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DISTRIBUCION NORMAL - Coggle Diagram
DISTRIBUCION NORMAL
Desarrollo de la Distribución Normal
1654 - Resolución del "Problema de los Puntos" por Pascal y Fermat
Evento: Se establece la teoría de probabilidades
Explicación: Blaise Pascal y Pierre de Fermat colaboran en la resolución de problemas relacionados con juegos de azar, específicamente el "problema de los puntos", que trata sobre cómo dividir las ganancias en un juego interrumpido. Este trabajo es fundamental para el desarrollo de la teoría de probabilidades, sentando las bases para el análisis estadístico y la comprensión de eventos aleatorios.
1718 - Publicación de "The Doctrine of Chances" por A. De Moivre
Evento: Introducción de la primera versión del Teorema Central del Límite.
Explicación: Abraham de Moivre publica su obra en la que establece principios fundamentales de la probabilidad. En esta obra, introduce el Teorema Central del Límite, que describe cómo la suma de un gran número de variables aleatorias independientes tiende a seguir una distribución normal, independientemente de la forma de la distribución original.
1733 - Generalización del trabajo de De Moivre
Evento: Ampliación de la teoría de la distribución normal.
Explicación: De Moivre generaliza su análisis sobre la distribución normal, aplicándolo a casos más amplios y estableciendo la normalidad como un concepto central en la teoría de probabilidades. Esto marca un avance significativo en la comprensión de cómo se distribuyen los resultados de experimentos aleatorios.
1756 - Propuestas de distribuciones de errores por T. Simpson
Evento: Introducción de dos distribuciones de errores.
Explicación: Thomas Simpson presenta dos distribuciones que describen la variabilidad en las mediciones experimentales. Su trabajo es crucial para el desarrollo de la estadística, ya que ayuda a entender cómo los errores en las mediciones pueden ser modelados y analizados.
1812 - Contribuciones de P. S. Laplace a la teoría de probabilidades
Evento: Consolidación de la distribución normal en estadística.
Explicación: Pierre-Simon Laplace realiza importantes contribuciones a la teoría de probabilidades, organizando y sistematizando las ideas dispersas de la época. Su trabajo ayuda a consolidar la base teórica que permite el uso de la distribución normal en diversas aplicaciones, especialmente en la inferencia estadística.
1809 - Publicación de trabajos sobre la distribución de errores por C. F. Gauss
Evento: Consolidación de la distribución normal en estadística.
Explicación: Carl Friedrich Gauss publica sus investigaciones sobre la distribución de errores, donde establece la distribución normal como una herramienta fundamental en la estadística. Su trabajo es esencial para el análisis de datos y la medición de errores experimentales, y la "curva de Gauss" se convierte en un símbolo de la estadística.
1730s-1800s - Desarrollo de la Ley de los Grandes Números
Evento: Establecimiento como principio fundamental en teoría de probabilidades.
Explicación: A lo largo de este período, se desarrolla la Ley de los Grandes Números, que establece que a medida que el número de ensayos aumenta, la frecuencia relativa de un evento se aproxima a su probabilidad teórica. Este principio es crucial para la comprensión de la normalidad en distribuciones y refuerza la idea de que la distribución normal es un modelo adecuado para muchos fenómenos aleatorios.