Probabilidad y Estadística

La importancia de un tema tan importante y fascinante como la probabilidad empezó en el siglo XVII a través de los esfuerzos de matemáticos tales como Fermat y Pascal por resolver inquietudes concernientes a los juegos de azar. No fue sino hasta el siglo XX que se desarrolló una rigurosa teoría de las matemáticas basadas en axiomas, definiciones y teoremas. Con el paso del tiempo, la probabilidad y la estadística se hicieron camino a campos que van desde la ciencia actuarial hasta la agricualtura, y de los negocios hasta la medicina y psicología. En muchos casos, las aplicaciones en sí misma contribuyen al posterior desarrollo de la teoría.

El objeto de la estadística se originó mucho antes que el de la probabilidad y tuvo que ver principalmente con la recolección, organización y presentación de los datos en tablas y gráficos. Con el advenimiento de la probabilidad, se comprendió que la estadística prodría usarse para establecer conclusiones válidas y tomar decisiones razonables con base en el análisis de datos, como en la teoría del muestreo y en predicciones.

Los conceptos y los métodos estadísticos, además de ser útiles, también suelen ser indispensables para comprender el mundo que nos rodea. Proporcionan formas de reflexionar acerca del comportamiento de muchos fenómenos con los que se enfrenta el especialista que eligió como campo la ingeniería o las ciencias.

La disciplina de la estadística enseña cómo razonar de manera lógica y tomar decisiones informadas en presencia de los métodos estadísticos o de los profesionales de la estadística.


Pero ¿Qué la Estadística?

La Estadística es una ciencia matemática que se refiere a la colección, análisis, interpretación o explicación y presentación de datos. Es aplicable a una amplia variedad de disciplinas, desde la física hasta las ciencias sociales y es usada en la toma de decisiones en áreas de negocios e instituciones gubernamentales.

La Estadística se divide en dos ramas:

1) La Estadística descriptiva, que se dedica a los métodos de recolección, descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos en estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente. Ejemplos básicos de descriptores numéricos son la media y la desviación estándar. Resúmenes gráficos incluyen varios tipos de figuras y gráficos.

2) La Inferencia Estadística, que se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta lo aleatorio e incertidumbre en las observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población de estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de repuestas a preguntas si/no (prueba de hipótesis), estimaciones de características numéricas (estimación), pronósticos de futuras observaciones, descripciones de asociación (correlación) o modelamiento de relaciones entre variables (análisis de regresión).