• Siglo XVI: Girolamo Cardano
• Siglo XVIII: Thomas Bayes
• Siglo XVIII: Pierre Simon Laplace
• Siglo XIX: Carl Friedrich Gauss y Laplace
• Siglo XX: Ronald Fisher

Otras personas cuyos aportes fueron importanes:

• Blaise Pascal
• Pierre de Fermat
• Karl Pearson
• Francis Galton
• Jerzy Neyman
• Andréi Kolmogórov

La estadística se puede puede definir como el conjunto de técnicas y herramientas que permite ejercer labores de colección, resumen, comparación y generalización de resultados.

• Aritmética política
• Teoría de probabilidad
• Teoría de la medida
• Teoría de la toma de decisiones

• Ciencias sociales
• Econometría
• Física
• Química
• Sistemas de información geográfico
• Geoestadística
• Minería de datos
• Ciencias biológicas

La bioestadística se puede definir como la aplicación de metodologías estadísticas a datos provenientes de las áreas biológicas en general.

• Población: se puede definir como el conjunto de individuos (con una o más características en común) o el conjunto de todos los posibles resultados en la medición de un fenómeno determinado.
  

• Muestra: cualquier subconjunto de elementos o individuos pertenecientes a una población, cuya idea principal es que sea representativa.
  

• Variable: característica de interés que se pretende analizar en un individuo o grupo de individuos.
  

• Individuo: cualquier elemento que porte información sobre el fenómeno bajo estudio.

• Cualitativas
  • Dicotómicas (binarias)
  • Politómicas:
    • Ordinal
    • Nominal
• Cuantitativas
  • Discretas
  • Continuas
    • Razón (cero representa ausencia de la característica)
    • Intervalo

• Centralización
  • Media
  • Mediana
  • Moda

• Dispersión
  • Desviación estándar
  • Varianza
  • Rango

• Posición

  • Cuartiles
  • Deciles
  • Percentiles

• Distribución
  • Asimetría
  • Curtosis

La estadística descriptiva (deductiva) o el análisis exploratorio de datos se constituye como herramienta fundamental de cualquier análisis de tipo inferencial, proporcionando herramientas estadísticas que permiten la visualización y representación objetiva de la información.

objetivos:

• Explorar y conocer los datos
• Detectar posibles errores en los datos (outliers)
• Validación de supuestos
• Resumen de información
• Tratamiento de datos ausentes
• Visualización de datos

La estadística inferencial o inductiva se encarga de realizar generalizaciones en poblaciones, a partir de información obtenida de una muestra.

• Estimación de parámetros
  • Estimación puntual
  • Estimación por intervalos
• Contraste de hipótesis
  • Hipótesis nula
  • Hipótesis alternativa