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La historia de la estadística estudia y analiza la evolución de la misma desde su nacimiento, el cual es anterior al 3.000 (a.C).

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Desde Egipto, la antigua China, Babilonia o Asiria, se comenzaron a desarrollar las primeras tablas estadística recogían datos sobre su industria, comercio y agricultura.

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La evolución de la ciencia estadística se estanca al igual que muchos de los planos del desarrollo humano y no sería hasta el Renacimiento cuando la estadística volvería a cobrar vida.

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La Iglesia tras darse cuenta de la importancia de registrar las defunciones, bautizos o nacimientos dedica recursos a crear dichos registros.

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Emergen los primeros inicios de la teoría de la probabilidad en base de alguna correspondencia entre Blaise Pascal y Pierre de Fermat.

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Christian Huygens publicó un breve tratado titulado “De Ratiocinnis in ludo aleae” (sobre los razonamientos relativos a los juegos de dados).

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John Graunt público un manifiesto llamado “Comentario sobre las partidas de defunciones en Londres.” con cifras brutas de nacimientos y defunciones, así como causas naturales, sociales y políticas de dichos acontecimientos.

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Blaise Pascal publica el, Tratado sobre el triángulo aritmético, basado en la construcción y propiedades combinatorias.

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Jacob Bernoulli, matemático suizo crea la primera definición de la probabilidad y en crea su obra “Ars conjectandi, introduciendo la primera “ley de los grandes números”.

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Gaspar Neumann, sus cálculos sirvieron de base para las tablas de mortalidad que hoy utilizan todas las compañías de seguros.

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Daniel Bernoulli. Se dedicó al estudio de las probabilidades y las relaciona formalmente en sus aplicaciones prácticas. Estableció la relación fundamental conocida como principio de Bernoulli.

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Abraham De Moivre postulo la función de densidad de la distribución normal e hizo la primera formulación de la “Ley de probabilidad normal”

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Godofredo Achenwall, acuñó la palabra estadística, que extrajo del término italiano “statista”. Creía, que los datos de la nueva ciencia serían el aliado más eficaz del gobernante consciente.

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Thomas Bayes publica “Ensayo sobre la resolución de un problema de doctrina del azar” graba su nombre en la inferencia Bayesiana.

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Carl Friedrich Gauss contribuyo al desarrollo del “método de los mínimos cuadrados” y que desemboco en la “Ley de la probabilidad normal”.

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Pierre Simon Laplace contribuyó en muchos temas estadísticos, como profundizar la aplicación de la probabilidad a la inferencia, la obtención de una “curva de errores”, llegando a la formulación de la ley de la probabilidad normal.

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Desde mediados del siglo XX, la estadística y la probabilidad no han parado de avanzar. Junto con la computación y los programas informáticos, ha sido posible almacenar grandes cantidades datos, y realizar cálculos inimaginables hasta la fecha.

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Desarrollo de la teoría de los errores de observación, aportada por Laplace y Gauss; y la teoría de los mínimos cuadrados desarrollada por Laplace, Gauss y Legendre.

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Adrien-Marie Legendre crea un sistema que involucra el método de mínimos cuadrados, como “Método de estimación de parámetros”.

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Publicación del tratado titulado "Théorie Analytique des probabilités", donde no se limita a ocuparse de problemas de probabilidades discretas, que son los que corresponden a los juegos de azar, sino que se encarga también de estudiar problemas de probabilidades continuas.

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Frederik Wilhelm Bessel introduce el término error probable (derwahrscheinliche Fehler) – la desviación media.

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El padre de la estadística moderna Lambert Adolphe Jacques Quetelet. Interpretó la teoría de la probabilidad para su uso en esas ciencias y aplicó el principio de promedios y de la variabilidad a los fenómenos sociales.

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Siméon Denis Poisson público “La distribución de Poisson” y “Ley de los grandes números de Bernoulli”.

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Antoine Agustín Cournot en 1843 fue el primero en usar el término mediana para el valor que divide la distribución de probabilidad en dos mitades iguales.

1867

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1857
Karl Pearson
Introdujo el método de los momentos para la obtención de estimadores, 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.

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Pafnuty Chebyshev enuncio la teoría de la probabilidad llamada desigualdad de Chebyshev.

También se le atribuyen las leyes principales de la Teoría de Probabilidades, como la ley de los grandes números y la teoría central del límite.

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John Arbuthnot estudió sobre proporciones de sexos en los nacimientos.

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Sir Francis Galton introdujo el concepto de correlación, que tiene por objeto medir la influencia relativa de los factores sobre las variables.

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William Sealey Gosset publica un articulo en el que aporta grandes resultados para el estudio de muestras pequeñas, y deduce la distribución t, que se conoce como "t de student", ya que este era el seudónimo con el que publico dicho articulo.

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George Snedecor (Matematico E.U.A) fue uno de los pioneros de estadistica al constituirse en fundador de laboratorio de estadistica de IOWA STATE UNIVERSITY

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Jerzy Neyman desarrollo el muestreo de poblaciones finitas y la estimación por intervalo. Estableció que la selección aleatoria es la base de una teoría científica que permite predecir la validez de las estimaciones muéstrales.

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George Edward Pelham Box invento el termino robustez para designar procedimientos estadísticos que dan resultados aceptables cuando no se cumplen totalmente los supuestos en que se basan.

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John Wilder Tukey introdujo el método de re muestreó conocido como Jackknife, utilizado para la estimación de sesgos y varianzas.

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Sir Maurice George Kendall tenía el cargo de director del instituto internacional de estadística. Entre sus trabajos esta la teoría de la K-estadística, estudios de series temporales y el desarrollo del coeficiente de correlación por rangos.

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Calyampudi Radhakrishna Rao.

Hizo contribuciones en las áreas de la teoría de la estimación, inferencia, modelos lineales, análisis multivariante, entre otras.