A estatística é uma ciência que tem sua origem na antiguidade, mas que se desenvolveu e se consolidou ao longo dos séculos. Desde os primórdios da civilização, o homem sentiu a necessidade de coletar, organizar e analisar dados para melhor compreender o mundo ao seu redor. No entanto, foi somente no século XVII, com o surgimento da teoria das probabilidades e o desenvolvimento de métodos estatísticos por grandes pensadores como Blaise Pascal e Pierre-Simon Laplace, que a estatística começou a se consolidar como uma disciplina autônoma. Desde então, a estatística vem desempenhando um papel fundamental em diversas áreas do conhecimento, da economia à medicina, da sociologia à biologia. Nos dias atuais, com o avanço da tecnologia e a explosão de dados gerados diariamente, a estatística se tornou ainda mais relevante, contribuindo para a tomada de decisões fundamentadas e para o avanço da ciência e da sociedade como um todo.
Origem e desenvolvimento da estatística ao longo da história da humanidade.
A estatística tem origens antigas e seu desenvolvimento ao longo da história da humanidade foi marcado por diversas contribuições e avanços significativos. A palavra estatística vem do latim “statisticum collegium”, que significa “conselho de Estado” ou “ciência do Estado”.
Os primeiros registros que remontam à utilização de técnicas estatísticas datam de cerca de 3.000 a.C., na antiga Mesopotâmia, onde eram feitos registros de produção agrícola e demográficos. No Egito antigo, também eram feitos censos e registros relacionados à população e à economia.
No século XVII, na Europa, surgiram os primeiros estudos estatísticos mais sistemáticos, com o desenvolvimento de métodos para coleta e análise de dados. O matemático John Graunt é considerado um dos pioneiros da estatística moderna, ao realizar estudos demográficos em Londres no século XVII.
No século XIX, com o avanço da revolução industrial, a estatística se tornou uma ferramenta essencial para o desenvolvimento de políticas públicas, administração governamental e análise de fenômenos sociais e econômicos. Destacam-se os trabalhos de Francis Galton, Karl Pearson e Ronald Fisher, que contribuíram significativamente para o desenvolvimento da estatística como ciência.
Ao longo do século XX, a estatística se tornou ainda mais relevante com o avanço da computação e da tecnologia, permitindo análises mais complexas e precisas. Atualmente, a estatística está presente em diversas áreas do conhecimento, como medicina, economia, ciências sociais, entre outras.
Aplicações atuais da estatística: onde e como ela é utilizada nos dias de hoje.
A estatística é uma ferramenta fundamental que está presente em diversas áreas da sociedade. Desde a área da saúde, passando pela economia, até a tecnologia, a estatística desempenha um papel crucial na coleta, análise e interpretação de dados.
Na área da saúde, por exemplo, a estatística é utilizada para analisar dados epidemiológicos, avaliar a eficácia de tratamentos e prever possíveis surtos de doenças. Já na economia, a estatística é essencial para a elaboração de índices econômicos, previsões de mercado e análise de investimentos.
Além disso, a estatística também é amplamente utilizada na área da tecnologia, principalmente em inteligência artificial e big data. A análise estatística de grandes conjuntos de dados é essencial para identificar padrões, fazer previsões e tomar decisões baseadas em evidências.
É por isso que seu papel só tende a crescer nos dias de hoje, à medida que a quantidade de dados disponíveis continua a aumentar exponencialmente.
A relevância da estatística na atualidade: por que é fundamental compreendê-la?
A estatística é uma ferramenta essencial para a compreensão e interpretação dos dados que nos cercam na atualidade. Ela nos ajuda a extrair informações significativas a partir de um grande volume de informações, permitindo-nos tomar decisões mais embasadas e assertivas em diversas áreas, como na medicina, na economia, na educação e em muitas outras.
A história da estatística remonta a séculos atrás, quando os antigos egípcios e gregos já utilizavam métodos estatísticos para coletar e analisar dados. No entanto, foi apenas no século XVII que a estatística começou a se desenvolver como uma disciplina formal, com a publicação de obras como “Ars Conjectandi” por Jakob Bernoulli.
A partir de então, a estatística passou por um processo de evolução constante, com a contribuição de grandes pensadores como Fisher, Pearson e Neyman. Hoje em dia, a estatística é amplamente utilizada em diversas áreas do conhecimento, desde a pesquisa científica até a tomada de decisões empresariais.
Com o avanço da tecnologia, a quantidade de dados disponíveis tem crescido exponencialmente, tornando a estatística ainda mais relevante. A capacidade de analisar, interpretar e tirar conclusões a partir desses dados é fundamental para o progresso da sociedade e para a solução de problemas complexos.
Portanto, compreender a estatística é essencial para quem deseja se manter atualizado e competitivo no mercado de trabalho. A habilidade de interpretar dados de forma crítica e objetiva é cada vez mais valorizada pelas empresas e instituições, o que torna o conhecimento estatístico uma ferramenta poderosa para o sucesso profissional.
Por isso, é imprescindível investir no estudo e na compreensão dessa disciplina tão importante para o desenvolvimento humano.
Origem dos primeiros estudos estatísticos: onde tudo começou com a análise de dados.
A estatística tem suas origens na antiguidade, quando os povos da Mesopotâmia e do Egito já utilizavam técnicas de contagem e medição para analisar dados. No entanto, foi apenas com o surgimento da Grécia Antiga que os primeiros estudos estatísticos mais sistemáticos começaram a ser desenvolvidos.
Um dos marcos importantes nesse processo foi a obra “Os Elementos” de Euclides, que introduziu conceitos fundamentais de geometria e probabilidade. Além disso, os romanos também contribuíram para o avanço da estatística, principalmente através do censo populacional e da coleta de dados sobre impostos.
No entanto, foi somente durante o Renascimento que a estatística começou a se consolidar como uma disciplina acadêmica. Com o trabalho de matemáticos como Galileu Galilei e Blaise Pascal, foram desenvolvidos métodos mais sofisticados de análise de dados e de probabilidade.
Desde então, a estatística tem evoluído significativamente, com contribuições importantes de estatísticos como Karl Pearson, Ronald Fisher e Jerzy Neyman. Hoje em dia, a estatística é uma ferramenta essencial em diversas áreas do conhecimento, ajudando a interpretar dados e tomar decisões fundamentadas.
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.
Referências
- Gorroochurn P. Algumas leis e problemas de probabilidade clássica e como Cardano os antecipou. VOL. 25.4, 2012. Recuperado de columbia.edu
- Quem foi Girolamo Cardano de Milão? (1501-1576). Recuperado de public.coe.edu
- Os Editores da Encyclopaedia Britannica Ver História do Artigo (2019). Girolamo Cardano. Encyclopædia Britannica. Recuperado de britannica.com
- (2018). O PROBLEMA DOS PONTOS. ORIGEM DO CÁLCULO DE PROBABILIDADES. Recuperado de vicmat.com
- (2009) Este mês em História da física. Julho de 1654: Cartas de Pascal a Fermat sobre o «Problema dos Pontos». Volume 18, Número 7. APS News. Recuperado de aps.org
- Problema de pontos. Wikipédia, a enciclopédia livre. Recuperado de en.wikipedia.org
- Edmond Halley (1656-1742). BBC. Recuperado de bbc.co.uk
- Simeone G (2015). Lei de grandes números, exemplos e mal-entendidos. Recuperado de ilcolibri.altervista.org
- Johann Peter Süssmilch. Wikipédia, a enciclopédia livre. Recuperado de en.wikipedia.org
- Ordorica M. Um olhar sobre o futuro demográfico do México. Recuperado de books.google.co.ve
- Teorema de López F. Bayes. Economipedia. Recuperado de economipedia.com
- Thomas Bayes. Wikipédia, a enciclopédia livre. Recuperado de en.wikipedia.org
- Teste qui-quadrado de Pearson. Wikipédia, a enciclopédia livre. Recuperado de en.wikipedia.org
- O design de experimentos. Wikipédia, a enciclopédia livre. Recuperado de en.wikipedia.org
- Ibarrola P. Gauss e estatísticas. Recuperado de fme.upc.edu
- Gómez M (). Karl Pearson, o criador da estatística matemática. Universidade Complutense de Madri. Recuperado de idus.us.es
- Peiro A. Coeficiente de correlação linear. Economipedia. Recuperado de economipedia.com
- Roldán P. Statistics. Economipedia. Recuperado de economipedia.com
- Ronald Aylmer Fisher (1890-1962). PERFIL BIOGRÁFICO E ACADÊMICO. Infoamerica. Recuperado de infoamerica.org
- Jeuck O. Edmund Halley (2020). Encyclopædia Britannica. Recuperado de britannica.com