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  1. Hace 5 días · Another significant contribution to the foundation of epidemiology was made in the 17th century, with the work of English statistician John Graunt. Graunt was the first person to analyze the bills of mortality, which recorded the weekly counts of christenings and deaths in London .

  2. Hace 5 días · Hippocrates (460 B.C.-370 B.C.) coined the terms endemic and epidemic, John Graunt (1620-1674) introduced systematic data analysis, Samuel Pepys (1633-1703) started epidemic field investigation, William Farr (1807-1883) founded the modern concept of surveillance, John Snow (1813-1858) linked data to intervention, and Alexander Langmuir (1910-1993) gave the first comprehensive definition of ...

  3. Hace 2 días · Petty's use of detailed numerical data (along with John Graunt) would influence statisticians and economists for some time, even though Petty's works were largely ignored by English scholars. The mathematization of economics began in earnest in the 19th century.

  4. Hace 3 días · La estadística en la vida cotidiana es una herramienta esencial que nos ayuda a interpretar el mundo que nos rodea mediante el análisis de datos. Aquí te presento diez ejemplos concretos de cómo la estadística se manifiesta en actividades y decisiones diarias: 1. Estadística en la Educación

  5. Hace 5 días · Study with Quizlet and memorize flashcards containing terms like True/False: John Graunt is known as the Columbus of biostatistics, Which of the following activities characterizes and epidemiologic approach (as opposed to a clinical approach)?

  6. La materia tiene previsto un total de 5 exámenes, a saber: Módulo 1) Corrspondiente a Probabilidades al finalizar aproximadamente a la primera mitad del curso, Fecha 1 y Fecha 2; y Módulo 2) Correspondiente a Estadistica al finalizar el cuatrimestre, Fecha 1 y Fecha 2. Adicionalmente 1 recuperatorio flotante ya sea de Probabilidades o de ...

  7. Hace 2 días · Respuesta de charliguan sobre el tema Aplicaciones de la estadistica en I.Q. Pues la aplicación principal es en la experimentación, ya que nunca vas a tener una variable que se modifique cambiando otra obteniendo un modelo lineal x,y. Es en el análisis no lineal y en el multivariable donde interviene la estadística. Te pongo un ejemplo: