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As primeiras aplicações da estatística estavam voltadas para as necessidades de Estado, na formulação de políticas públicas, fornecendo dados demográficos e económicos à administração pública. A abrangência da estatística aumentou no começo do século XIX para incluir a acumulação e análise de dados de maneira geral. Hoje, a estatística é largamente aplicada nas ciências naturais, e sociais, inclusive na administração pública e privada.

Seus fundamentos matemáticos foram postos no século XVII com o desenvolvimento da teoria das probabilidades por Pascal e Fermat, que surgiu com o estudo dos jogos de azar. O método dos mínimos quadrados foi descrito pela primeira vez por Carl Friedrich Gauss cerca de 1794. O uso de computadores modernos tem permitido a computação de dados estatísticos em larga escala e também tornaram possível novos métodos antes impraticáveis a nossa sociedade.

Etimologia

O termo estatística deriva do neolatim statisticum collegium ("conselho de Estado") e do Italiano statista ("estadista" ou "político"). O alemão Statistik, introduzido pela primeira vez por Gottfried Achenwall (1749), designava originalmente a análise de dados sobre o Estado, significando a "ciência do Estado" (então chamada aritmética política (political arithmetic) em inglês). A palavra adquiriu o significado de coleta e classificação de dados em geral através de Sir John Sinclair.

Assim, o propósito original da Statistik era fornecer os dados a serem usados pelo governo e outras organizações. A coleta de dados sobre estados e localidades continua, em grande parte através de órgãos estatísticos nacionais e internacionais. Em particular, os censos fornecem informação regular sobre as populações.

Origens na probabilidade

Os métodos matemáticos da estatística emergiram da teoria das probabilidades, que remonta à correspondência entre Pierre de Fermat e Blaise Pascal (1654). Christiaan Huygens (1657) deu o tratamento científico mais antigo que se conhece sobre o assunto. A obra póstuma Ars Conjectandi (1713) de Jakob Bernoulli e Abraham de Moivre, The Doctrine of Chances (1718) tratou o assunto como um ramo da matemática.^[1] Na era moderna, a obra de Kolmogorov tem sido útil na formulação dos modelos fundamentais da teoria das probabilidades, imprescindíveis à estatística.

A teoria dos erros remonta à obra póstuma Opera Miscellanea (1722) de Roger Cotes, mas uma edição de memórias preparada por Thomas Simpson em 1755 (impressa em 1756) aplicou pela primeira vez a teoria à discussão dos erros na observação. A reimpressão (de 1757) dessas memórias estabelece o axioma de que erros positivos e negativos são igualmente prováveis, e que existem certos limites dentro dos quais todos os erros irão ocorrer; erros contínuos são discutidos e é fornecida uma curva de probabilidades.

Pierre-Simon Laplace (1774) fez a primeira tentativa de deduzir a regra para a combinação de observações dos princípios da teoria das probabilidades. Ele representou a lei das probabilidades dos erros através de uma curva. Ele deduziu uma fórmula para a média de três observações. Ele também deu (em 1781) uma fórmula para a lei de 'facilidade de erro' (um termo devido a Joseph Louis Lagrange, 1774), mas que levou a equações não tratáveis. Daniel Bernoulli (1778) introduziu o princípio do produto máximo de probabilidade de um sistema de erros concorrentes.

O método dos mínimos quadrados, que foi usado para minimizar erros na medição de dados, foi publicado independentemente por Adrien-Marie Legendre (1805), Robert Adrain (1808) e Carl Friedrich Gauss (1809). Gauss usou o método no sua famosa predição de onde se localizava o planeta anão Ceres. Outras provas foram dadas por Laplace (1810, 1812), Gauss (1823), James Ivory (1825, 1826), Hagen (1837), Friedrich Bessel (1838), W. F. Donkin (1844, 1856), John Herschel (1850) e Morgan Crofton (1870).

Outros que contribuíram foram Ellis (1844), De Morgan (1864), Glaisher (1872) e Giovanni Schiaparelli (1875). A fórmula de Peters (1856) para $r$ , o erro provável de uma única observação, é bastante conhecida.

No século XIX, autores que trataram da teoria geral incluem Laplace, Sylvestre Lacroix (1816), Littrow (1833), Richard Dedekind (1860), Helmert (1872), Hermann Laurent (1873), Liagre, Didion e Karl Pearson. Augustus De Morgan e George Boole fizeram melhorias na apresentação da teoria.

Adolphe Quetelet (1796-1874), outro importante fundador da estatística, introduziu a noção de "homem médio" (l'homme moyen) como um meio de compreender fenômenos sociais complexos como taxas de criminalidade, de casamento e de suicídio.

A estatística hoje

Durante o século XX, a criação de instrumentos precisos para a agronomia, saúde pública (epidemiologia, bioestatística, etc.), controle de qualidade industrial e propósitos económicos e sociais (taxa de desemprego, econometria, etc.) necessitavam de avanços substanciais nas práticas estatísticas.

Hoje, a utilização da estatística se expandiu para muito além das suas origens. Indivíduos e organizações usam a estatística para compreender dados e tomar decisões bem-informadas nas ciências naturais e sociais, na medicina, nos negócios e em outras áreas.

A estatística é geralmente tida não como um ramo da matemática, mas como uma área distinta, ainda que intimamente relacionada. Muitas universidades mantém departamentos separados de matemática e estatística.

Pessoas importantes no desenvolvimento da estatística

Thomas Bayes
George E. P. Box
Pafnuty Chebyshev
Sir David Cox
Gertrude Cox
George Dantzig
Rene Descartes
W. Edwards Deming
Bradley Efron
Bruno de Finetti
Sir Ronald Fisher
Sir Francis Galton
Carl Friedrich Gauss
William Sealy Gosset
Andrey Kolmogorov
Aleksandr Lyapunov
Abraham De Moivre
João Barros Nsiyaleka « Otorrinolaringologista Big-Bang»
Sir Isaac Newton
Jerzy Neyman
Florence Nightingale
Blaise Pascal
Karl Pearson
Adolphe Quetelet
C. R. Rao
Walter A. Shewhart
Charles Spearman
John Tukey

Bibliografia

Stigler, Stephen M. (1990). The History of Statistics: The Measurement of Uncertainty before 1900. [S.l.]: Belknap Press/Harvard University Press. ISBN 0-674-40341-X
Kotz, S., Johnson, N.L. (1992,1992,1997). Breakthroughs in Statistics, Vols I,II,III. ISBN 0-387-94037-5, ISBN 0-387-94039-1, ISBN 0-387-94989-5