Desarrollo histórico de la Estadística timeline

El alemán Sebastián Muster realizó una compilación estadística de los recursos nacionales, que comprendía datos acerca de la organización política, instrucciones sociales, comercio y poderío militar. Durante el siglo XVII se aportaron indicaciones más concretas sobre los métodos de observación y análisis cuantitativo y se ampliaron los campos de la inferencia y la teoría estadística. (Hernández González, 2005)

John Graunt (24 de abril de 1620 - 18 de abril de 1674), un comerciante inglés que publicó un artículo titulado "Natural and Political Observations upon the Bills of Mortality", en el que presenta cálculos demográficos que muestran la regularidad de ciertas proporciones. Por todos los trabajos y aportaciones que hizo en demografía, John Graunt es considerado por algunos, como el iniciador de la Estadística. (Galbiati, s.f.)

Se publicó un documento titulado «Ars Conjectandi», un libro sobre combinatoria y probabilidad matemática escrito por Jacob Bernoulli (6 de enero de 1655 - 16 de agosto de 1705). En su obra introduce lo que hoy se conoce como la primera ley de los grandes números. Es éste un principio fundamental, que básicamente establece que, bajo ciertas condiciones, un promedio muestral se aproxima al promedio de la población de donde se obtuvo la muestra, si el tamaño de ésta es grande. (Martínez, 2015)

Abraham De Moivre (26 de mayo de 1667 - 27 de noviembre de 1754), un matemático francés, publicó tres obras de contenidos sobre el tema de la probabilidad. Aportó estudios sobre la ley de probabilidad binomial, y formuló una aproximación para muestras grandes y esta es considerada como la primera formulación de la ley de probabilidad normal. (Galbiati, s.f.)

El inglés, Arthur Young (11 de septiembre de 1741 - 12 de abril de 1820), heredó una finca, y en ella comenzó a experimentar para descubrir el método agrícola más rentable. Desarrolló un gran número de experimentos, publicando sus resultados en un libro llamado "Un Curso de Agricultura Experimental". Las ideas presentadas sobre el Diseño de Experimentos forman parte de una importante disciplina de la Estadística actual. (Galbiati, s.f.)

Se publica la obra "Ensayo sobre la Resolución de un Problema en la Doctrina del Azar" del inglés Thomas Bayes (1702 - 7 de abril de 1761). De esta obra surge el Teorema de Bayes, que logra afinar la asignación de estas probabilidades, a medida que se adquiere conocimiento de la población bajo estudio, a través de la obtención de observaciones. (Galbiati, s.f.)

El físico, matemático, y astrónomo francés Pierre-Simon Laplace (23 de marzo de 1749 - 5 de marzo de 1827), hizo contribuciones importantes a la aplicación de la probabilidad a la inferencia estadística, contenidas fundamentalmente en dos obras "Memoria sobre la Probabilidad de las Causas de Eventos". Contribuyó en muchos temas estadísticos, entre ellos en la obtención de una "curva de errores", llegando a la formulación de la ley de probabilidad normal. (Galbiati, s.f.)

El matemático alemán Karl Friedrich Gauss (30 de abril de 1777 - 23 de febrero de 1855), también interesado en el estudio de las órbitas de los planetas, contribuyó al método de los mínimos cuadrados, desembocando, independientemente de Laplace, en la ley de probabilidad normal, o curva de Gauss, como descripción probabilística del error. Pero Gauss encontró su asociación con el método de mínimos cuadrados. (Vilchis, 2015)

Adolphe Quetelet (22 de febrero de 1796 - 17 de febrero de 1874), estadístico, hizo los primeros intentos de aplicar la probabilidad a la medición de la incertidumbre en las ciencias sociales. Su contribución más perdurable fue el hecho de ajustar distribuciones de probabilidad a datos empíricos. Contribuyó a impulsar la realización del primer censo nacional en Bélgica y Holanda. (Galbiati, s.f.)

Presenta una publicación suya y gracias a esta misma se le ha llamado el "padre de la Estadística moderna". En la publicación se observa la extraordinaria regularidad con que se reproducían ciertos fenómenos sociales, como crímenes o suicidios, y argumenta que esas regularidades sólo pueden ser encontradas mediante el uso de técnicas estadísticas, las que incluso pueden llevar a conocer sus causas. (Galbiati, s.f.)

El físico, matemático francés Simeón Denis Poisson (21 de junio de 1781 - 25 de abril de 1840), publica un gran tratado de probabilidad. Contiene el germen de dos elementos asociados al nombre de Poisson: La ley de probabilidad conocida como distribución de Poisson, y la generalización de la ley de los grandes números de Bernoulli. En "Investigación sobre la probabilidad de veredictos penales y civiles", la distribución de Poisson aparece por primera y única vez en su obra. (Galbiati, s.f.)

El estadístico británico Francis Galton (16 de febrero de 1822 - 17 de enero de 1911), investigó el carácter hereditario de la genialidad, utilizando curvas normales inversas, que llamó "ojivas", término que tomó de la arquitectura, y que aún se utiliza. Fue pionero en el tema de la regresión lineal simple, o reversión, como él la llamó, técnica para obtener una expresión que relaciona en forma lineal, dos características. (Galbiati, s.f.)

Karl Pearson (27 de marzo de 1857 - 27 de abril de 1936) publica su "Gramática de las Ciencias", un trabajo que da más importancia a la cuantificación de la correlación entre dos variables, en la forma de un coeficiente, que la que le había dado Galton. Él y otros investigadores desarrollaron varios coeficientes de correlación, para el estudio de diferentes problemas en genética, biología, y otras disciplinas. (Villegas, s.f.)

El inglés William Gosset (13 de junio de 1876-16 de octubre de 1937), publica un artículo "El Error Probable de una Media". Este artículo brinda un paso importante en el sentido de cuantificar los resultados de la experimentación. Desarrolló la ley probabilística que hoy es conocida como t de Student, utilizada en lugar de la ley normal de Gauss. También desarrolló la prueba de hipótesis “test de Student”, para inferencias sobre medias poblacionales, basadas en muestras pequeñas.(Galbiati, s.f.)

Ronald Fisher (17 de febrero de 1890-29 de julio de 1962) publica un trabajo que le brindó popularidad y reconocimiento. En este trabajo introdujo el concepto de varianza y propuso el análisis del mismo mediante estadística, así mismo se plantean algunas de las primeras ideas sobre la genética de poblaciones. En el texto demostraba que la selección natural puede cambiar las frecuencias de los alelomorfos de un determinado gen en la población. (Rubio, s.f.)

Charles Spearman (10 de septiembre de 1863 - 17 de septiembre de 1945) realizó sus contribuciones al análisis factorial, que se mencionó como una de las técnicas de la rama de la Estadística denominada análisis multivariante. Estudió estadística, llevándolo a desarrollar un coeficiente de correlación basado en rangos, que hoy lleva su nombre. El trabajo de Spearman ha sido desarrollado con posterioridad, desembocando en el análisis de varianza multivariante. (Cabrera, 2009)