Uma Breve História da Estatística: da teoria das probabilidades à ciência de dados

Descubra a fascinante evolução da estatística desde suas origens na teoria da probabilidade até suas aplicações modernas na ciência de dados. Explore a história das estatísticas com este guia abrangente.

A estatística tem uma história rica e complexa que abrange séculos e continentes. Desde suas primeiras raízes na teoria da probabilidade até suas aplicações atuais na ciência de dados, o campo da estatística passou por muitas transformações e inovações. Neste artigo, exploraremos rapida e objetivamente a fascinante história das estatísticas e seu impacto no mundo atual.

As Origens da Estatística.

Na antiguidade os povos já registravam o número de habitantes, nascimentos, óbitos. Faziam “estatísticas”. O início do registro de informações por parte da humanidade perde-se no tempo. Confúcio relatou levantamentos feitos na China, há mais de 2000 anos antes da era cristã. No Antigo Egito, os faraós fizeram uso sistemático de informações de caráter estatístico, conforme evidenciaram pesquisas arqueológicas. Desses registros também se utilizaram as civilizações pré-colombianas dos maias, astecas e incas. É também conhecido de todos os cristãos o recenseamento dos judeus, ordenado pelo Imperador Augusto.

Junte a esses exemplos os balancetes do Império Romano, o inventário das posses de Carlos Magno, o Doomsday Book, registro que Guilherme, o Conquistador, invasor normando da Inglaterra, no século XXI, mandou levantar das propriedades rurais dos conquistados anglo-saxões para se inteirar de suas riquezas. Ou seja, bem antes da formalização da Estatística Descritiva no Século XVI, na Itália, a humanidade usa análise matemática de dados para obter respostas práticas e fazer projeções. Na Idade Média as informações eram tabuladas com finalidades tributárias e bélicas. Com o Renascimento, foi despertado o interesse pela coleta de dados estatísticos, principalmente por suas aplicações na administração pública.

A Estatística Como Ciência

A obra pioneira de Francesco Sansovini (1521 – 1586), representante da orientação descritiva dos estatísticos italianos, publicada em 1561, é um exemplo dessa época. Deve ser mencionado ainda o reconhecimento por parte da Igreja Católica Romana da importância dos registros de batismos, casamentos e óbitos, tornados compulsórios a partir do Concílio de Trento (1545 – 1563).

Entretanto, mais amplos e gerais foram os estudos feitos pelos alemães, especialmente por Gottfried Achenwall (1719 – 1772), professor da Universidade de Göttingen, a quem se atribui ter criado o vocábulo estatística, em 1746. Contudo, nada mais fizeram do que dar melhor sistematização e definição da mesma orientação descritiva dos estatísticos italianos.

A primeira tentativa para se tirar conclusões a partir de dados numéricos foi feita somente no século XVII, na Inglaterra, com o que foi denominado Aritmética Política e que evoluiu para o que se chama hoje de demografia. Essa tentativa foi feita por John Graunt (1620 – 1674), um próspero negociante londrino de tecidos que em 1662, publicou um pequeno livro intitulado “Natural and Political Observations Mentioned in a Following Index and Made upon the Bills of Mortality“.

Sua análise foi baseada sobre razões e proporções de fatos vitais, nos quais ele observou uma regularidade estatística num grande número de dados. Por seu trabalho foi eleito Fellow of the Royal Society (F. R. S.), sociedade científica fundada em 1660, por Carlos II. Foi William Petty (1623 – 1683), contemporâneo e continuador de Graunt, quem denominou de Aritmética Política à nova arte de raciocinar por meio de dados sobre fatos relacionados com o
governo.

Em 1683, ele publicou sua obra “Five Essays on Political Arithmetic” e sugeriu que fosse criada uma repartição de registro de estatísticas vitais, mas isso só se consolidou no século XIX, com o Dr. William Farr (1807 – 1883), contribuidor original da estatística médica. No século XVIII a estatística com feição científica é batizada por Gottfried Achenwall. As tabelas ficam mais completas, surgem as primeiras representações gráficas e os cálculos de probabilidades.

A estatística deixa de ser uma simples tabulação de dados numéricos para se tornar o estudo de como se chegar a conclusão sobre uma população, partindo da observação de partes dessa população, denominada de amostra. Contudo, a Estatística só começou realmente a existir como disciplina autônoma no raiar do Século XX, o verdadeiro início da estatística moderna.

A Estatística e a Probabilidade como ciências irmãs

A teoria da probabilidade, a base da estatística moderna, tem suas origens no século XVII. O matemático francês Blaise Pascal e seu colega Pierre de Fermat desenvolveram o conceito de probabilidade para resolver um problema de jogo. Eles queriam determinar a probabilidade de ganhar um jogo de dados, e seu trabalho lançou as bases para o desenvolvimento da teoria da probabilidade. Mais tarde, o matemático suíço Jacob Bernoulli expandiu seu trabalho e desenvolveu a primeira distribuição de probabilidade formal, conhecida como distribuição de Bernoulli.

Embora a teoria da probabilidade fornecesse a base para a estatística, não foi até o século 19 que a estatística emergiu como um campo de estudo distinto. O estatístico britânico Francis Galton é creditado por cunhar o termo “estatística” em meados de 1800, e ele foi um dos primeiros a aplicar métodos estatísticos para o estudo do comportamento humano. O trabalho de Galton lançou as bases para o desenvolvimento da bioestatística, que usa métodos estatísticos para estudar a saúde e a doença. No século 20, o campo da estatística continuou a evoluir, com o desenvolvimento de novos métodos e tecnologias que a tornaram uma ferramenta essencial em áreas que vão desde finanças até marketing e saúde.

O Desenvolvimento de Métodos e Técnicas Estatísticas.

Com o tempo, os estatísticos desenvolveram uma ampla gama de métodos e técnicas para analisar dados. Isso inclui estatísticas descritivas, usadas para resumir e descrever dados, e estatísticas inferenciais, usadas para fazer previsões e tirar conclusões sobre uma população maior com base em uma amostra de dados. Outros métodos estatísticos importantes incluem análise de regressão, teste de hipótese e estatística bayesiana.

Com o surgimento do big data e a crescente importância da tomada de decisão baseada em dados, o campo da estatística tornou-se mais importante do que nunca. Hoje, os estatísticos estão usando tecnologias de ponta, como aprendizado de máquina e inteligência artificial, para analisar grandes quantidades de dados e descobrir insights que antes eram impossíveis de encontrar.

A Ascensão da Ciência de Dados e Big Data.

Com a explosão da tecnologia digital e da internet, a quantidade de dados gerados cresceu exponencialmente. Isso levou ao surgimento de big data, que se refere às enormes quantidades de dados estruturados e não estruturados que estão sendo produzidos todos os dias. Para dar sentido a esses dados, surgiu um novo campo de estudo: a ciência de dados.

A ciência de dados combina análise estatística, ciência da computação e conhecimento de domínio para extrair insights e conhecimento dos dados. Com a ajuda de ferramentas poderosas, como algoritmos de aprendizado de máquina e software de visualização de dados, os cientistas de dados são capazes de descobrir padrões e tendências em dados que antes estavam ocultos. À medida que a importância da tomada de decisão baseada em dados continua a crescer, o campo da ciência de dados está prestes a se tornar ainda mais importante nos próximos anos.

O futuro da estatística e da ciência de dados.

À medida que a quantidade de dados gerados continua a crescer, espera-se que o campo da ciência de dados se torne ainda mais importante no futuro. Com a ajuda da inteligência artificial e do aprendizado de máquina, os cientistas de dados poderão analisar e interpretar dados em um ritmo ainda mais rápido, levando a previsões e insights mais precisos. Além disso, à medida que mais setores e empresas se tornam orientados por dados, espera-se que a demanda por cientistas de dados qualificados aumente. O futuro da estatística e da ciência de dados é brilhante, e aqueles que são capazes de dominar essas habilidades estarão bem posicionados para o sucesso nos próximos anos.

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Referências Bibliográficas:

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Abaixo seguem os títulos usados como base para os nossos artigos desta disciplina. Para conferir os títulos específicos basta clicar nos links em azul.

1. BUSSAB, W.O.; MORETTIN, P. Estatística básica. 5. ed. São Paulo: Saraiva, 2002.
2. MORETTIN, L.G. Estatística básica: probabilidade. 7. ed. São Paulo: Pearson Education do Brasil, 2006.
3. SPIEGEL, M.R. Estatística. 3. ed. São Paulo: Markon Books, 1993.
4. TRIOLA, M.F. Introdução à estatística. 10. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2008.
5. COSTA NETO, P.L.O. Estatística. São Paulo: Edgar Blucher, 2002.
6. COSTA NETO, P.L.O.; CYMBALISTA, M. Probabilidades, resumos teóricos, exercícios resolvidos, exercícios propostos. São Paulo: Edgard Blucher, 1974.
7. FONSECA, J.S.; MARTINS, G.A. Curso de estatística. 6. ed. São Paulo: Atlas, 1996.
8. KUME, H. Métodos estatísticos para melhoria da qualidade. 4. ed. São Paulo: Gente, 1993.
9. LOPES, P.A. Probabilidades e estatística. Rio de Janeiro: Reichmann & Afonso Editores1999.
10. MEYER, P.L. Probabilidade: aplicação à estatística. 2. ed. Rio de Janeiro: LTC, 1984.