Fecha de la ultima revisión

## [1] "2023-07-31"

La dama degustando té

Era una tarde de verano en Cambridge, Inglaterra, a finales de la década de 1920. Un grupo de profesores universitarios, sus esposas y algunos invitados estaban sentados alrededor de una mesa al aire libre para tomar el té de la tarde. Una de las mujeres insistía en que el té era diferente dependiendo de si el té se vertía en la leche o si la leche se vertía en el té. Las mentes científicas entre los hombres se burlaron de esto como una tontería. ¿Cual podría ser la diferencia? No podían concebir ninguna diferencia en la química de las mezclas que pudieran existir. Un hombre delgado y bajo, con anteojos y una barba de Vandyke que empezaba a ponerse gris, se abalanzó sobre el problema. “Probemos esta propuesta”, dijo emocionado. Comenzó a esbozar un experimento en el que a la señora que insistía en que había una diferencia se le presentaría una secuencia de tazas de té, en algunas de las cuales se había vertido la leche en el té y en otras se había vertido el té en la taza de leche. Cuento del libro de “The Lady Tasting Tea: How Statitics Revolutionized Science in the Twentieth Century” por David Salslburg. Traducido por la pagina de Google Translation.

Así comienza el libro de Salsburg (2001), para describir el comportamiento de los científicos cuando están animados de su tema y el deseo de resolver un enigma. Esa persona con barba de Vandyke era Ronald Aylmer Fisher (1890 -1962) es reconocido como responsable de la estadística moderna y una de las personas más importante en el área en el siglo 20. Su contribuciones han tenido un impacto en muchas áreas incluyendo la genética mendeliana y la selección natural.

Definición de lo que es la estadística

La estadística es un área de la ciencia de datos que utiliza valores numéricos para evaluar patrones y inferir situaciones futuras. Esta definición es sencilla, pero incluye muchos temas pero lo más importante es el componente de utilizar datos, resumiendo estos en indices o parámetros y utilizar estos para predecir/inferir el futuro. La palabra estadística usado en el termino más o menos similar a su definición de hoy probablemente origina del alemán Statistik por Gottfried Achenwall (1749). Donde el termino era para la descripción de datos del estado. Es solamente en 1791 por Sir John Sinclair que el termino comenzó a ser utilizado para la descripción de conjuntos de datos en general sin ser limitado a datos de un estado/pais.

Introducción a la Historía de la Estadística.

Al principio en el siglo 18 el termino estadística era designar la colección información sobre la población y la economía de diferentes regiones o países. En este periodo el objetivo era tabular la información, por ejemplo cuanta gente en un área, cuantas vacas hay, cuanta gente son parte de la nobleza.

Por ejemplo uno de las primeras encuesta para determinar la estadística de una población fue hecha por John Gaunt (1662) titulado Natural and Political Observations Made upon the Bills of Mortality y puede encontrar el libro original aquí http://www.neonatology.org/pdf/graunt.pdf. En el libro expone que 1/3 parte de los niños antes de la edad de 16 mueren en Londres, Inglaterra.

Aquí un extracto de una de estas tablas de las causas de enfermedades y mortandad en Londres en el año 1632. Note que antes de este trabajo esto datos era bien raro y inexistente en la mayoría de las ciudades o países.

Note algunos causas principales de mortandad, “Aged” (628), que la persona es de edad mayor, y “Abortive and Stillborn” que natimuerto (445). Algunos se considerara raros hoy en día es morir de “grief” o sea de tristeza (11).

Gaunt Disease Tables

Gaunt Disease Tables

El otro componente importante de la estadística fue el desarrollo de las probabilidades en el siglo 17 y 18. La gente le gustaba (como hoy en día) hacer apuestos y jugar cartas para dinero. Entonces mucha gente trataba de entender las diferentes probabilidades de ganar en estos juegos de azar para poder aumentar su probabilidad de ganar en estos juegos.

Gertrude Mary Cox

Trabajo presentado por Abimelys Anaya (estudiante de la Universidad de Puerto Rico en Humacao)

Gertrude Mary Cox fue una destacada e importante estadística estadounidense. Nació el 13 de enero de 1900 en una granja cerca a Dayton, Iowa; y falleció a los 78 años, el 17 de octubre de 1978 en Durham, Carolina del Norte, a causa de leucemia. Compartiendo su hogar con 3 hermanos, se dice que su familia era muy unida, pero Cox era específicamente más cercana a su madre, Hemma, de quién heredó su pasión por ayudar a los demás.

Cursó sus primeros estudios en la llamada Perry High School de la misma ciudad. Su amor por los deportes competitivos, hizo que formara parte del equipo de baloncesto en dicha escuela. No fue hasta 1925, luego de haber trabajado un tiempo como diaconisa de la Iglesia Metodista, que sintió interés en continuar estudios graduados en Iowa State College en Ames con concentración en matemáticas, debido a que su cargo en la iglesia requería un grado universitario. Logrando así en 1931, alcanzar una maestría en estadística. Desde ese mismo año hasta el 1933, terminó estudios de posgrado en estadística psicológica en la Universidad de California. Posteriormente, regresa a Iowa, donde participó en la inauguración del Laboratorio de Estadística y comienza su investigación en base al diseño experimental. Fue dicha carrera y el empeño depositado en la misma, quien le permitió dejar una gran aportación en procesos que utilizamos y que conocemos hoy día de esta rama de la ciencia.

Primera dama en Estadística

En 1939, la nombraron profesora asistente en Iowa State College y, en 1940, dirigió el primer departamento de Estadística Experimental en la Escuela de Agricultura de la Universidad de Carolina del Norte. Esto la convirtió en la primera mujer directora del recinto. Además, Cox fue la primera mujer jefa del Instituto de Estadística de la Universidad de Carolina del Norte en 1944. Un año más tarde, participó como editora principal de la revista Biometrics durante 10 años, y fundó, en 1947, la ¨International Biometric Society¨. Además, se convirtió en presidenta de la ASA (American Society of Anesthesiologists) en 1956.

Revista Biometrics

La revista7 fue publicada por la Sociedad Internacional de Biometría en 1945, originalmente bajo el título de Biometrics Bulletin. Sin embargo, en 1947, su nombre fue acortado. Su objetivo principal consiste en publicar artículos sobre la aplicación de la estadística y las matemáticas a las ciencias biológicas. Según una encuesta realizada por especialistas en biometría, obtuvo el quinto lugar entre 40 revistas existentes de estadítica.

Libro: Diseños Experimentales

¿Qué es el diseño experimental? Este consiste en la identificación y cuantificación de las causas de un efecto provocado sobre otra variable de interés durante un estudio experimental.

En 1950, Gertrude M. Cox junto a William Cochran, publicó Experimental Design, libro utilizado por años, y que actualmente permanece accesible, como primera referencia para el diseño experimental. En este, podemos encontrar la expansión de sus notas mimeografiadas de las clases de diseño que brindaba a sus estudiantes. El libro enfatiza tres principios: (1) los estadísticos deben participar en la investigación desde las etapas de planificación, es decir, primeros pasos, el establecimiento de los objetivos del experimento y la planificación del análisis; (2) aleatorizar todo lo que se pueda aleatorizar; y (3) utilizar el bloqueo, siempre que sea posible, para reducir los efectos de variabilidad, donde los bloques son grupos homogéneos de unidades experimentales.

Según menciona Sharon L. Lohr en un artículo para ¨Notices of the American Mathematical Society¨4, en él ¨podemos encontrar planos detallados para el cuadrado latino, factorial, factorial fraccional, parcela dividida, celosía, bloque incompleto balanceado y otros diseños. Cada descripción de diseño comenzaba con ejemplos, seguida de una discusión sobre cuándo el diseño era adecuado e instrucciones detalladas de cómo realizar la aleatorización. Luego, vino uno o más estudios de casos detallados, que muestran por qué ese diseño había sido elegido para cada experimento y cómo había sido aleatorizado, tomando al lector paso a paso a través de los cálculos necesarios para construir el análisis de varianza y estimar los errores estándar para diferencias de medias de tratamiento. Los autores también discutieron cómo estimar la eficiencia del diseño en relación con un diseño completamente aleatorio y cómo hacer los cálculos para la estructura desequilibrada que resultó cuando uno o más ejecuciones experimentales tenían datos faltantes¨.

Últimas aportaciones

Gertrude M. Cox se retiró en 1960 del Instituto de Estadística, para dirigir la División de Investigación Estadística del RTI (Research Triangle Institute), donde fue asesora desde el 1965. Finalmente, se dedicó a distribuir sus conocimientos en estadística al exterior. Realizó 23 viajes internacionales, entre los cuales se encontraban los países de Egipto y Tailandia.

Otros reconocimientos

  • 1944 - Socia de la Asociación Americana de Estadísticas y del Instituto de Estadísticas Matemáticas.

  • 1949 - Primera mujer electa en el Instituto Internacional de Estadística.

  • 1957 - Socia de honor de ¨Royal Statistical Society¨.

  • 1959 - Recibe premio O. Max Gardner por parte de la Universidad de Carolina del Norte por su “contribución al bienestar de la raza humana”.

  • 1975 - Electa en la Academia Nacional de Ciencias.

  • 1977 - La universidad de Carolina del Norte, creó una beca de investigación de $200,000 en su honor.

  • Defendió el uso de computadoras electrónicas para el trabajo estadístico.

Sin lugar a dudas, fue pionera de lo que actualmente nos permite, de manera fácil, realizar investigaciones cuantitativas y que son, y han sido desde entonces, de suma importancia para nuestro entendimiento en las ciencias biológicas.

Referencias

1 Anderson, R.L. (1900-1978). Gertrude Mary Cox. Recuperado el 13 de septiembre de 2020, de http://www.nasonline.org/publications/biographical-memoirs/memoir-pdfs/cox-gertrude.pdf

2 Biometrics (journal). (2020). Recuperado el 13 de septiembre de 2020, de https://en.wikipedia.org/wiki/Biometrics_(journal)

3 Gertrude Cox. (2020). Recuperado el 13 de septiembre de 2020, de https://es.wikipedia.org/wiki/Gertrude_Cox

4 Lohr, S.L. (2019). Gertrude M. Cox and Statistical Design. Recuperado el 13 de septiembre de 2020, de https://www.ams.org/journals/notices/201903/rnoti-p317.pdf

5 Mujeres con ciencia. (2014). Gertrude Cox, la primera dama de la Estadística. Recuperado el 13 de septiembre de 2020, de https://mujeresconciencia.com/2014/06/09/gertrude-cox-la-primera-dama-de-la-estadistica/

6 Universidad de Colima. (2020). Diseño experimental. Recuperado el 13 de septiembre de 2020, de https://recursos.ucol.mx/tesis/diseno_experimental.php

7 Welsh, A., Ghosh, D., Brewer, M. y Molenberghs, G. (1999-2020). Biometrics, Journal of the International Biometric Society. Recuperado el 13 de septiembre de 2020, de https://onlinelibrary.wiley.com/journal/15410420

Algunos personas importantes

  1. Trabajo grupo de 2: 10 puntos. PARTE de las destrezas que estará aprendiendo en adición de conocer un estadístico es como preparar un documento en .Rmd para hacer una documento. Se someterá tanto el documento en .html y .Rmd en MSTeam.
    Se seleccionará uno de las personas abajo y se hará una pequeña biografía sobre esta persona (3 paginas). Debe incluir diferentes componentes.
  2. Información personal de la persona
  3. Su carrera de estudio
  4. Su aportación a la estadística
    • Cual método estadístico desarrolló (seleccioné uno para explicar, aunque puede mencionar múltiples).
    • Por qué este método fue innovador
    • Cuantos papers a publicado (busca en Google scholar)
    • Pon una formulas matemáticas con explicaciones de una de las aportaciones en estadística.
    • fotos/pintura de la persona
    • literatura citada
  5. El trabajo debería ser montado en .Rmd

Lista de estadísticos

  • Florence Nightingale
  • Gertrude Mary Cox
  • Enid Charles
  • Grace Wahba
  • Ronald Fisher
  • Reverand Thomas Bayes
  • John Tukey
  • Karl Pearson
  • Carl Gauss
  • Bradley Efron
  • Andrey Nikolayevich Kolmogorov
  • Pierre-Simon Laplace
  • George Box
  • Francis Galton
  • Andrey Markov
  • Samuel S. Wilks

Formula

Vea este enlace.

https://rpruim.github.io/s341/S19/from-class/MathinRmd.html

Localizado en el centro y una linea parte \[\sum_{n=1}^{10} n^2\]

Localizado en la misma linea \(\sum_{n=1}^{10} n^2\)