Trabajo e investigación de la evolución de la estadística desde el año 1066 después de Cristo; y de algunos términos estadísticos.

1. “Desarrollo y avances en la Estadística”
Durante el siglo IX se realizaron en Francia algunos censos parciales de siervos. En Inglaterra, después de la conquista normanda
en 1066, Guillermo el Conquistador encargó la realización de un censo. La información obtenida fue recopilada en el DomesdayBook o
libro del Gran Catastro para el año 1086, un documento de la propiedad, extensión y valor de las tierras de Inglaterra. Esa obra fue
el primer compendio estadístico de Inglaterra.
Guillermo el Conquistador ordenó en 1066 un censo, recopilado en el “Libro del Gran Castro”, considerado el primer compendio estadístico de Inglaterra.
Aunque Carlomagno, 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, Neper, William Harvey, Sir Francis
Bacon y René Descartes,hicieron grandes operaciones al método científico,de tal forma que cuando se crearon los Estados Nacionales y
surgió como fuerza el comercio internacional existía ya un método capaz de aplicarse a los datos económicos.
Por el año 1540 el alemán Sebastián Musterrealizó una compilación estadística de los recursos nacionales,comprensiva de datos sobre
organización política, instrucciones sociales, comercio y poderío militar. Durante el siglo XVII aportó indicaciones más concretas de
métodos de observación y análisis cuantitativo y amplió 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,decrecía 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 destruirla antigua creencia popular de que en los años terminados en
siete 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.
Durante el siglo XVII y principios del XVIII, matemáticos como Bernoulli,Francis 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 hasta el siglo
XVIII no comenzó a aplicarse a los grandes problemas científicos.
En 1760, Godofredo Achenwall, acuñó la palabra “Estadística”.
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 eficazdel gobernante consciente.La raíz
remota de la palabra se halla,por otra parte, en el término latino status,que significa estado o situación; Esta etimología aumenta el valor
intrínseco de la palabra, por cuanto la estadística revela el sentido cuantitativo de las más variadas situaciones.
Jacques Quételect es quien aplica las Estadísticas a las ciencias sociales. Este interpretó la teoría de la probabilidad para su uso en las
ciencias sociales yresolver la aplicación delprincipio de promedios yde la variabilidad a los fenómenos sociales.Quételectfue el primero
en realizar la aplicación práctica de todo el método Estadístico, entonces conocido, a las diversas ramas de la ciencia.
Entretanto, en el período del 1800 al 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 desarrollada por Laplace, Gauss
y Legendre.
A finales del siglo XIX, SirFrancis Gaston ideó el método conocido por Correlación, 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 como J. Pease Norton, R. H. Hooker y G. Udny Yule, que efectuaron amplios estudios sobre la medida de las
relaciones.

2. “Nacimiento de la Estadística Moderna”
Ronald Arnold Fisher, figura más influyente de la Estadística.
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 yKurt Pearson.Este último publicó en 1892 el libro TheGrammarof Science(La
gramática de la ciencia),un clásico en la filosofía de la ciencia,y fue él quien ideó el conocido testde Chi -cuadrado.El hijo de Pearson,
Egon,y el matemáticonacidoen Polonia Jerzy Neyman puedenconsiderarse los fundadores delas pruebas modernas decontrastedehipótesis.
Pero es sin lugar a dudas Ronald Arnold Fisherla figura más influyente de la estadística,pues la situó como una poderosa herramienta
para la planeación y análisis de experimentos.Contemporáneo de Pearson,desarrollóel análisis de varianza y fue pionero en el desarrollo
de numerosas técnicas de análisismultivariante yen la introducción del métodode máximaverosimilitud para la estimación de parámetros.
Su libro Statistical Methods for Research Workers (Métodos estadísticos para los investigadores),publicadoen 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.

3. Sucesos de interés en el desarrollo de la estadística
A
continuación se presenta una relación cronológica de diferentes sucesos que nos permiten tener una idea general de la evoluci ón de la
estadística
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.
Los progresos más recientes en el campo de la Estadística serefieren al ulterior desarrollo del cálculo de probabilidades, particularmente
en la rama denominada indeterminismo o relatividad,se ha demostrado que el determinismo fue reconocidoen la Física como resultado
de las investigaciones atómicas yque este principio se juzga aplicable tanto a las ciencias sociales como a las físicas. [1], [2], [3], [4], [5], [6] y [7]
Influencia y Aplicaciones de la Estadística en la Sociedad Actual
En nuestros días, la estadística se ha convertido en un método efectivo para describir con exactitud los valores de datos
económicos,políticos,sociales,psicológicos,biológicos o físicos,ysirve como herramienta pararelacionar yanalizar dichos datos.El trabajo
del experto estadístico no consiste ya sólo en reunir y tabular los datos, sino sobre todo en el proceso de “interpretación” de esa
información.

4. La Estadística es ampliamente utilizada para la exactitudde datos económicos, políticos...
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. El desarrollo de la teoría de la probabilidad ha aumentado el alcance
de las aplicaciones de la estadística.
De esta manera, 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.
Muchos conjuntos de datos se pueden aproximar, con gran exactitud, utilizando determinadas distribucionesprobabilísticas;los resultados
de éstas se pueden utilizar para analizar datos estadísticos.
La Estadística es de suma importancia en la Investigación y la práctica médica.
Es una herramienta indispensable para la toma de decisiones; 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.
También es ampliamente empleadapara mostrarlos aspectos cuantitativos de una situación.La estadística está relacionadacon el estudio
de proceso cuyo resultado es más o menos imprescindible ycon la finalidad de obtener conclusiones para tomardecisiones razonables de
acuerdo con tales observaciones.
El resultado de estudio de dichos procesos,denominados procesos aleatorios,puede ser de naturaleza cualitativa o cuantitativa y, en
este último caso, discreto o continúa.
Son muchas las predicciones de tipo sociólogo, o económico, que pueden hacerse a partir de la aplicación exclusiva de razonamientos
probabilísticos a conjuntos de datos objetivos como son, por ejemplo, los de naturaleza demográfica.
La estadística es un potente auxiliar de muchas ciencias y actividades
humanas: sociología, psicología, geografía humana, economía, etc. Las predicciones estadísticas, difícilmente
hacen referencia a sucesos concretos, pero describen con considerable precisión en el comportamiento global
de grandes conjuntos de sucesos particulares.
De manera más específica, sirve para saber quien, de entre los miembros de una población importante, va a encontrar trabajo o a
quedarse sin él; o en cuales miembros va a verse aumentada o disminuida una familia concreta en los próximos meses. Sin
embargo, puede proporcionar estimaciones fiables del próximo aumento o disminución de la tasa de desempleo referido al conjunto de
la población; o de la posible variación de os índices de natalidad o mortalidad.

5. DEFINICIÓN DEESTADÍSTICAS
1)El término alemán Statistik, introducido originalmente por GOTTFRIED ACHENWALL EN 1749, se refería al
análisis de datos del Estado, es decir, la «ciencia del Estado» (o más bien, de la ciudad-estado). También se
llamó aritmética política de acuerdo con la traducción literal del inglés.
2)No fue hasta el siglo XIX cuando el término estadística adquirió el significado de recolectar y clasificar datos.
Este concepto fue introducido por el militar británico sir JOHN SINCLAIR (1754-1835).
1)Ramas de la Estadística
Para analizar las aplicaciones de la Estadística a las distintas ciencias (físico-naturales, humanas, sociales,
económicas, tecnológicas,...) conviene analizar primero los distintos campos de utilización de la Estadística:
Teoría de muestras.
La teoría de muestras estudia las técnicas y procedimientos que debemos emplear para que las muestras sean
representativas de la población que pretendemos estudiar, de forma que los errores en la determinación de los
parámetros de la población objeto de estudio sean mínimos.
Estadística descriptiva.
La estadística descriptiva es una parte de la estadística que se dedica a analizar y representar los datos. Este análisis es
muy básico. Aunque hay tendencia a generalizar a toda la población las primeras conclusiones obtenidas tras un
análisis descriptivo, su poder inferencial es mínimo y debería evitarse tal proceder.
Teoría de la estimación.
La teoría de la estimación estadística estudia cómo obtener información sobre una población, mediante muestras
extraídas de ella. Comprende la estimación puntual (a través de estimadores) y la estimación por intervalos (intervalos
de confianza).
Diseño de experimentos.
Los diseños de experimentos abarcan la secuencia completa de pasos tomados de antemano para asegurar que los
datos apropiados se obtendrán de modo que permitan un análisis objetivo que conduzca a deducciones válidas con
respecto al problema establecido.
Contraste de hipótesis.
Un contraste de hipótesis (también denominado test de hipótesis o prueba de significación) es una metodología de
inferencia estadística para juzgar si una propiedad que se supone cumple una población estadística es compatible con
lo observado en una muestra de dicha población. Aborda problemas como la valoración de uno o más parámetros de
la población y también permite ajustar una distribución experimental a una teórica. Un contraste de hipótesis no
establece la verdad de la hipótesis, sino un criterio que nos permite decidir si la hipótesis se acepta o se rechaza.
Análisis de la varianza.
El análisis de varianza (ANOVA) es una colección de modelos estadísticos y sus procedimientos asociados, en el cual
la varianza está particionada en ciertos componentes debidos a diferentes variables explicativas. El análisis de
varianza sirve para comparar si los valores de un conjunto de datos numéricos son significativamente distintos a los
valores de otro o más conjuntos de datos. El procedimiento para comparar estos valores está basado en la varianza
global observada en los grupos de datos numéricos a comparar. Típicamente, el análisis de varianza se utiliza para
asociar una probabilidad a la conclusión de que la media de un grupo de puntuaciones es distinta de la media de otro
grupo de puntuaciones.
Análisis de regresión y correlación.
La regresión y la correlación son dos técnicas estrechamente relacionadas y comprenden una forma de estimación. En
forma más especifica el análisis de correlación y regresión comprende el análisis de los datos muestrales para saber
que es y como se relacionan entre si dos o mas variables en una población. El análisis de correlación produce un
número que resume el grado de la correlación entre dos variables; y el análisis de regresión da lugar a una ecuación
matemática que describe dicha relación.
Tablas de contingencia.
Abarca las técnicas de estudio de las relaciones entre dos variables cualitativas así como el grado de dependencia
entre ellas.
Teoría de la decisión.
Trata sobre la elaboración de criterios de decisión en el marco de problemas complejos y de carácter aleatorio. La
Teoría de la Decisión tratará, por tanto, el estudio de los procesos de toma de decisiones desde una perspectiva
racional.
Series temporales (procesos estocásticos).

6. Un proceso estocástico es un concepto matemático que sirve para caracterizar es una sucesión de variables aleatorias
(estocásticas) que evolucionan en función de otra variable, generalmente, el tiempo. Cada una de las variables
aleatorias del proceso tiene su propia función de distribución de probabilidad y, entre ellas, pueden estar
correlacionadas o no.
Análisis de ruido.
Estudia las fluctuaciones de los sistemas con el fin de valorar, controlar y predecir su comportamiento dinámico.
ANTONIO EXPÓSITO
2) Ramas de la estadísticas
Tina Campos Publicadoel 27 de oct. de 2014
1) Caracteristicas de la estadística
Características
Estadística como disciplina o área de estudio comprende tanto técnicas descriptivas como inferenciales. Incluye la
observación y tratamiento de datos numéricos y el empleo de los datos estadísticos con fines inferenciales.
Por estas características,para su estudio se clasifica de la siguiente forma:
Estadística Descriptiva:
sirve como herramienta o instrumento para describir, resumir o reducir las propiedades de un conjunto de datos para que
se puedan manejar.
Estadística Inferencial:
su principal objetivo es estimar las propiedades de una población a partir del conocimiento de sólo una muestra de ella
“La inferencia estadística es una técnica mediante la cual se obtienen generalizaciones o se toman decisiones en base a
una información parcial o completa obtenida mediante técnicas descriptivas”.
"teoría de la probabilidad"
Es la parte de las matemáticas que estudia los fenómenos aleatorios estocásticos. La teoría de la probabilidad se ocupa de
asignar un cierto número a cada posible resultado que puede ocurrir en un experimento aleatorio, con el fin de cuantificar
dichos resultados y saber si un suceso es más probable que otro.
JOSE ANGEL ALONSO ESPINOZA EL 16 DE OCTUBRE DE 2015
2) Caracteristicas de la estadísticas
Las unidades estadísticas se caracterizan por una serie de variables descriptivas que facilitan su adecuada identificación.L a utilización
de estas características facilita la recopilación de información acerca de las unidades ysus estructuras yproporciona una base de
muestreo para los estudios estadísticos que permite efectuar comparaciones y vínculos entre los datos de diferentes fuentes d e datos;
asíse reduce significativamente la duplicación en la recopilación de datos y la carga de registrar las respuestas.Las principales
características de la unidad estadística son su código de identificación,su ubicación,el tipo de actividad, el tipo de orga nización
económica y jurídica,el tipo de propiedad,su tamaño y sus características demográficas.
Recomendaciones Internacionales para Estadísticas Industriales 2008 31 Dec 2010
VARIABLE
1)La definición conceptual de las variables identificadas en las investigación refleja la expresión del significado
o plano teórico que el investigador le atribuye a cada variable para los fines de cumplir con los objetivos
específicos planeados.

7. Según Tamayo y Tamayo (2003) la definición conceptual es necesaria para unir el estudio a la teoría.
2)Por otra parte Arias (2006) señala que una variable es una característica o cualidad, magnitud o cantidad
susceptible de sufrir cambios y es objeto de análisis, medición, manipulación o control en una investigación.
DEFINICIÓN DEDATOS ESTADISTICOS
DEFINICIONDE POBLACION Y MUESTRA
1) Hurtado y Toro (1998), definen que: “población es el total de los individuoso elementos a quienesse refiere la
investigación,es decir,todosloselementosque vamosaestudiar,porellotambiénse le llamauniverso. (p.79)”.
2) De Barrera (2008), define la población como un: “ conjunto de seres que poseen la carracterística o evento a
estudiar y que se enmarcan dentro de los criterios de inclusión” (p.141)
1) Balestrini (2006), señala que: “una muestra es una parte representativa de una población, cuyas características deben
producirse en ella, lo más exactamente posible. (p.141)”.
2) De Barrera (2008), señala que la muestra se realiza cuando:
la población es tan grande o inaccesible que no se puede estudiar toda, entonces el investigador tendrá la posibilidad seleccionar
una muestra. El muestro no es un requsito indispensanble de toda investigación, eso depende de los propositos del investigador,
el contexto, y las características de sus unidades de estudio. (p. 141)
DEFINICIÓNDE PARÁMETRO ESTADÍSTICO
Parámetro: Son las medidas o características descriptivas
inherentes a las poblaciones. Los salarios promedio de todos los
empleados de una empresa, puede ser un ejemplo de parámetro.
Angel Oswaldo RosalesG. en16:09
PARÁMETRO
Es un valor, medida o indicador representativo de la población que se selecciona para ser estudiado.
Otra definición podría ser, función definida sobre valores numéricos de una población. Se llama parámetro a un valor
representativo de una población, como la media aritmética, una proporción o su desviación típica.
Desireé Curvelo
DEFINICIONDE ESTADIGRAFO
Estadígrafo: Son las medidas descriptivas inherentes a una
muestra, las cuales pueden usarse como estimación del parámetro.
Como ejemplo podría tomarse los salarios promedio de una
muestra de los empleados de la empresa.
Angel Oswaldo RosalesG. en16:09
3) Es un valor numérico que se obtiene a partir de datos muestrales. Describe alguna característica de la
muestra, y la toma de decisiones respecto a la población contiene cierto grado de incertidumbre.

8. JOSÉ PERCY TINTAYA
DEFINICIONDE ESCALAS
TIPOS DE ESCALAS

9. DEFINICIONDE RAZON
1) es la relación entre dos fenómenos independientes, el rango es de cero a infinito positivo.
Camel, F. (2010).
2) La Razón es el cociente entre dos números, en el que ninguno o sólo algunos
elementos del numerador están incluidos en el denominador. El rango es de 0 a
infinito.
Inmaculada Gaspar García
PROPORCIÓN:
1) La proporción es una razón en la cual los elementos del numerador están incluidos
en el denominador. Se utiliza como estimación de la probabilidad de un evento. El
rango es de 0 a 1, o de 0 a 100%.
Inmaculada Gaspar García
2) es el cociente del número de veces que se presenta un valor o característica con respecto al total
de la muestra de la variable en estudio.
Camel, F. (2010).
PORCENTAJES
1) es un símbolo matemático, que representa una cantidad dada como una fracción en 100 partes iguales.
También se le llama comúnmente tanto por ciento, donde por ciento significa «de cada cien unidades». Se
usa para definir relaciones entre dos cantidades, de forma que el tanto por ciento de una cantidad,
donde tanto es un número, se refiere a la parte proporcional a ese número de unidades de cada cien de esa
cantidad.
Wikipedia 10 jun 2017 a las 18:37.
2) César A. Ruíz. 2 de mayo 2014

10. TASA:
1) La tasa es un tipo especial de razón o de proporción que incluye una medida de
tiempo en el denominador. Está asociado con la rapidez de cambio de un fenómeno
por unidad de una variable (tiempo, temperatura, presión). Los componentes de
una tasa son el numerador, el denominador, el tiempo específico en el que el hecho
ocurre, y usualmente un multiplicador, potencia de 10, que convierte una fracción o
decimal en un número entero.
Inmaculada Gaspar García
2) es la rapidez de cambio de un fenómeno, se obtiene mediante el cociente del número de veces
que ocurre la situación investigada en un lugar y lapso de tiempo determinado, entre la población
en estudio, multiplicada por una potencia de 10, su rango es de cero a infinito positivo.
Camel, F. (2010).
EVOLUCION
1) «En sentido amplio, evolución es simplemente cambio, así que está presente en todo;
galaxias, lenguajes y sistemas políticos, todo evoluciona.
Douglas J. Futuyma en Evolutionary Biology, Sinauer Associates 1986
2) “De hecho, la evolución puede definirse precisamente como cualquier cambio en la
frecuencia de los alelos dentro de un acervo genético de una generación a la siguiente.”
—Helena Curtis and N. Sue
Barnes, Biology, 5th ed. 1989 Worth
Publishers, p.974