El valor de la Estadística

Apr 30, 2023
El valor de la Estadística

Artículo por datdata

La estadística es una rama de las matemáticas que se dedica a la recolección, análisis e interpretación de datos. Su objetivo es proporcionar herramientas y técnicas para comprender, describir y tomar decisiones en base a datos numéricos. 

Se utiliza en una amplia variedad de campos, como la economía, la medicina, la psicología, la sociología y la ingeniería, entre otros. 

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La estadística es una ciencia que se encarga del análisis y la interpretación de datos numéricos con el objetivo de obtener información útil y relevante para la toma de decisiones en distintas áreas del conocimiento.

Más específico, se utiliza para recopilar y analizar datos a partir de experimentos, encuestas, estudios y observaciones, y para identificar patrones, tendencias y relaciones entre los datos.

Su importancia radica en que proporciona herramientas y técnicas para analizar y comprender los datos, lo que permite a las personas tomar decisiones informadas y basadas en evidencia.

Es crucial en la investigación científica, el control de calidad en la producción industrial, la evaluación de riesgos, la predicción y planificación, la investigación médica, las ciencias sociales, las tecnologías de la información, y en la comunicación efectiva de información.

La estadística se divide en dos áreas principales: estadística descriptiva y estadística inferencial. La estadística descriptiva se refiere a la recopilación, organización y resumen de datos, mientras que la estadística inferencial se centra en hacer inferencias y predicciones a partir de los datos.

Hay muchas cosas que se pueden aprender en la estadística, aquí te compartimos una lista de algunas de las cosas más comunes que se estudian en esta disciplina:

  1. Métodos de muestreo: cómo seleccionar una muestra de una población más grande para obtener resultados representativos.
  2. Medidas de tendencia central: cómo calcular la media, la mediana y la moda para resumir un conjunto de datos.
  3. Medidas de dispersión: cómo calcular la varianza y la desviación estándar para medir la variabilidad en los datos.
  4. Regresión y correlación: cómo identificar y medir las relaciones entre diferentes variables en un conjunto de datos.
  5. Distribuciones de probabilidad: cómo calcular y entender las diferentes distribuciones de probabilidad, como la distribución normal y la distribución de Poisson.
  6. Inferencia estadística: cómo hacer inferencias a partir de los datos, como la estimación de parámetros y la prueba de hipótesis.
  7. Análisis de series de tiempo: cómo analizar patrones y tendencias en datos que cambian con el tiempo.
  8. Diseño de experimentos: cómo diseñar experimentos para investigar relaciones causa-efecto.
  9. Análisis multivariado: cómo analizar datos con múltiples variables y entender las relaciones entre ellas.
  10. Análisis de datos grandes: cómo trabajar con grandes conjuntos de datos y aplicar técnicas de aprendizaje automático y minería de datos para identificar patrones y relaciones.
  11. Estadística bayesiana: cómo utilizar la teoría de la probabilidad bayesiana para actualizar la información previa en función de la nueva información.
  12. Análisis de datos categóricos: cómo trabajar con datos que están en forma de categorías o grupos, como en el análisis de datos de encuestas o en la investigación de mercados.
  13. Análisis de datos espaciales: cómo analizar datos que están relacionados con la ubicación geográfica o espacial.
  14. Análisis de datos de supervivencia: cómo analizar datos que están relacionados con el tiempo hasta que ocurre un evento, como en el análisis de datos de supervivencia médica.
  15. Estadística no paramétrica: cómo utilizar técnicas estadísticas que no requieren supuestos específicos sobre la distribución de los datos.
  16. Análisis de datos de redes: cómo analizar datos que representan relaciones entre individuos o entidades, como en las redes sociales o en el análisis de redes empresariales.
  17. Estadística computacional: cómo utilizar técnicas computacionales para analizar grandes conjuntos de datos y aplicar métodos de simulación para hacer inferencias estadísticas.
  18. Análisis de datos longitudinales: cómo analizar datos que se recopilan a lo largo del tiempo, como en los estudios longitudinales en medicina o en la investigación de desarrollo infantil.
  19. Análisis de datos de texto: cómo analizar datos que están en forma de texto, como en la minería de texto y el análisis de sentimientos.
  20. Análisis de datos financieros: cómo analizar datos financieros y aplicar técnicas estadísticas para la evaluación de riesgos y la toma de decisiones financieras.

En resumen, la estadística es una ciencia fundamental en nuestra sociedad moderna y es esencial para comprender el mundo en el que vivimos y tomar decisiones informadas y basadas en evidencia.

 

 
 
 
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