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Historia de la Estadística. De donde viene el término?

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Historia de la Estadística. De donde viene el término?

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Estadística proviene del término alemán Statistik y significa Ciencia de Estado, por qué en sus orígenes se utilizaba únicamente con fines estatales, al ser los gobiernos de las naciones los que siempre han tenido la necesidad de conocer las características de la población para gestionar el reparto de tierras o bienes, prestación de servicios públicos, pago de impuestos, etc.

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Los Censos son los primeros estudios estadísticos,  se inician en  la Edad Antigua y siguen actualmente, son estudios descriptivos sobre todos los integrantes de la población.

En la Edad Antigua (desde el nacimiento de la escritura hasta la Caída del Imperio Romano en el 476 d. C.) la actividad estadística consistió en elaborar Censos de población y de tierras.

Con el tiempo surgen las Encuestas como alternativas a los Censos. Las Encuestas recogen información de solo una parte de la población, después se generalizan los resultados obtenidos en la muestra para toda la población.

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En la Edad Moderna matemáticos como Pierre de Fermat (1601‐1665) y  Blaise Pascal (1623‐1662)  iniciaron las bases de la Teoría de la Probabilidad, que se utilizó para  estudiar "fenómenos aleatorios", donde pueden aparecer varios resultados no pudiendo predecirse un resultado particular (lanzamiento de un dado). Después comenzó a aplicarse a sucesos demográficos y económicos.

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Teoría de los errores en la observación y el método de los mínimos cuadrados

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Teoría de los errores en la observación y el método de los mínimos cuadrados

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El desarrollo de la Inferencia estadística y del Muestreo hace posible que se pueda estudiar la población a través de solo una parte de ella (se conoce como Muestra), con ello se facilita y abarata la recogida de datos (son menos individuos) y procesamiento de los datos (hay menos). Los trabajos de Pierre Simon Laplace ( 1749‐1827) , Johann Carl Friedrich Gauss (1777‐1855) y  Adrien Marie Legendre (1752‐1833) desarrollaron conceptos como la teoría de los errores en la observación y el método de los mínimos cuadrados, muy utilizados en el análisis matemático.

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El primer gran avance aparece con la Estadística Paramétrica, estadísticos, como Karl Pearson (1857 ‐ 1936) , Irving Fisher (1867‐1947) y William Sealy Gosset (1876 ‐ 1937) , junto con otros, crearon procedimientos de decisión estadística (estimación puntual, estimación por intervalos y contrastes de hipótesis) con supuestos prefijados sobre la distribución de las variables analizadas, en especial el supuesto de normalidad. El segundo gran avance consiste en introducir la Estadística No Paramétrica, considerando que el Método Paramétrico se fundamentaba en tomar decisiones con unos criterios que no eran ciertos, era necesario  construir procedimientos de decisión que no dependieran de supuestos tan exigentes. El tercer gran avance surge con la simulación, el remuestreo y  las posibilidades que brindan   la informática y la programación. Estos procedimientos simulando permiten encontrar la distribución del estadístico de cualquier test bajo el supuesto de ser cierta la hipótesis nula.  Se desarrollan  estadísticos considerando la muestra como una población,  para después, desde esta población artificial, generar posibles muestras bajo las condiciones que se quiera.

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En resumen... Orígenes y Antigüedad (antes del siglo XVII)

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En resumen... Orígenes y Antigüedad (antes del siglo XVII)

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Los orígenes de la estadística se remontan a la antigüedad, con la recopilación de datos para propósitos gubernamentales y comerciales. Civilizaciones como la china y la romana utilizaron métodos rudimentarios para recopilar información demográfica y económica.

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Estadística Demográfica (siglo XVII - siglo XVIII)

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Estadística Demográfica (siglo XVII - siglo XVIII)

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Durante el siglo XVII, John Graunt y William Petty realizaron contribuciones significativas a la estadística demográfica. Graunt, en particular, es conocido por su trabajo sobre las tablas de mortalidad y por ser uno de los primeros en aplicar métodos estadísticos a datos recopilados.

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Científicos contribuyentes al desarrollo de la estadística

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Científicos contribuyentes al desarrollo de la estadística

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Teoría de la Probabilidad (siglo XVII - siglo XVIII)

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Teoría de la Probabilidad (siglo XVII - siglo XVIII)

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Blaise Pascal y Pierre de Fermat desarrollaron la teoría de la probabilidad en el siglo XVII, estableciendo las bases matemáticas para la inferencia estadística. Posteriormente, Jakob Bernoulli y Abraham de Moivre contribuyeron significativamente a esta área.

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Siglo XIX: Desarrollo de Métodos Estadísticos

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Siglo XIX: Desarrollo de Métodos Estadísticos

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En el siglo XIX, la estadística comenzó a consolidarse como disciplina académica. Sir Francis Galton introdujo conceptos como la regresión y la correlación. Sir Ronald A. Fisher y Karl Pearson realizaron importantes contribuciones al desarrollo de métodos estadísticos, incluyendo la prueba de hipótesis.

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Siglo XX: Estadística Matemática y Aplicada

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Siglo XX: Estadística Matemática y Aplicada

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El siglo XX presenció el auge de la estadística matemática y aplicada. Jerzy Neyman y Egon Pearson desarrollaron la teoría moderna de pruebas de hipótesis. En la década de 1960, la estadística bayesiana, liderada por figuras como Harold Jeffreys, comenzó a ganar prominencia.

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Estadística Computacional (finales del siglo XX - siglo XXI)

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Estadística Computacional (finales del siglo XX - siglo XXI)

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Con el avance de la tecnología informática, la estadística computacional se convirtió en un área importante. El uso de computadoras permitió realizar análisis más complejos y manejar grandes conjuntos de datos.

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Estadística en la Era de los Datos Masivos (siglo XXI)

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Estadística en la Era de los Datos Masivos (siglo XXI)

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El auge de la informática y la era de los grandes datos (big data) ha llevado a un cambio significativo en la estadística. El enfoque se ha desplazado hacia métodos más sofisticados de análisis de datos, como el aprendizaje automático y la minería de datos.