Cuando el astrónomo William Ernest Cooke fue contratado para dirigir el nuevo Observatorio Perth a finales del siglo XIX, también se le encargó que hiciera los pronósticos del tiempo en las regiones cercanas del Oeste de Australia. Pero Cooke no se conformó con sólo dar su mejor pronóstico - él también quería dar a conocer al público una medida de incertidumbre del estudio. Entonces, en 1905, su equipo empezó a fijar los valores de incertidumbre en una escala de cinco puntos, para los pronósticos que hacían dos veces por día.

De hecho, a los pronósticos que les dio el más alto puntaje resultaron ser correctos el 98.5% de las veces, mientras aquellos con un puntaje en una de las dos regiones con más incertidumbre fueron correctos sólo el 56.5% de las veces.

El siglo que siguió a aquellas técnicas pioneras de los pronósticos del tiempo basados en la probabilidad trajeron consigo enormes mejoras, debido a las mismas razones que mejoran la calidad de cualquier empresa estadística, como son:
 

• Datos Recogidos Sistemáticamente - dispositivos de detección a distancia, incluyendo los satélites, que transfieren información de manera automática con una cobertura casi universal en el planeta. 
• Modelos Estadísticos Sólidos - ahora se tiene una comprensión científica de la relación entre docenas de variables medidas.
• Eficiencia Computacional - los pronósticos meteorológicos y la computación en la "nube" (uso de recursos computacionales que son dados como un servicio en una red) hacen una pareja perfecta.
• Información Estadística - ahora los pronósticos suelen llevar una predicción, así como una evaluación de la incertidumbre que depende del tiempo y el espacio, de múltiples aspectos del clima.

Si no fuera por la estadística, no conoceríamos la probabilidad de que llueva mañana, y no sabríamos qué ropa usar hoy para las condiciones del tiempo.

Traducido de The Forecast Calls for Shorts