio, bajo presupuestos de aleatoriedad y ciertas circunstancias restrictivas.
  • Émile Borel

    Émile Borel
    Borel opta por la búsqueda de la precisión a partir de un gran número de experiencias, antes que la búsqueda de la ley de un experimento. Para
    ello utiliza una serie de experimentos que también nos acercan a lo que más tarde se ha llamado probabilidad subjetiva.
  • Period: to

    Edad contemporánea

    Kolmogorov y Borel. La probabilidad era vista desde el mundo académico como algo poco serio y sin suficiente sustento matemático. Se destacan los grandes aportes de Fisher y Pearson a la estadística como disciplina científica. Desde el siglo XX, la estadística y la probabilidad no han parado de avanzar.
  • Andréi Kolmogorov

    Andréi Kolmogorov
    Matemático ruso publicaría una obra titulada «Los fundamentos de la Teoría de la Probabilidad». En ella expuso la axiomática que lleva su nombre y le valió para ser reconocido como una eminencia de la probabilidad.