3. unfv estadistica 1_ tarea 6 _HISTORIA Y ORIGEN DE LAS ESTADISTICAS.docx

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HISTORIA Y ORIGEN DE LAS ESTADISTICAS

Las estadísticas de palabras se han derivado del latín la palabra "Estado" o la palabraitaliana "Statista", signifcado de estas palabras es "político de Estado" o un gobierno.Shakespeare utiliza una palabra estatista es su drama Hamlet (!#$. En el pasado, lasestadísticas se utiliz% por los gobernantes. La aplicaci%n de la estadística era mu&limitada, pero los gobernantes & re&es necesitaba in'ormaci%n sobre las tierras, laagricultura, el comercio, la poblaci%n de sus estados para evaluar su potencial militar,sus riuezas, impuestos & otros aspectos del gobierno. En t)rminos modernos,"estadísticas" signifca los dos con*untos de la in'ormaci%n recogida, como en lascuentas nacionales & los registros de temperatura, & el traba*o de an+lisis ue reuierela in'erencia estadística.

odo'redo -chenall us% la palabra statistik en una universidad alemana en /01 loue signifca ue la ciencia política de los distintos países. En // 2. Hooper (ingl)s$utilizado las estadísticas de palabras en su traducci%n de los Elementos de erudici%nuniversal escritas por el bar%n 34 3ie'ord, en sus estadísticas de libros ha sido defnidacomo la ciencia ue nos ense5a lo ue es la disposici%n política de todos los estadosmodernos del mundo conocido. Ha& una gran brecha entre las vie*as estadísticas & lasestadísticas modernas, pero las estadísticas de edad tambi)n se utilizan como parte delas estadísticas actuales.

6na serie de conceptos estadísticos han tenido un impacto importante en una ampliagama de ciencias. Estos inclu&en el dise5o de e7perimentos & en'oues para lain'erencia estadística tales como la in'erencia ba&esiana, cada uno de los cuales sepuede considerar ue tienen su propia secuencia en el desarrollo de las ideassub&acentes estadísticas modernas. 8urante el siglo 9 el escritor :ngl)s han utilizadolas estadísticas de palabras en sus obras, por lo ue las estadísticas se handesarrollado gradualmente durante ;ltimos siglos. <ucho traba*o se ha hecho en elfnal del siglo =:=. En el siglo 9, el t)rmino "estadísticas" designa la recopilaci%nsistem+tica de datos demogr+fcos & econ%micos por los Estados. >or lo menos durantedos milenios, estos datos eran principalmente tabulaciones de los recursos humanos &materiales ue podrían ser gravados o sometidos a uso militar. En el siglo 1, la

colecci%n se intensifc%, & el signifcado de "estadísticas" ampli% para incluir ladisciplina de ue se trate con la colecci%n, resumen & an+lisis de los datos.

- principios del siglo #, 2illiam S osset 'ue desarrollado los m)todos para la toma dedecisiones basado en un peue5o con*unto de datos. 8urante el siglo # variosestadísticos est+n activos en el desarrollo de nuevos m)todos, teorías & aplicaci%n dela estadística. -hora bien, estos días la disponibilidad de euipos de electr%nica es sinduda un 'actor importante en el desarrollo moderno de las estadísticas. Ho& en día, losdatos se recogen & las estadísticas se calculan & ampliamente distribuida en elgobierno, los negocios, la ma&oría de las ciencias & los deportes, e incluso para muchospasatiempos. ?rdenadores electr%nicos han acelerado m+s elaborado c+lculoestadístico como ellos han 'acilitado la recogida & agregaci%n de datos. 6n ;nicoanalista de datos puede tener a su disposici%n un con*unto de archivos de datos con

millones de registros, cada uno con docenas o cientos de mediciones separadas. Estos'ueron recogidos con el tiempo de actividad de la computadora (por e*emplo, una bolsade valores$ o de sensores computarizados, registros de punto de venta, & así sucesivamente. @omputadoras & luego producen res;menes simples & precisos, &permiten an+lisis m+s tediosas, como las ue reuieren invertir una matriz grande orealizar cientos de pasos de iteraci%n, ue nunca se trataron con la mano. Lacomputaci%n m+s r+pido ha permitido a los estadísticos para desarrollar m)todos "en lain'orm+tica intensiva", ue pueden mirar todas las permutaciones, o utilizar la



aleatorizaci%n para mirar en . permutaciones de un problema, para estimarrespuestas ue no son '+ciles de cuantifcar por la teoría por sí sola.

El :mperio Aomano 'ue uno de los primeros estados para recopilar ampliamente datossobre el tama5o de la poblaci%n, el +rea geogr+fca del imperio & la riueza. La mediaaritm)tica, aunue un concepto conocido por los griegos, no se generaliz% a m+s dedos valores hasta el siglo !.

El nacimiento de la estadística suele 'echarse en !!#, cuando Bohn raunt, *unto con2illiam >ett&, desarroll% m)todos estadísticos & censales humanos tempranos ueproporcionan un marco para la demogra'ía moderna. >rodu*o la primera tabla de vida,dando probabilidades de supervivencia para cada edad. Su libro Catural & >olíticos?bservaciones hechas sobre los 3ills de mortalidad utilizadas an+lisis de los rollos demortalidad para hacer la primera estimaci%n de base estadística de la poblaci%n deLondres. Sabía ue había alrededor de D. 'unerales por a5o en Londres & ue trespersonas murieron por once 'amilias por a5o. Se estima a partir de los registrosparrouiales ue el tama5o medio de la 'amilia era 9 & calcula ue la poblaci%n deLondres estaba a punto D90,. Laplace en 9# estima la poblaci%n de 4rancia conun m)todo similar.

-unue el alcance original de la estadística se limita a los datos ;tiles para lagobernanza, el en'oue se e7tendi% a muchos campos de car+cter científco ocomercial durante el siglo 1. Los 'undamentos matem+ticos para el su*eto en granmedida se bas% en la nueva teoría de la probabilidad, 'ueron pioneros en el siglo ! enla correspondencia entre erolamo @ardano, >ierre de 4ermat & 3laise >ascal.@hristiaan Hu&gens (!/$ dio el tratamiento científco conocido m+s antiguo delsu*eto. 8e Bakob 3ernoulli -rs @on*ectandi (p%stuma, /D$ & de -braham de <oivre La8octrina de @hances (/9$ trat% el tema como una rama de las matem+ticas. En sulibro 3ernoulli introdu*o la idea de representar toda seguridad como uno & probabilidadcomo un n;mero entre cero & uno.

Estudio 'ormal de la teoría de errores se puede remontar de nuevo a Aoger @otes?pera <iscellanea (p%stuma, /##$, pero una memoria preparada por Fhomas Simpson

en / (impreso /!$ aplic% por primera vez la teoría a la discusi%n de los errores deobservaci%n. La reimpresi%n (//$ de las memorias establece los a7iomas ue loserrores positivos & negativos son igualmente probables, & ue ha& límites asignablesdentro de ciertos errores ue pueden todos suponerse a caerG 8iscutido errorescontinuos & una curva de probabilidad viene dada. Simpson discutido variasdistribuciones posibles de error. La primera vez considerada la distribuci%n uni'orme &discreta entonces una distribuci%n triangular sim)trica seguido por la distribuci%ntri+ngulo sim)trico continuo. Fobias <a&er, en su estudio de la libraci%n de la Luna(osmographische Cachrichten, Curemberg, /$, invent% 'ormalmente el primerm)todo para la estimaci%n de las cantidades desconocidas por el promedio de lasobservaciones generalizadas en id)nticas circunstancias ue el promedio de los gruposde ecuaciones similares.

Auder 3oskovic en / basada en su obra sobre la 'orma de la tierra propuesto en sulibro 8e Litteraria E7pediciones por ditionem pontifciam radus ad d;os dimetiendos<eridiani >>. <aire et 3oscovicli Iue el verdadero valor de una serie de observacionesminimiza la ue sería la suma de los errores absolutos. En el moderno valor, estaterminología es la mediana. El primer e*emplo de lo ue m+s tarde se conoci% como lacurva est+ndar se estudi% por la curva this -braham de <oivre ?<S representa en #de noviembre de /DD. <oivre estaba estudiando el n;mero de cabezas ocurri% uecuando se lanz% una moneda "*usto". En /! >A?JE8 teorema de Fhomas 3a&es3a&es & Boseph >riestle& en /! inventaron las primeras cartas de línea de tiempo.



Bohann Heinrich Lambert en /!. Su libro -nlage zur -ruitect%nico >ro&ectosemicírculo en cuanto a la distribuci%n de los erroresK

@on M x M

>ierre Simon Laplace ( //0$ hizo el primer intento dededucir una regla para la combinaci%n de observacionesde los principios de la teoría de probabilidades.Aepresent% a la le& de la probabilidad de errores poruna curva & dedu*o una '%rmula para la media de tresobservaciones.

Laplace en //0 observ% ue la 'recuencia de un errorpuede ser e7presada como una 'unci%n e7ponencial de su magnitud una vez ue setuvo en cuenta su signo. Esta distribuci%n se conoce ahora como la distribuci%n de

Laplace. Lagrange propone una distribuci%n parab%lica de errores en //! .

Laplace en //9 public% su segunda le& de errores en la ue se5al% ue la 'recuenciade un error 'ue proporcional a la e7ponencial de la plaza de su magnitud. Esto 'ueposteriormente redescubierto por auss (posiblemente en /1 $ & es ahora m+sconocido como la distribuci%n normal, ue es de vital importancia en las estadísticas .Esta distribuci%n 'ue convocado por primera vez como la distribuci%n normal por >ierceen 9/D ue estaba estudiando los errores de medici%n cuando un ob*eto se de*a caersobre una base de madera . Nl escogi% el t)rmino normal debido a su 'recuenteaparici%n en las variables de origen natural .

Lagrange tambi)n sugiri% en /9 otras dos distribuciones de errores una distribuci%ncoseno elevado & una distribuci%n logarítmica. Laplace dio (/9 $ una '%rmula para la

le& de 'acilidad de error ( un t)rmino debido a Boseph Louis Lagrange , //0$ , pero uellev% a ecuaciones inmane*ables . 8aniel 3ernoulli ( //9$ introdu*o el principio delm+7imo producto de las probabilidades de un sistema de errores concurrentes . En/9! 2illiam >la&'air (91#D$ introdu*o la idea de la representaci%n gr+fca en lasestadísticas. :nvent% el gr+fco de líneas, gr+fco de barras & el histograma & losincorpor% en sus obras sobre la economía, el -tlas @omercial & >olítico. Esto 'ueseguido en /1 por su invenci%n de la tabla de gr+fco circular & el círculo ue seutiliza para mostrar la evoluci%n de las importaciones & e7portaciones de :nglaterra.Estas ;ltimas cartas llegaron a la atenci%n general cuando public% e*emplos en su3reviario de Estadística en 9.

Laplace, en una investigaci%n de los movimientos de Saturno & B;piter en /9/,generaliz% el m)todo de <a&er mediante el uso de di'erentes combinaciones lineales

de un solo grupo de ecuaciones. En 9# Laplace estima la poblaci%n de 4rancia paraser #9.D#9.!#. Se calcula ue esta ci'ra con el n;mero de nacimientos en los datosanuales & censos anteriores por tres comunidades. Los datos del censo de estascomunidades mostr% ue tenían #,D/,! personas & ue el n;mero de losnacimientos 'ueron /.9!!. Suponiendo ue estas muestras eran representativas de4rancia, Laplace produ*o su estimaci%n para toda la poblaci%n. El m)todo de losmínimos cuadrados , ue se utiliz% para minimizar los errores en la medici%n de datos,'ue publicado independientemente por -drien<arie Legendre (9 $ , de Aobert-drian ( 99$ , & @arl 4riedrich auss ( 91 $ . auss había utilizado el m)todo en su



'amosa .9 predicci%n de la ubicaci%n del planeta enano @eres. Las observacionesue auss basa sus c+lculos en 'ueron hechas por el mon*e italiano >iazzi .

4ue introducido en 9 por el astr%nomo alem+n 4rederik 2ilhelm 3essel El errorprobable plazo ( der ahrscheinliche 4ehler $ la desviaci%n media de la media .-ntoine -ugustin @ournot en 90D 'ue el primero en utilizar el t)rmino medio ( valeurm)diane $ para el valor ue divide una distribuci%n de probabilidad en dos mitadesiguales . ?tros colaboradores de la teoría de los errores eran Ellis (900$, 8e <organ(9!0$, laisher (9/#$, & iovanni Schiaparelli (9/$. O@ita reueridaP (9!$ la'%rmula de >eters para r, el "error probable" de un sola observaci%n 'ue ampliamenteutilizado e inspir% a principios de estadística robusta (resistente a los valores atípicosKv)ase el criterio de >eirce$. En los autores del siglo 1 en la teoría estadística incluidaLaplace, S. Lacroi7 (9!$, Littro (9DD$, 8edekind (9!$, Helmert (9/#$, Laurent(9/D$, Liagre, 8idion, 8e <organ & 3oole. ustav Fheodor 4echner utiliza la mediana(@entralerth$ en los 'en%menos sociol%gicos & psicol%gicos. Se había anteriormente hautilizado s%lo en la astronomía & otros campos relacionados. 4rancis alton utiliz% elt)rmino medio :ngl)s por primera vez en 99 despu)s de haber utilizadoanteriormente los t)rminos medios m+s valor en 9!1 & la media en 99.

-dolphe Iuetelet (/1!9/0$, otro de los 'undadores importante de estadísticas,introdu*o la noci%n del "hombre medio" (lQhomme mo&en$ como un medio paracomprender los 'en%menos sociales comple*os, como los índices de criminalidad, tasasde matrimonio, & las tasas de suicidio. Las primeras pruebas de la distribuci%n normal'ueron inventados por el estadístico alem+n 2ilhelm Le7is en la d)cada de 9/. Los;nicos con*untos ue disponía de datos ue )l era capaz de mostrar 'ueron distribuidasnormalmente eran las tasas de natalidad.

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