Da gioco a scienza

Intorno al XVII secolo lo studio della probabilità si staccò dai problemi di gioco per entrare in qualcosa di più serio.

Grazie ad un commerciante inglese, John Graunt (1620-1674), che nel 1662 pubblicò un pamphlet intitolato Natural and political observation made upon the bills of mortality, si applica per la prima volta la probabilità alle scienze sociali. Graunt organizzò e analizzò i dati dei registri mortuari londinesi dell'epoca, calcolando tra l'altro gli indici di mortalità correlati all'età. Questo lavoro segnò la nascita della statistica moderna.

Nel 1657 apparve il saggio De rationciniis in ludo aleae in cui Christian Huygens (1629-1695) stabiliva le regole basilari per il calcolo della probabilità, fondando il proprio ragionamento sugli assiomi, e in cui introduceva il concetto di aspettativa.

Coloro che diedero maggiormente un contributo alla teoria della probabilità nel XVII secolo furono Jakob Bernoulli (1654-1705), per la distinzione in probabilità a priori e a posteriori, e Abraham DeMoivre (1667-1754), per la formulazione del Teorema del limite centrale.

Teorema del limite centrale

Nel 1812 Pierre de Laplace (1749-1827) nel suo libro Théorie Analytique des Probabilités generalizzò il teorema del limite centrale. In quegli stessi anni, Carl Friedrich Gauss (1777-1855) pubblicò l'opera Theoria Motus Corporum Arithmeticae (1809), con la formulazione della distribuzione normale (in figura).

L'ultimo passo matematico nel cammino che ha portato dalla soluzione del problema dei punti alla gestione del rischio è stata una matematica estremamente ingegnosa, sviluppata da Thomas Bayes (1702-1761) con la nota formula che porta il suo nome.

Formula di Bayes

Negli anni centrali del XX secolo nascono le critiche alle teorie oggettivistiche della probabilità da parte di Bruno de Finetti (1903-1987) e l'impostazione assiomatica utilizzata oggi, opera del matematico russo A. N. Kolmogorov (1903-1987).

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