Definición de estadística

Definición de Estadística

Se designa con el nombre de estadística a aquella ciencia que ostenta en sus bases una fuerte presencia y acción de las matemáticas y que principalmente se ocupa de la recolección, análisis e interpretación de datos que buscan explicar las condiciones en aquellos fenómenos de tipo aleatorio.

Uno de los rasgos salientes de la estadística es que se trata de una ciencia transversal y funcional a una amplia variedad de disciplinas que echan mano de ella para entender e interpretar algunas cuestiones que hacen a sus objetos de estudio. La física, la mayoría de las ciencias sociales, las ciencias vinculadas a la salud y áreas como el control de calidad y los negocios y también algunas instituciones gubernamentales, suelen muy recurrentemente ayudarse con la estadística para comprender algunos fenómenos que se dan entre sus filas.

A la Estadística se la divide en dos ramas: la estadística descriptiva y la inferencia estadística. La primera se ocupa de los métodos de recolección, visualización, descripción y resumen de los datos que se originan a partir de los fenómenos que se encuentran bajo su lupa. Este tipo de estadística resume los datos que recolecta numérica o gráficamente.

Y por otro lado, la inferencia estadística, se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en estudio teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones.

Esta rama de la estadística se usa mayormente para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población que se encuentra bajo estudio. Las inferencias pueden asumir la forma de respuestas a preguntas tipo si, no, estimaciones numéricas, pronósticos de futuras observaciones, descripciones de asociación, modelamiento de relaciones entre variables.

Si queremos saber los orígenes de esta ciencia, indefectiblemente tendremos que remontarnos a los orígenes de la civilización. Rocas, palos de madera, pieles y paredes de cueva eran muy utilizadas para hacer representaciones y otros símbolos. Por ejemplo, los

babilónicos, aproximadamente, en el año 3.000 A.C. usaban pequeñas tablillas de arcilla para recoger los datos acerca de sus producciones agrícolas o de los géneros que cambiaban o vendían a través del trueque.

Obviamente, todo esto, con el paso de los años y de los siglos fue ampliamente superado gracias a la creación de nuevos instrumentos mucho más sofisticados y oportunos a la hora de medir fenómenos y recolectar datos. Hoy, muchas cuestiones y problemas de la vida cotidiana parten del uso de la estadística para lograr una respuesta o una solución, según corresponda. ... via Definicion ABC http://www.definicionabc.com/general/estadistica.php http://www.definicionabc.com/general/estadistica.php La Estadística es la parte de las Matemáticas que se encarga del estudio de una determinada característica en una población, recogiendo los datos, organizándolos en tablas, representándolos gráficamente y analizándolos para sacar conclusiones de dicha población. http://recursostic.educacion.es/descartes/web/materiales_didacticos/unidimensional_lbarrios /definicion_est.htm

Estadística Para análisis, datos y gráficas sobre Wikipedia, véase Wikipedia:Estadísticas.

Distribución normal

La estadística es una ciencia formal y una herramienta que estudia el uso y los análisis provenientes de una muestra representativa de datos, busca explicar las correlaciones y dependencias de un fenómeno físico o natural, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional.

Sin embargo, la estadística es más que eso, es decir, es la herramienta fundamental que permite llevar a cabo el proceso relacionado de la estadística 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.

La estadística se divide en dos grandes áreas: 1. Estadística descriptiva: 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.

2. Estadística inferencial: Se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas sí/no (prueba de hipótesis), estimaciones de unas características numéricas (estimación), pronósticos de futuras observaciones, descripciones de asociación (correlación) o modelamiento de relaciones entre variables (análisis de regresión). Otras técnicas de modelamiento incluyen análisis de varianza, series de tiempo y minería de datos.

Ambas ramas (descriptiva e inferencial) comprenden la estadística aplicada. La estadística inferencial, por su parte, se divide en estadística paramétrica y estadística no paramétrica.

Hay también una disciplina llamada estadística matemática, la que se refiere a las bases teóricas de la materia.

La palabra «estadísticas» también se refiere al resultado de aplicar un algoritmo estadístico a un conjunto de datos, como en estadísticas económicas, estadísticas criminales, entre otros.

Índice 

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1 Historia o 1.1 Origen o 1.2 Empleo de la Estadística en las Antiguas Civilizaciones o 1.3 Orígenes en probabilidad o 1.4 Siglo XX o 1.5 Estado actual 2 Métodos estadísticos o 2.1 Estudios experimentales y observacionales o 2.2 Niveles de medición o 2.3 Técnicas de análisis estadístico 3 Disciplinas especializadas

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4 Computación estadística 5 Críticas a la estadística 6 Estadísticos famosos 7 Notas 8 Bibliografía 9 Enlaces externos

Historia Origen 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 su origen, por tanto, la estadística estuvo asociada a los Estados o ciudades libres, para ser utilizados por el gobierno y cuerpos administrativos (a menudo centralizados). La colección de datos acerca de estados y localidades continúa ampliamente a través de los servicios de estadística nacionales e internacionales. En particular, los censos comenzaron a suministrar información regular acerca de la población de cada país. Así pues, los datos estadísticos se referían originalmente a los datos demográficos de una ciudad o Estado determinados. Y es por ello que en la clasificación decimal de Melvil Dewey, empleada en las bibliotecas, todas las obras sobre estadística se encuentran ubicadas al lado de las obras de o sobre la demografía.

Ya se utilizaban representaciones gráficas y otras medidas en pieles, rocas, palos de madera y paredes de cuevas para controlar el número de personas, animales o ciertas mercancías. Hacia el año 3000 a. C. los babilonios usaban ya pequeños envases moldeados de arcilla para recopilar datos sobre la producción agrícola y de los géneros vendidos o cambiados. Los egipcios analizaban los datos de la población y la renta del país mucho antes de construir las pirámides en el siglo XI a. C. Los libros bíblicos de Números y Crónicas incluyen en algunas partes trabajos de estadística. El primero contiene dos censos de la población de la Tierra de Israel y el segundo describe el bienestar material de las diversas tribus judías. En China existían registros numéricos similares con anterioridad al año 2000 a. C. Los antiguos griegos realizaban censos cuya información se utilizaba hacia el 594 a. C. para cobrar impuestos.

Empleo de la Estadística en las Antiguas Civilizaciones En la Edad Antigua la estadística consistía en elaborar censos (de población y tierras). Su objetivo era facilitar la gestión de las labores tributarias, obtener datos sobre el número de personas que podrían servir en el ejército o establecer repartos de tierras u otros bienes.

• En Egipto: La estadística comienza con la Dinastía I, en el año 3050 a.C. Los faraones ordenaban la realización de censos con la finalidad de obtener los datos sobre tierras y riquezas para poder planificar la construcción de las pirámides. • En China: Año 2238 a.C. el emperador Yao elabora un censo general sobre la actividad agrícola, industrial y

comercial. • En la Antigua Grecia: Se realizaron censos para cuantificar la distribución y posesión de la tierra y otras riquezas, organizar el servicio militar y determinar el derecho al voto. • En la Antigua Roma: Durante el Imperio Romano se establecieron registros de nacimientos y defunciones, y se elaboraron estudios sobre los ciudadanos, sus tierras y sus riquezas. • En México: Año 1116, durante la segunda migración de las tribus chichimecas, el rey Xólotl ordenó que fueran censados los súbditos.

Durante la Edad Media la estadística no presento grandes avances, pero destaca el trabajo de Isidoro Sevilla, quien recopiló y clasifico datos de diversa naturaleza cuyos resultados fueron publicados en la obra “Originum sive Etymologiarum”.

En la Edad Moderna se continúa con la obtención de censos. • En España: Destaca el censo de Pecheros (1528), el de los Obispos (1587), el Censo de los Millones (1591) o el Censo del Conde de Aranda (1768). • En Inglaterra: la peste de la década de 1500 provocó un aumento en la contabilización de los datos sobre defunciones y nacimientos.

En el Oriente Medio, bajo el dominio sumerio, Babilonia tenía casi 6000 habitantes. Se encontraron en ella, tablillas de arcilla que registraban los negocios y asuntos legales de la ciudad.

El censo en el pueblo judío sirvió, además de propósitos militares, para calcular el monto de los ingresos del templo.

Orígenes en probabilidad Los métodos estadístico-matemáticos emergieron desde la teoría de probabilidad, la cual data desde la correspondencia entre Pascal y Pierre de Fermat (1654). Christian Huygens (1657) da el primer tratamiento científico que se conoce a la materia. El Ars coniectandi (póstumo, 1713) de Jakob Bernoulli y la Doctrina de posibilidades (1718) de Abraham de Moivre estudiaron la materia como una rama de las matemáticas.1 En la era moderna, el trabajo de Kolmogórov ha sido un pilar en la formulación del modelo fundamental de la Teoría de Probabilidades, el cual es usado a través de la estadística.

La teoría de errores se puede remontar a la Ópera miscellánea (póstuma, 1722) de Roger Cotes y al trabajo preparado por Thomas Simpson en 1755 (impreso en 1756) el cual aplica por primera vez la teoría de la discusión de errores de observación. La reimpresión (1757) de este trabajo incluye el axioma de que errores positivos y negativos son igualmente probables y que hay unos ciertos límites asignables dentro de los cuales se encuentran todos los errores; se describen errores continuos y una curva de probabilidad.

Pierre-Simon Laplace (1774) hace el primer intento de deducir una regla para la combinación de observaciones desde los principios de la teoría de probabilidades.

Laplace representó la Ley de probabilidades de errores mediante una curva y dedujo una fórmula para la media de tres observaciones. También, en 1871, obtiene la fórmula para la ley de facilidad del error (término introducido por Lagrange, 1744) pero con ecuaciones inmanejables. Daniel Bernoulli (1778) introduce el principio del máximo producto de las probabilidades de un sistema de errores concurrentes.

Fotografía de Ceres por el telescopio espacial Hubble. La posición fue estimada por Gauss mediante el método de mínimos cuadrados.

El método de mínimos cuadrados, el cual fue usado para minimizar los errores en mediciones, fue publicado independientemente por Adrien-Marie Legendre (1805), Robert Adrain (1808), y Carl Friedrich Gauss (1809). Gauss había usado el método en su famosa predicción de la localización del planeta enano Ceres en 1801. Pruebas adicionales fueron escritas por Laplace (1810, 1812), Gauss (1823), James Ivory (1825, 1826), Hagen (1837), Friedrich Bessel (1838), W. F. Donkin (1844, 1856), John Herschel (1850) y Morgan Crofton (1870). Otros contribuidores fueron Ellis (1844), Augustus De Morgan (1864), Glaisher (1872) y Giovanni Schiaparelli (1875). La fórmula de Peters para , el probable error de una observación simple es bien conocido.

El siglo XIX incluye autores como Laplace, Silvestre Lacroix (1816), Littrow (1833), Richard Dedekind (1860), Helmert (1872), Hermann Laurent (1873), Liagre y Didion.

Augustus De Morgan y George Boole mejoraron la presentación de la teoría. Adolphe Quetelet (1796-1874), fue otro importante fundador de la estadística y quien introdujo la noción del «hombre promedio» (l’homme moyen) como un medio de entender los fenómenos sociales complejos tales como tasas de criminalidad, tasas de matrimonio o tasas de suicidios.

Siglo XX

Karl Pearson, un fundador de la estadística matemática.

El campo moderno de la estadística se emergió a los principios del siglo XX dirigida por la obra de Francis Galton y Karl Pearson, quienes transformaron la estadística a convertirse en una disciplina matemática rigurosa usada por análisis, no solamente en la ciencia sino en la manufactura y la política. Las contribuciones de Galton incluyen los

conceptos de desviación típica, correlación, análisis de la regresión y la aplicación de estos métodos al estudio de la variedad de características –la altura, el peso, el largo de las pestañas de ojo– entre otros.2 Pearson desarrolló el Coeficiente de correlación de Pearson, definió como un momento-producto,3 el método de momentos por caber las distribuciones a las muestras y la distribuciones de Pearson, entre otras cosas.4 Galton y Pearson se fundaron Biometrika como su primera revista de la estadística matemática y la bioestadística (en aquel entonces conocida como la biomentría). Pearson también fundó el primer departamento de estadística en University College de Londres.5 Durante el siglo XX, la creación de instrumentos precisos para asuntos de salud pública (epidemiología, bioestadística, etc.) y propósitos económicos y sociales (tasa de desempleo, econometría, etc.) necesitó de avances sustanciales en las prácticas estadísticas.

Ronald Fisher inventó el término hipótesis nula durante el experimento de la mujer saboreando té, la cual «nunca se pruebe ni se establezca pero tal vez se refuta, en el curso de experimentación».6 7

La segunda ola de los años 1910 y 1920 se inició William Gosset, y se culminó en la obra de Ronald Fisher, quién escribió los libros de texto que iban a definir la disciplina académica en universidades en todos lados del mundo. Sus publicaciones más importantes fueron su papel de 1918 The Correlation between Relatives on the Supposition of Mendelian Inheritance, lo cual era el primero en usar el término estadístico varianza, su obra clásica de 1925 Statistical Methods for Research Workers y su 1935 The Design of Experiments,8 9 10 11 donde desarrolló los modelos rigorosos de diseño experimental. Originó el concepto de suficiencia y la información de Fisher.12 En su libro de 1930 The Genetical Theory of Natural Selection aplicó la estadística a varios conceptos en la biología como el Principio de Fisher13 13 (sobre el ratio de sexo), el Fisherian runaway,14 15 16 17 18 19 un concepto en la selección sexual sobre una realimentación positiva efecto hallado en la evolución.

Estado actual

Hoy el uso de la estadística se ha extendido más allá de sus orígenes como un servicio al Estado o al gobierno. Personas y organizaciones usan la estadística para entender datos y tomar decisiones en ciencias naturales y sociales, medicina, negocios y otras áreas. La estadística es entendida generalmente no como un sub-área de las matemáticas sino como una ciencia diferente «aliada». Muchas universidades tienen departamentos académicos de matemáticas y estadística separadamente. La estadística se enseña en departamentos tan diversos como psicología, educación y salud pública.

Regresión lineal – Gráficos de dispersión en estadística.

Al aplicar la estadística a un problema científico, industrial o social, se comienza con un proceso o población a ser estudiado. Esta puede ser la población de un país, de granos cristalizados en una roca o de bienes manufacturados por una fábrica en particular durante un periodo dado. También podría ser un proceso observado en varios instantes y los datos recogidos de esta manera constituyen una serie de tiempo.

Por razones prácticas, en lugar de compilar datos de una población entera, usualmente se estudia un subconjunto seleccionado de la población, llamado muestra. Datos acerca de la muestra son recogidos de manera observacional o experimental. Los datos son entonces analizados estadísticamente lo cual sigue dos propósitos: descripción e inferencia.

El concepto de correlación es particularmente valioso. Análisis estadísticos de un conjunto de datos puede revelar que dos variables (esto es, dos propiedades de la población bajo consideración) tienden a variar conjuntamente, como si hubiera una conexión entre ellas. Por ejemplo, un estudio del ingreso anual y la edad de muerte podría resultar en que personas pobres tienden a tener vidas más cortas que personas de mayor ingreso. Las dos variables se dice que están correlacionadas. Sin embargo, no se puede inferir inmediatamente la existencia de una relación de causalidad entre las dos variables.

El fenómeno correlacionado podría ser la causa de una tercera, previamente no considerada, llamada variable confusora.

Si la muestra es representativa de la población, inferencias y conclusiones hechas en la muestra pueden ser extendidas a la población completa. Un problema mayor es el de determinar cuán representativa es la muestra extraída. La estadística ofrece medidas para estimar y corregir por aleatoriedad en la muestra y en el proceso de recolección de los datos, así como métodos para diseñar experimentos robustos como primera medida, ver diseño experimental.

El concepto matemático fundamental empleado para entender la aleatoriedad es el de probabilidad. La estadística matemática (también llamada teoría estadística) es la rama

de las matemáticas aplicadas que usa la teoría de probabilidades y el análisis matemático para examinar las bases teóricas de la estadística.

El uso de cualquier método estadístico es válido solo cuando el sistema o población bajo consideración satisface los supuestos matemáticos del método. El mal uso de la estadística puede producir serios errores en la descripción e interpretación, lo cual podría llegar a afectar políticas sociales, la práctica médica y la calidad de estructuras tales como puentes y plantas de reacción nuclear.

Incluso cuando la estadística es correctamente aplicada, los resultados pueden ser difíciles de interpretar por un inexperto. Por ejemplo, el significado estadístico de una tendencia en los datos, que mide el grado al cual la tendencia puede ser causada por una variación aleatoria en la muestra, puede no estar de acuerdo con el sentido intuitivo. El conjunto de habilidades estadísticas básicas (y el escepticismo) que una persona necesita para manejar información en el día a día se refiere como «cultura estadística».

Métodos estadísticos Estudios experimentales y observacionales Un objetivo común para un proyecto de investigación estadística es investigar la causalidad, y en particular extraer una conclusión en el efecto que algunos cambios en los valores de predictores o variables independientes tienen sobre una respuesta o variables dependientes. Hay dos grandes tipos de estudios estadísticos para estudiar causalidad: estudios experimentales y observacionales. En ambos tipos de estudios, el efecto de las diferencias de una variable independiente (o variables) en el comportamiento de una variable dependiente es observado. La diferencia entre los dos tipos es la forma en que el estudio es conducido. Cada uno de ellos puede ser muy efectivo.

Niveles de medición Hay cuatro tipos de mediciones o escalas de medición en estadística: niveles de medición (nominal, ordinal, intervalo y razón). Tienen diferentes grados de uso en la investigación estadística. Las medidas de razón, en donde un valor cero y distancias entre diferentes mediciones son definidas, dan la mayor flexibilidad en métodos estadísticos que pueden ser usados para analizar los datos. Las medidas de intervalo tienen distancias interpretables entre mediciones, pero un valor cero sin significado (como las mediciones de coeficiente intelectual o temperatura en grados Celsius). Las medidas ordinales tienen imprecisas diferencias entre valores consecutivos, pero un orden interpretable para sus valores. Las medidas nominales no tienen ningún rango interpretable entre sus valores.

La escala de medida nominal, puede considerarse la escala de nivel más bajo. Se trata de agrupar objetos en clases. La escala ordinal, por su parte, recurre a la propiedad de «orden» de los números. La escala de intervalos iguales está caracterizada por una unidad de medida común y constante. Es importante destacar que el punto cero en las escalas de intervalos iguales es arbitrario, y no refleja en ningún momento ausencia de la magnitud que estamos midiendo. Esta escala, además de poseer las características de la escala ordinal, permite determinar la magnitud de los intervalos (distancia) entre todos los elementos de la escala. La escala de coeficientes o Razones es el nivel de medida más

elevado y se diferencia de las escalas de intervalos iguales únicamente por poseer un punto cero propio como origen; es decir que el valor cero de esta escala significa ausencia de la magnitud que estamos midiendo. Si se observa una carencia total de propiedad, se dispone de una unidad de medida para el efecto. A iguales diferencias entre los números asignados corresponden iguales diferencias en el grado de atributo presente en el objeto de estudio. https://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica

Definición de estadística El termino estadística proviene del latín statisticum collegium (“consejo de Estado”) y de su derivado italiano statista (“hombre de Estado o político”). En 1749, el alemán Gottfried Achenwall comenzó a utilizar la palabra alemana statistik para designar el análisis de datos estatales. Por lo tanto, los orígenes de la estadística están relacionados con el gobierno y sus cuerpos administrativos.

Hoy puede decirse que la recopilación y la interpretación de los datos obtenidos en un estudio es tarea de la estadística, considerada como una rama de la matemática.

Las estadísticas (el resultado de la aplicación de un algoritmo estadístico a un grupo de datos) permiten la toma de decisiones dentro del ámbito gubernamental, pero también en el mundo de los negocios y el comercio.

Además de todo lo expuesto hemos de dejar patente que para que esta rama de las Matemáticas tenga lugar y desarrolle sus trabajos deben contar con una serie de instrumentos que se han convertido en fundamentales. En concreto, nos referimos a los llamados niveles de medición (intervalo, nominal, razón y ordinal), los estudios observacionales y también las técnicas de análisis estadístico.

En este último grupo de herramientas habría que incluir algunas tan conocidas e importantes como la frecuencia estadística, el análisis de varianza, la gráfica estadística, el análisis de regresión, la prueba t de Student o el análisis factorial confirmatorio.

La estadística aplicada puede ser dividida en dos ramas: la estadística descriptiva (refiere a los métodos de recolección, descripción, visualización y resumen de los datos, que pueden ser presentados en forma numérica o gráfica) y la inferencia estadística (la generación de los modelos y predicciones relacionadas a los fenómenos estudiados, teniendo en cuenta el aspecto aleatorio y la incertidumbre en las observaciones).

Además de la estadística aplicada, también existe una disciplina denominada estadística matemática, que abarca las bases teóricas de la materia.

Al hablar de esta rama científica tampoco podemos pasar por alto el hecho de que en España existe lo que se conoce como Instituto Nacional de Estadística (INE). Un organismo este de gran valor pues se encarga de acometer una serie de funciones esenciales para el Estado. En concreto, y según le tiene atribuida la legislación vigente,

tiene como misión el realizar, por ejemplo, los distintos censos demográficos y económicos.

El censo electoral y operaciones estadísticas entorno a las cuentas nacionales son otros de los trabajos que realiza este citado organismo que tiene entre sus áreas más relevantes al Departamento de Planificación, Coordinación y Difusión Estadística así como al de Cuentas Económicas y Empleo o el de Muestreo y Recogida de Datos.

Todo ello sin olvidar que en España también existe una Comisión Interministerial de Estadística, un Consejo Superior de Estadística y un Comité Interterritorial de Estadística.

Los métodos estadístico-matemáticos, por su parte, surgieron desde la teoría de probabilidad, que calcula la frecuencia con la que ocurre un resultado en un experimento bajo condiciones suficientemente estables.

En la actualidad, las prácticas estadísticas han avanzado y se han perfeccionado gracias a la creación de instrumentos precisos que permiten el desarrollo de políticas públicas.

Lee todo en: Definición de estadística http://definicion.de/estadistica/#ixzz3nuqC6gji

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Qué

es,

Significado

y

Concepto

Definición de Estadística La Estadística es la ciencia cuyo objetivo es reunir una información cuantitativa concerniente a individuos, grupos, series de hechos, etc. y deducir de ello gracias al análisis de estos datos unos significados precisos o unas previsiones para el futuro.

La estadística, en general, es la ciencia que trata de la recopilación, organización presentación, análisis e interpretación de datos numéricos con e fin de realizar una toma de decisión más efectiva.

Otros autores tienen definiciones de la Estadística semejantes a las anteriores, y algunos otros no tan semejantes. Para Chacón esta se define como "la ciencia que tiene por objeto el estudio cuantitativo de los colectivos"; otros la definen como la expresión cuantitativa del conocimiento dispuesta en forma adecuada para el escrutinio y análisis.

La más aceptada, sin embargo, es la de Minguez, que define la Estadística como "La ciencia que tiene por objeto aplicar las leyes de la cantidad a los hechos sociales para medir su intensidad, deducir las leyes que los rigen y hacer su predicción próxima".

Los estudiantes confunden comúnmente los demás términos asociados con las Estadísticas, una confusión que es conveniente aclarar debido a que esta palabra tiene tres significados: la palabra estadística, en primer término se usa para referirse a la información estadística; también se utiliza para referirse al conjunto de técnicas y métodos que se utilizan para analizar la información estadística; y el término estadístico, en singular y en masculino, se refiere a una medida derivada de una muestra. http://www.eumed.net/cursecon/libreria/drm/0.htm

Introducción La estadística desde su origen y a lo largo de la historia ha mostrado un respetable prestigio en las estrategias de hacer uso de la información recopilada con la finalidad de analizar la información contenida en datos.

Es común sorprenderse de los resultados que predice la estadística, tan es así que en ocasiones resulta difícil pensar en que una estadística no ha funcionado, aunque también es importante considerar que siempre existe el error estadístico o el error humano cometido al realizar una extracción.

En la actualidad el hombre ha hecho uso de la estadística en casos que van desde el cálculo más sencillo hasta el más complejo. En la vida diaria se pueden observar ejemplos del uso de la estadística; ya que el uso de ésta es tan amplio que se extiende desde un simple cálculo hasta los métodos utilizados para el conocimiento científico y de la sociedad.

Reseña Histórica de la Estadística Desde los comienzos de la civilización han existido formas sencillas de estadística, pues ya se utilizaban representaciones gráficas y otros símbolos en pieles, rocas, palos de madera y paredes de cuevas para contar el número de personas, animales o cosas.

Hacia el año 3000 a.C. los babilonios usaban pequeñas tablillas de arcilla para recopilar datos sobre la producción agrícola y sobre los géneros vendidos o cambiados mediante trueque. En el siglo XXXI a.C., mucho antes de construir las pirámides, los egipcios analizaban los datos de la población y la renta del país.

Los libros bíblicos de Números y Crónicas incluyen, en algunas partes, trabajos de estadística. El primero contiene dos censos de la población de Israel y el segundo describe el bienestar material de las diversas tribus judías. En China existían registros numéricos similares con anterioridad al año 2000 a.C. Los griegos clásicos realizaban censos cuya información se utilizaba hacia el 594 a.C. para cobrar impuestos. El Imperio romano fue el primer gobierno que recopiló una gran cantidad de datos sobre la población, superficie y renta de todos los territorios bajo su control. Durante la edad media sólo se realizaron algunos censos exhaustivos en Europa. Los reyes caloringios Pipino el Breve y Carlomagno ordenaron hacer estudios minuciosos de las propiedades de la Iglesia en los años 758 y 762 respectivamente. Después de la conquista normanda de Inglaterra en 1066, el rey Guillermo I de Inglaterra encargó la realización de un censo. La información obtenida con este censo, llevado a cabo en 1086, se recoge en el Domesday Book. El registro de nacimientos y defunciones comenzó en Inglaterra a principios del siglo XVI, y en 1662 apareció el primer estudio estadístico notable de población, titulado Observations on the London Bills of Mortality -Comentarios sobre las partidas de defunción en Londres. Un estudio similar sobre la tasa de mortalidad en la ciudad de Breslau, en Alemania, realizado en 1691, fue utilizado por el astrónomo inglés Edmund Halley como base para la primera tabla de mortalidad.

En el siglo XIX, con la generalización del método científico para estudiar todos los fenómenos de las ciencias naturales y sociales, los investigadores aceptaron la necesidad de reducir la información a valores numéricos para evitar la ambigüedad de las

descripciones verbales. En nuestros días, la estadística se ha convertido en un método efectivo para describir con exactitud los valores de datos económicos, políticos, sociales, psicológicos, biológicos o físicos, y sirve como herramienta para relacionar y analizar dichos datos.

El trabajo del experto estadístico no consiste ya sólo en reunir y tabular los datos, sino sobre todo en el proceso de "interpretación" de esa información. El desarrollo de la teoría de la probabilidad ha aumentado el alcance de las aplicaciones de la estadística. Muchos conjuntos de datos se pueden aproximar, con gran exactitud, utilizando determinadas distribuciones probabilísticas; los resultados de éstas se pueden utilizar para analizar datos estadísticos. La probabilidad es útil para comprobar la fiabilidad de las inferencias estadísticas y para predecir el tipo y la cantidad de datos necesarios en un determinado estudio estadístico.

La Estadística es una ciencia matemática que trata de la recolección, clasificación y presentación de los hechos sujetos a una apreciación numérica y se utiliza para describir, analizar e interpretar ciertas características de un fenómeno o conjunto de individuos llamado población.

Leer más: estadistica.shtml#ixzz3nuqwfdzb

http://www.monografias.com/trabajos48/la-estadistica/la-

Método Estadístico Un estudio estadístico comprende los siguientes pasos: 1. Suele iniciarse con una fijación de objetivos o algunas preguntas como ¿cuál será la media de esta población respecto a tal característica?, ¿se parecen estas dos poblaciones?, ¿hay alguna relación entre...?

En el planteamiento se definen con precisión la población, la característica a estudiar, las variables, etc.

Se analizan también en este punto los medios de los que se dispone y el procedimiento a seguir.

2. 1. Planteamiento del problema

Se establece un modelo teórico de comportamiento de la variable de estudio. En ocasiones no es posible diseñar el modelo hasta realizar un estudio previo. Los posibles modelos son distribuciones de probabilidad.

3. 2. Elaboración de un modelo

Se usa alguna técnica de muestreo o un diseño experimental para obtener información de una pequeña parte de la población.

4. 3. Extracción de la muestra

En esta fase se eliminan posibles errores, se depura la muestra, se tabulan los datos y se calculan los valores que serán necesarios en pasos posteriores, como la media muestral, la varianza muestral, proporciones, etc.

Los métodos de esta etapa están definidos por la estadística descriptiva.

5. 4. Tratamiento de los datos

Con determinadas técnicas se realiza una predicción sobre cuáles podrían ser los parámetros de la población.

6. 5. Estimación de los parámetros

Son técnicas que permiten simplificar el modelo.

7. 6. Contraste de hipótesis 8. 7. Conclusiones

Se critica el modelo y se hace un balance. Las conclusiones obtenidas en este punto pueden servir para tomar decisiones o hacer predicciones.

El estudio puede comenzar de nuevo a partir de este momento, en un proceso cíclico que permite conocer cada vez mejor la población y características de estudio.

Población y Muestra El concepto de población en estadística va más allá de lo que comúnmente se conoce como tal. Una población se precisa como un conjunto finito o infinito de personas u objetos que presentan características comunes.

El tamaño que tiene una población es un factor de suma importancia en el proceso de investigación estadística, y este tamaño vienen dado por el número de elementos que constituyen la población, según el número de elementos la población puede ser finita o infinita.

Cuando el número de elementos que integra la población es muy grande, se puede considerar a esta como una población infinita; por ejemplo: el conjunto de todos los números positivos.

Una población finita es aquella que está formada por un limitado número de elementos; por ejemplo: el número de estudiante del Liceo Bolivariano Mariano de Talavera.

Cuando la población es muy grande, es obvio que la observación de todos los elementos se dificulte en cuanto al trabajo, tiempo y costos necesarios para hacerlo. Es a menudo imposible o poco práctico observar la totalidad de los individuos, sobre todos si estos son muchos. En lugar de examinar el grupo entero llamado población o universo, se examina una pequeña parte del grupo llamada muestra.

Se llama muestra a una parte de la población a estudiar que sirve para representarla, esta es una colección de algunos elementos de la población, pero no de todos.

Por ejemplo el estudio realizado a 50 alumnos del Liceo Mariano de Talavera El estudio de muestras es más sencillo que el estudio de la población completa; cuesta menos y lleva menos tiempo. Por último se ha comprobado que el examen de una población entera todavía permite la aceptación de elementos defectuosos, por tanto, en algunos casos, el muestreo puede elevar el nivel de calidad.

Una muestra representativa contiene las características relevantes de la población en las mismas proporciones que están incluidas en tal población.

Los expertos en estadística recogen datos de una muestra. Utilizan esta información para hacer referencias sobre la población que está representada por la muestra.

Estadística Descriptiva Es una de las ramas de la Estadística más accesible a la mayoría de la población. Esta parte se dedica única y exclusivamente al ordenamiento y tratamiento mecánico de la información para su presentación por medio de tablas y de representaciones gráficas, así como de la obtención de algunos parámetros útiles para la explicación de la información.

Esta, por lo general, no pasa a ser un análisis más profundo de la información. Es un primer acercamiento a la información y, por esa misma razón, es la manera de presentar la información ante cualquier lector, ya sea especialista o no. 

Metodología

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Selección y determinación de la muestra.

Obtención de los datos.

Clasificación y organización de los datos.

Análisis descriptivo de los datos.

Representación gráfica de los datos.

Contraste de hipótesis, si procede.

Conclusiones.

Ejemplos de este tipo de análisis descriptivo pueden encontrarse en la prensa diaria, en la parte de información económico-social: series de tiempo, gráfica de barras, índices de precios, resultados de una encuesta, etc.

Estadística Inferencial La estadística inferencial es una parte de la Estadística que comprende los métodos y procedimientos para deducir propiedades (hacer inferencias) de una población, a partir de una pequeña parte de la misma (muestra).

La bondad de estas deducciones se mide en términos probabilísticos, es decir, toda inferencia se acompaña de su probabilidad de acierto.

La estadística inferencial comprende: 

La Teoría de muestras.

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La estimación de parámetros.

El Contraste de hipótesis.

El Diseño experimental.

La Inferencia bayesiana.

Ejemplo: Para estimar el voltaje requerido para provocar fallas en un dispositivo eléctrico, una muestra de estos dispositivos puede someterse a voltajes crecientes hasta que falle cada uno de ellos. Con base en estos resultados muestrales puede estimarse la probabilidad de falla a varios niveles de voltaje de los demás dispositivos de la población muestreada .

Distribución de Frecuencias Para estudiar el comportamiento de un fenómeno se requiere información y ¿Cómo recopilarla?

1. Por medio de encuestas (interrogatorio oral o escrito que se aplica a varias personas acerca del problema).

2. Por medio del registro de las observaciones que se hacen de él.

La información obtenida debe presentarse en forma organizada. ¿Cómo?

Se puede utilizar una distribución de frecuencias (o también llamada tabla de frecuencias), en donde se asocia a cada dato o subgrupo de datos (llamado intervalo de clase o clase) una frecuencia (número de observaciones que corresponden a cada dato o a cada grupo de datos).

La presentación de los datos puede hacerse en forma ordenada, si son datos: Cualitativos - Orden alfabético - Escribir, primero el que más se repite, luego el que sigue y así sucesivamente.

Cuantitativos - Forma creciente (menor al mayor).

- Forma decreciente (mayor al menor) Ejemplo:

A. Se preguntó a un grupo de alumnos de Ingeniería Industrial su materia preferida.

Distrib. de frecuencia

En este caso los datos se colocaron en orden alfabético.

B. Se preguntó a un grupo de alumnos su estatura en cms.

Distrib. de frecuencia

Los datos por ser cuantitativos los datos se han ordenado en forma creciente.

Medidas de Tendencia Central Supóngase que Pedro obtiene 32 puntos en una prueba de lectura. La calificación por sí misma tiene muy poco significado a menos que usted conozca cuál es el total de puntos que obtiene una persona promedio al participar en esa prueba, cuál es la calificación menor

y mayor que se obtiene, y cuán variadas son esas calificaciones. Es decir que para que una calificación tenga significado hay que contar con elementos de referencia generalmente relacionados con ciertos criterios estadísticos.

Las medidas de tendencia central (media, mediana y moda) sirven como puntos de referencia para interpretar las calificaciones que se obtienen en una prueba. Digamos por ejemplo que la calificación promedio en la prueba que hizo Pedro fue de 20 puntos. De ser así podemos decir que la calificación de Pedro se ubica notablemente sobre el promedio. Pero si la calificación promedio fue de 60 puntos, entonces la conclusión sería muy diferente, dado que se ubicaría muy por debajo del promedio de la clase.

En resumen, el propósito de las medidas de tendencia central es:    

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Mostrar en qué lugar se ubica la persona promedio o típica del grupo.

Sirve como un método para comparar o interpretar cualquier puntaje en relación con el puntaje central o típico.

Sirve como un método para comparar el puntaje obtenido por una misma persona en dos diferentes ocasiones.

Sirve como un método para comparar los resultados medios obtenidos por dos o más grupos.

Media Aritmética

La media aritmética de una variable se define como la suma ponderada de los valores de la variable por sus frecuencias relativas y lo denotaremos por expresión:

y se calcula mediante la

xi representa el valor de la variable o en su caso la marca de clase.

Propiedades: 1.

2. Si multiplicamos o dividimos todas las observaciones por un mismo número, la media queda multiplicada o dividida por dicho numero.

3. Si le sumamos a todas las observaciones un mismo número, la media aumentará en dicha cantidad.

4. Además de la media aritmética existen otros conceptos de media, como son la media geométrica y la media armónica. 

Mediana

La mediana es el punto central de una serie de datos, para datos agrupados la mediana viene dada por:

Ejemplo: Hallar la mediana en los siguientes datos: 25,30,28,26,32 Solución: Se ordenan en forma creciente o decreciente y se toma el valor central. 25,26,28,30,32 mediana = 28 Ejemplo: Hallar la mediana en los siguientes datos 7, 10,15,13,10,12 Solución: Al ordenar se tiene: 7, 10,10,12,13,15 pero como el número de datos es par se toma la media aritmética de los dos internos.

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Moda

La moda es el valor de la variable que tenga mayor frecuencia absoluta, la que más se repite, es la única medida de centralización que tiene sentido estudiar en una variable cualitativa, pues no precisa la realización de ningún cálculo.

Por su propia definición, la moda no es única, pues puede haber dos o más valores de la variable que tengan la misma frecuencia siendo esta máxima. En cuyo caso tendremos una distribución bimodal o polimodal según el caso.

Para distribuciones de frecuencia la moda viene dada por: Ejemplo:

Hallar la moda en los siguientes datos.

16,18,15,20,16 Solución:

Moda = 16 De estas tres medidas de tendencia central, la media es reconocida como la mejor y más útil. Sin embargo, cuando en una distribución se presentan casos cuyos puntajes son muy bajos o muy altos respecto al resto del grupo, es recomendable utilizar la mediana o la moda.

Representaciones Gráficas 

Graficas de barras

Se utilizan rectángulos separados, que tienen como base a cada uno de los datos y como altura la frecuencia de ese dato.

Ejemplo: En la siguiente tabla se muestra el total de vacunas aplicadas durante el verano de l991 en un estado de la República Mexicana.

El diagrama de barras o gráfica de barras suele elaborarse con algunas variantes; por ejemplo, se pueden utilizar líneas en vez de rectángulos ó barras (o líneas) horizontales en vez de verticales.

Si se tienen datos cuantitativos se grafica en el eje de las x los valores centrales (marcas de clase), cuyas alturas son proporcionales a sus frecuencias. Así en la distribución de frecuencias de las alturas de 35 alumnos se tiene:

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Histograma

El histograma es un gráfico para la distribución de una variable cuantitativa continua que representa frecuencias mediante el volumen de las áreas. Un histograma consiste en un conjunto de rectángulos con: a. bases en el eje horizontal, centros en las marcas de clase y longitudes iguales a los tamaños de los intervalos de clase b. áreas proporcionales a las frecuencias de clase.

En el caso de un histograma para intervalos desiguales sólo se señalizan los valores sobre el eje horizontal, el eje vertical no tiene sentido porque las frecuencias corresponden al área de cada rectángulo.

Si en la distribución se toman clases de la misma longitud, las frecuencias son proporcionales a las alturas de los rectángulos del histograma ya que el área se obtiene multiplicando la base por la altura por lo que queda similar a un diagrama de barras, solo que ahora las barras van una junto a otra por tratarse de una variable continua

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Polígonos de frecuencia

El polígono de frecuencias es una representación gráfica de la distribución de frecuencias que resulta esencialmente equivalente al histograma y se obtiene uniendo mediante segmentos los centros de las bases superiores de los rectángulos del histograma (es decir, los puntos de las marcas de clase).

Para cerrar la figura, se une la línea quebrada con lo que sería la marca de clase (sobre la superficie del eje horizontal) anterior a la primera y posterior a la última registrada

Polígono de Frecuencias Acumuladas u Ojiva La misma idea de unir los centros de las bases superiores de los rectángulos de la distribución del histograma de frecuencias acumuladas, da lugar al polígono de frecuencias acumuladas u ojiva.

Conclusión La Estadística es una ciencia matemática que se utiliza para describir, analizar e interpretar ciertas características de un conjunto de individuos llamado población.

Cuando nos referimos a muestra y población hablamos de conceptos relativos pero estrechamente ligados. Una población es un todo y una muestra es una fracción o segmento de ese todo.

Podemos dividir la estadística en dos ramas; 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; y la estadística inferencial, que se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión.

La estadística trata en primer lugar, de acumular la masa de datos numéricos provenientes de la observación de multitud de fenómenos, procesándolos de forma razonable.

Mediante la teoría de la probabilidad analiza y explora la estructura matemática subyacente al fenómeno del que estos datos provienen y, trata de sacar conclusiones y predicciones que ayuden al mejor aprovechamiento del fenómeno.

Bibliografía www.aldeaeducativa.com www.monografias.com www.rincondelvago.com www.wiquipedia.com

Leer más: http://www.monografias.com/trabajos48/la-estadistica/laestadistica2.shtml#ixzz3nurEnM7r

Historia de la estadística

Se puede afirmar que la historia de la estadística comienza alrededor de 1749 aunque, con el tiempo, ha habido cambios en la interpretación de la palabra «estadística». En un principio, el significado estaba restringido a la información acerca de los estados. Este fue extendido posteriormente para incluir toda colección de información de cualquier tipo, y más tarde fue extendido para incluir el análisis e interpretación de los datos. En términos modernos, "estadística" significa tanto conjuntos de información recopilada, por ejemplo registros de temperatura, contabilidad nacional, como trabajo analítico que requiera inferencia estadística.

Las actividades estadísticas a menudo se asocian con modelos expresados mediante el uso de probabilidades, y requieren de la teoría de probabilidades para tener una firme base teórica: Ver Historia de las probabilidades.

Un gran número de conceptos de la estadística han tenido un importante impacto en un amplio rango de ciencias. Estos incluyen el diseño de experimentos y enfoques a la inferencia estadística como la inferencia bayesiana, para cada uno de los cuales se puede considerar que tiene su propia secuencia en el desarrollo de las ideas que subyacen en la estadística moderna.

Índice         

1 Introducción 2 Etimología 3 Orígenes en probabilidades o 3.1 Notas 4 Inferencia o 4.1 Estadísticas bayesianas 5 Estadísticas en la actualidad 6 Importantes contribuyentes a la estadística 7 Referencias 8 Bibliografía 9 Enlaces externos

Introducción 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.

Etimología El término «estadística», en última instancia, deriva la palabra del neolatín statisticum collegium (consejo de estado) y la palabra italiana statista (‘hombre de estado’ o político).

La palabra alemana statistik, introducida primeramente por Godofredo Achenwall (1749), originalmente designaba el análisis de datos acerca del estado, significando la ‘ciencia del estado’ (llamado posteriormente «aritmética política» en idioma inglés). A principios del siglo XIX, adquirió el significado de colección y clasificación de datos. El término fue introducido en Inglaterra en 1792 por sir John Sinclair cuando publicó el primero de los 21 volúmenes titulados Statistical account of Scotland.1 De esta forma, el propósito original principal de la statistik eran los datos usados por el gobierno y los cuerpos administrativos (a menudo centralizados). La colección de datos acerca de estados y localidades continúa, en mayor parte a través de servicios estadísticos nacionales e internacionales. En particular, los censos proveen frecuentemente información actualizada acerca de la población.

El primer libro en tener ‘estadísticas’ en su título fue “Contributions to Vital Statistics” por Francis GP Neison, registrado a la Medical Invalid and General Life Office (1 era edición 1845, 2nda ed. 1846, 3.ª ed. 1857).

Relación Día a día, realizamos muchas acciones y tomamos decisiones a partir de un pensamiento estadístico y casi nunca somos conscientes de ello. Cuando no abordamos el Metro en las horas pico es porque sabemos que ese no es el mejor momento para hacerlo. Esta decisión la tomamos a partir de la experiencia y de la información que hemos recopilado previamente sobre una situación similar.

La estadística impacta prácticamente todos los aspectos de nuestra vida, porque a partir de todas nuestras actividades es posible recopilar datos que, después de ser analizados, nos permiten tomar decisiones. Esta es la ciencia que estudia los fenómenos inciertos o las situaciones que no se pueden predecir con certeza, pero sobre los cuales podemos recabar información.

En áreas como la medicina, la economía, la agricultura, la ciencia o la política, se recopila información que, tras ser analizada, permite la toma de decisiones, en muchos casos trascendental, para el avance o mejoramiento de alguna situación o aspecto relacionado.

Por ello, se considera que la estadística es un factor fundamental en la creación de políticas públicas, en el avance científico, en el mejoramiento del control de calidad de la producción o en lograr que un tratamiento farmacéutico sea más efectivo.

Más de mil 600 organizaciones en todo el mundo participan en la celebración del Año Internacional de la Estadística 2013. En México, la UNAM, el Centro de Investigación en Matemáticas, la Asociación Mexicana de Estadística, el INEGI y el ITAM, entre otras instituciones, se han sumado a esta iniciativa.

Enrique Gutiérrez Peña, del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas de la UNAM, comentó que día a día se acumula más información y, por ello, es necesario formar gente capaz de poder analizarla e interpretarla, para que esta “llegue a los tomadores de decisiones”.

Señaló que la estadística aún no es completamente reconocida, a pesar de que impacta muchos ámbitos de nuestra vida, y que en México la gente que hace estadística y “se ensucia las manos” con los datos, no siempre tiene una educación formal, pues solo cuenta con un conocimiento a nivel técnico que se va transmitiendo en esas áreas y no hay necesariamente comunicación con los especialistas.

Por último, el investigador señaló que el reto que tiene esta ciencia es adaptar los métodos estadísticos tradicionales, los cuales fueron diseñados para analizar bases de datos pequeñas, para hacerlos capaces de analizar y procesar grandes volúmenes de información.

Celebración mundial 

Un año de trabajo intenso. Los objetivos de esta celebración son: promover la estadística como una profesión; dar a conocer el impacto que tiene en la sociedad, e impulsar el desarrollo de esta disciplina.

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Definición de metas. Busca reconocer sus contribuciones al bienestar social y promover su importancia entre los científicos, los sectores público y privado, la sociedad y los medios de comunicación.

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Las instituciones convocantes. Asociación Estadística Americana, Instituto de Estadística Matemática, Sociedad Biométrica Internacional, Instituto Internacional de Estadística y Sociedad Bernoulli, entre otras.

Aportaciones a la vida diaria.

La estadística ha impactado todos los ámbitos de nuestro quehacer cotidiano.

Al cuidado de la salud. Tras realizar una muestra estadística, los epidemiólogos Richard Doll y Bradford Hill demostraron, que fumar era el principal factor de riesgo para desarrollar cáncer pulmonar.

En las calles. La utilización de modelos estadísticos de flujo y movilidad humana ha permitido mejorar la infraestructura y el uso del transporte y el tránsito en algunas ciudades.

En el ámbito informático. La publicidad y perfiles de personas afines a ti que aparecen en las redes sociales se deben a datos estadísticos basados en tus hábitos de uso.

Origen. La palabra estadística proviene del vocablo Estado, pues eran los sabios u hombres de Estado quienes hacían registros de la población, los impuestos, nacimientos o defunciones, entre otros.