1.1RESEÑA HISTÓRICA

Históricamente la Estadística surgió de una preocupación por ciertos problemas del

comportamiento humano, los que nacen en conexión con los juegos de azar, esquemas

de seguro, reclutamiento y entrenamiento de grandes ejércitos, y cosas semejantes. Es

difícil precisar con exactitud cual fue el nacimiento de la Estadística, sin embargo se

sabe que ya en el siglo XIII se empezaron a elaborar censos del sector agrario con la

finalidad de establecer impuestos. En Inglaterra en el año 1086 este tipo de trabajos

tenían como objetivo establecer un cuadro estático de la sociedad o del país y en base

al cual no se extraía ningún tipo de resultados prácticos. En la época del Feudalismo

sencillamente no existía necesidad de la reflexión estadística de la manera como lo

entendemos en la actualidad

Independientemente del desarrollo de la Estadística en el siglo 16 se creó una rama de

la matemática conocida como Teoría de Probabilidades. Los jugadores de dados o

cartas deseosos de saber de que manera se podía alcanzar el premio mayor

empezaron a realizar una gran cantidad de observaciones, entre ellos habían científicos

de renombre como Girolamo Cardano (1501-1576), físico, astrónomo y matemático, se

le atribuye la primera discusión sobre probabilidad en su manual para jugadores; pero

fueron Pascal (1623 – 1662) y Fermat (1601 – 1665), alrededor de la primera mitad del

siglo XVII quienes desarrollaron la Teoría de la Probabilidad.

Jacob Bernoulli (1654 – 1705) fue también uno de los primeros que estudiaron la

probabilidad matemática; su nombre va asociado a varios conceptos matemáticos,

como los Experimentos de Bernoulli en probabilidad.

La curva normal ha sido de mucha importancia en el desarrollo de la Estadística. La

ecuación de esta curva fue publicada por primera vez en 1733 por De Moivre, quien no

tenía idea de su aplicación en observaciones experimentales y su publicación era

desconocida hasta que Karl Pearson la encontró en una biblioteca en 1924. Sin

embargo, esta ecuación también fue descubierta posteriormente por dos astrónomos y

matemáticos: Laplace (1749 – 1827) y Gauss (1777 – 1855) independientemente, hoy

en día se conoce también como la curva de Gauss o campana de Gauss.

En el siglo XIX Charles Lyell encontró aplicación de la Estadística a un problema de

Geología. Entre 1830 y 1833 Lyell publicó tres volúmenes sobre Geología donde

establece la relación entre las rocas terciarias y sus respectivos nombres. El

razonamiento de Lyell fue esencialmente estadístico. Una vez que se establecieron y

aceptaron los nombres, el método fue casi totalmente olvidado. No ha habido geólogos

evolucionistas que investiguen si fueron usadas medidas discretas, implícitas en los

nombres, o si usó un proceso continuo y, si podrá ser usado para hacer predicciones.

Charles Darwin (1809 – 1882), biólogo, recibió el segundo volumen de Lyell y se cree

que su teoría fue influenciada por este libro. El trabajo de Darwin fue principalmente de

naturaleza biométrica o estadística. También Mendel con su estudio de las plantas

híbridas publicado en 1866 tenía un problema de tipo biométrico o estadístico.

En el siglo XIX la necesidad de una profundización en las bases de la Estadística se hizo

trancendental, Karl Pearson (1857 – 1936) físico- matemático inglés, inspirado en

Darwin, aplicó sus matemáticas a la evolución. Pearson, considerado el padre de la

Estadística pasó casi medio siglo haciendo una profunda investigación en Estadística, a

él se debe el estudio de la bondad de ajuste con la distribución X2 y el coeficiente de

correlación entre dos variables.

Mientras Karl Pearson trabajaba con muestras de tamaño grande, la teoría de las

muestras grandes era inadecuada para los investigadores que tenían que trabajar con

muestras pequeñas. Entre ellos estaba W.S. Gosset (1876 – 1937), alumno de K.

Pearson y científico de la cervecería “Guinness”. Los conocimientos matemáticos de

Gosset mostraron haber sido insuficientes para el reto de encontrar distribuciones

exactas de la desviación estándar de la muestra, del cociente de la media y

ladesviación estándar de una muestra y del coeficiente de correlación, estadígrafos con

los cuales él comúnmente trabajaba. Consecuentemente el recurrió a compilar y

computar las distribuciones de frecuencias empíricas al tomar cartas de un paquete de

cartas barajadas. Los resultados de estos trabajos aparecieron en la revista

“Biométrica” en 1908 bajo el seudónimo de “student”. Hoy en día la distribución “ t de

Student la cual es una herramienta básica para los estadísticos y experimentadores la

misma que está mundialmente difundida.

El Inglés Ronald Alymer Fisher (1890 – 1962), especialista en Genética y Estadística,

fue influenciado por Karl Pearson y Gosset e hizo importantes contribuciones a la

Estadística, precisó métodos estadísticos para la interpretación de datos cuantitativos.

Desarrolló aplicaciones de la distribución F, por lo que lleva su nombre. Esta

distribución se utiliza para probar hipótesis acerca de varianzas de pequeñas muestras.

J. Neyman y E.S. Pearson, presentaron una teoría de pruebas de hipótesis estadísticas

en 1936 y 1938; esta teoría promovió considerablemente la investigación y, muchos de

sus resultados son de gran utilidad práctica.

William Séller, nacido en 1906, contribuyó a la teoría de la probabilidad con su trabajo

sobre el Teorema Central del Límite Central , en su libro introdujo muchos ejemplos que

explican nuevas aplicaciones a los fenómenos biológicos, físicos y estadísticos.

John von Neumann (1909 – 1957) llevó a cabo la primera demostración del teorema

mínimax, base fundamental de la teoría de juegos, que fue propuesto primeramente

por Emile Borel en 1921. También fue un pionero de la teoría de las computadoras,

habiendo diseñado y construido el llamado MANIAC (analizador matemático, integrador

numérico y computador) en el Instituto para Estudios Avanzados en Princeton en 1952

Abraham Wald (1902 – 1950) en sus dos libros “Sequential Análisis” y “Statistical

Decisión Fuctions” alcanzó grandes logros en Estadística y sus aplicaciones.