INSTRUMENTOS PRESUPUESTALES

ESTADISTICA INFERENCIAL 1

INTRODUCCION A LA ESTADISTICA INFERENCIAL

En la vida laboral indudablemente se observa la estadística, sin embargo es más evidente en el ambiente privado, en donde se trabaja en base a objetivos, a logros tangibles y siempre se tiene como marco de referencia el tiempo, y estoy hablando de lo que es trabajar por proyectos, donde todo esfuerzo es medible, la calidad de los entregables, el tiempo en reaccionar, el tiempo en solucionar, pero también es ahí donde se aprenden de lecciones aprendidas que números estadísticos pueden guiar la toma de decisiones, como el contratar o liquidar a una persona.

En el ámbito privado sirve de mucho, las decisiones no las hacen con el corazón sino con resultados y teniendo en cuenta la estadística, tendencias, demanda, promedios, etc., en cambio en el ámbito público se tiende a no rendirle tanta importancia o no tan real a la estadística porque saben que sus puestos podrían estar en juego, es como ese sentimiento de la automatización por medio a la Informática, ese sentimiento se tiene en este sector porque saben que las decisiones se podrían tomar fríamente según resultado y no por intuición o por un sentimiento de fraternalidad.

Hablar de estadística es hablar de datos sobre un fenómeno, acontecimiento, situación; dichos datos recopilados, organizados y resumidos para ser analizados.

La estadística nos puede hablar de posibilidades, promedios, nos muestra de manera gráfica comportamientos, hechos en apariencia separados.

1.1 BREVE HISTORIA DE LA ESTADISTICA.

El término alemán Statistik, introducido originalmente por Gottfried Achenwall en 1749, se refería al análisis de datos del Estado, es decir, la «ciencia del Estado» (o más bien, de la ciudad-estado). También se llamó aritmética política de acuerdo con la traducción literal del inglés. No fue hasta el siglo XIX cuando el término estadística adquirió el significado de recolectar y clasificar datos. Este concepto fue introducido por el militar británico sir John Sinclair (1754-1835).

En el siglo XVIII, el término "estadística" designaba la colección sistemática de datos demográficos y económicos por los estados. A principios del siglo XIX, el significado de "estadística" fue ampliado para incluir la disciplina ocupada de recolectar, resumir y analizar los datos. Hoy la estadística es ampliamente usada en el gobierno, los negocios y todas las ciencias. Las computadoras electrónicas han acelerado la estadística computacional y ha permitido a los estadísticos el desarrollo de métodos que usan recursos informáticos intensivamente.

El término "estadística matemática" designa las teorías matemáticas de la probabilidad e inferencia estadística, las cuales son usadas en la estadística aplicada. La relación entre estadística y probabilidades se fue desarrollando con el tiempo. En el siglo XIX, las estadísticas usaron de forma gradual la teoría de probabilidades, cuyos resultados iniciales fueron encontrados en los siglos XVII y XVIII, particularmente en el análisis de los juegos de azar (apuestas). Para 1800, la astronomía usaba modelos probabilísticos y teorías estadísticas, particularmente el método de los mínimos cuadrados, el cual fue inventado por Legendre y Gauss. La incipiente teoría de las probabilidades y estadísticas fue sistematizada y extendida por Laplace; después de este, las probabilidades y estadísticas han experimentado un continuo desarrollo. En el siglo XIX, el razonamiento estadístico y los modelos probabilísticos fueron usados por las ciencias sociales para el avance las nuevas ciencias de psicología experimental y sociología, y por las ciencias físicas en termodinámica y mecánica estadística. El desarrollo del razonamiento estadístico estuvo fuertemente relacionado con el desarrollo de la lógica inductiva y el método científico.

La estadística puede ser considerada no como una rama de las matemáticas, sino como una ciencia matemática autónoma, como las Ciencias de la computación y la investigación de operaciones. A diferencia de las matemáticas, la estadística tuvo sus orígenes en la administración pública. Fue usada en la demografía y la economía. Con el énfasis en el aprendizaje de los datos y en la elaboración de las predicciones más acertadas, la estadística se ha solapado con la Teoría de la decisión y la microeconomía. Con el enfoque de los datos, la estadística se ha solapado con la ciencia de la información y las Ciencias de la computación.

1.2 CONCEPTO DE ESTADISTICA

La Estadística es una ciencia formal que estudia la recolección, análisis e interpretación de datos de una muestra representativa, ya sea para ayudar en la toma de decisiones o para explicar condiciones regulares o irregulares de algún fenómeno o estudio aplicado, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional. Sin embargo, la estadística es más que eso, es decir, es el vehículo que permite llevar a cabo el proceso relacionado con la investigación científica.

Es transversal a una amplia variedad de disciplinas, desde la física hasta las ciencias sociales, desde las ciencias de la salud hasta el control de calidad. Se usa para la toma de decisiones en áreas de negocios o instituciones gubernamentales.

1.3 ESTADISTICA DESCRIPTIVA

La estadística descriptiva es una rama de las Matemáticas cuyo propósito es analizar un conjunto de datos, y extraer unos valores que resuman sus características. Evidentemente, esto implicará cierta pérdida de información (pues nunca serán tan descriptivos uno o dos datos como una lista completa), pero a cambio, se ganará en objetividad.

Se dedica a la descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos de estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente. Ejemplos básicos de parámetros estadísticos son: la media y la desviación estándar. Algunos ejemplos gráficos son: histograma, pirámide poblacional, gráfico circular, entre otros.

Enfrentarse con datos de muy diversa índole, es cosa de todos los días. Sin embargo, no siempre se comprende el real alcance de lo que dicen.

Como parte de una base cultural necesaria para desempeñarse en el mundo de hoy, es requisito desarrollar una capacidad personal para extraer y describir información presente en un conjunto de datos.

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