ESTADÍSTICA
Historia
de la estadística
La
palabra “estadística” a menudo nos trae a la mente imágenes de números apilados
en grandes arreglos y tablas, de volúmenes de cifras relativas a nacimientos,
muertes, impuestos, poblaciones, ingresos, deudas, créditos y demás. Al
instante de escuchar esa palabra, son estas las imágenes que llegan a nuestra
imaginación.La estadística es mucho más que sólo números apilados y gráficas
bonitas. Es una ciencia con tanta antigüedad como la escritura, y es por sí
misma auxiliar de todas las ciencias –medicina, ingeniería, sociología,
psicología, economía, etcétera–, así como de los gobiernos, mercados y otras
actividades humanas.En la actualidad, la estadística ocupa un lugar de gran
importancia en la investigación y en la práctica médica. En los estudios de medicina
de cualquier país se incluyen varias asignaturas dedicadas a la estadística; es
difícil, por no decir imposible, que un trabajo de investigación sea aceptado
por una revista médica sin que sus autores hayan utilizado técnicas y conceptos
estadísticos en su planteamiento y en el análisis de los datos.La estadística
que conocemos hoy día debe gran parte de sus logros a los trabajos matemáticos
de aquellos hombres que desarrollaron la teoría de las probabilidades, con la
cual se adhirió la estadística a las ciencias formales.Desde los comienzos de
la civilización han existido formas sencillas de estadísticas, pues ya se
utilizaban representaciones gráficas y otros símbolos en pieles, rocas, palos
de madera y paredes de cuevas para contar el número de personas, animales y
otras cosas.Hacia el año 3000 a. de C. los babilonios utilizaban ya pequeñas
tablillas de arcilla para recopilar datos sobre la producción agrícola y los
géneros vendidos o cambiados mediante trueque. En el antiguo Egipto, los
faraones lograron recopilar, alrededor del año 3050 a. de C., prolijos datos
relativos a la población y la riqueza del país; de acuerdo con el historiadorgriego
Heródoto, dicho registro de la riqueza y la población se hizo con el propósito
de preparar la construcción de las pirámides. En el mismo Egipto, Ramsés II
hizo un censo de las tierras con el objeto de verificar un nuevo reparto.En el
antiguo Israel, la Biblia da referencia, en el libro de los N ú m e r o s, de
los datos estadísticos obtenidos en dos recuentos de la población hebrea. El
rey David, por otra parte, ordenó a Joab, general del ejército, hacer un censo
de Israel con la finalidad de conocer el número de habitantes, y el l ibro C r
ó n i c a s describe el bienestar material de las diversas tribus judías.En
China ya había registros numéricos similares con anterioridad al año 2000 a. de
C. Los griegos, hacia el año 594 a. de C., efectuaron censos periódicamente con
fines tributarios, sociales (división de tierras) y militares (cálculo de
recursos y hombres disponibles). La investigación histórica revela que se
realizaron 69 censos para calcular los impuestos, determinar los derechos de
voto y ponderar la potencia guerrera.Pero fueron los romanos, maestros de la
organización política, quienes mejor supieron emplear los recursos de la
estadística. Cada cinco años llevaban a cabo un censo de la térpoblación, y los
funcionarios públicos tenían la obligación de anotar nacimientos, defunciones y
matrimonios, sin olvidar los recuentos periódicos del ganado y de las riquezas
contenidas en las tierras conquistadas. En la época del nacimiento de Cristo
sucedía uno de estos empadronamientos de la población bajo la autoridad del
Imperio.Durante los mil años posteriores a la caída del Imperio Romano se
hicieron muy pocas operaciones estadísticas, con la notable excepción de las
relaciones de tierras pertenecientes a la Iglesia, compiladas por Pipino el
Breve y por Carlomagno en los años 758 y 762, respectivamente. En Francia se
realizaron algunos censos parciales de siervos durante el siglo IX.Después de
la conquista normanda de Inglaterra en 1066, el rey Guillermo I encargó un
censo en el año 1086. La información en él obtenida se recoge en el Domesday
Book, o Libro del Gran Catastro, que es un documento acerca de la propiedad, la
extensión y el valor de las tierras en Inglaterra. Esta obra fue el primer
compendio estadístico de ese país.Aunque Car lomagno en Francia y Guillermo el
Conquistador en Inglaterra trataron de revivir la técnica romana, los métodos
estadísticos permanecieron casi olvidados durante la Edad Media. Durante los
siglos XV, XVI y XVII, hombres como Leonardo de Vinci, Nicolás Copérnico,
Galileo Galilei, William Harvey, Francis Bacon y René Descartes hicieron
grandes operaciones con base en el método científico, de tal forma que cuando
se crearon los Estados nacionales y surgió como fuerza el comercio
internacional, había ya un método capaz de aplicarse a los datos económicos.Debido al temor que Enrique VII tenía de la peste, en el año 1532 empezaron a registrarse en Inglaterra las defunciones causadas por esta enfermedad. En Francia, más o menos por la misma época, la ley exigía a los clérigos registrar los bautismos, fallecimientos y matrimonios.Durante un brote de peste que apareció a fines del siglo XVI, el gobierno inglés comenzó a publicar estadísticas semanales de los decesos. Esa costumbre continuó muchos años, y en 1632 los llamados Bills of Mortality (Cuentas de Mortalidad) ya contenían datos sobre los nacimientos y fallecimientos por sexo. En 1662, el capitán John Graunt compiló documentos que abarcaban treinta años, mediante los cuales efectuó predicciones sobre el número de personas que morirían de diversas enfermedades, así como de las proporciones de nacimientos de hombres y mujeres que cabía esperar. El trabajo de Graunt, condensado en su obra Natural and polit ical observations… made upon the Bi lls of Mortality (Observaciones políticas y naturales…hechas a partir de las Cuentas de Mortalidad), fue un esfuerzo de inferencia y teoría estadística.Alrededor del año 1540, 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.Los eruditos del siglo XVII demostraron especial interés por la estadística demográfica como resultado de la especulación sobre si la población aumentaba, disminuía o permanecía estática.En los tiempos modernos, tales métodos fueron resucitados por algunos reyes que necesitaban conocer las riquezas monetarias y el potencial humano de sus respectivos países. El primer empleo de los datos estadísticos para fines ajenos a la política tuvo lugar en 1691 y estuvo a cargo de Gaspar Neumann, un profesor alemán que vivía en Breslau. Este investigador se propuso destruir la antigua creencia popular de que en los años terminados en 7 moría más gente que en los restantes, y para lograrlo hurgó pacientemente en los archivos parroquiales de la ciudad. Después
de revisar miles de partidas de defunción, pudo demostrar que en tales años no fallecían más personas que en los demás. Los procedimientos de Neumann fueron conocidos por el astrónomo inglés Halley, descubridor del cometa que lleva su nombre, quien los aplicó al estudio de la vida humana. Sus cálculos sirvieron de base para las tablas de mortalidad que hoy utilizan todas las compañías de seguros.Godofredo Achenwall, profesor de la Universidad de Gotinga, acuñó en 1760 la palabra estadística, que extrajo del término italiano statista (estadista). Creía, y con sobrada razón, que los datos de la nueva ciencia
serían el aliado más eficaz del gobernante consciente. La raíz remota de la palabra se halla en el término latino s t a t u s, que significa“estado” o“situación”. Esta etimología aumenta el valor intrínseco de la palabra por cuanto que la estadística revela el sentido cuantitativo de las más variadas situaciones.Uno de los primeros trabajos sobre las probabilidades corresponde al matemático italiano del siglo XVI Girolano Cardano, aunque fue publicado 86 años después de su fallecimiento. En el siglo XVII encontramos correspondencia relativa a la probabilidad en los juegos de azar entre los matemáticos franceses Blaise Pascal y Pierre de Fermat, fundamentos sobre los que Chri stian Huygens, físico, matemát ico y astrónomo danés, publicaría un libro en 1656. Durante ese mismo siglo y principios del XVIII, matemáticos como Bernoulli, Maseres, Lagrange y Laplace desarrollaron la teoría de probabilidades. No obstante, durante cierto tiempo la teoría de las probabilidades limitó su aplicación a los juegos de azar, y no fue sino hasta el siglo siguiente que comenzó a aplicarse a los grandes problemas científicos.Durante el sigo XVIII empieza el auge de la estadística descriptiva en asuntos sociales y económicos, y es a finales de ese siglo y comienzos del XIX cuando se comienzan a asentar verdaderamente las bases teóricas de la teoría de probabilidades con los trabajos de Joseph Louis Lagrange y Pierre Simon de Laplace, del brillantísimo y ubicuo matemático y astrónomo alemán Carl Friedrich Gauss, y de Simeón-Denis Poisson. Previamente, cabe destacar el descubrimiento de la distribución normal por Abraham de Moivre, distribución que será posteriormente “redescubierta” por Gauss y Poisson.Jacques Quételect es quien aplica la estadística a las ciencias sociales. Interpretó la teoría de la probabilidad para su uso en esas ciencias y aplicó el principio de promedios y de la variabi l idad a los fenómenos sociales. Quételect fue el primero en efectuar la aplicación práctica de todo el método estadístico entonces conocido a las diversas ramas de la ciencia.En el periodo de 1800 a 1820 se desarrollaron dos conceptos matemáticos fundamentales para la teoría estadística: la teoría de los errores de observación, aportada por Laplace y Gauss, y la teoría de los mínimos cuadrados, realizada por Laplace, Gauss y Legendre. A finales del siglo XIX, Sir Francis Galton ideó el método conocido como c o r r e l a c i ó n, que tenía por objeto medir la influencia relativa de los factores sobre las variables. De aquí partió el desarrollo del coeficiente de correlación creado por Karl Pearson y otros cultivadores de la ciencia biométrica, tales como J. Pease Norton, R. H. Hooker y G. Udny Yule, que efectuaron amplios estudios sobre la medida de las relaciones.Una vez sentadas las bases de la teoría de probabilidades, podemos situar el nacimiento de la estadística moderna y su empleo en el análisis de experimentos en los trabajos de Francis Galton y Kurt Pearson. Este último publicó en 1892 el libro The Grammar of Science (La gramática de la ciencia), un clásico en la filosofía de la ciencia, y fue él quien ideó el conocido test de Chi -cuadrado. El hijo de Pearson, Egon, y el matemát ico nacido en Polonia Jerzy Neyman pueden considerarse los fundadores de las pruebas modernas de contraste de hipótesis.Pero es sin lugar a dudas Ronald Arnold Fisher la figura más influyente de la estadística, pues la situó como una poderosa herramienta para la planeación y análisis de experimentos. Contemporáneo de Pearson, desarrolló el análisis de varianza y fue pionero en el desarrollo de numerosas técnicas de análisis multivariante y en la introducción del método de máxima verosimilitud para la estimación de parámetros. Su libro Statistical Methods for Research Workers (Métodos estadísticos para los investigadores), publicado en 1925, ha sido probablemente el libro de estadística más utilizado a lo largo de muchos años.Mientras tanto, en Rusia, una activa y fructífera escuela de matemáticas y estadística aportó asimismo –como no podía ser de otro modo– su considerable influencia. Desde finales del siglo XVIII y comienzos del XIX cabe destacar las figuras de Pafnuty Chebichev y Andrei Harkov, y posteriormente las de Alexander Khinchin y Andrey Kolmogorov.En el siglo XIX, con la generalización del método científico para estudiar todos los fenómenos de las ciencias naturales y sociales, los investigadores vieron la necesidad de reducir la información a valores numéricos para evitar la ambigüedad de las descripciones verbales.En nuestros días, la estadística se ha convertido en un método efectivo para describir con exactitud los valores de los datos económicos, políticos, sociales, psicológicos, biológicos y físicos, y sirve como herramienta para relacionar y analizar dichos datos. El trabajo del experto estadístico no consiste ya sólo en reunir y tabular los datos, sino sobre todo en interpretar esa información.El desarrollo de la teoría de la probabilidad ha aumentado el alcance de las aplicaciones de la estadística. Muchos conjuntos de datos se pueden estudiar con gran exactitud utilizando determinadas distribuciones probabilísticas. La probabilidad es útil para comprobar la fiabilidad de las inferencias estadísticas y para predecir el tipo y la cantidad de datos necesarios en un determinado estudio estadístico.
internacional, había ya un método capaz de aplicarse a los datos económicos.Debido al temor que Enrique VII tenía de la peste, en el año 1532 empezaron a registrarse en Inglaterra las defunciones causadas por esta enfermedad. En Francia, más o menos por la misma época, la ley exigía a los clérigos registrar los bautismos, fallecimientos y matrimonios.Durante un brote de peste que apareció a fines del siglo XVI, el gobierno inglés comenzó a publicar estadísticas semanales de los decesos. Esa costumbre continuó muchos años, y en 1632 los llamados Bills of Mortality (Cuentas de Mortalidad) ya contenían datos sobre los nacimientos y fallecimientos por sexo. En 1662, el capitán John Graunt compiló documentos que abarcaban treinta años, mediante los cuales efectuó predicciones sobre el número de personas que morirían de diversas enfermedades, así como de las proporciones de nacimientos de hombres y mujeres que cabía esperar. El trabajo de Graunt, condensado en su obra Natural and polit ical observations… made upon the Bi lls of Mortality (Observaciones políticas y naturales…hechas a partir de las Cuentas de Mortalidad), fue un esfuerzo de inferencia y teoría estadística.Alrededor del año 1540, 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.Los eruditos del siglo XVII demostraron especial interés por la estadística demográfica como resultado de la especulación sobre si la población aumentaba, disminuía o permanecía estática.En los tiempos modernos, tales métodos fueron resucitados por algunos reyes que necesitaban conocer las riquezas monetarias y el potencial humano de sus respectivos países. El primer empleo de los datos estadísticos para fines ajenos a la política tuvo lugar en 1691 y estuvo a cargo de Gaspar Neumann, un profesor alemán que vivía en Breslau. Este investigador se propuso destruir la antigua creencia popular de que en los años terminados en 7 moría más gente que en los restantes, y para lograrlo hurgó pacientemente en los archivos parroquiales de la ciudad. Después
de revisar miles de partidas de defunción, pudo demostrar que en tales años no fallecían más personas que en los demás. Los procedimientos de Neumann fueron conocidos por el astrónomo inglés Halley, descubridor del cometa que lleva su nombre, quien los aplicó al estudio de la vida humana. Sus cálculos sirvieron de base para las tablas de mortalidad que hoy utilizan todas las compañías de seguros.Godofredo Achenwall, profesor de la Universidad de Gotinga, acuñó en 1760 la palabra estadística, que extrajo del término italiano statista (estadista). Creía, y con sobrada razón, que los datos de la nueva ciencia
serían el aliado más eficaz del gobernante consciente. La raíz remota de la palabra se halla en el término latino s t a t u s, que significa“estado” o“situación”. Esta etimología aumenta el valor intrínseco de la palabra por cuanto que la estadística revela el sentido cuantitativo de las más variadas situaciones.Uno de los primeros trabajos sobre las probabilidades corresponde al matemático italiano del siglo XVI Girolano Cardano, aunque fue publicado 86 años después de su fallecimiento. En el siglo XVII encontramos correspondencia relativa a la probabilidad en los juegos de azar entre los matemáticos franceses Blaise Pascal y Pierre de Fermat, fundamentos sobre los que Chri stian Huygens, físico, matemát ico y astrónomo danés, publicaría un libro en 1656. Durante ese mismo siglo y principios del XVIII, matemáticos como Bernoulli, Maseres, Lagrange y Laplace desarrollaron la teoría de probabilidades. No obstante, durante cierto tiempo la teoría de las probabilidades limitó su aplicación a los juegos de azar, y no fue sino hasta el siglo siguiente que comenzó a aplicarse a los grandes problemas científicos.Durante el sigo XVIII empieza el auge de la estadística descriptiva en asuntos sociales y económicos, y es a finales de ese siglo y comienzos del XIX cuando se comienzan a asentar verdaderamente las bases teóricas de la teoría de probabilidades con los trabajos de Joseph Louis Lagrange y Pierre Simon de Laplace, del brillantísimo y ubicuo matemático y astrónomo alemán Carl Friedrich Gauss, y de Simeón-Denis Poisson. Previamente, cabe destacar el descubrimiento de la distribución normal por Abraham de Moivre, distribución que será posteriormente “redescubierta” por Gauss y Poisson.Jacques Quételect es quien aplica la estadística a las ciencias sociales. Interpretó la teoría de la probabilidad para su uso en esas ciencias y aplicó el principio de promedios y de la variabi l idad a los fenómenos sociales. Quételect fue el primero en efectuar la aplicación práctica de todo el método estadístico entonces conocido a las diversas ramas de la ciencia.En el periodo de 1800 a 1820 se desarrollaron dos conceptos matemáticos fundamentales para la teoría estadística: la teoría de los errores de observación, aportada por Laplace y Gauss, y la teoría de los mínimos cuadrados, realizada por Laplace, Gauss y Legendre. A finales del siglo XIX, Sir Francis Galton ideó el método conocido como c o r r e l a c i ó n, que tenía por objeto medir la influencia relativa de los factores sobre las variables. De aquí partió el desarrollo del coeficiente de correlación creado por Karl Pearson y otros cultivadores de la ciencia biométrica, tales como J. Pease Norton, R. H. Hooker y G. Udny Yule, que efectuaron amplios estudios sobre la medida de las relaciones.Una vez sentadas las bases de la teoría de probabilidades, podemos situar el nacimiento de la estadística moderna y su empleo en el análisis de experimentos en los trabajos de Francis Galton y Kurt Pearson. Este último publicó en 1892 el libro The Grammar of Science (La gramática de la ciencia), un clásico en la filosofía de la ciencia, y fue él quien ideó el conocido test de Chi -cuadrado. El hijo de Pearson, Egon, y el matemát ico nacido en Polonia Jerzy Neyman pueden considerarse los fundadores de las pruebas modernas de contraste de hipótesis.Pero es sin lugar a dudas Ronald Arnold Fisher la figura más influyente de la estadística, pues la situó como una poderosa herramienta para la planeación y análisis de experimentos. Contemporáneo de Pearson, desarrolló el análisis de varianza y fue pionero en el desarrollo de numerosas técnicas de análisis multivariante y en la introducción del método de máxima verosimilitud para la estimación de parámetros. Su libro Statistical Methods for Research Workers (Métodos estadísticos para los investigadores), publicado en 1925, ha sido probablemente el libro de estadística más utilizado a lo largo de muchos años.Mientras tanto, en Rusia, una activa y fructífera escuela de matemáticas y estadística aportó asimismo –como no podía ser de otro modo– su considerable influencia. Desde finales del siglo XVIII y comienzos del XIX cabe destacar las figuras de Pafnuty Chebichev y Andrei Harkov, y posteriormente las de Alexander Khinchin y Andrey Kolmogorov.En el siglo XIX, con la generalización del método científico para estudiar todos los fenómenos de las ciencias naturales y sociales, los investigadores vieron la necesidad de reducir la información a valores numéricos para evitar la ambigüedad de las descripciones verbales.En nuestros días, la estadística se ha convertido en un método efectivo para describir con exactitud los valores de los datos económicos, políticos, sociales, psicológicos, biológicos y físicos, y sirve como herramienta para relacionar y analizar dichos datos. El trabajo del experto estadístico no consiste ya sólo en reunir y tabular los datos, sino sobre todo en interpretar esa información.El desarrollo de la teoría de la probabilidad ha aumentado el alcance de las aplicaciones de la estadística. Muchos conjuntos de datos se pueden estudiar con gran exactitud utilizando determinadas distribuciones probabilísticas. La probabilidad es útil para comprobar la fiabilidad de las inferencias estadísticas y para predecir el tipo y la cantidad de datos necesarios en un determinado estudio estadístico.
Aporte de : Cristian Neita
curso 804
curso 804
Charles Edward Spearman
CharlesSpearmannació en Londres en el año de 1863, y
murió en la misma ciudad en 1945. Psicólogo de profesión, estudio estadística y
logro desarrollar notables aplicaciones de la estadística en el campo de la
psicología.
Formuló la teoría de que la inteligencia se compone de
un factor general y otros específicos. Creyó en la existencia de un factor
general que interviene en todas las fases de la conducta humana y atribuyó a
las capacidades específicas papel determinante en cada actividad.
En psicología desarrollo el Análisis factorial, que es
su clásico trabajo sobre inteligencia, donde distingue un factor general
(factor G) y cierto número de factores específicos.
Creó y desarrollo la metodología de los llamados
experimentos factoriales para la estadística, que son aquellos experimentos en
los que se estudia simultáneamente dos o más factores, y donde los tratamientos
se forman por la combinación de los diferentes niveles de cada uno de los
factores. Los experimentos factoriales se emplean en todos los campos de la
investigación, son muy útiles en investigaciones exploratorias en las que poco
se sabe acerca de muchos factores. El señor Spearman logro con el estudio de la
Psicología completar su estudio de la estadística y viceversa, para él una se
completaba con la otra.
Por todo esto es que el señor Charles Spearman es
considerado por uno de los grandes estadistas de todos los tiempos.
PUBLICADO POR PEDRO, OSCAR, ANDRÉS, NICOLAS EN 18:52
ETIQUETAS: PEDRO VELANDIA
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Aporte de :Diego Alejandro Becerra Ochoa
curso 804
curso 804
Charles Edward Spearman
(Londres, 1863 - 1945)
Psicólogo británico que destacó por sus estudios sobre la inteligencia y las
aptitudes humanas. Siguió estudios de psicología en Alemania y se doctoró en
Leipzig. Fue profesor de mente y lógica en el University College de Londres.
En un artículo
publicado en 1904 expuso su teoría bifactorial de la inteligencia, según la
cual la ejecución de cualquier actividad mental depende de dos factores
distintos. El primero es un factor general "g", que es la base común
de la inteligencia y que, aunque varía de un individuo a otro, se mantiene
igual para cualquiera de ellos respecto de todas las capacidades
correlacionadas. Y el segundo un factor específico "s", que son las aptitudes
específicas (s1, s2, s3...), las cuales no sólo varían de un individuo a otro,
sino también de una capacidad a otra. Dicho de otro modo, existe un factor
general de inteligencia y una serie de factores específicos, independientes
entre sí, que configuran un conjunto de aptitudes independientes; pero los
individuos que obtienen una puntuación alta en el factor general, obtienen
también puntuaciones superiores al promedio en las aptitudes específicas.
La noción de un factor general despertó gran interés y
mucha controversia. Spearman desarrolló la técnica estadística conocida como
análisis factorial como complemento indispensable de su teoría. También aportó
el coeficiente de correlación ordinal que lleva su nombre, que permite
correlacionar dos variables por rangos en lugar de medir el rendimiento
separado en cada una de ellas. Sus obras más importantes son The nature of intelligence and
the principles of cognition(1923) y The abilities of man (1927).
En la actualidad,
prácticamente todos los autores coinciden en que hay cualidades mentales
específicas, aunque no acaban de ponerse de acuerdo en su número ni en su
naturaleza. Por otra parte, los datos de que se dispone siguen apoyando la
existencia de una cierta relación entre esas diferentes cualidades específicas.
La demostración de Charles Spearman de la existencia de por lo menos un factor
omnipresente en todas las actuaciones que requieren aptitud intelectual
continúa siendo uno de los grandes descubrimientos de la psicología.
Posiblemente la inteligencia tenga una estructura jerárquica, con algunas
capacidades básicas de procesamiento de información todavía desconocidas, cuyo
grado de desarrollo facilita o entorpece el despliegue de una serie de habilidades
específicas potenciadas por una cultura en especial.
Aporte de : Leidy Tatiana Becerra Cuspoca
Deisy Johana Acevedo Correa
Maria Jose Morales Ruiz.
curso 804
BLAISE PASCAL (FRANCIA, 1623-1662)
Fue un polímata, matemático, físico,
Matemático físico y filósofo francés que en el ámbito de la estadística destaca por haber establecido junto con Fermat las bases de la teoría de la probabilidad. Los trabajos de pascal comenzaron en este campo comenzaron con el estudio de los juegos de azar. También es importante mencionar sus aportaciones al campo de la combinatoria con sus trabajos sobre el triángulo de pascal (que aunque lleve su nombre ya era conocido de la antigüedad).
Fue una de las primeras personas en inventar una calculadora mecánica, la pascalina que ideo con el fin de ayudar a su padre en su trabajo como recaudador de impuestos. A consecuencia de su temprano deceso, Pascal no pudo terminar la gran Apologética que tenía planeada. Solo dejó notas y fragmentos, alrededor de 1000 papeles en unos 60 fajos, que en 1670 fueron la base para la publicación por amigos jansenistas de una edición titulada Penséis («
Aporte de : Julian Amezquiita curso 804
BLAISE PASCAL
BLAISE PASCAL
Pascal fue un matemático de primer orden. Ayudó a crear dos
grandes áreas de investigación, escribió importantes tratados sobre geometría proyectiva a los dieciséis años, y más tarde cruzó correspondencia con Pierre sobre teoría de la probabilidad, influenciando
fuertemente el desarrollo de las modernas ciencias económicas y
sociales. Siguiendo con el trabajo de Galileo y de Torricelli, en 1646 refutó las teorías aristotélicas que insistían en que la naturaleza aborrece el vacío, y sus
resultados causaron grandes discusiones antes de ser generalmente aceptados.
En el año 1646, Pascal ya conocía
los experimentos de Evangelista Torricelli con barómetros. Tras replicar la
creación de un barómetro de mercurio, para lo cual se coloca un tubo de
mercurio boca abajo en un recipiente lleno de ese metal, Pascal comenzó a
cuestionarse qué fuerza era la que hacía que parte del mercurio se quedase
dentro del tubo y qué era lo que llenaba el espacio por encima del mercurio
hasta el final del tubo. Por aquella época, la mayoría de los científicos
consideraban que existía algún tipo de materia invisible, en lugar de
simplemente el vacío. Este pensamiento
se basaba en la noción aristotélica de que la creación es algo con sustancia, ya fuera visible
o invisible, y que la sustancia está siempre en movimiento. Es más, Aristóteles
declaraba que todo lo que está en movimiento debe estar a su vez siendo
impulsado por algo. La noción del vacío como tal era una imposibilidad bajo las
concepciones de la época.
Enseñanza: lo más grande de pascal fue su inmenso amor por
descubrir el mercurio y ayudar a descubrir la probabilidad geométrica
Estudió mecánica y geometría con preceptores privados. En esta primera etapa, Huygens
estuvo muy influido por el matemático francés René
Descartes, visitante habitual de la casa de Constantin durante su estancia en
Holanda. Su formación universitaria transcurrió entre 1645 y 1647 en Leiden, y entre 1647 y 1649 en el Colegio de Orange de Breda. En ambos centros estudió
Derecho y Matemáticas, destacándose en la segunda.
Huygens dedicó sus siguientes años a viajar como embajador de Holanda, visitando, entre otros lugares, Copenhague, Roma y París.
En 1660 volvió a París para instalarse definitivamente. Allí mantuvo frecuentes reuniones con importantes científicos franceses, entre otros, Blas.
Huygens dedicó sus siguientes años a viajar como embajador de Holanda, visitando, entre otros lugares, Copenhague, Roma y París.
En 1660 volvió a París para instalarse definitivamente. Allí mantuvo frecuentes reuniones con importantes científicos franceses, entre otros, Blas.
Huygens fue uno de los pioneros en el estudio de la Probabilidad, tema sobre el que
publicó el libro De ratiociniis in ludo alea (Sobre los Cálculos en los Juegos
de Azar), en el año 1656. En el introdujo
algunos conceptos importantes en este campo, como la esperanza matemática, y
resolvía algunos de los problemas propuestos por Pascal, Fermat y De Meré.
Además resolvió numerosos problemas
geométricos como la rectificación de la cisoide y la determinación de la
curvatura de la cicloide. También esbozó conceptos acerca de la derivada
segunda.
Aporte de : Yineth Vanesa Duque Sepúlveda
curso 804
Diana Lizeth Granados
Peña
curso 804
Andrei Nikolaevich Kolmogorov
(Tambov, 25 de abril de 1903 - Moscú, 20 de octubre de 1987) fue un matemático soviético que hizo progresos importantes en los campos de la teoría de la
probabilidad y de la topología.
Estructuró el sistema axiomático de la teoría de la probabilidad a partir de la teoría de conjuntos, donde los elementos son eventos. Trabajó en lógica
constructivista; en las series de Fourier; en turbulencias y mecánica clásica. Fundó la teoría de la
complejidad algorítmica. En 1929, bajo la supervisión del matemático Nikolái
Luzin, alcanzó el doctorado en la Universidad Estatal de
Moscú.
Fue uno de los más importantes matemáticos
del siglo pasado y sus grandes trabajos en el campo de la Probabilidad fueron
sólo una parte de su obra total.
VIDA
ACADÈMICA:
En
la escuela de Yaroslavi, sus primeros esfuerzos literarios y trabajos
matemáticos fueron impresos en el periódico escolar. En su adolescencia, al
diseñar máquinas de movimiento perpetuo, ocultó sus (necesarios) defectos con
tanta inteligencia que sus profesores de secundaria no pudieron descubrirlos.
En 1920, comenzó a estudiar en la Universidad
Estatal de Moscú y en el Instituto Tecnológico
de Química. Allí se ganó una gran reputación por su erudición.
DATOS CURIOSOS Y ALCANCES:
En 1922, publicó sus
primeros resultados en la teoría de conjuntos y un año más tarde, construyó una serie de Fourier que
diverge en casi todas partes, obtuvo notable reconocimiento internacional. En
ese tiempo, decidió dedicar su vida a la matemática y publicó ocho trabajos
sobre la teoría de la integración, análisis de Fourier y la teoría de probabilidad.
Su trabajo pionero sobre los métodos de análisis de la Teoría
de la Probabilidad se publicó en alemán en 1931, año en que se convirtió en
profesor en la Universidad de Moscú. En 1933, Kolmogórov
publicó el libro Los
fundamentos de la Teoría de la Probabilidad, en el que establece las bases
modernas de la teoría axiomática de la probabilidad y gracias al cual adquirió
reputación como uno de los mayores expertos del mundo.
Aporte de : The
Frunas
curso 804
Erika Daniela Alfonso Torres
Leidy Lorena Niño Pinzón
Paula Andrea Nossa Tirira
Erika Dayana Torres Garcíacurso 804
William Playfair
(1759-1823)
Ingeniero mecánico y economista político escocés.
Trabajó más de 36 años en el diseño de gráficos estadísticos. Se le considera
pionero en el uso del gráfico lineal para representar series temporales, y fue
el creador del gráfico circular, de sectores y de barras.
En 1786 publicó The Commercial and Political
Atlas donde incluía 43 series temporales y un gráfico de barras sobre
diversos aspectos de la economía de Inglaterra, especialmente sobre comercio
exterior. La idea fue rompedora en su día: la representación visual del espacio
se venía usando desde hacía siglos, pero hasta entonces a nadie se le había
ocurrido representar series numéricas visualmente, en vez de como meras tablas.
Playfair, en su colección de diagramas, ofrecía una visión más comprensiva del
comercio entre las naciones. Otra de sus grandes obras fue The Statistical
Breviary, con datos económicos y demográficos europeos, que entre otras
cosas contiene el primer gráfico de sectores.
Según
Playfair, un buen gráfico proporciona una explicación más adecuada de los
hechos que una mera lista de datos o tablas. Sirve para simplificar lo
complejo, permite al cerebro una mayor retención y es un instrumento visual de
ayuda a hombres ocupados. Por último, los gráficos nos permiten ver relaciones
aparentemente inexistentes entre variables, que suelen quedar ocultas entre la
multitud de datos y cifras, de difícil comparación de otro modo.
Aporte de : Karol
Cárdenas
Diana Catalina Granados
curso 804
Diana Catalina Granados
curso 804
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