KARL PEARSON

KARL PEARSON

APORTES DE KARL PEARSON AL DESARROLLO DE LA ESTADÍSTICA Y DE LA TEORÍA DE LA PROBABILIDAD:

El matemático inglés Karl Pearson (1857−1936), con formación en literatura medieval alemana, derecho romano, física, biología y teoría política del socialismo, hasta 1890 sobresalió por aplicar ampliamente la Estadística y la Teoría de la Probabilidad a la solución de diferentes problemas de la ingeniería industrial, tales como determinar la resistencia, la fuerza o la durabilidad de aleaciones, resortes, engranajes, materias primas, etc.; pero luego él terminó involucrado en las investigaciones biológicas del zoólogo Walter Weldon y en las investigaciones sobre antropometría, eugenesia y evolución humana realizadas por Francis Galton que requerían la elaboración de cálculos muy precisos para la cuantificación de los resultados obtenidos.

De este modo, como protegido de Francis Galton e influenciado por sus ideas sobre la eugenesia para perfeccionar científicamente el patrimonio genético de la especie humana, Pearson también comenzó a aplicar la Estadística y la Teoría de la Probabilidad en campos biológicos muy variados: como la valoración matemática de las muestras clínicas usadas en la inmunología, la valoración de los resultados biométricos, el cálculo de los chances de sobrevivencia de una especie frente a otras, el cálculo de la probabilidad de transmisión hereditaria de una característica genética favorable, la elaboración de tablas para calcular el grado de expansión entre la población de ciertas «taras» consideradas indeseables (retrazo mental, albinismo, sordera, ceguera, tartamudez, alcoholismo, homosexualidad, etc.), el cálculo de la correlación existente entre las características biológicas de los padres y las características heredadas por sus hijos, la propuesta de nuevos métodos para la cuantificación y la codificación de la información estadística recolectada respecto de las características físicas y mentales de los bebés que nacen anualmente en una nación, etc.

A través de estas numerosas investigaciones Pearson axiomatizó los conceptos de Regresión Lineal y de Coeficiente de Correlación que inicialmente fueron sugeridos por Galton, pero además, ante la necesidad de establecer parámetros más exactos y objetivos para determinar cuándo la desviación estadística de un resultado obtenido respecto del resultado esperado en un experimento es verdaderamente significativa, hacia 1900 Pearson propuso lo que actualmente se conoce como el «Test Chi Cuadrado» asociado a la «Distribución Chi Cuadrado», que es una prueba que se le aplica a los valores estadísticos resultantes de un experimento para determinar cuál es el grado de confianza que se le puede atribuir a la creencia de que la desviación descubierta en los resultados obtenidos realmente se aleja del comportamiento regularmente esperado del fenómeno.

Karl Pearson fue un gran impulsor de las tesis sobre la eugenesia, contribuyendo a fundamentar matemáticamente los conceptos básicos usados dentro de esa ciencia. Pearson trabajó involucrándose a profundidad en las investigaciones y los experimentos de Francis Galton referentes a la búsqueda del prototipo ideal de la especie humana y a la búsqueda de los métodos más eficientes para garantizar la transmisión de la herencia biológica favorable a las nuevas generaciones. Después de que Galton falleció en 1911, Pearson se dedicó a escribir en 3 tomos una extensa biografía sobre su preceptor, sistematizando todas sus ideas sobre la aplicación de la eugenesia en beneficio de la humanidad. Del mismo modo, por iniciativa de Pearson, fue fundado el primer departamento de estadística para estudiantes universitarios en el University College de Londres, el cual entre su amplio campo de estudios también disponía de un laboratorio especializado para la experimentación práctica de la biométrica y la antropometría, disciplinas que en ese tiempo eran consideradas ciencias auxiliares en el análisis demográfico de la población.

PEARSON Y EL ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS DE LAS RULETAS DEL CASINO DE MONTE CARLO:

En medio de sus trascendentales investigaciones científicas, Pearson también manifestó interés por los juegos de azar, de tal forma que en cierta ocasión en que revisaba el magazín Le Monaco, encontró un reporte en el que se publicaron los listados de los resultados que habían aparecido durante 2 semanas consecutivas en las ruletas del casino de Monte Carlo, y al analizarlos detenidamente aplicando todo el conocimiento científico y matemático que él poseía, Pearson decidió escribir sobre el particular un breve ensayo titulado Science and Monte Carlo, en el cual afirmó que:

«Si las ruletas de Monte Carlo hubieran estado funcionando desde los comienzos de las primeras eras geológicas de la Tierra, nosotros no deberíamos abrigar la más mínima expectativa de que la secuencia de resultados aparecidos en esta quincena haya ocurrido de la misma idéntica forma más de una vez, suponiendo que el juego es totalmente aleatorio. En verdad, las ruletas de Monte Carlo, si las juzgo por los ingresos que producen y que se publican con la aprobación de la Société, son, si las leyes del azar imperan en su funcionamiento, el milagro más prodigioso del siglo diecinueve desde el punto de vista de las ciencias exactas.»

Con esta última afirmación muy sarcástica Pearson recalcó que es verdaderamente absurdo pretender «pronosticar» la repetición exacta de un solo resultado o de una secuencia de resultados aparecidos durante 15 días en las ruletas de Monte Carlo, aun usando en el análisis los conceptos más elaborados de la estadística y del cálculo de probabilidades, crítica que también se extiende a todos aquellos creyentes de la «Ley del Equilibrio Cósmico» que viven esperando la ocurrencia repetitiva de la igualdad entre los resultados más salidores y los más rezagados, e incluso Pearson en esa afirmación señaló que resulta sospechoso que si bien la ruleta supuestamente es un juego aleatorio, aun así produce una rentabilidad económica muy significativa para la empresa que administra el casino de Monte Carlo y que autoriza la publicación de

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