História da estatística: das origens ao presente - Ciência - 2023

História da estatística: das origens até o presente - Ciência

Contente

o história das estatísticas começa a se desenvolver significativamente a partir do século XVI. Um dos primeiros pontos de partida foram os jogos de azar, que geraram múltiplas questões e dos quais não se sabia ao certo se estavam realmente ligados apenas à fortuna ou se poderiam ter embasamento científico.

É nesta época que os estudos sobre probabilidade florescem com precursores como Girolamo Cardano e continuam a se desenvolver ao longo do tempo até formar oficialmente uma teoria da probabilidade.

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

Outro fator que impulsionou esta ciência para a modernidade é a sua ligação com a matemática, o que lhe permitiu gerar uma influência positiva nas áreas da ciência e da experimentação.

Hoje a estatística é valiosa por ser a ciência que permite ordenar e analisar conjuntos de dados para fazer previsões e explicações sobre 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".

Início da probabilidade

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

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

Nesse estudo, Cardano fala sobre o que está por trás dos jogos. É assim que ele afirma que as probabilidades de se obter um duplo seis nos dados têm fundamento matemático e que não são apenas eventos relacionados à sorte ou ao acaso. Embora deva ser notado que Cardano associa a sorte a uma força externa que ele chama de "a autoridade do príncipe".

Há quem considere que Cardano pode realmente ser o pai da teoria da probabilidade e da estatística moderna. Suas obras são anteriores às dos personagens mais populares da história, como Blaise Pascal e Pierre de Fermat. No entanto, seus estudos não foram amplamente conhecidos até 1663, quando foram publicados.

Nascimento da teoria da probabilidade

Blaise Pascal (1623-1662) e Pierre de Fermat (1607-1665) foram reconhecidos como responsáveis por criar as bases para a teoria da probabilidade. Por meio de uma troca de cartas, esses matemáticos conseguiram desenvolver um conceito que mudou a forma de perceber a incerteza e os riscos por meio da análise probabilística.

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 chances iguais de ganhar em um jogo de azar. Ambos fizeram uma aposta comum, concordando que o primeiro a obter seis pontos ganha o prêmio. Se o jogo for suspenso devido a circunstâncias externas, quando os rivais estão separados por 5 - 3, como será feita uma distribuição justa do dinheiro da aposta?

Depois de avaliar todos os resultados possíveis a partir do momento em que o jogo foi paralisado, para avaliar as chances de vitória que um jogador teria sobre outro, os dois matemáticos propuseram que a distribuição fosse de acordo com a probabilidade que cada jogador tinha de ganhar.

É assim que o importante no assunto não está focado nas vitórias já obtidas a cada rodada entre os jogadores, mas nas probabilidades que cada um tinha de obter a vitória final a partir do ponto em que o jogo foi interrompido.

Edmund Halley Studies

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

É o caso de Edmund Halley (1656-1742), astrônomo e matemático de origem inglesa, que foi o primeiro a relacionar mortalidade e idade em uma população. Em 1693, ele publicou algumas tábuas 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 ele expõe o que é conhecido como "a lei dos grandes números".

Essa 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 passa a ser uma constante.

Por exemplo, ao lançar um dado, a probabilidade de que 1 seja lançado é 1/6, ou 16,66%. É aqui que a lei dos grandes números explica que quanto mais lançamentos do dado forem feitos, mais próxima será a frequência de saída do número 1 da probabilidade de 16,66%.

Descobertas do século 18

Em meados do século XVIII, Johann Peter Sussmilch (1707-1767), pastor alemão e protestante, fez uma das primeiras contribuições mais significativas em termos de estatísticas em relação à demografia com sua obra A ordem divina nas circunstâncias do sexo, nascimento, morte e reprodução humana.

Nesta pesquisa, ele compila dados que têm a ver com frequência de nascimentos, óbitos, casamentos classificados por idade e sexo, entre outros.

Teorema de Bayes

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

É conhecido como teorema da probabilidade inversa, em que se calcula a probabilidade de um evento ocorrer, tomando como referência informações prévias sobre as condições em que ele ocorre.

Primeiro censo

O primeiro censo nos Estados Unidos também foi realizado pelo presidente Thomas Jefferson, com 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 início do século XIX; o chamado modelo linear de Gauss e o método dos mínimos quadrados.

Progresso do século 19

Nesta etapa, são criados mais locais voltados para o estudo da estatística de forma especializada. Tal foi a criação em 1839 da American Statistical Association. A utilização de recursos matemáticos dentro da estatística para o estudo da sociedade permitiu sua integração às ciências sociais.

Dessa forma, por exemplo, em 1842 foi introduzido o conceito de “homem médio”, baseado em um padrão de peso corporal, distribuição de massa corporal, renda e outros aspectos.

Em 1840, William Farr (1807-1883), epidemiologista de origem britânica, realizou uma organização de dados estatísticos para rastrear doenças em populações da Inglaterra e do País de Gales. Por suas contribuições, ele é conhecido como o fundador das estatísticas médicas.

Obras de Karl Pearson

Entre as figuras mais relevantes do século passado está Karl Pearson (1857-1936), que com suas contribuições estatísticas ajudaria na posterior 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.

-Crie estudos sobre o coeficiente de correlação linear, uma medida de regressão implementada para determinar o nível ou grau de variação conjunta entre duas variáveis.

-Teste qui-quadrado de Pearson (x2), que é aplicado para determinar em um conjunto de dados categóricos, a probabilidade de qualquer diferença observada entre eles ser produto do acaso.

Ronald A. Fisher (1890-1962)

Ele foi uma das figuras mais proeminentes a partir do século 20 para a 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 Projeto de experimento foi uma das bases para o desenvolvimento do desenho experimental.

Sua percepção matemática permitiria posicionar o cálculo estatístico dentro da investigação empírica em diferentes cenários da ciência. Desta forma, graças à sua contribuição, pode-se determinar quando o resultado de um experimento científico é significativo ou não.

Foi assim que a estatística foi integrada em vários ramos de estudo, servindo a antropologia, psicologia, experimentação científica, demografia, antropologia e ramos da saúde.

Bradford Hill

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

Presente

Atualmente, as estatísticas desempenham um papel fundamental em áreas como a política.Muitas das campanhas presidenciais ou ações governamentais são baseadas em dados populacionais para determinar os processos mais benéficos ou as melhores decisões com base em dados e tendências da sociedade.

Referências

Gorroochurn P. Algumas leis e problemas da probabilidade clássica e como Cardano os antecipou. VOL. 25.4, 2012. Recuperado de columbia.edu
Quem foi Girolamo Cardano do Milan? (1501-1576). Recuperado de public.coe.edu
The Editors of Encyclopaedia Britannica See Article History (2019). Girolamo Cardano. Encyclopædia Britannica. Recuperado da britannica.com
(2018). O PROBLEMA DOS PONTOS. ORIGEM DO CÁLCULO DE PROBABILIDADES. Recuperado de vicmat.com
(2009) Este mês na história da física. Julho de 1654: Cartas de Pascal a Fermat sobre o "Problema dos Pontos". Volume 18, Número 7. Notícias APS. Recuperado do 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 dos 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 desenho de experimentos. Wikipédia, a enciclopédia livre. Recuperado de en.wikipedia.org
Ibarrola P. Gauss e estatísticas. Recuperado de fme.upc.edu
Gomez M (). Karl Pearson, o criador da estatística matemática. Universidade Complutense de Madrid. 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 da britannica.com