Tema 6: Conceptos estadísticos

La estadística es sin duda un campo caóticamente enorme, ya que pasa horizontalmente a través de todo tipo de disciplinas. Del mismo modo, los datos en sí tienen atributos similares y crean sinergias con las estadísticas.

Esta es la razón por la que analizaremos cinco conceptos de estadística, que se utilizan comúnmente para la recopilación de datos.

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Este campo de la estadística se utiliza cuando el científico quiere crear una descripción de un conjunto de datos, utilizando la media (o promedio), la mediana («el punto que divide los datos a la mitad»), el modo, la varianza («medida la propagación de un conjunto de datos con respecto a la media»), y, por último, la desviación estándar («medidas generales de la propagación y se calcula tomando la raíz cuadrada de la varianza») (Radečić, 2020).

Una función proporciona la probabilidad de ocurrencia para cada posible resultado de un experimento.

Este término se refiere a la proyección de datos de alta dimensión en un espacio, que es de menor dimensión (Radečić, 2020).

Los términos «muestra» y «muestreo» se refieren al proceso de reunir un grupo de observaciones colectivamente y se utilizan indistintamente. El muestreo inferior o excesivo puede ser útil en situaciones de clasificación cuando se requiere que las clases minoritarias y mayoritarias estén igualmente representadas. Un conjunto de datos desigual puede corregirse sobremuestrando la clase minoritaria o submuestreo la clase dominante. El sobremuestreo aleatorio (o submuestreo aleatorio, como alternativa) implica elegir y duplicar aleatoriamente observaciones de la clase minoritaria (o elegir y borrar datos al azar de la clase mayoritaria) (Radečić, 2020).

El enfoque bayesiano permite flexibilidad y adaptabilidad de acuerdo con los nuevos datos. Si los datos recogidos no proyectan de la mejor manera la observación que un científico está dispuesto a ver en el futuro, este campo de la estadística permite incorporar su propio conocimiento en los cálculos, en lugar de depender únicamente de la muestra. También permite actualizar los pensamientos de los científicos sobre el futuro después de la entrada de nuevos datos. (Arroz, 2018)