Estadística inferencial

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UNIVERSIDAD CIUDADANA DE NUEVO LEÓN

Licenciatura en Informática Administrativa

ACTIVIDAD:  Ensayo

Asignatura: Estadística inferencial

TUTOR: Oscar Gonzalez Gonzalez

ALUMNO (A): Alan Eduardo Rangel Aguilar

MATRÍCULA: 50464

Aula: A.

Monterrey Nuevo León,

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Introducción:

La estadística inferencial o inferencia estadística se conoce como la rama de la estadística que se ocupa de hacer inferencias, es decir, inferir propiedades, conclusiones y tendencias. Su función es explicar, predecir y comparar. Las estadísticas inferenciales a menudo emplean mecanismos que le permiten hacer tales inferencias, como las pruebas de estimación puntual.

Las estadísticas inferenciales ayudan a analizar poblaciones y tendencias. Eso no significa que se puedan predecir con precisión, o que tengamos una ciencia exacta, sino más bien una aproximación probable del resultado final. Algunos ejemplos de aplicaciones de estadísticas inferenciales incluyen tendencias de encuestas e investigaciones médicas y epidemiológicas.

La estadística inferencial realiza estimaciones e hipótesis basadas en probabilidades y argumentando sus resultados a partir de muestras de una población. Estas muestras deben ser las más representativas del universo o de la población total. La selección y determinación del tamaño de la muestra es uno de los aspectos más importantes que se deben considerar en la estadística inferencial.

La estadística inferencial realiza estimaciones e hipótesis basadas en probabilidades y argumentando sus resultados a partir de muestras de una población. Estas muestras deben ser las más representativas del universo o de la población total. La selección y determinación del tamaño de la muestra es uno de los aspectos más importantes que se deben considerar en la estadística inferencial.

La historia de la estadística inferencial data de finales del siglo XIX. Su trasfondo histórico es muy antiguo y se remonta a Egipto donde solían llevar un registro de sus actividades y sus cosechas. Ya en el siglo XVII comenzaron a aparecer los estudios colectivos para hacer inferencias.

Hay varios usos para las estadísticas en la vida diaria. La estadística es un cuerpo de conocimiento que profundiza en los métodos detrás de la recopilación de datos y su análisis. La recopilación de datos y su análisis mediante estadísticas permite comprender, predecir y controlar diversos aspectos de las sociedades. Las estadísticas también se utilizan para calcular la tasa de éxito de varias estrategias en los sectores público y empresarial. En resumen, comprender cómo recopilar, interpretar y usar estadísticas es una habilidad fundamental que puede afectar muchos aspectos de nuestras vidas.

 Primero, debe decidir qué información recopilará. Deberá saber dónde encontrar los datos relevantes al recopilar estadísticas. Puede encontrar datos relevantes preguntando a expertos o consultando documentos u otras fuentes de información. También puede preguntar a las personas directamente sobre sus experiencias o recopilar datos de sitios de redes sociales como Facebook y Twitter. La estadística es una forma de inferencia; por lo tanto, ya debe haber recopilado algunos datos antes de intentar interpretarlos.

 A continuación, debe elegir qué técnica estadística aplicará a sus datos. Existen varios tipos de técnicas estadísticas, que incluyen la distribución de frecuencias, la correlación y el análisis de regresión. Cada uno tiene sus propias ventajas y desventajas, así como sus propios conjuntos de reglas para interpretar los resultados. Por ejemplo, el análisis de correlación permite determinar si dos variables están relacionadas o no en función de un solo valor. Esta técnica también puede brindarle las dos variables que están más estrechamente asociadas con las dos variables que desea analizar. Por otro lado, el análisis de regresión permite calcular un valor estimado para una variable basado en otra variable, a menudo llamada variable independiente, y una tercera variable llamada variable dependiente. Esto le permite estimar valores para una variable desconocida en función de ciertos valores conocidos para variables relacionadas.

Una vez que haya elegido su técnica, recopilado información relevante y seleccionado una herramienta estadística, ¡está listo para hacer inferencias a partir de sus datos! Una inferencia es una conclusión que se puede extraer de datos basados ​​en técnicas estadísticas. Algunas inferencias comunes incluyen determinar si existe una tendencia entre los datos recopilados o identificar qué factor causó qué cambio en un resultado observado. El software de estadísticas facilita la realización de cualquier número de cálculos y la generación de cualquier número de gráficos con los que ilustrar sus conclusiones.

 Las estadísticas son una herramienta poderosa cuando se usan correctamente, pero pueden ser peligrosas cuando el mal uso conduce a una mala interpretación de los datos recopilados. datos. Como aprendió en este párrafo del cuerpo, la interpretación de las estadísticas requiere una planificación cuidadosa y la aplicación de conocimientos previos relevantes antes de aplicar cualquier técnica estadística. Sin una planificación adecuada, es fácil hacer suposiciones incorrectas o aplicar mal las estadísticas por completo, lo que da como resultado interpretaciones inexactas de los datos recopilados que pueden tener consecuencias nefastas en la vida cotidiana.

La media (M) es un término matemático que describe el promedio de un conjunto de números. Es la medida más común utilizada para calcular la calidad, la cantidad y el valor de los datos. La media se calcula sumando todos los números de una muestra y dividiendo ese total por el número de elementos de la muestra. Por ejemplo, si hubiera 10 elementos en una muestra y cinco fueran mayores que seis, la media sería 6+6+6+6=20. La media es más útil para determinar cómo se distribuyen los conjuntos de datos, es decir, cuántos elementos son mayores o menores que un número específico.

 La media es la medida de tendencia central más precisa para la mayoría de los conjuntos de datos. También es una medida imparcial del promedio de cualquier conjunto de números. Debido a que es una media aritmética, generalmente se representa mediante paréntesis: {x+y+z}. Esto significa que la media es una suma de valores; consúltela como 'ejes de suma' para mostrar los diferentes valores que se suman para obtener la media. Esto se puede demostrar con valores del 1 al 100: 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 = 20. Restar 10 de ambos lados da como resultado 6. Por lo tanto, al sumar 10 a ambos lados, aprendimos que 20 representa una media aritmética entre 1 y 10. La media aritmética también se puede calcular usando porcentajes: [(número total de valores - valor más bajo) / (número total de valores)] * 100%. De esta manera, puede ver fácilmente que los porcentajes más altos representan medias más altas basadas en muestras más pequeñas.

La media de una muestra es representativa de toda la población, ya que se deriva del conjunto de datos de un solo grupo. Puede usarse para determinar si un tratamiento está funcionando o no, o si un medicamento es efectivo o no. Esencialmente, las muestras de una población tienen medias que son representativas de toda la población. Si desea saber qué significa algo en general, puede utilizar una muestra de cualquier población; obtendrá un resultado preciso porque cada muestra tiene su media correcta.

También es fácil calcular el rango y los límites superior e inferior para la media de una población dada usando una suma simple:

{1+2+3+4+5+6} + {7} + 8 = 26-- - {1+2} + 3 = 5

{1} + 2 = 3

Como cinco es mayor o igual que 3, sabemos que 3 debe ser menor que o igual a 3- lo que nos lleva al siguiente paso: restar uno de ambos lados da como resultado 2. Ahora sabemos que cualquier cosa mayor que 2 debe ser mayor que 3 y cualquier cosa menor que 2 debe ser menor que 3. Este proceso puede repetirse con restas y multiplicaciones para encontrar los límites superiores:

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