Los conceptos de estadísticas se han trabajado intuitivamente desde la antigüedad. Las primeras culturas recopilaban datos poblacionales por medios de censo, como los realizados por los egipcios y por moisés, según consta en la biblia. Solo a partir del siglo pasado Adolfo Quetelec (1796-1874) creo las reglas o principios con los cuales se realizaban observaciones, con el fin de determinar las leyes que regulas algunos fenómenos.
La palabra estadística originada en el latín status, se refiera a las actividades que desarrollan las instituciones y organizaciones del estado, especialmente las relacionadas con la descripción de la situación económica y política de los países.
La estadística es una ciencia formal que estudia la recolección, análisis e interpretación de datos de una muestra representativa, ya sea para ayudar en la toma de decisiones o para explicar condiciones regulares o irregulares de algún fenómeno o estudio aplicado, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional. Sin embargo la estadística es más que eso, es decir, es el vehículo que permite llevar a cabo el proceso relacionado con la investigación científica.
Esta se divide en dos grandes áreas:
LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: se dedica a la descripción, visualización y resumen de datos organizados a partir de los fenómenos de estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente. Ejemplos básicos de parámetros estadístico son: las medidas de tendencia centrales, las medidas de dispersión, algunos ejemplos gráficos son: histograma, gráfico de barra, gráfico circular etc.
LA ESTADÍSTICA INFERENCIAL: se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo estudio. Esta inferencia puede tomar la forma de respuestas si/no (prueba de hipótesis), estimaciones de unas características numéricas (estimación), pronósticos de futuras observaciones descripciones de asociación (correlación) o modelamiento de relaciones entre variables (análisis de regresión). Otras técnicas de modelamiento incluyen ahora, serie de tiempo y minería de datos.
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