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La estadística se utiliza de las teorías probabilísticas para explicar la frecuencia de la ocurrencia de eventos, tanto en estudios observacionais cuánto en experimento modelar la aleatoriedade y la incertidumbre de forma a estimar o posibilitar la previsión de fenómenos futuros, conforme el caso.
O sea más resumido: La estadística se utiliza a través de las teorías probabilísticas para explicar la frecuencia de fenómenos y para posibilitar la previsión de esos fenómenos en el futuro.
Algunas prácticas estadísticas incluyen, por ejemplo, la planificación, la sumarização y la interpretación de observaciones. Dado que el objetivo de la estadística es la producción de la mejor información posible a partir de los datos disponibles, algunos autores sugieren que la estadística es un ramo de la teoría de la decisión.
La estadística es una ciencia que se dedica a la recolecta, análisis e interpretación de datos. Se preocupa con los métodos de recoja, organización, resumo, presentación e interpretación de los datos, así como quitar conclusiones sobre las características de las fuentes donde estos fueron retirados, para mejor comprender las situaciones.
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Etimologia
El término estadística surge de la expresión en latim statisticum collegium palestra sobre los asuntos del Estado, de donde surgió la palabra en lengua italiana statista, que significa "hombre de estado", o político , y la palabra alemana Statistik, designando el análisis de datos sobre el Estado. La palabra fue propuesta por primera vez el siglo XVII, en latim, por Schmeitzel en la Universidad de Jena y adoptada por el académico alemán Godofredo Achenwall. Aparece como vocabulário en la Enciclopédia Británica en 1797, y adquirió un significado de recolecta y clasificación de datos, en el inicio del siglo 19.
Historia
Ver artículo principal: En consonancia con la Revista del Instituto Internacional de Estadística, "Cinco hombres, Hermann Conring,Gottfried Achenwall, Johann Peter Süssmilch, John Graunt y William Petty ya recibieron la honra de ser llamados de fundadores de la estadística, por diferentes autores."[1]
Algunos autores dicen que es común encontrar como marco inicial de la estadística la publicación del "Observations on the Bills of Mortality" (Observaciones sobre los Sensos de Mortalidad, 1662) de John Graunt. Las primeras aplicaciones del pensamiento estadístico estaban vueltas para las necesidades de Estado , en la formulação de políticas públicas, suministrando datos demográficos y económicos . La abrangência de la estadística aumentó en el comienzo del siglo XIX para incluir la acumulação y análisis de datos de manera general. Hoy, la estadística es anchamente aplicada en las ciencias naturales, y sociales , inclusive en la administración pública y privada .
Sus fundamentos matemáticos fueron puestos el siglo XVII con el desarrollo de la teoría de las probabilidades por Pascal y Fermat , que surgió con el estudio de los juegos de azar. El método de los mínimos cuadrados fue descrito por primera vez por Carl Friedrich Gauss cerca de 1794. El uso de ordenadores modernos ha permitido la computación de datos estadísticos en ancha escala y también hicieron posible nuevos métodos antes impraticáveis.
Fundamentos
Conexiones para estadística observacional fenómeno son recolectados por los fenómenos estadísticos.
- Estadística inferencial es el conjunto de técnicas utilizadas para identificar relaciones entre variables que representen o no relaciones de causa y efecto;
- Estadística robusta es el conjunto de técnicas utilizadas para atenuar el efecto de outliers y preservar la forma de una distribución tan aderente cuánto posible a los datos empíricos.
La estadística no es una herramienta matemática que nos informa sobre lo cuánto de error nuestras observaciones presentan sobre la realidad investigada. La estadística se basa en la medição del error que existe entre la estimativa de cuánto una muestra representa adecuadamente la población de la cual fue extraída. Así el conocimiento de teoría de conjuntos, análisis combinatória y cálculo son indispensables para comprender como el error se comporta y la magnitud del mismo. ES el error (error amostral) que define la calidad de la observación y del delineamento experimental.
La faceta de esa herramienta más palpável es la estadística descriptiva. La descripción de los datos recolectados es comumente presentado en gráficos o informes y sirve tanto la prospecção de una o más variables para posterior aplicación o no de pruebas estadísticas así como la presentación de resultados de delineamentos experimentáis.
Nodos describimos nuestro conocimiento (y) de forma matemática e intentamos aprender más sobre aquello que podemos observar. Esto requiere:
- La planificación de las observaciones por forma a controlar su variabilidade (concepción del experimento);
- Sumarização de la colección de observaciones;
- Inferencia estadística - obtener un consenso sobre lo que las observaciones nos dicen sobre el mundo que observamos.
En algunas formas de estadística descriptiva, expresamente mineração de datos (fecha mining), los segundo y tercer pasos se hacen normalmente más importantes que el primero.
La probabilidad de un evento es frecuentemente definida como un número entre cero y uno. En la realidad, sin embargo, nunca hay situaciones que hayan probabilidades 0 o 1. Usted puede decir que, por inducción, el sol irá a nacer ciertamente mañana, pero, y acontecerse un evento extremadamente improvable que lo destruya?
Normalmente aproximamos la probabilidad de alguna cosa para cima o para bajo porque ellas son tan probables o improvables de ocurrir, que es fácil de reconocerlas como probabilidad de uno o cero. Sin embargo, eso puede llevar la desentendimentos y comportamientos peligrosos, porque es difícil distinguir entre, una probabilidad de 10−4 y una de 10−9, la despeito de la gran diferencia numérica entre ellas. Por ejemplo, si usted espera atravesar una carretera 105 o 106 veces en su vida, definir el riesgo de atravesarla en 10−9 significa que usted está bien seguro por el resto de su vida. Sin embargo, un riesgo de 10−4 significa que es bien probable que usted tenga un accidente, aunque intuitivamente un riesgo del 0,01% parece muy bajo.
Estadística computacional
El crecimiento rápido y sostenidos en el poder de procesamiento de los ordenadores a partir de la segunda mitad del siglo XX tuvo un fuerte impacto en la práctica de la estadística. Las plantillas estadísticas más antiguos eran casi siempre lineales, pero los ordenadores modernos junto con algoritmos numéricos pertinentes, causaron un aumento del interés en las plantillas no-lineales (especialmente redes neurais y árboles de decisión) así como en la creación de nuevos tipos, como la plantilla lineal generalizado y la plantilla multi-nivel.
El aumento en la capacidad de computación también ha llevado a la popularização de métodos que demandam muchos cálculos basados en reamostragem (en inglés y en el argot del medio resampling), como pruebas de permutação y bootstrap , mientras técnicas como la amostragem de Gibbs ha hecho con que los métodos de Bayes queden más fáciles. La revolución informática también ha llevado a un aumento en la ênfase en la estadística "experimental" y "empírica". Un gran número de softwares estadísticos, de uso tanto general como específico están disponibles en el mercado.
Aplicaciones
Algunas ciencias usan la estadística aplicada tan extensivamente que ellas tienen una terminologia especializada. Estas disciplinas incluyen:
- Bioestatística;
- Contabilometria;
- Control de calidad;
- Estadística comercial;
- Estadística económica;
- Estadística ingeniería;
- Estadística física;
- Estadística poblacional;
- Estadística psicológica;
- Estadística social (para todas las ciencias sociales);
- Física quântica;
- Geoestatística;
- Investigación operacional;
- Análisis de proceso y quimiometria (para análisis de datos de la química analítica y de la ingeniería química).
Estadística forma una herramienta llave en los negocios y en la industrialização cómo uno todo. ES utilizada a fin de entender sistemas variables, control de procesos (llamado de "control estadístico de proceso" o CEP), costes financieros (contábil) y de calidad y para sumarização de datos y también tomada de decisión basada en datos. En en esas funciones ella es una herramienta llave, y es la única herramienta segura.
Referencias
- ↑ WILLCOX, Walter (1938) The Founder of Statistics. Review of the International Statistical Institute 5(4):321-328.
Bibliografia
- TRIOLA, Mário F. Introducción a la Estadística. LTC. 10la edición 2008. 722p. ISBN 85-216-1586-8
- MANN, Prem S. Introducción a la Estadística. LTC. 5la edición 2006, 774p. ISBN 85-216-1506-X
- WITTE, John S.; WITTE, Robert S. Estadística. LTC. 7la edición 2005. 506p. ISBN 85-216-1441-1
- BUSSAB, Wilton. Estadística Básica. Saraiva. 5la edición 2006. 540p. ISBN 85-02-03497-9
- MOORE, David S. La Estadística Básica y su Práctica. LTC. 3la edición 2005. 688p. ISBN 85-216-1443-8
- MILONE, Guiseppe. Estadística General y Aplicada. Thomson Pionera. 498p.1la edición 2003. ISBN 85-221-0339-9
Ver también
Conexiones externas
- En inglés
- Handbook del NIST - fuente de vasta referencia.
- Textbook del software Statistica - fuente de investigación y referencia sobre estadística.
- Eurostat (Unión Europea)
- UNSTATS (Naciones Unidas)
- UIS-UNESCO
- The R Project sea Statistical Computing
- Statistics resources
- The Probability Web
- Virtual Laboratories in Probability and Statistics
- Statistics resources and calculators
- Fecha, Software and News from the Statistics Community
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