Sede en Luxemburgo da Eurostat, a oficina da Comisión Europea encargada de elaborar as estatísticas oficiais da UE.
A **estatística** é unha colección de métodos que axudan a describir, resumir, interpretar e analizar datos. As conclusións tiradas dos datos son vitais en ámbitos tan diversos coma a investigación, a administración ou os negocios. Independentemente do campo onde se estea aplicando, é importante que a recollida de datos se faga dun xeito que permita a súa análise. A distribución destes datos nun conxunto ou nunha matriz de datos permite a aplicación dunha ampla variedade de métodos estatísticos. A estatística, como especialidade matemática que é, é unha ciencia, auxiliar en canto ás súas aplicacións noutras disciplinas.

Nun sentido máis restrinxido, o termo **estatística** úsase para denominar os propios datos ou os números derivados deses datos. Así, fálase de *estatísticas de emprego*, *estatísticas de accidentes* etc.

Historia
--------

O coñecemento da historia dunha disciplina é importante, polo menos en tres aspectos: 

* comprendermos o seu estado actual de desenvolvemento e a relación entre as súas partes.
* comprendermos a súa terminoloxía, xa que o nome dunha técnica ou un método está sempre asociado ás súas orixes históricas.
* prever o seu desenvolvemento futuro.

A estatística actual é o resultado da confluencia de dúas disciplinas: Cálculo de Probabilidades e Estatística, entendida esta última como a Aritmética. Etimoloxicamente *estatística*, deriva de *Estado*, do latín *status*.

* Cálculo de probabilidades: a abondosa presenza do óso astrágalo de ovella e cervo nas escavacións arqueolóxicas máis antigas parece confirmar que os xogos de azar teñen unha antigüidade de máis de 40 000 anos, e a utilización do astrágalo en culturas máis recentes (Grecia, Exipto e Roma) foi amplamente documentada. Nas pirámides hai pinturas que mostran xogos de azar, xa na primeira dinastía (3500 a.C.) e Heródoto refírese á popularidade e difusión na súa época dos xogos de azar. Estes empregáronse por diversas culturas tamén en cerimonias relixiosas.

En civilizacións antigas, o azar explicábase mediante a vontade divina. Os oráculos, sacerdotes e pitonisas en Grecia e Roma usaban a configuración resultante de botar catro dados para agoirar o futuro e revelar a vontade favorable ou desfavorable dos deuses. Prácticas semellantes aparecen en culturas distantes como a xudía, tibetana ou india. Esta actitude máxica a respecto do azar maniféstase igualmente en (Piaget)

Gerolamo Cardano, un pioneiro do cálculo de probabilidades.
O Renacemento supón un novo enfoque global de considerarmos o mundo. Neste sentido, hai unha reconsideración dos experimentos aleatorios, e os matemáticos italianos de comezos de século XVI, empezan a interpretar os resultados de experimentos aleatorios simples. Cabe destacar, entre outros, Cardano, Galileo e Tartaglia.

O desenvolvemento da análise matemática dos xogos de azar prodúcese de vagar durante os séculos XVI e XVII con Pascal, Fermat e o Cabaleiro de Méré estudando dar resposta á aparición dos resultados en distintos xogos de azar, daquela moi populares. O cálculo de probabilidades consolídase como disciplina independente no período que vai desde a segunda metade do século XVII até comezos do XVIII.

Durante o século XVIII o cálculo de probabilidades espállase por problemas físicos e actuariais (en seguros marítimos). Neste período cabe destacar a aplicación a problemas físicos e astronómicos que aparecen ligados ao contraste empírico da Teoría de Newton. Newton estableceu unha teoría común para explicar fenómenos que tiñan sido obxecto de estudos fragmentarios e incompletos. Tamén durante este século e parte do XIX as investigacións físicas e astronómicas dan pulo ao desenvolvemento dos primeiros métodos estatísticos. O primeiro problema foi o Tratamento de Erros de medida, desenvólvese un método para estimar unha cantidade descoñecida a partir dun conxunto de medidas do seu valor que presentan un erro experimental (Bernouilli), tamén se desenvolve un test para determinar se pode aceptarse a hipótese de aleatoriedade no ordenamento das órbitas dos planetas. Por outra banda Pierre Simon máis coñecido como Marqués de Laplace, introduce a primeira definición explícita de probabilidade. E elabóranse modelos para predicir valores dunha variable a partir doutras posibelmente relacionadas con elas, a regresión.

A segunda contribución fundamental a este período é debida a Gauss quen resolve de modo xeral o problema de estimación de modelos estatísticos con aplicación en Astronomía.

Durante a primeira metade do século XIX os matemáticos-astrónomos continúan a ampliar a Teoría de erros. Caben destacar entre outros investigadores: Auguste Bravais, Pierce e Simon Newcomb. Máis os avances en Teoría de Erros teñen pouca influencia noutros campos fóra da Física ou Astronomía, en particular teñen pouca influencia nunha disciplina cuxo campo de estudo é a Análise Cuantitativa de datos demográficos, sociais e económicos e que se coñecía desde o século XVII co nome de Estatística.

### A estatística até o século XIX

Desde a antigüidade, os Estados teñen recollido información sobre a poboación e riqueza que existía nos seus dominios. Os censos romanos, os Inventarios de Carlomagno etc. poden considerarse precedentes da institucionalización da recollida de datos demográficos e económicos polos Estados Modernos, principalmente por razóns fiscais. Esta aritmética política ou Estatística Descritiva evolúe durante os séculos XVII e XVIII tomando progresivamente un carácter máis cuantitativo.

O primeiro intento de aplicar un razoamento propiamente estatístico, no sentido actual do termo, a datos demográficos é debido a Graunt (1662). Graunt intenta estimar a poboación inglesa da súa época, e foi quen de, a partir dunha mostra, estimar por primeira vez taxas de mortalidade por idades e deducir a frecuencia de nacementos de homes e mulleres, entre outras análises demográficas relevantes.

As primeiras táboas completas de mortalidade foron publicadas por Edmund Halley en 1693, que estudou o problema dos seguros de vida. Durante o século XVIII hai un rápido crecemento dos seguros (sobre todo marítimos) na Inglaterra, e aplícanse as técnicas demográficas de Graunt e Petty para facer os primeiros censos oficiais. O primeiro censo que se coñece foi debido ao Vicerrei Pedro de la Fasca, no Perú. Na Europa o primeiro censo faise en Irlanda en 1703 e en España, o primeiro faise en 1787 ao abeiro do Conde de Floridablanca.

A comezos do século XIX pode afirmarse que a case totalidade dos estados europeos recollen información oficial mediante censos de datos demográficos, económicos, climáticos etc. Paralelamente xorden as Axencias Oficiais de Estatística. En 1834 creouse a Royal Statistical Society en Londres e máis tarde a American Statistical Association. En España a Lei da Función Estatística Pública regula o ordenamento Estatístico Oficial na Administración do Estado. Na Galiza é o Instituto Galego de Estatística (IGE) quen se encarga de elaborar os produtos estatísticos para fins da Comunidade Autónoma Galega. Xa nas Comunicades Europeas, de máis recente creación, o Eurostat encárgase da estatística para fins comunitarios

Durante o século XVIII e a maior parte do XIX , a Estatística evolúe como ciencia separada do Cálculo de Probabilidades e a Teoría de Erros aínda que aparecen os primeiros autores De Moivre e Deparcieux que aplican o cálculo de probabilidades a datos demográficos e Condorcet e Laplace a problemas de aritmética política. Unha contribución importante cara a dita síntese é debida a Adolphe Quetelet (1846),que sostén a importancia do cálculo de probabilidades para o estudo de datos humanos. Quetelet demostrou que a estatura dos recrutas dunha quinta seguía unha distribución normal, e introduce o concepto de "home medio". Non obstante había aínda obstáculos de índole lingüística e de conceptos por eliminar. A unión entre ambas as correntes ven a producirse a comezos do século XIX, favorecida en gran parte, polos novos problemas teóricos e metodolóxicos que formulaba a contrastación empírica da Teoría de Darwin.

### O nacemento da Estatística actual

Karl Pearson, un dos fundadores da estatística matemática.
Do mesmo xeito que Newton é importante na Estatística en canto aos seus estudos na Física e Astronomía, Darwin en Bioloxía introduce novidades como: a variabilidade, a selección mediante a loita pola existencia, o concepto de poboación composta por unidades elementais. Para resolver estes problemas Francis Galton (1822-1911), curmán de Darwin, utiliza os métodos estatísticos aplicados polos demógrafos os modelos probabilísticos existentes para explicar aspectos de evolución das especies. Galton tamén introduce o concepto de regresión comparando estaturas de pais e fillos.

A contribución de Galton inflúe grandemente en Weldon, Pearson, Fisher ou Edgeworth, investigadores todos na área de influencia da Bioloxía. Precisamente o primeiro departamento de Estatística no sentido actual é fundado por Galton quen tamén apoia a aparición da revista Biométrica.

Para Weldon a resolución dos problemas de evolución animal é esencialmente estatístico. Xa que logo "debemos coñecer, entre outros:
a) A porcentaxe de animais que mostran un certo grao de anormalidade a respecto dun carácter.
b) O grao de anormalidade doutros órganos que acompaña as anormalidades dun órgano dado.
c) A diferenza entre a taxa de mortalidade en animais con diferentes graos de anormalidade a respecto dun órgano.
d) A anormalidade dos descendentes en termos de anormalidade dos pais e viceversa"

Isto nos indica o enfoque metodolóxico que desde entón se adopta na investigación biolóxica utilizando o método estatístico. Por isto moitos dos métodos estatísticos actuais foron desenvolvidos a partir de problemas biolóxicos por biólogos. As técnicas foron posteriormente normalizadas e depuradas polos matemáticos para dar lugar ao que corresponde o corpo actual da ciencia Estatística

### A expansión da Estatística no século XX

Os métodos estatísticos comezan a popularizarse a partir deste século, con etapas de maior ou menor avance. Aparecen o Control da Calidade na Enxeñaría, o Deseño de Experimentos en Agronomía, os Métodos Factoriais en Psicoloxía, os Métodos Multivariantes nas Ciencias Sociais etc. De xeito que hoxe en día a estatística regula a nosa vida: IPC, Fondos Europeos etc. Pero, en xeral, os métodos que aparecen para dar solución a problemas dunha disciplina concreta permiten ser utilizados noutros campos diferentes. Aparecen, así, disciplinas de Estatística Aplicada con nomes mixtos entre a disciplina de aplicación e a estatística, como Econometría, Dasometría, Sociometría, Bioestatística etc.

Durante a segunda guerra mundial, e aplicados a problemas militares, aparecen os problemas de Optimización e Xestión de recursos que dan lugar ás técnicas de Investigación Operacional. E máis recentemente, coa irrupción dos ordenadores persoais, a Estatística está a vivir un grao de desenvolvemento e aplicación extraordinaria, coa aparición de grandes Bases de Datos e potentes programas informáticos de Software Estatístico que permiten o seu tratamento e explotación.

Divisións da estatística
------------------------

Segundo os métodos que se estean usando, a estatística divídese en dúas grandes áreas:

* A estatística descritiva, que comprende os métodos de descrición, recollida, visualización e resumo dos datos.

A descrición dos datos establece de que tipo son mediante o uso das variables estatísticas, as cales poden ser *cualitativas*, cuxos datos non son numéricos no sentido de que non son susceptibles de seren tratados numéricamente, ou *cuantitativas*, nas que os datos son numéricos. A variable cuantitativa pode ser *continua*, cando os datos poden tomar calquera valor dentro dun conxunto determinado deles, ou *discreta* se non é así.
A recollida dos datos introduce os conceptos de poboación e mostra, e utiliza as técnicas de mostraxe.
A visualización dos datos comprende a súa organización en táboas e gráficos estatísticos.
O resumo dos datos faise para facilitar o seu manexo mediante uns números ou estatísticos que compendien dalgunha maneira a totalidade dos datos. Estes poden ser de centralización, que sinalan os valores centrais arredor dos cales se distribúen os datos, ou de dispersión, que miden o maior ou menor espallamento dos datos respecto dos valores centrais. Entre os primeiros se encontran a media, a mediana e a moda. Os estatísticos de dispersión inclúen a varianza, a desviación típica e o coeficiente de variación, entre outros.
* A estatística inferencial, que, mediante métodos de análise de datos e baixo un preespecificado nivel de incerteza, permite tirar conclusións para toda a poboación a estudo a partir dunha mostra dela e coñecer algunhas das características do proceso aleatorio que xera os datos. O cálculo de probabilidades é unha ferramenta básica na inferencia estatística. A continuación expóñense algúns campos importantes da inferencia estatística:
	+ Unha das principais tarefas da estatística inferencial é *estimar* o valor descoñecido dun certo parámetro da poboación (media, varianza, proporción...). O proceso mediante o cal se chega a dar valores "aproximados" dos parámetros poboacionais, chámase estimación estatística. Unha estimación dise que é *paramétrica* cando asumimos que a poboación segue unha certa distribución estatística, en caso contrario a estimación é *non paramétrica*. A estimación tamén pode ser *puntual* ou *por intervalos*.

Na *estimación puntual* só se dá un valor que se vai tomar como aproximación do correspondente parámetro poboacional. O proceso para obter ese valor aproximado parte do cálculo dalgún estatístico da mostra que se tomará como a aproximación do parámetro; a dito estatístico se lle chama estimador do parámetro en cuestión, por exemplo, a media mostral é un estimador da media poboacional. Como encontrar estimadores bos e precisos é un dos retos da inferencia estatística.
Na *estimación por intervalos* prognostícase que o parámetro poboacional está nun certo intervalo ( chamado *de confianza*) centrado no estimador elixido, dándose a probabilidade de que o parámetro pertenza ao intervalo. Esta probabilidade denótase coa letra grega α e recibe o nome de *nivel de confianza*; é habitual expresalo en porcentaxe {\displaystyle 100\alpha \%}. O *nivel de significación* é a probabilidade {\displaystyle 1-\alpha } de que o parámetro poboacional non estea no intervalo de confianza. Os niveis de confianza máis habituais son os do 99%, 95% e 90%, que corresponden respectivamente aos niveis de significación de 0,01 ; 0,05 e 0,10.
* Outro problema de inferencia estatística, menos ambicioso cá estimación no sentido de que non estamos interesados no valor preciso do parámetro, é o de examinar se unha certa afirmación acerca do parámetro de interese ou a hipótese de investigación é certa ou non. Outra cuestión relacionada é a de inferir algo sobre o valor do parámetro na poboación, a partir da estimación feita baseada nunha mostra aleatoria. Os tests de hipóteses estatísticas facilitan a comparación dos valores estimados cos valores hipotéticos. Existe unha conexión entre os intervalos de confianza e os tests de hipóteses chamada dualidade.
* Diversos tipos de dependencia entre variables aleatorias preséntanse constantemente nas ciencias experimentais (Física, Química...) e de observación (Meteoroloxía, Socioloxía, Economía...). Un obxectivo de todas elas é obter leis que relacionen cantidades observables con outras inobservables ou de difícil observación. O estudo destas leis ou *modelos de dependencia ou de predicción*, que conteñen, en xeral, variables aleatorias, variables matemáticas e parámetros, comprende as teorías da regresión, do deseño de experimentos, da análise da varianza e da correlación, que son necesarias para o coñecemento científico de fenómenos naturais, económicos, sociais etc. aos que o concepto de función é inaplicable.
* O estudo das variables económicas, meteorolóxicas, poboacionais e doutras moitas dá lugar a unha sucesión de observacións ao longo do tempo que se coñece coma serie temporal. Existen varios fins que xustifican o estudo das series temporais. Un deles é o intento de predicir o futuro baseándose no coñecemento do pasado, outro podería ser o control de proceso que produce a serie; noutras ocasións preténdese soamente ter unha descrición das características máis salientables da correspondente serie. O caso das magnitudes económicas é particularmente relevante, tanto a nivel familiar, de empresa ou de nación, por determinaren en certo sentido as nosas condicións de vida.
* Outros campos importantes son a teoría da información, a teoría da decisión, a teoría de xogos, os procesos estocásticos, a análise multivariante, a programación matemática e a investigación operativa.

Proceso da Estatística clásica
------------------------------

* Proponse un problema en estudo.
* Realízase unha mostraxe consistente na escolma de datos referentes ao fenómeno ou variable que desexamos estudar.
* Proponse un modelo de probabilidade e estímanse os parámetros mediante estatísticas a partir dos datos de mostraxe.
* Valídase o modelo comparándoo co que acontece na realidade. Utilízanse métodos estatísticos coñecidos como test de hipótese ou proba de significación.
* Utilízase o modelo validado para tomar decisións ou predicir acontecementos futuros.

Disciplinas
-----------

En función da área na cal se enfoque, pódense considerar entre outras:

* Estatística política: os políticos e técnicos das administracións públicas, usan a estatística na súa toma de decisións, esenciais para acadar o obxectivo de mellorar a calidade dos servizos públicos. A forma de determinar carencias, debilidades ou potencialidades é a través da análise estatística.
* Estatística oficial: son estatísticas publicadas por axencias do goberno ou outros organismos públicos coma as organizacións internacionais. Son un ben público que proporciona información cuantitativa e cualitativa sobre a maioría dos aspectos da vida dos cidadáns, tales como o desenvolvemento económico e social, as condicións de vida, a saúde, a educación, e o ambiente.
* Estatística social: é o uso da estatística para estudar o comportamento nun ambiente social. Isto implica o uso de enquisas a un grupo de xente, avaliar un conxunto de datos obtidos dun colectivo, ou a observación e a análise estatística dun conxunto de datos relacionados coa xente e o seu comportamento.
* Estatística económica: concirne coa recollida, procesamento, compilación, diseminación e análise de datos económicos.
* Estatística industrial: busca implementar os procedementos probabilísticos e estatísticos de análise e interpretación de datos ou características dun conxunto de elementos ao ambiente industrial, para os efectos de axudar na toma de decisións e no control dos procesos industriais e de organización. A estatística úsase nas distintas fases da elaboración dun produto: nos deseños do produto e do proceso, na produción, e na mellora do produto. Os campos da estatística máis usados son as series de tempo, a análise multivariante, o control de calidade e a fiabilidade.
* Bioestatística: é a aplicación da estatística á bioloxía, abranguendo o deseño experimental, a obtención e procesamento de datos e a inferencia estatística. Unha da súas principais ramas é a bioestatística médica, que cobre os aspectos relacionados coa medicina e a saúde.
* Física estatística: tamén chamada *mecánica estatística* é a parte da física que trata de determina-lo comportamento termodinámico de sistemas macroscópicos, a partir de consideracións microscópicas (é dicir, a escalas próximas ou inferiores ó átomo) de tipo estatístico.
* Estatística cuántica: é a estatística física aplicada a sistemas cuánticos.

Persoeiros importantes na estatística
-------------------------------------

* Peter Armitage.
* M. S. Bartlett.
* Thomas Bayes.
* Allan Birnbaum.
* David Blackwell.
* Chester Bliss.
* Ladislaus Bortkiewicz.
* Pafnuty Chebyshev.
* Alexey Chervonenkis.
* Richard Threlkeld Cox.
* Gertrude Cox.
* Harald Cramér (Sweden, 1893 - 1985).
* Sam Creery.
* Philip Dawid.
* Mike Dugas.
* David B Duncan.
* Bruno de Finetti.
* W. Edwards Deming.
* Persi Diaconis.
* (Sir) Richard Doll.
* Francis Ysidro Edgeworth.
* A. K. Erlang.
* Sir Ronald Fisher.
* John Fox.
* Carl Gauss.
* Sir Francis Galton.
* Seymour Geisser.
* Corrado Gini.
* I. J. Good.
* William Sealey Gosset (coñecido como "Student").
* Major Greenwood.
* Emil Julius Gumbel.
* Pierre Gy.
* Austin Bradford Hill.
* Harold Hotelling.
* Edwin Thompson Jaynes.
* Harold Jeffreys.
* David Kendall.
* (Sir) Maurice Kendall.
* Andrey Nikolaevich Kolmogorov.
* Dennis V. Lindley.
* Alfred J. Lotka.
* Aleksandr Lyapunov.
* Prasanta Chandra Mahalanobis.
* Claus Moser.
* Florence Nightingale.
* Blaise Pascal.
* Egon Pearson.
* Karl Pearson.
* Adolphe Quetelet.
* C.R. Rao.
* Herbert Robbins.
* Leonard Jimmie Savage.
* Walter A. Shewhart.
* Jeff Sagarin.
* Henry Scheffé.
* George W. Snedecor.
* Charles Spearman.
* Genichi Taguchi.
* Pafnuty Tchebycheff, ver Pafnuty Chebyshev.
* Thorvald Thiele.
* John Tukey.
* Vladimir Vapnik (Rusia, ~1935 - ).
* Abraham Wald.
* Chris Wallace (1933-2004).
* Samuel Stanley Wilks.
* Herman Wold.
* Frank Yates.
* G. Udny Yule.

Notas
-----

1. ↑  Heumann, Schomaker & Shalabh 2016, p. 3
2. 1 2  Spiegel & Stephens 2007, p. 1
3. ↑  Heumann, Schomaker & Shalabh 2016, p. 181
4. 1 2 3  Rodríguez & García 1997, p. 101
5. 1 2  Heumann, Schomaker & Shalabh 2016, p. 182
6. ↑  Heumann, Schomaker & Shalabh 2016, p. 209
7. ↑  Ríos 1974, pp. 157-158
8. ↑  Rodríguez & García 1997, pp. 136-137
9. ↑  Ramos, Emma (14 de xullo de 2017). "Estadística y políticas públicas". *El Economista* (en castelán). Consultado o 4 de agosto de 2020.
10. ↑  Naya Fernández, Salvador (2010). "Estadística en la industria" (PDF) (en castelán). Arquivado dende o orixinal (PDF) o 17 de maio de 2017. Consultado o 4 de agosto de 2020.
11. ↑  Indrayan, Abhaya (2012). *Medical Biostatistics* (en inglés). CRC Press. ISBN 978-1-4398-8414-0.

Véxase tamén
------------

|  |  |
| --- | --- |
|  | Wikimedia Commons ten máis contidos multimedia na categoría:  ***Estatística Modificar a ligazón no Wikidata*** |

### Bibliografía

* Heumann, C.; Schomaker, M.; Shalabh (2016). *Introduction to Statistics and Data Analysis* (en inglés). Springer. ISBN 978-3-319-46160-1.
* Ríos, S. (1974). *Métodos estadísticos* (en castelán) (6ª ed.). Madrid: del Castillo. ISBN 84-219-0198-2.
* Rodríguez Álvarez, Francisco; García Suárez, Xenaro (1997). *Introdución aos métodos estatísticos e numéricos*. Xerais. ISBN 84-8302-101-3.
* Spiegel, M. R.; Stephens, L. J. (2007). *Statistics*. Schaum's Outlines (en inglés) (4ª ed.). MacGraw-Hill. ISBN 9780071594462. doi:10.1036/0071485848.

### Outros artigos

* Probabilidade
* Axiomas de probabilidade
* Distribución de probabilidade
* Función de probabilidade
* Función característica
* Inferencia bayesiana

### Ligazóns externas

#### Organizacións internacionais

* Statlib: Data, Software and News from the Statistics Community (Carnegie Mellon).
* International Statistical Institute.
* The Probability Web.

#### Software estatístico

* R Project for Statistical Computing (free software).
* Statistics Online Computational Resource (UCLA).
* Root Analysis Framework (CERN).
* EPIDAT 3.1(Dirección Xeral de Saúde Pública de Galicia).

| * v
* c
* e
Matemáticas |
| --- |
| Áreas | Aritmética - Álxebra (elemental · linear · multilinear · abstracta) - Xeometría (discreta · alxébrica · diferencial · finita) - Trigonometría - Cálculo / Análise - Análise funcional - Teoría de conxuntos - Lóxica - Teoría de categorías - Teoría de números - Combinatoria - Teoría de grafos - Topoloxía - Teoría de Lie - Ecuacións diferenciais - Sistemas dinámicos - Física matemática - Análise numérica - Computación - Teoría da información - Probabilidade - Estatística - Optimización - Teoría de control - Teoría de xogos - Teoría da representación - Historia das matemáticas |
| Divisións | Matemática pura - Matemática aplicada - Matemática discreta - Matemática computacional |

|  |  |
| --- | --- |
| Control de autoridades | 
* Wd: Q12483
* AAT: 300026924
* BNCF: 5101
* BNF: 11938470p
* BRE: 4163915
* EBID: ID
* GEC: 0106145
* GND: 4056995-0
* HDS: 013798
* JSTOR: statistics
* LCCN: sh85127580
* MAG: 105795698
* NDL: 00573173
* NKC: ph116273
* PSH: 8068
* Treccani: statistica

 |

|  |  |
| --- | --- |
| Identificadores | 
* MeSH: D020500
* MeSH: V02.925
* NCIt: C17167
* UMLS: C0038215

 |