Teorias Fundamentais da Probabilidade e Estatística: Uma Jornada Através do Tempo.

Unicarioca – Pós em Ciência de Dados – 2024.

(Pesquisa feita com ajuda do Google Bard e ChatGPT)

1. Sementes da Probabilidade: O Começo de Uma Era (Século XVII)

• Blaise Pascal (1623-1662) e Pierre de Fermat (1601-1665): Pioneiros da Teoria das Probabilidades, suas correspondências sobre jogos de dados lançaram as bases para o cálculo probabilístico.
• Obra Principal:

Correspondência entre Pascal e Fermat (1654):

Um marco histórico que deu origem à teoria moderna das probabilidades.

2. O Florescimento da Probabilidade: Novos Horizontes (Séculos XVII-XVIII)

• Jacob Bernoulli (1654-1705): Pai da Teoria das Probabilidades Moderna, Bernoulli introduziu conceitos como a Lei dos Grandes Números e a Distribuição Binomial.
• Obra Principal:

Ars Conjectandi (1713):

Uma obra póstuma que consolidou as bases da teoria das probabilidades.

• Thomas Bayes (1701-1761): No panteão de gigantes que moldaram a Probabilidade e a Estatística, Thomas Bayes (1701-1761) se destaca como um visionário que iluminou o caminho para a atualização de crenças diante de novas evidências. Embora seu trabalho tenha sido publicado postumamente em 1763, o Teorema de Bayes ecoa até hoje como um pilar fundamental para diversas áreas do conhecimento, desde a Inteligência Artificial até a Medicina.
• Obras:

A Doutrina dos Fluxões (1736).

An Essay to Solve a Problem in the Doctrine of Chances.

(publicado postumamente em 1763).

• Pierre-Simon Laplace (1749-1827): Expandiu o campo da probabilidade com a Teoria Analítica das Probabilidades, introduzindo o Teorema de Laplace e o Método dos Mínimos Quadrados.
• Obra Principal:

Théorie Analytique des Probabilités (1812):

Uma obra monumental que sistematizou o conhecimento probabilístico da época.

3. Estatística: A Ciência dos Dados Nasce (Século XIX)

• Adolphe Quetelet (1796-1874): Pioneiro da Estatística Social, Quetelet aplicou métodos estatísticos para estudar fenômenos sociais e populacionais.
• Obra Principal:

Sur l’homme et le développement de ses facultés, ou Essai de physique sociale (1835).

Uma obra inovadora que lançou as bases da estatística social.

• Carl Friedrich Gauss (1777-1855): “Príncipe dos Matemáticos”, Gauss fez contribuições significativas à Estatística, incluindo a Teoria dos Erros e o Método dos Mínimos Quadrados.
• Obra Principal:

Disquisitio de Erroribus Probabilibus in Mensura Angulorum Positionum Astronomicarum (1816):

Uma obra fundamental para a teoria dos erros e a análise de dados.

4. Estatística Moderna: Evolução e Refinamento (Séculos XX-XXI)

• Sir Ronald Fisher (1893-1962): Pai da Estatística Moderna, Fisher desenvolveu métodos estatísticos inovadores como a Análise de Variância e os Testes de Significância.
• Obra Principal:

Statistical Methods for Research Workers (1925):

Uma obra seminal que revolucionou a prática da estatística.

• John Tukey (1915-2000): Pioneiro da Análise Exploratória de Dados e da Visualização de Dados, Tukey introduziu conceitos como o Boxplot e o Stem-and-Leaf Plot.
• Obra Principal:

Exploratory Data Analysis (1970).

Uma obra fundamental para a análise exploratória de dados e a comunicação de resultados estatísticos.

5. Avanços Recentes: Novas Fronteiras da Probabilidade e Estatística

O ritmo das descobertas em Probabilidade e Estatística se intensifica continuamente. Áreas como Estatística Bayesiana, Processamento de Linguagem Natural e Aprendizado de Máquina abrem novas fronteiras para a análise de dados e a tomada de decisões em um mundo cada vez mais complexo.

• Bradley Efron

• Instituição: Stanford University
• Contribuições: Criador do método bootstrap, uma das técnicas mais revolucionárias da estatística moderna.
• Relevância: Continua ativo, muito citado e respeitado. Recebeu diversos prêmios, incluindo a Medalha Nacional de Ciência dos EUA.
• Andrew Gelman

• Instituição: Columbia University
• Contribuições: Estatística bayesiana, modelagem hierárquica, inferência causal.
• Relevância: Muito ativo em divulgação científica, autor do blog Statistical Modeling, Causal Inference, and Social Science. Referência em estatística aplicada e metodologia de pesquisa.
• Terry Speed

• Instituição: Walter and Eliza Hall Institute of Medical Research (Austrália)
• Contribuições: Bioestatística, especialmente análise de dados genômicos.
• Relevância: Reconhecido internacionalmente no cruzamento entre estatística e biologia.
• Xiao-Li Meng

• Instituição: Harvard University
• Contribuições: Teoria de estimação, inferência bayesiana, métodos computacionais.
• Relevância: Foi reitor da Escola de Pós-Graduação de Harvard, influente em várias áreas.

• Judea Pearl
  • Instituição: University of California, Los Angeles (UCLA)
  • Contribuições:
    • Fundador da teoria da causalidade moderna.
    • Desenvolveu a rede bayesiana, um modelo gráfico probabilístico amplamente usado em estatística e IA.
    • Autor do livro “Causality”, referência central na área.
  • Relevância:
    • Ganhador do Prêmio Turing (2011).
    • Revolucionou a forma como cientistas tratam causa e efeito em estatística, ciência social, medicina e IA.
    • Seu trabalho é considerado o “pilar moderno da inferência causal”.
• Yann LeCun
  • Instituição: New York University & Chief AI Scientist no Meta (Facebook)
  • Contribuições:
    • Um dos pais das redes neurais convolucionais (CNNs).
    • Pioneiro em aprendizado profundo (deep learning), especialmente para visão computacional.
  • Relevância:
    • Ganhador do Prêmio Turing (2018), junto com Hinton e Bengio.
    • Figura central no desenvolvimento de sistemas modernos de reconhecimento de imagem, como os usados no Facebook e em veículos autônomos.
    • Defensor de uma IA mais geral, com foco atual em arquiteturas cognitivas.
• Geoffrey Hinton
  • Instituição: University of Toronto & Google Brain (até 2023)
  • Contribuições:
    • Pioneiro absoluto em redes neurais e backpropagation.
    • Responsável por reintroduzir o deep learning na década de 2000, após um período de descrédito.
  • Relevância:
    • Ganhador do Prêmio Turing (2018).
    • Criou a base dos sistemas modernos de deep learning, como o AlexNet, que revolucionou o ImageNet em 2012.
    • Recentemente deixou o Google para alertar sobre riscos de IA descontrolada — se posicionando como um “cético ético”.
• Yoshua Bengio
  • Instituição: Université de Montréal & Mila (Quebec AI Institute)
  • Contribuições:
    • Um dos arquitetos da moderna aprendizagem profunda, com foco em redes recorrentes e autoencoders.
    • Atua também na área de modelagem generativa e aprendizado não supervisionado.
  • Relevância:
    • Ganhador do Prêmio Turing (2018).
    • Figura muito ativa no debate ético e social da IA.
    • Líder de iniciativas canadenses e globais para IA responsável e segura. Em áreas aplicadas ou cruzadas com IA.
• Trevor Hastie e Robert Tibshirani
  • (autores do The Elements of Statistical Learning): muito influentes na interseção entre estatística e machine learning.
• Yee Whye Teh e Michael Jordan
  • (não o jogador, mas o estatístico da UC Berkeley): altamente citados na interface estatística-aprendizado de máquina.

Outras Obras Recentes & Influentes:

• Bayesian Data Analysis (2014) por Gelman, Carlin, Stern, e Rubin
• The Hundred-Page Machine Learning Book (2016) por Aurelien Géron
• Deep Learning (2015) por Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, e Aaron Courville