Introduccion
PROPÓSITO: El alumno se apropiará de una visión inicial de la Estadística y de la Probabilidad, a partir del planteamiento y discusión de ejemplos y problemas de su entorno que le permitan apreciar los alcances de la materia.
Tiempo 4 horas
1. INTRODUCCIÓN.
La Estadística es una rama de la matemática que realiza la recolección, análisis e interpretación de datos de una muestra representativa, para obtener conclusiones o para explicar condiciones regulares o irregulares de algún fenómeno o estudio aplicado, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional.
El conocimiento de la estadística, es el vehículo que permite llevar a cabo el proceso relacionado con la investigación científica y es transversal en áreas de conocimiento tales como: las Ciencias sociales, la administración y economía, las ciencias de la salud, el control de calidad y la teoría de la confiabilidad en la ingeniería, sin descontar su gran utilidad dentro de las áreas de investigación de la física y la química entre otras. Se usa para la toma de decisiones en áreas de negocios o instituciones gubernamentales.
La estadística se clasifica en dos ramas o áreas:
1. La estadística descriptiva, se dedicada a la recolección, presentación (a través de la descripción y visualización grafica) y resumen de datos originados a partir de los fenómenos o situación bajo estudio. Los datos pueden ser resumidos de manera numérica a través de tablas o gráficamente a través de diagramas. Ejemplos básicos de los parámetros estadísticos que se obtienen como resultado de muchos datos son: la media y la desviación estándar, la moda, entre otras. Algunos ejemplos de los gráficos que pueden obtenerse para representar la información son: histograma, diagramas de barras, ojivas, diagramas de caja y bigotes, etc.
2. La estadística inferencial, permite la creación de modelos explicativos y predictivos, de diferentes situaciones económicas, sociales y en general científicas, a través de las inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones. Esta herramienta científica se usa para modelar patrones en los datos, generando hipótesis a cerca de su comportamiento y posibilitando la realización de inferencias acerca de la población de datos bajo estudio. Las herramientas estimativas de las características numéricas desembocan en la que se denomina estimación puntual y por intervalo, mientras que las posibles conclusiones son llevadas a cabo a través de un proceso llamado prueba de hipótesis donde se contrasta la teoría (hipótesis) contra la observación obtenida en la muestra. También atañe a esta área, resolver el problema de la determinación del tamaño de la muestra, que es necesaria para realizar inferencias confiables. Otras técnicas o herramientas lo constituyen los pronósticos de futuras observaciones, las descripciones de asociación correlación o la modelación de relaciones entre dos o más variables llamado análisis de regresión, aunque existen otras técnicas de modelamiento que incluyen otras herramientas, tales como: el análisis de Varianza (anova), las series de tiempo y la llamada minería de datos.
Se considera que la llamada Estadística aplicada comprende ambas ramas de la estadística (descriptiva e inferencial), cuando se investigan las bases teóricas de la materia, se dice que se está creando una estadística matemática, a menudo al considerar un conjunto de datos para su análisis se usa frecuentemente La palabra «estadística» para referirse al resultado de aplicar un algoritmo o proceso estadístico al conjunto de datos, por ejemplo el cálculo de una media o de la desviación estándar.