HISTORIA DE LAESTADISTICA

Sonialolahuallpasaca

Docente de la Unidad Educativa “Huayna Potosi”

Área de Matemática

Resumen

La historia de la estadística es una evolución fascinante que se extiende a lo largo de siglos. A continuación, te proporcionamos un resumen de los momentos clave en su desarrollo: En la Antigua Mesopotamia y Egipto, se encontraron los primeros indicios de recopilación y registro de datos. Las civilizaciones antiguas utilizaban tablillas de arcilla para llevar cuentas de bienes y poblaciones. El segundo momento clave no se menciona claramente, ya que el texto termina abruptamente con la palabra "firma", lo que sugiere que se trata de un error o una interrupción en la escritura.

La estadística es una disciplina matemática que se encarga de recopilar, analizar e interpretar datos para obtener conclusiones y tomar decisiones informadas.

PALABRAS CLAVES: Historia de la estadística.

ABSTRACT.

The history of statistics is a fascinating evolution that spans centuries. Below, we provide you with a summary of the key moments in its development: In Ancient Mesopotamia and Egypt, the first indications of data collection and recordingwere found. Ancient civilizations used clay tablets to keep accounts of goods and populations. The second key moment is not clearly mentioned, as the text ends abruptly with the word "signature", which suggests that it is an error or an interruption in the writing.

KEYWORDS: History of statistics

1. INTRODUCCION

La historia de la estadística se remonta a tiempos antiguos, cuando las civilizaciones utilizaban métodos rudimentarios para recolectaryanalizardatos.Sinembargo,fueen el siglo XVII cuando se produjo un avance significativo con la contribución de John Graunt, quien realizó estudios sobre la mortalidad y la natalidad en Londres, sentando las bases de la estadística demográfica. Posteriormente, en el siglo XVIII, Carl Friedrich Gauss y Pierre-Simon Laplace introdujeron conceptos fundamentales como la distribución normal y el teorema del límite central, sentando las bases de la estadística moderna.

En el siglo XIX, Francis Galton desarrolló técnicas de regresión y correlación, mientras que Florence Nightingale aplicó la estadística en el campo de la salud y la epidemiología. En el siglo XX, la estadística se convirtió en una disciplina esencial en áreas como la investigación científica, la economía, la sociología y la ingeniería. El desarrollo de computadoras y software especializado permitió el procesamiento y análisis masivo de datos, impulsando aún más su utilidad en diferentes campos.

La historia de la estadística es un proceso evolutivo que ha transformado la forma en que recopilamos,analizamoseinterpretamosdatos, proporcionando unaherramientapoderosapara latomadedecisionesendiversosámbitosdela vida moderna.

2. DEFINICION DE LA ESTADISTICA

La estadística es una rama de las matemáticas que te permite recopilar, organizar y analizar datos según la necesidad que tengas, por ejemplo: obtener un resultado, comparar información, tomar mejores decisiones, entre muchas cosas más.

Al utilizar métodos, procedimientos y fórmulas, la estadística es considerada la ciencia del análisis de datos y su principal objetivo es ayudar a comprender lo que sucede en tu entorno a partir de la información disponible.

¿Paraquésirvelaestadística?

La estadística sirve para conocer comportamientos, aspectos de la industria y tendencias en el mercado. Ejemplos de aplicación en la vida:

 En el caso de Netflix, la plataforma de películas y series que reúne datos de sus usuarios para saber cuál es el contenido que más les gusta. Así, pueden decidir cuál será la película del momento o qué serie lanzarán el próximo mes.

 En el caso de Google también procesa millones de búsquedas a diario y las analiza para mejorar la experiencia de sus usuarios.

Además, la estadística se utiliza en investigaciones médicas para comprobar la eficacia de un medicamento, en la economía para saber cuáles productos son los más consumidos, en la educación para conocer cuántas personas están estudiando en tu país. En fin, en diferentes campos y situaciones en las que es necesario interpretar grandes cantidades de información Ventajasdelaestadística

 Te permite resumir grandes cantidades deinformación,hacercomparacionesy predecir resultados.

 Es muy útil al momento de tomar decisiones acertadas o responder preguntas sobre cualquier objeto de estudio.

 Si existen ideas o afirmaciones con pocos argumentos, puedes apoyarte en la estadística para justificarlas.

 Es una gran herramienta para dar conclusiones objetivas en las investigaciones.

Existen dos tipos principales de estadística: Estadística descriptiva: Se centra en la descripciónyresumendelosdatosrecopilados.

Utiliza herramientas como gráficos, tablas, medidas de tendencia central (como la media, la mediana y la moda) y medidas de dispersión (como la desviación estándar y el rango) para comprender y resumir los datos.

Estadística inferencial: Esta rama se enfoca en hacer inferencias o generalizaciones sobre una población a partir de una muestra de datos.

Utiliza técnicas como pruebas de hipótesis, intervalos de confianza y regresión para hacer estimaciones y tomar decisiones basadas en la información limitada que se tiene sobre la población completa.

La estadística es ampliamente utilizada en diversas disciplinas, como ciencias sociales, economía, medicina, ingeniería, ciencias naturales,entreotras.Permitetomardecisiones informadas, hacer predicciones y comprender patrones y tendencias en datos, lo que la convierteenunaherramientainvaluableparala investigación y la toma de decisiones en el mundo moderno.

3. ESTADISTICADESCRIPTIVA

La estadística descriptiva es una rama de la estadística que se ocupa de describir y resumir los datos de una muestra o población. Su objetivo principal es proporcionar una visión general y comprensión de las características fundamentales de un conjunto de datos, sin realizar inferencias o generalizaciones sobre la población más amplia

Lasprincipalestécnicasymedidasutilizadasen estadística descriptiva incluyen:

 Medidas de tendencia central: Estas medidas permiten identificar el valor central o típico del conjunto de datos. Las más comunes son la media aritmética (promedio), la mediana (valor que separa la mitad superior e inferior de los datos) y la moda (valor más frecuente).

 Medidas de dispersión: Estas medidas indican la variabilidad o extensión de los datos alrededor de una medida de tendencia central. Ejemplos de medidas de dispersión son la desviación estándar, el rango, el rango intercuartílico y la varianza.

 Gráficos y representaciones visuales: Se utilizan gráficos como histogramas, diagramas de barras, gráficos de dispersión y diagramas de caja y bigotes para visualizar la distribución de los datos y detectar patrones o tendencias.

 Tablas de frecuencias: Se utilizan para resumir la frecuencia con la que aparecen diferentes valores o categorías en el conjunto de datos.

 Medidas de asimetría y curtosis: Ayudan a describir la forma de la distribución de los datos. La asimetría mide si la distribución está sesgada hacia un lado, mientras que la curtosis indica el grado deconcentracióndelos datos alrededor de la media.

 Correlación: La estadística descriptiva también puede incluir el análisis de correlaciones entre variables para identificar relaciones lineales o no lineales entre ellas.

Estas técnicas son fundamentales para obtener una comprensión inicial de los datos antes de realizar análisis más avanzados o inferencia estadística. La estadística descriptiva se aplica en diversas áreas, como la investigación científica, los negocios, la sociología, la economía, la medicina y muchos otros campos donde se manejan datos y se busca resumirlos y analizarlos de manera objetiva y sistemática

4. ESTADISTICAINFERENCIAL

La estadística inferencial es una parte de la estadística que comprende los métodos y procedimientos que por medio de la inducción determina propiedades de una población estadística, a partir de una parte de esta. Su objetivo es obtener conclusiones útiles para hacer razonamientos deductivos sobre una totalidad, basándose en la información numérica dada por la muestra. Se dedica a la generación de los modelos 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 de Sam. Otras técnicas de modelamiento incluyen análisis de varianza, series de tiempo y minería de datos.

4.1.Estudiodelaestadísticainferencial

Es toma las muestras o muestreo cuantitativo, queserefierealaformaadecuadadeconsiderar una muestra que permita obtener conclusiones estadísticamente válidas y significativas, estimación de parámetros o variables estadísticas, que permite estimar valores poblacionales a partir de muestras de mucho menor tamaño y contraste de hipótesis, que permite decidir si dos muestras son estadísticamente diferentes, si un determinado procedimiento tiene un efecto estadístico significativo, etc.

La estadística inferencial es una rama de la estadísticaqueseenfocaentomarconclusiones o hacer predicciones sobre una población más grande basándose en información o datos obtenidos de una muestra más pequeña de esa población. En otras palabras, su objetivo es sacar inferencias o generalizaciones a partir de datos recopilados de una muestra, aplicándolas a toda una población.

Para lograr esto, la estadística inferencial utiliza técnicas y métodos probabilísticos para realizar estimaciones y pruebas de hipótesis sobreparámetrosdesconocidosdelapoblación, como medias, proporciones, varianzas, entre otros. Algunos conceptos y técnicas fundamentales de la estadística inferencial incluyen:

Muestreo: Es el proceso de seleccionar una muestra representativa de la población que se quiere estudiar. El objetivo es que la muestra sea lo suficientemente grande y bien seleccionada para que las conclusiones extraídas de ella puedan aplicarse de manera confiable a toda la población.

Estimación de parámetros: A partir de la información recopilada en la muestra, se pueden calcular estimaciones de parámetros poblacionales desconocidos. Por ejemplo, si se quiere estimar la media de una variable en la población, se puede calcular la media muestral y usarla como una estimación de la media poblacional.

Pruebas de hipótesis: Las pruebas de hipótesis son procedimientos estadísticos que se utilizan para evaluar afirmaciones sobre características desconocidas de la población. Estas afirmaciones se plantean en términos de hipótesis nula (H0) y alternativa (H1), y se buscadeterminar si hay suficiente evidenciaen losdatospararechazar lahipótesis nulaafavor de la alternativa.

Intervalos de confianza: Los intervalos de confianza son rangos estadísticos que proporcionan unaestimaciónmáscompleta del parámetro desconocido. En lugar de proporcionar una única estimación puntual, un intervalo deconfianzamuestra unrango dentro del cual es probable que se encuentre el parámetro con cierto nivel de confianza.

La estadística inferencial es ampliamente utilizada en investigaciones científicas, estudios de mercado, encuestas, análisis económicos y muchas otras áreas para obtener conclusiones más generales y aplicables a grandes poblaciones a partir de datos limitados en la muestra. Sin embargo, es importante aplicar estas técnicas de manera adecuada y consciente de las limitaciones y suposiciones asociadas a ellas para obtener resultados precisos y significativos.

5. CONCLUSIÓN Y ANALISIS DE LA HISTORIA DE LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL

La estadística descriptiva e inferencial ha evolucionado a lo largo de los siglos y se ha convertido en una herramienta esencial en la tomadedecisionesenunavariedad decampos. Desde su origen en la antigua Mesopotamia hastasuusoactualenlainvestigacióncientífica y el análisis de datos, la estadística ha demostrado ser una disciplina en constante evolución y crecimiento.

¿Cuálessonlasdiferenciasentreestadística descriptivaeinferencial?

La estadística descriptiva se enfoca en la recopilación, organización, resumen y presentación de datos. Mientras que la estadística inferencial se enfoca en hacer inferencias yconclusiones sobreunapoblación basándose en una muestra de datos.

En otras palabras, la estadística descriptiva describe y resume los datos, mientras que la estadística inferencial hace predicciones y conclusiones sobre una población más grande basándose en una muestra de datos.

Algunas técnicas comunes de la estadística descriptiva incluyen medidas de tendencia central (como la media y la mediana), medidas dedispersión(como ladesviaciónestándaryel rango), y gráficos (como histogramas y diagramas de caja).

Por otro lado, algunas técnicas comunes de la estadística inferencial incluyen pruebas de hipótesis, análisis de regresión y análisis de varianza.

Esimportantetenerencuentaqueambasramas son importantes en el análisis de datos y son complementarias entre sí. La estadística descriptiva proporciona información valiosa sobre los datos, mientras que la estadística inferencial permite hacer inferencias y tomar decisiones basadas en esos datos.

¿Cuáles son los principales desafíos que enfrentalaestadísticaenlaactualidad?

La historia de la estadística descriptiva e inferencial se remonta a varios siglos atrás, desde los primeros registros de datos en la antiguaBabiloniahasta losavances enlateoría de probabilidades y la estadística matemática en el siglo XX.

La estadística descriptiva se enfoca en la descripciónyelresumendedatos,mientrasque la estadística inferencial se utiliza para hacer inferencias y tomar decisiones basadas en muestras de datos. Ambas ramas de la estadística han sido fundamentales en el desarrollo de la ciencia, la tecnología y la toma de decisiones en una amplia gama de campos, desde la medicina hasta la economía.

En cuanto a los desafíos actuales que enfrenta la estadística, algunos de los principales son: Lanecesidad demanejargrandescantidadesde datos: el auge del big data ha creado una necesidad cada vez mayor de técnicas y herramientas estadísticas que puedan manejar grandes conjuntos de datos.

La necesidad de desarrollar métodos estadísticos más avanzados: a medida que las preguntas y problemas que enfrentamos se vuelven más complejos, también lo hacen las técnicas estadísticas que necesitamos para responder a ellos.

La necesidad de mejorar la comunicación y la interpretación de los resultados estadísticos: a menudo, los resultados estadísticos son mal entendidos o mal comunicados, lo que puede llevar a decisiones equivocadas.

En conclusión, la estadística ha sido y seguirá siendo unadisciplinafundamentalen el avance del conocimiento humano y en la toma de decisiones informadas. Sin embargo, también enfrenta desafíos importantes en un mundo cada vez más complejo y lleno de datos

 Ruiz Guzman · 2006 · Mencionado por 4 Difícilmentelacienciade la estadística se había desarrollado en 1662 cuando él publicóunlibroquehizoépoca"Noeraun estudioso"

6. REFERENCIAS

 ALEA, V. et al. (1999) Estadística

Aplicada a les Ciències Econòmiques i Socials. Barcelona: Edicions McGrawHill EUB.

 CAMACHO, J. (2000) Estadística con SPSS versión 9 para Windows. Madrid: Ra-Ma. DIAZde RADA, V. (1999).

 Kelmansky, Diana. Estadística para todos

/ Diana Kelmansky; dirigido por juan Manuel. Kirschenbaum.

 MODULO 2: Estadística Aplicada a la Educación. Bolivia –Sucre 2023.

MODULO 2: ESTADISTICA APLICADA EN LA EDUCACION

ACTIVIDAD 1: GRAFICOS ESTADISTICOS

SEMANA 2

PARTICIPANTE: SONIA LOLA HUALLPA SACA

FACILITADOR: LIC. OSCAR ERNESTO VARAS ORTIZ

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