Estadística Historia y evolución de la estadística

Estadística

Historia y evolución de la estadística

Los comienzos de la estadística pueden ser hallados en el antiguo Egipto, cuyos faraones lograron recopilar, hacia el año 3050 antes de Cristo, prolijos datos relativos a la población y la riqueza del país. De acuerdo al historiador griego Heródoto, dicho registro de riqueza y población se hizo con el objetivo de preparar la construcción de las pirámides.

También los chinos efectuaron censos hace más de cuarenta siglos. Los griegos efectuaron censos periódicamente con fines tributarios, sociales (división de tierras) y militares (cálculo de recursos y hombres disponibles).

En nuestros días, la estadística se ha convertido en un método efectivo para describir con exactitud los valores de datos económicos, políticos, sociales, psicológicos, biológicos y físicos, y sirve como herramienta para relacionar y analizar dichos datos.

Estadistica inferencial

La estadística Inferencia, es el proceso por el cual se deducen (infieren) propiedades o características de una población a partir de una muestra significativa. Uno de los aspectos principales de la inferencia es la estimación de parámetros estadísticos.

la cual consiste en llegar a obtener conclusiones o generalizaciones que sobrepasan los límites de los conocimientos aportados por un conjunto de datos.

Objetivos

Determinar la probabilidad de que una conclusión sacada a partir de los datos de una muestra sea cierta en la población muestreada.

Mostrar consideraciones de cómo fue seleccionada la muestra y cuánto varían las observaciones de una muestra a otra.

Buscar obtener información sobre la población basándose en el estudio de los datos de una muestra tomada a partir de ella

legitimar generalizaciones sobre poblaciones usando datos de muestras.

Permitir la recolección de datos importantes para el estudio de situaciones que se presentan a diario y permite dar respuesta a los problemas de una forma útil y significativa.

Importancia

la inferencia estadística tiene como importancia la investigación del comportamiento el cual es hacer inferencia acerca de un número grande personas, o de otras unidades observacionales, a partir de datos concernientes a un grupo relativamente pequeño de personas.

La importancia de la estadística inferencial es que puede dar respuesta a muchas de las necesidades que la sociedad actual puede requerir.

Diferencia entre ed y ei

La diferencia que existe entre la E.D Y LA E.I, es que la E.D tiene como objetivo fundamental sintetizar, resumir, ordenar o clasificar la información contenida en un gran volumen de datos y en cambio la E.I su objetivo fundamental es el de obtener conclusiones acerca de un fenómeno en estudio a partir de una muestra de datos experimentales y usando la teoría de la probabilidad para establecer un nivel de confianza acerca de dichas conclusiones.

Aplicaciones E I

La estadística inferencial te permite simular situaciones para controlar procesos y verificar las posibles respuestas a condiciones controladas.... es decir, es mejor ( y mas económico) anticipar que va a suceder y simular algo, a que esperar que pase y no estar preparado.

La estadística inferencial permiten a los directivos, asesores y personal, contar con la suficiente información para mejorar a partir de ella los procesos de la empresa, tomar mejores decisiones comerciales, mejorar la seguridad y hacer un uso mucho más productivo y provechoso de los recursos.

La estadística inferencial es fundamental tanto para la administración financiera, como para la administración de operaciones, las ventas, el marketing, las cobranzas, la logística y la gestión de personal entre otras áreas y actividades de toda corporación.

Muestreo

Definiciones

Muestreo: El muestreo es por lo tanto una herramienta de la investigación científica, cuya función básica es determinar que parte de una población debe examinarse, con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población.

Muestra: es un subconjunto de casos o individuos de una población estadística. Las muestras, se obtienen con la intención de inferir propiedades de la totalidad de la población, para lo cual deben ser representativas de la misma, La muestra es una representación significativa de las características de una población, que bajo, la asunción de un error (generalmente no superior al 5%) estudiamos las características de un conjunto poblacional mucho menor que la población global.

Población: Es la colección de datos que corresponde a las características de la totalidad de individuos, objetos, cosas o valores en un proceso de investigación, Una población es un conjunto de todos los elementos que estamos estudiando, acerca de los cuales intentamos sacar conclusiones.

Estadístico: es una función medible T que, dada una muestra estadística de valores (X_1,X_2,...,X_n), les asigna un número, T(X_1,X_2,...,X_n), que sirve para estimar determinado parámetro de la distribución de la que procede la muestra. Así, por ejemplo, la media de los valores de una muestra (media muestral) sirve para estimar la media de la población de la que se ha extraído la misma; la varianza muestral podría usarse para estimar la varianza poblacional, etc.1 Esto se denomina como realizar una estimación puntual.

Parámetro: es una medida usada para describir alguna característica de una población, tal como una media poblacional. El proceso de estimación en inferencia estadística puede ser descrito como le proceso de estimar un parámetro a partir del estadístico correspondiente,

Error: Nos da una noción clara de hasta dónde y con qué probabilidad una estimación basada en una muestra se aleja del valor que se hubiera obtenido por medio de una medición poblacional completa, es el error que surge a causa de observar una muestra en lugar de la población completa.

Población blanco: A la población de estudio se le conoce como población diana o población blanco y viene delimitada por características demográficas, sociales, hábitos de vida, problemas de salud, etc.

Población muestreada: Es la población base con criterios de viabilidad o posibilidad de realizarse el muestreo.

Muestreo simple: Este tipo de muestreo toma solamente una muestra de una población dada para el propósito de inferencia estadística. Puesto que solamente una muestra es tomada, el tamaño de muestra debe ser lo suficientemente grande para extraer una conclusión. Una muestra grande muchas veces cuesta demasiado dinero y tiempo.

Muestreo doble: Bajo este tipo de muestreo, cuando el resultado del estudio de la primera muestra no es decisivo, una segunda

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