Johann Karl Friedrich Gauss

Johann Karl Friedrich Gauss nació en Brunswick, actual Alemania en el año de 1777 y murió en 1855. El señor Gauss era considerado como el príncipe de las matemáticas y de eso no cabe la menor duda ya que desde muy infante demostró su gran avance en las artes de las matemáticas, para ser mas preciso a la edad de tres años cuando corrigió a su padre en un grave-eso creemos- error matemático. Además de las grandes publicaciones que realizo, las cuales revolucionaron hasta el sol de hoy las matemáticas, logro hacer grandes aportes a otras ciencias, como en la astrología en donde logro predecir con exactitud el comportamiento orbital del asteroide Ceres.

En 1823 publica "Theoria combinationis observationum erroribus minimis obnoxiae", dedicado a la estadística, concretamente a la distribución normal cuya curva característica, denominada como Campana de Gauss, es muy usada en disciplinas no matemáticas donde los datos son susceptibles de estar afectados por errores sistemáticos y casuales como por ejemplo la psicología diferencial.
Hay que aclarar que Gauss no fue el primero en hacer referencia a la distribución normal.
En pocas palabras, Gauss era un prodigio, un genio, un hombre muy adelantado para su tiempo y para el nuestro, la verdad muchas gracias señor Gauss en donde este por todos sus excelentes aportes, en todos los temas en los que estudio.

karl Pearson

Karl Pearson (27 de Marzo de 1857- 27 de Abril de 1936) fue un prominente científico, matemático, historiador y pensador británico, que estableció la disciplina de la estadística matemática. Desarrolló una intensa investigación sobre la aplicación de los métodos estadísticos en la biología y fue el fundador de la bioestadística

La bioestadística, de forma general, es la aplicación de la estadística a la biología. Debido a que las cuestiones a investigar en biología son de naturaleza muy variada, por ejemplo, la medicina, ciencias agropecuarias y forestales, la bioestadística ha expandido sus dominios para incluir cualquier modelo cuantitativo, no sólo estadístico, que pueda ser usado para responder a estas necesidades.
La bioestadística puede ser considerada como una rama, altamente especializada, de la informática médica que puede ser, a su vez, complementada por la bioinformática.

Charles Spearman

Charles Spearman nació 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.

jacques quetelect

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

Florence Nightingale

La dama de la lámpara Florence Nightingale (1820-1910)
Recopilación y traducción de Alejandra León-Castellá
Líder inglesa, en la reforma de hospitales, acreditada con la fundación de la profesión moderna de enfermería; de la era Victoriana.
Desconocido para muchos es su desarrollo innovador de técnicas en el análisis estadístico (como el "ploteo" de incidencias de muerte prevenible entre los militares durante la guerra), con lo cual mostró, finalmente, cómo un fenómeno social podía ser medido objetivamente y analizado matemáticamente.
Ella fue una innovadora en la recolección, tabulación, interpretación y presentación gráfica de las estadísticas descriptivas; mostró como la estadística proporciona un marco de organización para controlar y aprender, y puede llevar a mejoramientos en las prácticas quirúrgicas y médicas. También desarrolló una Fórmula Modelo de Estadística Hospitalaria para que los hospitales recolectaran y generaran datos y estadísticas consistentes.
Fue invitada a pertenecer a la Sociedad Estadística Real en 1858 y nombrada miembra honoraria de la Asociación Americana de Estadística en 1874

Thomas Bayes

Thomas Bayes nació en Londres, Inglaterra en 1702 y murió a la edad de 59 años en Tunbridge Wells.

Gran matemático, dicen muchos, y sí, es verdad pues lo podemos comprobar con las teorías que escribió y que mas adelante tendré el gusto de enumerarles. Posiblemente De Moivre fue su profesor particular, y si él aprendió tanto de su profesor y logro ser tan conocido, nosotros no nos quedaremos atrás con las enseñanzas de nuestro profesor.

En probabilidad hay un teorema que lleva su apellido, y trata sobre la probabilidad de un suceso condicionado por la ocurrencia de otro suceso.

Bayes fue uno de los primeros en utilizar la probabilidad inductivamente y establecer una base matemática para la inferencia probabilística.

El teorema de Bayes es de gran utilidad para el desarrollo de la probabilidad, pues por medio del diagrama de árbol se puede encontrar mas fácil la solución buscada, lo único es que toca saber escoger bien los datos.