Antecedentes historicos de la estadistica y aplicaciones






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títuloAntecedentes historicos de la estadistica y aplicaciones
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ANTECEDENTES HISTORICOS DE LA ESTADISTICA Y APLICACIONES



La utilización inicial de la Estadística data de la Antigüedad, cuando un jefe guerrero contó el numero de soldados de que podía disponer, o bien el numero necesario de efectivos que requería para derrotar a su enemigo, cuando se propuso calcular lo que se podía recaudar en forma de impuestos, o cuando intento tener un control sobre los nacimientos y defunciones que sucedían en sus dominios, así como en el estudio de los recursos naturales como fuente de riqueza. Todas estas aplicaciones constituyen un amplio campo de actividad que se definió en su momento como aritmética estatal, con un enfoque predominante hacia el gobierno de los pueblos.
No es de extrañarnos que el termino estadística provenga de sus raíces grecolatinas “status erum” cuyo significado es estado de las cosas. Asimismo podemos señalar que desde esta época ya se practicaban los juegos de azar, dándose una aplicación a la estadística de tipo predictivo.
Todas las culturas antiguas buscaron el conocer el futuro, sirviendo la religión como parte de esta búsqueda de conocimiento en donde lo que sucedería estaba ya predeterminado y solo se podría cambiar con la intervención de estos seres superiores llamados dioses, y así podemos mencionar a las culturas de la antigüedad como la egipcia, china, hebrea, fenicia, griega y romana, entre otras de las cuales la cultura egipcia se considera como la primera en utilizar la estadística hace aproximadamente 5,000 años.
Posteriormente el campo de aplicación de la Estadística fue creciendo hasta tener una importancia cada día mayor no únicamente en el control de todo lo concerniente al estado y en los juegos de azar, sino en las actividades comerciales, la atención de las necesidades de alimentación de los pueblos, la organización de los diversos oficios, y sobre todo en un incipiente desarrollo de la ciencia.
Al suceder la caída del imperio romano e iniciar la Edad Media, la iglesia persiguió a todos aquellos que pretendieron lograr el desarrollo de la ciencia en general, razón por la cual se dio un estancamiento en el desarrollo de la Estadística. A esta fase de la historia se le conoce como fase del “oscurantismo religioso”, la cual duro 1000 años y se caracterizo por el martirio y asesinato de miles de personas. En esta época se realizo muy poca utilización de la Estadística, con la excepción de las relaciones de tierras pertenecientes a la Iglesia compiladas por Pipino el Breve y Carlomagno.
Guillermo el Conquistador recopilo el llamado Libro del Gran Catastro en el año 1086, documento que contenía datos referentes a la propiedad, extensión y valor de las tierras de Inglaterra.
En los siglos XV, XVI y XVII, Da Vinci, Copernico, Galileo, Harvey, Bacon y Descartes, hicieron grandes modificaciones al Método Científico, de tal forma que cuando se crearon los Estados Nacionales y surgiera el comercio internacional existía ya un método capaz de aplicarse a los datos económicos.
Girolamo Cardano nació en Pravia en 1501 y murió en 1576. Se le atribuye la primera discusión sobre “Probabilidad” en su manual para jugadores “Siber De Ludo Aleae” (Manual para tirar dados).
Por el año 1540 el alemán Muster realizo una compilación estadística de los recursos nacionales, que comprendía datos sobre organización política, instrucciones sociales, comercio y poderío militar.
Durante el siglo XVII se aportaron indicaciones mas concretas a los métodos de observación y análisis cuantitativo y se ampliaron los campos tanto de la inferencia como de la teoría estadística.
Asimismo se dan los primeros intentos por determinar porque es más probable que suceda K y no L; tratando de dar una explicación analítica en el año 1650 y sugerido por los juegos de azar se planteo la cuestión de determinar la probabilidad de ganar una partida o juego.




Blas pascal y Pierre de Fermat esquematizaron sobre estas cuestiones y dieron en 1654 una de las primeras definiciones de Probabilidad.
Christian Huygens, físico y matemático holandés, publico en 1657 un breve tratado titulado “Sobre los razonamientos relativos a los juegos de dados” inspirado en la correspondencia entre Pascal y Fermat.
John Graunt, publico en 1662 su libro “Observaciones Naturales y Políticas hechas a partir de Índices de Mortalidad”, el cual es un primer intento por interpretar fenómenos biológicos de masa y de la conducta social: a partir de datos numéricos de nacimientos y defunciones en Londres, de 1604 a 1661.
El contenido de su obra impresionó tan favorablemente a Carlos II, que este propuso a Graunt como socio fundador de la recientemente constituida Royal Society. Graunt fue elegido socio fundador de la Royal Society en 1662. El mérito de sus observaciones fue inmediatamente reconocido, y fomentó el estudio de las estadísticas de vida en el continente.
James Jacob Bernoulli realizo estudios sobre la teoría de la probabilidad y escribió el tratado “Arte de la Conjetura”, que fuera publicado en 1713, considerado como el primer volumen importante sobre la teoría de la probabilidad.
Este tratado consta de 4 partes, la primera es un comentario al tratado de Huygens, la segunda incluye una teoría general de permutaciones y combinaciones. La tercera aborda problemas que ilustran la teoría de las probabilidades y la cuarta parte contiene el teorema de Bernoulli, también llamado Ley de los Grandes Números.
Abraham De Moivre, matemático francés que en 1711 publica la obra “Las Transacciones filosóficas”, larga memoria sobre las leyes de azar que posteriormente amplio en 1718 en su libro titulado “Doctrina de las Oportunidades”, tanto el libro como la memoria contienen numerosas cuestiones sobre los dados, extracción de bolas de diversos colores de una bolsa y otros juegos. Todo indica que fue De Moivre el primero en utilizar la formula de las probabilidades, resultado que aparece publicado en 1733 bajo el titulo de “Aproximación aditiva del termino binomial en una serie extensa”, en esta obra se representa la curva normal a partir de una expresión matemática y que se incluye en la segunda edición de Doctrina de las Oportunidades en 1738.
Godofredo Achenwall, profesor de la Universidad de Gotinga, fue un economista que acuñó en 1760 la palabra Estadística, que deriva del término italiano statista, que procede del latín status que significa estado o situación, Achenwall creía que los datos de la nueva ciencia serian el aliado mas eficaz del gobernante.




Carl Friedrich Gauss matemático alemán que en 1809 inicio el estudio de la teoría de los errores, realizo grandes aportaciones a las matemáticas y a la astronomía, desarrollando el método que se conoce como el de mínimos cuadrados. Gauss fue el primero en usar la curva de la Distribución Normal, la cual fue de mucha ayuda para analizar errores en las observaciones astronómicas.
Pedro Simón Laplace, matemático y astrónomo francés, en 1812 estudio la teoría de las probabilidades. Su filosofía de la Probabilidad la plasmo en su libro “Teoría analítica de las probabilidades”. Laplace rescato la obra del Reverendo Thomas Bayes, clérigo ingles, que se conoce como teoría de las probabilidades inversas.

Entre 1850 a 1900 el desarrollo de la probabilidad fue dominada por la escuela rusa de teoría probabilística (Petersburgo). Las figuras más prominentes de esta escuela fueron Chebyshev, y sus discípulos Markov y Lyapunov.

Markov se enfocó principalmente en la famosa cadena de Markov como un modelo para el estudio de variables aleatorias, hizo posibles grandes cantidades de investigación en procesos estocásticos.

Karl Pearson, matemático norteamericano cuya contribución a la probabilidad fue inventar en el año 1900 la distribución ji-cuadrada, que es el más antiguo procedimiento de inferencia que se utiliza en aplicaciones actuales de Economía y Administración. Aproximadamente en esa misma época descubrió los fenómenos aleatorios.
Durante su asociación con Francis Galton, Pearson desarrollo el coeficiente de correlación lineal, algunas veces llamado coeficiente de correlación producto momento de Pearson. Fue editor y uno de los principales colaboradores del periódico sobre estadística denominado Biométrica, que cofundo con sus colegas Galton y Weldon.
El psicólogo norteamericano James Mc Keen Catell, estudio en Europa a fines del siglo XIX, estuvo en contacto con Galton y otros estadísticos europeos. A su regreso a Estados unidos de Norteamérica el y sus discípulos empezaron a aplicar los métodos estadísticos a problemas de psicología y ciencias de la educación. Su influencia fue enorme pues en pocos años ya se daba clases de Estadística teórica y aplicada en las universidades norteamericanas.
En la primera década del siglo XX, el matemático Edward Borel creo la teoría de la medida, manejando además nociones de la Probabilidad con propiedades aditivas las cuales eran factibles de medirse.
Por otra parte Wiener, Paley y Zigmund lograron al mismo tiempo desarrollos importantes de la teoría y en sus trabajos manejan la idea de la probabilidad como medida.
La historia más reciente de la estadística nos sitúa entre 1920 y finales de la segunda guerra mundial, cuando aparecen múltiples técnicas estadísticas motivadas por la aplicación de la estadística a áreas tan diversas como la biología, la ingeniería, la física, la antropología, la psicología o la medicina.
Con respecto a ello es importante señalar a Lominicki y Steínhauss que en 1923 escribieron sobre la relación de la probabilidad con la teoría de la medida y las cadenas de Markov.
Es de importancia recalcar el trabajo de N. Wiener, ya que logro crear un modelo matemático preciso y riguroso de un fenómeno aleatorio por excelencia, el movimiento browniano.




Andrei Kolmogorov establece en 1930 sus axiomas para el cálculo de probabilidades siendo las bases matemáticas de la teoría, con lo cual, además se aclararon las paradojas existentes.
Johann Von Neumann llevó a cabo la primera demostración del Teorema Minimax, base fundamental de la Teoría de juegos, que fue propuesto primeramente por Borel en 1921.
También fue pionero de la Teoría de Computadoras, habiendo diseñado y construido el llamado MANIAC (analizador matemático, integrador numérico y computador) en el Instituto para estudios avanzados de Princeton, en 1952.
Los fundamentos de la Estadística actual y muchos de los métodos de inferencia, son debidos a Ronald Fisher (1890-1962). Su principal trabajo fue la creación de un método para la utilización de muestras pequeñas en la investigación agrícola y biológica, y que dada la importancia de su contribución por eficientar el tiempo-costo-beneficio de la investigación, termino por ser puesta en práctica por los sociólogos y otros estudiosos de las ciencias. Asimismo se le atribuye el descubrimiento de las distribuciones precisas de muchas muestras estadísticas y la invención de análisis de varianza.

Jerzy Neyman es considerado uno de los grandes fundadores de la estadística moderna. Trabajó junto con Egon Pearson en la teoría de prueba de hipótesis, proveyéndola de fundamentación lógica y rigor matemático. Sus ideas establecieron que las muestras deben ser bastantes, de modo que se eviten representaciones falsas.

Neyman desarrolló además una teoría de estudio de muestreo en 1934.

La teoría de estimación por juegos de confianza fue el siguiente tema sobre el que investigó Neyman usando intervalos de confianza para garantizar que la probabilidad de cubrir el valor real del parámetro a ser estimado fuese al menos igual a un valor preasignado llamado coeficiente de confianza.

Egon Pearson (1895 - 1980) único hijo de Karl Pearson ayudó a desarrollar teorías concernientes con aplicaciones de técnicas estadísticas, teoría estadística y operaciones de investigación.

Junto con Neyman desarrolló un enfoque de la prueba de hipótesis. Durante la Segunda Guerra Mundial, Pearson trabajó en control de calidad a la par de una nueva disciplina de investigación de operaciones.

A partir de 1950 con la aparición del ordenador se revoluciona la metodología estadística y se abren enormes posibilidades para la construcción de modelos más complejos.

John Arbuthnot en 1970 para probar la existencia de Dios, argumentó lo siguiente: No es posible la suposición de que el sexo está distribuido entre la descendencia humana en una forma puramente casual; debe intervenir una providencia divina que controla las proporciones de los sexos. La demostración de Arbuthnot es el primer ejemplo conocido de inferencia estadística.
Se puede considerar que el trabajo de todos los grandes matemáticos antes citados, impulso de manera determinante a la Estadística, y con ello abrió un nuevo cauce de investigación que ha sido en las últimas décadas excepcional por sus logros y por su extraordinario dinamismo.
En la actualidad la Estadística tiene una gran variedad de aplicaciones, tanto en áreas como ciencias, por ejemplo:
1) En las Agencias Gubernamentales, tanto federales como estatales utilizan la estadística para realizar planes y programas para el futuro.
2) En la Ingeniería se aplica en muchas de sus actividades tales como la planeación de la producción, el control de calidad, las ventas, almacén, etc.
3) En la Sociología se aplica para comparar el comportamiento de grupos socioeconómicos y culturales y en el estudio de su comportamiento.
4) En el campo Económico su uso es fundamental para informar el desarrollo económico de una empresa o de un país que da a conocer los índices económicos relativos a la producción, a la mano de obra, índices de precios para el consumidor, las fluctuaciones del mercado bursátil, las tasas de interés, el índice de inflación, el costo de la vida.
5) En el campo Demográfico la Estadística se aplica en los registros de los hechos de la vida diaria, tales como Nacimientos, Defunciones, Matrimonios, Divorcios, Adopciones, etc.
6) En el campo Educativo la Estadística contribuye al conocimiento de las condiciones fisiológicas, psicológicas y sociales de los alumnos y de los profesores. Al perfeccionamiento de los métodos de enseñanza y de evaluación.
7) En la Industria, la mayor parte de los industriales la utilizan para el control de calidad.
8) Agricultura. Se emplea en actividades como experimentos sobre la reproducción de plantas y animales entre otras cosas.
También se usa la Estadística para determinar los efectos de clases de semillas, insecticidas y fertilizantes en el campo.
9) Biología. Se emplean métodos estadísticos para estudiar las reacciones de las plantas y los animales ante diferentes períodos ambientales y para investigar la herencia.
10) Medicina. Los resultados que se obtienen sobre efectividad de fármacos se analizan por medio de métodos estadísticos. Los médicos investigadores se ayudan del análisis estadístico para evaluar la efectividad de tratamientos aplicados.
11) Salud. La utilizan para planear la localización y el tamaño de los hospitales y de otras dependencias de salud.
También se aplica en la investigación sobre las características de los habitantes de una localidad, sobre el diagnóstico y la fuente de un caso de enfermedad transmisible; sobre la proporción de personas enfermas en un momento determinado, de ciertos padecimientos de una localidad, etc.
12) Psicología. Los psicólogos se valen de los conceptos y técnicas de la estadística para medir y comparar la conducta, las actitudes, la inteligencia y las aptitudes del hombre.
13) Negocios. Los hombres de negocios pueden predecir los volúmenes de venta, medir las reacciones de los consumidores ante los nuevos productos, etcétera.
14) En la Física se utiliza la Estadística para obtener datos y probar hipótesis acerca de los fenómenos naturales.

UNIDAD I GENERALIDADES

DEFINICIONES



INDIVIDUO.- Es cualquier elemento que porte información sobre un fenómeno que se estudia. Así al estudiar la altura de los niños de una clase cada alumno es un individuo; si estudiamos el precio de la vivienda, cada vivienda es un individuo
POBLACIÓN.- Es el conjunto de todos los resultados arrojados por las mediciones en todos los casos, individuos, entidades o elementos, en los que nos interesa medir su característica. Con base en la definición debemos hacer las observaciones siguientes:


  1. Una población comprende tantas repeticiones de un mismo valor como objetos o entidades lo tengan asociado en la medición.

  2. Es necesario aclarar cual es el conjunto de elementos en los que interesa medir la característica.

  3. En el estudio de un fenómeno es muy común que nos interese conocer mas de una característica de un conjunto o sea que se tengan los valores de mas de una variable.

  4. La información que nos interesa conocer esta contenida en la población puesto que esta incluye todos los valores que toma la variable en el conjunto de datos sobre el que deseamos obtener conclusiones.


MUESTRA.- Es el subconjunto que seleccionamos de una población, esta constituida por algunos valores que toma la variable en individuos en los que nos interesa medir su característica. Cabe hacer las consideraciones siguientes:


  1. Una muestra incluye tantas repeticiones de un mismo valor como individuos, objetos o entidades le tengan asociado en la medición.

2. Es necesario aclarar de cual población fue extraída la muestra.

  1. El número de datos que conforman una muestra recibe el nombre de tamaño de muestra y se representa por la letra n.

  2. Es necesario que la muestra con que se trabaje sea representativa de la población de la cual fue extraída.


CENSO.- Es un estudio estadístico que toma en consideración al total de los datos es decir a la población.
MUESTREO.- Es un estudio estadístico que toma en consideración a una parte de la población, es decir a una muestra.

PARAMETRO.- Toda descripción numérica que sintetice información respecto de un universo o población. . Por ejemplo, el porcentaje de viviendas que quedaron en mal estado en México, por el paso de Huracán Kenna.
ESTADISTICO, ESTADISTICAS O ESTADIGRAFO.- Descripciones numéricas que sintetizan información respecto de una muestra. Por ejemplo el porcentaje de viviendas que quedaron en mal estado por el paso del Kenna, en la colonia Los Sauces, Tepic Nayarit.
EXPERIMENTO.- Es cualquier proceso que produce un resultado o una observación.
EVENTO.- Es un resultado particular de un experimento.
EVENTO SIMPLE.- Es un evento cuya definición no puede no puede simplificarse mas.
EVENTO COMPUESTO.- Es un evento que consta de dos o mas eventos simples.
CARÁCTER.- Es un medio que se utiliza para caracterizar a un objeto, individuo, elemento o dato. Cada individuo puede ser descrito mediante uno o varios caracteres. Por ejemplo, si los individuos son personas, el sexo, el estado civil, el número de hermanos o su estatura son caracteres. Un carácter puede ser cuantitativo si es medible numéricamente o cualitativo si no admite medición numérica. El número de hermanos y la estatura son caracteres cuantitativos mientras que el sexo y el estado civil son caracteres cualitativos.
VARIABLE.- Es el valor ya sea un numero o una expresión que se asigna a cada evento de un experimento.
Los distintos valores que puede tomar un carácter cuantitativo configuran una variable estadística. Por ejemplo la variable estatura, en cierta población estadística, toma valores en el intervalo 147 - 205 centímetros.


DEFINICIONES AL TERMINO ESTADISTICA.


Debido a la diversa aplicación de la Estadística, su acepción o significado ha variado de tal forma que se han realizado una gran cantidad de definiciones, las cuales para facilitar su entendimiento se agrupan de acuerdo con el enfoque de las mismas y su aparición histórica consecuente en:
1.- ESTADO

2.- DESCRIPTIVA

3.- INVESTIGACIÓN

4.- HECHOS SOCIALES

5.- INFERENCIAL

6.- CLÁSICA

7.- COMUN

8.- ETIMOLOGICA

9.- ACTUAL

ESTADISTICA


Inferencial

Investigación

Común

Estado

Etimológica





Algunas definiciones que se han hecho al término Estadística son las siguientes:
Es la ciencia que tiene por objeto el conocimiento de las cosas públicas, enseñando los medios para percibir la relación existente entre ellas, siempre que sean dignas de notarse en cada republica. Achenwall.
Es aquella rama del conocimiento político cuyo objeto de estudio es el poder real y relativo de los diversos estados modernos, sus ventajas naturales, su desarrollo industrial, la civilización de sus habitantes y la sabiduría de su gobierno. Bieldfeld.
Describe la situación de un estado en la actualidad o como era en una época determinada. Lauder.
Es una exposición científicamente ordenada de la constitución y actual organización política de los estados. Meusel.
Es el arte de describir todos los objetos en razón de sus cualidades, y en el rigor del término, es una lógica descriptiva. Gioja.
Es la investigación y coordinación de aquellos hechos que son calculados para ilustrar las condiciones y posibilidades de una sociedad. Sociedad Estadística de Londres.
La finalidad de la estadística consiste en legitimar diversas relaciones, obtener lo absoluto de los fenómenos relativos, de lo constante obtenido de lo variable y en sacar de lo nuevo las leyes relativas. Worl.
La noción de lo real es el punto medio de la estadística, la realidad se encuentra en parte en las leyes de los fenómenos. Fallati.
Es la ciencia de los hechos sociales expresados en términos numéricos. Noreau de Jonnes.
Es la ciencia que describe con mayor precisión y veracidad las diversas situaciones de la sociedad humana, en un periodo determinado de tiempo y dentro de los limites del estado, explicando los hechos, sus causas más inmediatas y las leyes naturales de los fenómenos variables, con el fin de que esta información sea de utilidad para los gobiernos así como para la ciencia en general. Morl.
Describe las características de la sociedad humana basándose en observaciones metodológicas y enumeraciones de fenómenos similares. Rumelin.
Es el estudio numérico de los hechos sociales. Levausser.
Es la ciencia de los promedios y de los grandes números. Browley.
Es una forma de observación e inducción apropiadas para el estudio cuantitativo de los fenómenos que se presentan en forma colectiva en cuyos casos son susceptibles de variar sin seguir una regla determinada con todo rigor, su objeto es hallar en los fenómenos colectivos lo que hay de típico. Benini.
Es el estudio numérico de grupos, a través del estudio de las unidades que los componen ya sean estas unidades humanas, subhumanas, animadas o inanimadas. Willcox.
Es un conjunto de métodos aplicables a datos numéricos que conducen a inferir hechos concretos inherentes a los datos. Waugh.
Tiene como objeto primordial el investigar la posibilidad de obtener inferencias validas a partir de datos estadísticos y la construcción de métodos que permitan realizar dichas inferencias. Cramer.
Es un instrumento que permite analizar una parte de los fenómenos que condicionan las decisiones en planificación, donde intervienen aspectos económicos, sociales y políticos con todas sus interacciones. Núñez del Prado Benavente.
La estadística es el suministro de un conjunto de herramientas sumamente útiles para la planeación, análisis e interpretación de los resultados de una investigación. Ostle.
Es la ciencia que se ocupa de reunir, analizar, caracterizar e interpretar conjuntos de datos, por esta razón es muy util en los negocios. Mode .
Se emplea para permitir al espíritu humano hacerse una representación relativamente simple de conjuntos complejos, apreciar el valor de estas, estudiar si se relacionan entre si y hasta que grado son fundadas estas relaciones. Domos.
Es un conjunto de técnicas para la colección, manejo, descripción y análisis de información, de manera que las conclusiones obtenidas de ellas tengan un grado de confiabilidad especificado. Federer.

Es la ciencia que se vale de modelos matemáticos como instrumento básico para la solución de problemas bajo incertidumbre de la manera más correcta. Se apoya en la teoría de la probabilidad. Hadley.
En términos muy precisos, la estadística es el estudio de los fenómenos aleatorios. Canavos.
Ciencia que trata de la recolección, análisis, interpretación y representación de datos numéricos. Pastor.
Está relacionada con modelos de distribución de probabilidad, pruebas de hipótesis, pruebas de significancia, y otros medios para determinar lo apropiado de nuestras deducciones y el resultado más probable de nuestras decisiones. Longley-Cook .
Se refiere a las técnicas mediante las cuales se recopilan, organizan y analizan datos cuantitativos. El punto central del análisis estadístico en los negocios es la administración de la toma de decisiones. Kazmier.
Es una aplicación del método científico en el análisis de datos numéricos con el fin de tomar decisiones razonables. Berenson & Levine .
Es una rama de las matemáticas que tiene por objeto desarrollar una serie de métodos y técnicas para recopilar, organizar, resumir, analizar, interpretar y comunicar una serie de datos obtenidos durante una investigación con el objeto de hacer inferencias. González.
Está ligada con los métodos científicos en la toma, organización, recopilación, presentación y análisis de datos, tanto para la deducción de conclusiones como para tomar decisiones razonables de acuerdo con tales análisis. Murray Spiegel.
Se puede describir como la ciencia o arte de reunir y analizar datos e inferir consecuencias a partir de estos elementos. Como el azar afecta tanto la reunión de datos como su análisis, se debe tener en cuenta poseer una buena base de teoría de probabilidad. Paul Meyer.
Es un conjunto de técnicas para la colección, manejo, descripción y análisis de información, de manera que las conclusiones obtenidas de ella tengan un grado de confiabilidad especificado. Infante y Zarate de Lara.
La estadística se puede describir como la ciencia o arte de reunir y analizar datos e inferir conciencias a partir de estos elementos. Willoughby.

Es una forma de observación e inducción apropiadas para el estudio cuantitativo de los fenómenos que se representan como masas en ciertos casos. Wayne.
La estadística es un vocablo que en el plural se usa para designar datos cuantitativos, o en el singular puede designar una disciplina. Hoy en dia es una herramienta de suma utilidad en todas las profesiones. Reynoso Tirado.
La persona común concibe la estadística como columnas de cifras o graficas asociadas con promedios de nacimientos, muertes, matrimonios o divorcios; Índices de exportaciones, importaciones, etcétera que comúnmente encontramos insertados en periódicos y revistas.
En la actualidad la estadística se define como un método de toma de decisiones en condiciones de incertidumbre, siendo su función principal elaborar principios y métodos que coadyuven en la toma de decisiones.
La definición clásica o matemática de la Estadística, nos dice que es rama de las matemáticas que se encarga de compilar, organizar, resumir, presentar y analizar datos numéricos. Según esta definición la estadística es de gran ayuda en:

a).- La planeación de la búsqueda y obtención de la información.

b).- La sistematización y organización de la información para describirla y analizarla con facilidad.

c).- La inferencia sobre la realidad partiendo de la información obtenida mediante estimaciones y contrastación de hipótesis, así mismo en la predicción de eventos futuros.
Para cada una de estas etapas existe una parte de la estadística que proporciona métodos que ayudan a resolver cualquier problema que surgiera en el curso de una investigación.

CLASIFICACION DE LA ESTADÍSTICA
La Estadística se divide en tres partes llamadas: Muestreo, Estadística Descriptiva e Inferencia estadística.



MUESTREO
CLASIFICACION DE ESTADISTICA DESCRIPTIVA

LA ESTADISTICA

INFERENCIA ESTADISTICA

MUESTREO. Es la parte de la estadística que se encarga de aportar técnicas y métodos que permitan diseñar un proceso adecuado para obtener una muestra representativa de la población de interés que nos proporcione la máxima información ya sea con el mínimo costo o con el mínimo tamaño de la muestra. Es necesario al elegir una muestra elaborar un listado de los elementos que pertenecen a la población de la cual se sacara la muestra, posteriormente se procede a la selección de los elementos de la muestra, este proceso se denomina diseño de la muestra.

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA. Es un conjunto de procedimientos que sirven para organizar, describir, sistematizar, presentar y analizar la información contenida en una muestra o en la población, sin que las conclusiones que se extraigan de estos rebasen su ámbito especifico. Por ejemplo al recolectar las calificaciones del grupo 1º D de la especialidad de alimentos del CETIS 100, ciclo escolar 2002-2003, en la materia de química, resumimos diciendo que la calificación promedio es de 90, con esto describimos y sintetizamos una característica de los datos, es decir del total de calificaciones, la validez de esta descripción numérica atañe únicamente al grupo de estudiantes de los cuales provienen los datos.
ESTADÍSTICA INFERENCIAL. Es el conjunto de procedimientos que se emplean para hacer generalizaciones respecto a la población, partiendo del estudio y resultados de una muestra, es decir de un número limitado de datos extraídos precisamente de la población. Asimismo se hacen predicciones de eventos futuros. Las inferencias y generalizaciones de esta rama complementan a la estadística descriptiva y se basan principalmente en la Probabilidad.

FENOMENOS OBJETO DE ESTUDIO



Los fenómenos que estudia la Estadística se pueden agrupar en tres grandes grupos que son:
1.- Los que pueden ser retenidos por observación objetiva.


    1. Los de carácter colectivo, que abarcan gran número de casos particulares. Ejemplo: La población, los salarios, la inmigración y la emigración de un determinado país.

    2. Los que se producen muy separados entre si. Ejemplo: las epidemias.

    3. Los que se presentan con igual frecuencia pero impresionan mas unos que otros, por lo que se desconoce las veces que se produce. Ejemplo: las tormentas.

    4. Los que se presentan con determinada intensidad en una pequeña parte de lo colectivo y se considera que con esa misma intensidad existe en la totalidad. Ejemplo: Ideología de todo un pueblo.


2.-Los que poseen cierta apreciación cualitativa pero se desconoce su intensidad cuantitativa. Ejemplo: Estadística de mortalidad, de enfermos de VIH, de enfermos de gripe, etc.

3.-Los que pueden ser apreciados cuantitativamente pero no en su totalidad, lo que conduce a errores graves. Ejemplo: Precipitación pluvial de New York, Economía de México, Distancia entre América y Europa, etc.

VARIABLES ESTADISTICAS

La noción de variable es fundamental en el quehacer estadístico, es considerada como la característica capaz de admitir variaciones dentro de un conjunto de datos, relativos a un fenómeno que al realizar su medición encontramos que está constituido por diferentes valores que el fenómeno va adquiriendo ya sea en el espacio o en el tiempo.

Las variables en términos generales se clasifican en categóricas y numéricas atendiendo al resultado de efectuar la medición de la misma ¿Qué es lo que nos proporciona? Si es un número la variable recibe el nombre de numérica, y si genera una expresión se designa como categórica.

VARIABLE CATEGORICA O CUALITATIVA. Son aquellas cuyos valores son expresiones. Estas a su vez pueden ser nominales y ordinales.




    1. Nominales si los valores permiten ubicar a cada individuo en una categoría y no hay orden entre estos valores. A este tipo de variables que se consideran las más simples y abundantes se les pueden asignar cifras u otros símbolos arbitrarios con el fin de distinguirlas, Ejemplo: estado civil, cuyo orden de colocación es indistinto ya que podemos colocarlos en el siguiente orden soltero, casado, viudo, divorciado y unión libre; pudimos haber puesto primero viudo y casado y terminar en soltero. Otras variables nominales son sexo, nacionalidad, color de automóvil, tipo de lámpara, lugar de nacimiento, etcétera.



    1. Ordinales si los valores de una variable categórica tienen un orden determinado ya que guardan entre sí relaciones de mayor que. En este tipo de variables la escala va desde la categoría más baja hasta la más alta o viceversa, de modo que las observaciones queden en el orden apropiado. Estas categorías tampoco tienen cantidades numéricas aunque se les represente por cifras. Ejemplo: para la variable categórica ordinal alcoholismo tendríamos como posibles valores ordenados siguientes, abstemio, bebedor ocasional, bebedor regular y bebedor consuetudinario. Estas categorías tienen que estar ordenadas ya se les llame por su nombre o por medio de cifras, la cifra tres indicaría un grado de dependencia menor que la cuatro y menor que la dos. Otras variables del tipo ordinal serian grado de escolaridad, rango militar o jerarquía eclesiástica.




VARIABLE NUMERICA O CUANTITATIVA. Son aquellas variables consideradas como más complejas ya que se pueden efectuar con ellas operaciones aritméticas y compararlas, por tanto es comprensible resaltar que sus valores son números.
Las variables numéricas pueden ser discretas o continuas atendiendo a las características de dichos números.


  1. Discretas si los valores puede tener la variable son números enteros, ejemplos: hijos por familia, numero de huelgas anuales, producción mensual de automóviles, estatura en centímetros, etcétera.

  2. Continuas si la variable puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo de números reales, es decir sus valores son fraccionarios ejemplo: La edad en meses o años y meses, los salarios, la estatura en metros, la producción anual de azúcar, etcétera.

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