História da estatística: desde suas origens até os dias atuais

História da estatística: desde suas origens até os dias atuais

A história da estatística começa a se desenvolver significativamente a partir do século XVI. Um dos pontos de partida iniciais foram os jogos de azar, que geraram várias perguntas e dos quais não se sabia ao certo se estavam realmente apenas ligados à fortuna ou se poderiam ter uma base científica.

É nessa época que os estudos de probabilidade florescem com precursores como Girolamo Cardano e continuam a se desenvolver ao longo do tempo até que eles oficialmente formem uma teoria da probabilidade.

Posteriormente, esse tipo de estudo passaria a ser implementado na sociedade, para registrar doenças, nascimentos e outros tipos de distribuição na população. É assim que as estatísticas também entrariam em relação com as ciências sociais.

Outro fator que levou essa ciência à modernidade é o seu vínculo com a matemática, o que lhe permitiu gerar uma influência positiva nas áreas da ciência e da experimentação.

Hoje, a estatística é valiosa porque é a ciência que permite ordenar e analisar conjuntos de dados para fazer previsões e explicações de diferentes tipos de fenômenos.

A origem da palavra estatística é frequentemente atribuída ao economista prussiano Gottfried Achenwall (1719-1772), que a interpretou como “aquilo que está relacionado ao Estado”.

Começa a probabilidade

Um dos pontos mais destacados no início da estatística, como a conhecemos hoje, é o surgimento de estudos probabilísticos, entre os quais Girolamo Cardano se destaca como o principal precursor. 

Girolamo Cardano (1501-1576) foi um italiano reconhecido por suas contribuições à matemática e à medicina. Em seu trabalho relacionado ao jogo, Liber de Ludo Aleae fez a primeira abordagem do que seria um cálculo sistemático de probabilidades. 

Nesse estudo, Cardano fala sobre o que está por trás dos jogos. É assim que ele afirma que as probabilidades de obter um duplo seis nos dados têm uma base matemática e que não são apenas eventos relacionados à sorte ou ao acaso. Embora se deva notar que Cardano associou a sorte a uma força externa que ele chamou de “autoridade do príncipe”.

Há quem considere que Cardano pode realmente ser o pai da teoria das probabilidades e das estatísticas modernas. Seus trabalhos precederam os dos personagens mais populares da história, como Blaise Pascal e Pierre de Fermat. No entanto, seus estudos não eram amplamente conhecidos até 1663, quando apareceram impressos. 

Nascimento da teoria das probabilidades

Blaise Pascal (1623-1662) e Pierre de Fermat (1607-1665) foram reconhecidos como responsáveis ​​por criar a base para a teoria da probabilidade. Através de uma troca de cartas, esses matemáticos conseguiram desenvolver um conceito que mudou a maneira de perceber a incerteza e os riscos por meio de análises probabilísticas.

A correspondência surge de um problema levantado por um monge italiano chamado Luca Paccioli, conhecido como “o problema dos pontos”, exposto em sua obra Summa Arithmetica, Geometria, Proportioni et Proportionalita no ano de 1494.

O problema dos pontos levanta uma questão que pode ser refletida da seguinte forma: dois jogadores têm a mesma oportunidade de vencer um jogo de azar. Os dois fizeram uma aposta comum, concordando que o primeiro a obter seis pontos recebe o prêmio. Se o jogo for suspenso devido a circunstâncias externas, quando os adversários estavam separados por 5 a 3, como seria feita uma distribuição justa do dinheiro?

Após avaliar todos os resultados possíveis a partir do momento em que o jogo foi interrompido, a fim de avaliar quais probabilidades de ganhar um jogador teriam sobre o outro, ambos os matemáticos propuseram que a distribuição deveria estar de acordo com a probabilidade que cada um tinha de ganhar. 

É assim que o importante da questão não se concentra nas vitórias já obtidas por cada rodada entre os jogadores, mas nas probabilidades de que cada um deles tenha obtido a vitória final a partir do ponto em que o jogo foi interrompido. 

Estudos de Edmund Halley

Posteriormente, também foram geradas abordagens estatísticas através de tentativas de medir fenômenos ou eventos dentro de uma população.

É o caso de Edmund Halley (1656-1742), astrônomo e matemático inglês, que foi o primeiro a relacionar mortalidade e idade em uma população. Ele fez em 1693 a publicação de tabelas de mortalidade para a cidade de Breslau. 

A lei dos grandes números

Em 1713, Jacob Bernoulli (1623-1708) publicou seu trabalho sobre a teoria da probabilidade Ars conjectandi , onde expõe o que é conhecido como “a lei dos grandes números”.

Esta lei afirma que, se um experimento é repetido um grande número de vezes tendendo ao infinito, a frequência relativa com a qual o evento ocorre começa a ser uma constante.

Por exemplo, ao rolar um dado, a probabilidade de 1 ser rolado é 1/6, ou seja, 16,66%. É aqui que a lei dos grandes números explica que quanto mais lances são dados, mais próxima a frequência inicial do número 1 é da probabilidade de 16,66%.

Descobertas do século XVIII

Em meados do século XVIII, Johann Peter Sussmilch (1707-1767), pastor e protestante alemão, faz uma das primeiras contribuições mais significativas em termos estatísticos em relação à demografia com seu trabalho A Ordem Divina nas circunstâncias do sexo humano , nascimento, morte e reprodução

Nesta pesquisa, ele compila dados relacionados à frequência de nascimentos, mortes, casamentos classificados por idade, sexo e muito mais.

Teorema de Bayes

Durante o mesmo século, Thomas Bayes (1701-1761) gerou o que é conhecido como o “teorema de Bayes”, que não foi publicado até depois de sua morte.

É conhecido como um teorema de probabilidade inversa, no qual a probabilidade de ocorrência de um evento é calculada, tomando como referência informações anteriores sobre as condições em que ocorre.

Primeiro censo

O primeiro censo nos Estados Unidos também foi realizado pelo presidente Thomas Jefferson, com um resultado de 3,9 milhões de cidadãos americanos.

Por outro lado, Carl Friedrich Gauss, um cientista de origem alemã, fez duas contribuições relevantes no final do século XVIII e no início do século XIX; o chamado modelo linear de Gauss e o método dos mínimos quadrados. 

Progresso do século XIX

Nesta fase, são criados mais locais focados no estudo estatístico de maneira especializada. Tal foi a criação em 1839 da Associação Estatística Americana. O uso de recursos matemáticos dentro da estatística para o estudo da sociedade permitiu que ela fosse integrada às ciências sociais.

Dessa maneira, por exemplo, em 1842, foi introduzido o conceito de “homem comum”, com base em um padrão de peso corporal, distribuição de sua massa corporal, renda e outros aspectos. 

Em 1840, William Farr (1807-1883), um epidemiologista de origem britânica, realizou uma organização de dados estatísticos para acompanhar as doenças nas populações da Inglaterra e do País de Gales. Por suas contribuições, ele é conhecido como o fundador da estatística médica. 

Obras de Karl Pearson

Entre as figuras mais relevantes do século passado está Karl Pearson (1857-1936), que com suas contribuições estatísticas ajudaria a subsequente validação matemática de dados em áreas como antropologia e medicina. Entre suas contribuições estão:

-O conceito de desvio padrão, que permite estabelecer uma medida para a quantidade de variação ou dispersão de um grupo de dados. 

– Realizar estudos sobre o coeficiente de correlação linear, uma medida de regressão implementada para determinar o nível ou grau de variação articular entre duas variáveis.

-O teste qui-quadrado de Pearson ( x 2 ), aplicado para determinar em um conjunto de dados categóricos, qual a probabilidade de que qualquer diferença observada entre eles tenha sido causada por acaso.

Ronald A. Fisher (1890-1962)

Ele foi uma das figuras mais importantes do século XX na estatística moderna como ciência. Este geneticista e estatístico britânico foi descrito como um gênio e conseguiu aplicar a estatística ao campo da pesquisa experimental. Sua publicação Design of experiment foi uma das bases para o desenvolvimento do design experimental. 

Sua percepção matemática permitiria que o cálculo estatístico fosse posicionado dentro da pesquisa empírica em diferentes contextos científicos. Dessa forma, graças à sua contribuição, pode ser determinado quando o resultado de um experimento científico é significativo ou não.

Foi assim que as estatísticas foram integradas em vários ramos de estudo, servindo antropologia, psicologia, experimentação científica, demografia, antropologia e nos ramos da saúde. 

Bradford Hill

É o caso de Bradford Hill (1897-1991), por exemplo, que em 1965 criou o critério de causalidade de Hills. Isso ajudou a determinar, usando evidências epidemiológicas, a relação causal entre o que é visto como a causa de uma doença e como ela está ligada a um efeito específico.

Presente

Atualmente, a estatística desempenha um papel fundamental em áreas como política. Muitas das campanhas presidenciais ou medidas governamentais dependem de dados da população para determinar os processos mais benéficos ou as melhores decisões baseadas em dados e tendências da sociedade.

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