Reflexiones sobre estadistica

Tecnológico Nacional de México[pic 1][pic 2]

Campus Culiacán

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Estadística.

Evidencia de Vídeos.

Nombre: Edwin Alejandro Rivera Cazarez.

Núm. de control: 20170518

Carrera: Ingeniería Mecatrónica.

Nombre del maestro: Rosa Icela Amador Cazarez

Grupo: ET07     Horario: 08:00 – 09:00

12/02/2021

La estadística, ¿La prostituta de las matemáticas? | Erika Don Juan | TEDxTecdeMtyJuarez.

La estadística es ciencia exacta, no solamente es transversal a todas las disciplinas porque se requiere para la física para la química para la medicina para la economía todas estas ciencias las requieren para su proceso de investigación científica las empresas para su proceso de toma decisiones pero en fin más allá de todo esto, los seres humanos la prueba diaria de la aplicación de la estadística su uso y su aplicación yo creo que desde que nacemos hasta que morimos y nosotros pensamos en nuestra línea de vida desde que naces hasta que mueres vas tomando decisiones a partir de tu aprendizaje de tu proceso diario de aprendizaje de lo que observas.

Es posible medir todo el objetivo y lo subjetivo siempre y cuando esté la clave siempre y cuando tú utilices una medida adecuada siempre y cuando tú escales tu proceso y que los sujetos que vas a someter a ese proceso estén conscientes de la escala que están utilizando que estás utilizando.

Yo no necesito comerme todo un pastel para poder describir este pastel es más el proceso de observación es un proceso científico y yo pudiera simplemente observar y poderlo describir pero no pudiera hablar de su consistencia de su sabor porque no lo he probado si yo quiero ir más allá tendría que probarlo pero también ojo si yo este pastel pruebo solamente la parte roja si yo tendría que decir que solamente estoy describiendo y representando la parte roja si yo tomara la parte blanca yo tendría que hacer en mi investigación aclaración es que solamente estoy representando a la parte blanca si yo quiero hablar del pastel completo tendría que tomar una muestra suficiente y representativa de todos sus segmentos.

La estadística no es la prostituta de las matemáticas porque prostituta o prostituto es quien se prostituye y eso depende del sujeto y no del objeto eso depende del científico el académico la empresa el profesionista que por su interés manipula datos y genera información falsa a sabiendas de que está manipulando esa información ocultando observaciones con tal de tener un interés propio o académico no es la estadística porque la estadística si la usas tal cual es una ciencia exacta y te dice lo que tú no querías escuchar o lo que no querías aceptar.

¿Querés predecir el futuro? Usá datos | Nicolás Loeff | TEDxMontevideo

Hoy vivimos en un mundo donde los trabajos son superespecializados, pero la tecnología se puede aplicar casi a cualquier aspecto de nuestras vidas. los datos tienen un poder casi especial para describir el mundo.

Desgraciadamente, la sociedad es un sistema tan complejo que no puede ser descrito por sencillas ecuaciones como usa la física. "Sencillas". Pero hay algo que puede describir el comportamiento de los humanos aun cuando fallan las ecuaciones: Los datos. Al igual que el petróleo, los datos que extraemos son crudos, y solo después que los refinamos mediante algoritmos se convierten en algo realmente valioso.

Nuestros asistentes electrónicos van a conocernos íntimamente. Van a saber nuestros gustos y dónde estamos, y van a poder hacernos recomendaciones de qué libros leer o qué lugares visitar. Van a adelantarse a nuestras necesidades y van a aumentar nuestra productividad a tal punto que nos vamos a preguntar cómo hacíamos para vivir sin ellos. Los criminales siguen patrones, y los algoritmos pueden analizar esos patrones en los datos y estimar dónde es probable que ocurra un nuevo delito. Armada con esta información, la policía puede enviar patrulleros a que recorran las zonas donde es posible que estén trabajando los criminales. Pero estos algoritmos sí existen. Parece que no hay rincón de la experiencia humana que se escape al poder predictivo de los algoritmos. Es aún demasiado fácil equivocarse cuando uno hace predicciones.

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