Para tener éxito, los administradores públicos deben poder analizar y evaluar las políticas, y comprender los análisis y evaluaciones. Necesitan tener alguna comprensión de las estadísticas.
Estadísticas para la administración pública: usos prácticos para una mejor toma de decisiones en la segunda edición, ofrece diseño de investigación y estadísticas aplicadas básicas. Sin embargo, el propósito principal no es ayudar a los gerentes públicos a dominar la teoría estadística, sino demostrar cómo las estadísticas pueden ayudarlos a hacer mejor sus trabajos. Al mismo tiempo, es necesaria una comprensión y apreciación mínima de la teoría estadística para usar los datos correctamente. El objetivo es hacer que los administradores públicos educan a los consumidores de información estadística.
Las estadísticas son un idioma. Un objetivo secundario de este libro es hacer que los administradores públicos sean traductores efectivos. Es decir, un empleado público debe poder comunicar información a la audiencia apropiada, ya sea un gerente de gobierno local, el Ayuntamiento, la Junta de Síndicos, la Junta de Comisionados, un jefe de departamento o el público. Después de leer este libro, debería poder:
- Comprender y describir enfoques generales y problemas con la investigación del sector público y la medición de datos
- Realizar análisis estadísticos básicos de datos sin procesar
- Evaluar la investigación estadística realizada por otros.
Estadísticas para la administración pública: Usos prácticos para una mejor toma de decisiones en la segunda edición, sigue el mismo orden general que la primera edición. Progresa a través de aproximadamente cuatro etapas:
- Comprender y describir enfoques generales y problemas con la investigación del sector público y la medición de datos
- Realizar análisis estadísticos básicos de datos sin procesar
- Evaluar la investigación estadística realizada por otros.
Esta edición tiene una serie de nuevas características que hacen que sea más fácil de leer, encontrar la información exacta que necesita y comprender los conceptos a través de una variedad de ejemplos. Mientras que la primera edición de este libro fue diseñada para proporcionar a los funcionarios del gobierno local las herramientas necesarias para diseñar análisis; reunir, analizar e interpretar información; resultados actuales; Y hacer recomendaciones, la segunda edición enfatiza el uso de datos de seguridad pública reales sobre temas importantes para todos los gobiernos locales. Un índice completo ayuda a los lectores a ir directamente al tema que necesitan. Un nuevo glosario admite las definiciones de texto con explicaciones fáciles de entender y de hecho. Ha sido probado en carretera con estudiantes reales y practicantes reales. Este libro beneficia a los gerentes y estudiantes del gobierno local que esperan hacer su carrera en la mejor profesión para las personas interesadas en liderar su comunidad.
¿Cómo se aplica la estadística descriptiva en la administración?
Se requiere que los estudiantes superen una prueba oral y escrita (opcional si tiene que tomar el asame y obligatorio de 6 CFU si tiene que tomar el examen de 9 CFU):
– La escritura se centra en todos los temas llevados a cabo durante el curso y consiste en una serie de ejercicios numéricos y teóricos de acuerdo con el esquema de las autoevaluaciones que se publicarán en el curso del curso durante las lecciones. La duración de la prueba escrita es de unos 60 minutos;
Para acceder a la prueba escrita, los estudiantes deben inscribirse en la apelación utilizando el sistema ESE3 de la Universidad y presentarse a la apelación con un documento de identidad válido. Durante las pruebas escritas, solo se permite el uso de una calculadora científica de bolsillo y posiblemente las tablas de las distribuciones de probabilidad más comunes. Por lo tanto, no se permite el uso de libros de texto y notas de todo tipo, hojas distintas a las distribuidas al comienzo de la prueba o los teléfonos celulares.
– El guión cubre todos los argumentos de las conferencias y consiste en una serie de ejercicios numéricos y teóricos de acuerdo con el esquema de «autoevaluaciones» que se publicarán en el sitio web del curso durante las lecciones. La duración de la prueba escrita es de 60 minutos.
Se invita a los estudiantes a registrarse tanto en esta página de enseñanza como a la dedicada a la plataforma Moodle (acceso a través del icono a continuación a la derecha) y para consultar periódicamente las páginas.
¿Cuál es la importancia de la estadística en la administración de empresas?
Por ejemplo, estableciendo estándares para el tamaño del empleo, el volumen de ventas, las especificaciones de calidad del producto y la producción de producción.
Esto implica comparar la producción real con una norma o objetivo establecido anteriormente. Cuando la producción no alcanza el objetivo, proporciona medidas correctivas para que tal lapso no vuelva a suceder.
- estableciendo objetivos poco realistas
- por vendedores de bajo rendimiento
- Al aumentar la competencia
- por mala calidad del producto.
Algunos de los otros beneficios de las estadísticas en los negocios se describen en los puntos a continuación:
- estableciendo objetivos poco realistas
- por vendedores de bajo rendimiento
- Al aumentar la competencia
- por mala calidad del producto.
La representación de los servicios debe ser uniforme para que cualquier negocio tenga éxito. Independientemente de la naturaleza del negocio, siempre existen pautas éticas, leyes e incluso métodos de operación. Con la ayuda de estadísticas, todos estos se encapsulan y almacenan como referencia. Las estadísticas tienen un papel importante en los negocios en que se expresan como porcentajes, promedios, medios e incluso números sin procesar. Se debe utilizar un método uniforme para calcular estadísticas en cada punto.
- estableciendo objetivos poco realistas
- por vendedores de bajo rendimiento
- Al aumentar la competencia
- por mala calidad del producto.
Una empresa puede usar el análisis estadístico para medir su rendimiento e identificar tendencias. Al hacerlo, las empresas pueden tomar decisiones racionales, sabiendo que sus decisiones se basan en hechos y datos, en lugar de supuestos vagos. A través del análisis estadístico de datos y cifras, es posible una mejor planificación y predicciones.
¿Cómo se aplica la estadistica inferencial en la administración?
¿Sabes la diferencia entre implicar e inferir algo? Implicar implica dar información, mientras que inferir implica recibir información. Cuando un orador implica algo, sugiere algo sin decirlo expresamente. Cuando un oyente infiere algo, deduce o llega a una conclusión basada en el razonamiento y la evidencia, en lugar de un poco explícito de información.
Eso va mucho para definir estadísticas inferenciales. Esta rama de las estadísticas toma una muestra de datos aleatorios de una parte de la población para hacer predicciones, sacar conclusiones basadas en esa información y generalizar los resultados para representar los datos en mano.
La mejor manera de obtener un análisis preciso al usar estadísticas inferenciales implica identificar la población que se mide o estudia, creando una muestra para esa parte de la población y utilizar el análisis para tener en cuenta cualquier error de muestreo.
Si un analista de datos tomó los resultados de los datos y no hizo ninguna proyección, inferencia o generalización, practicaría estadísticas descriptivas. Más sobre eso más tarde.
Las estadísticas inferenciales emplean cuatro metodologías o tipos diferentes:
- Estimación de parámetros. Los analistas toman una estadística de los datos de la muestra y los usan para hacer una suposición informada sobre el parámetro medio de una población. Utiliza estimadores como trazado de probabilidad, métodos de estimación bayesianos, regresión de rango y estimación de máxima probabilidad.
- Intervalos de confianza. Los analistas utilizan intervalos de confianza para obtener una estimación de intervalo para los parámetros elegidos. Se utilizan para descubrir el margen de error en la investigación para determinar si si afectará las pruebas.
¿Qué aplicaciones tiene la estadística en la administración?
El campo de las estadísticas tiene numerosas aplicaciones en los negocios. Debido a los avances tecnológicos, en estos días generan grandes cantidades de datos en estos días. Estos datos ahora se están utilizando para tomar decisiones. Estas mejores decisiones que tomamos nos ayudan a mejorar el funcionamiento de un departamento, una empresa o toda la economía.
Según Philip Kotler y Gary Armstrong Marketing «identifica las necesidades y deseos del cliente, determine qué mercados objetivo pueden servir mejor las organizaciones y diseña productos, servicios y programas apropiados para atender a estos mercados»
El marketing se trata de crear y cultivar clientes de manera rentable. Las estadísticas se utilizan en casi todos los aspectos de la creación y el cultivo de clientes de manera rentable. Las estadísticas se utilizan ampliamente para tomar decisiones sobre cómo vender productos a los clientes. Además, el uso inteligente de las estadísticas ayuda a los gerentes a diseñar campañas de marketing dirigidas a los clientes potenciales. La investigación de marketing es la recopilación, grabación y análisis sistemáticas y objetivas de datos sobre aspectos relacionados con el marketing. IMRB International, TNS India, RNB Research, Nielson, Hansa Research e Ipsos Indica Research son algunas de las compañías de investigación de mercado populares en India. Web Analytics trata sobre el seguimiento del comportamiento en línea de los clientes potenciales y estudiar el comportamiento de los navegadores a varios sitios web.
¿Qué utilidad tiene la estadística en la administración de empresas?
Las empresas de servicios públicos de marketing son los elementos necesarios para que se realice un intercambio o compra entre su empresa y sus clientes comerciales. La utilidad se refiere al valor o beneficio que un cliente recibe del intercambio, según la Universidad de Delaware. Hay cuatro tipos de utilidad: forma, lugar, tiempo y posesión; Juntos, ayudan a crear satisfacción del cliente.
El formulario se refiere al producto o servicio que ofrece a sus clientes. Su equipo de marketing lleva a cabo la investigación sobre el cliente necesita desarrollar una especificación para un producto o servicio. Su equipo de desarrollo de productos puede desarrollar un producto o servicio que satisfaga las necesidades de los clientes y brinde a sus clientes beneficios comerciales importantes, como costos más bajos, una mejor productividad, una instalación más fácil o una ventaja competitiva más fuerte. Su equipo de marketing está creando utilidad transformando las necesidades de los clientes en productos o servicios que brindan valor agregado.
La utilidad del lugar se refiere a la disponibilidad de un producto o servicio en un lugar que sea conveniente para sus clientes. En el marketing empresarial, el lugar puede referirse a la comodidad de sus canales de distribución o operaciones directas de ventas. Al mejorar la utilidad del lugar, se asegura de que a sus clientes les resulte conveniente comprar su producto.
Si comercializa los servicios, puede mejorar la utilidad para sus clientes desarrollando instalaciones de autoservicio en su sitio web, por ejemplo. Los clientes pueden encontrar respuestas a problemas técnicos directos o publicar preguntas en un foro donde su equipo u otros clientes puedan proporcionar respuestas.
Al centrarse en la utilidad del tiempo, puede asegurarse de que los productos y servicios estén disponibles cuando los clientes los necesitan. La logística juega un papel importante en la mejora de la utilidad de tiempo. Al desarrollar una cadena de suministro eficiente, puede asegurarse de que los productos se entreguen a tiempo. La entrega tardía podría afectar la propia productividad y eficiencia de sus clientes si su empresa es parte de su cadena de suministro.
¿Cuáles son las aplicaciones más importantes de la estadística?
En este blog, sabrá sobre la importante aplicación de estadísticas. Sabemos que las estadísticas son un tema muy importante y también es difícil. La mayoría de los estudiantes piensan que por qué están estudiando estadísticas y cuáles son sus aplicaciones en nuestra vida diaria. Así que no se preocupe, en este artículo, cubriremos la aplicación más importante de las estadísticas.
La estadística es una rama de las matemáticas que se ocupa de la recopilación de datos, la estructura, la interpretación y la presentación. Es una de las ramas más importantes y robustas de las matemáticas. En otras palabras, podemos decir que se trata de aplicar varios métodos a los datos sin procesar para que sea más comprensible. Los modelos estadísticos aplican estadísticas a los problemas en la industria, la sociedad y la ciencia. Incluye análisis de datos, recopilación e interpretación.
Hay tantas aplicaciones de estadísticas, y de los que más son los siguientes son los siguientes:
Las estadísticas y los gráficos son la parte más fácil del plan de estudios de estadísticas para el cual los estudiantes generalmente no requieren ayuda de la tarea de estadística. Sin embargo, no muchos de nosotros podríamos saber que estos conceptos también tienen aplicaciones prácticas. Por lo tanto, vamos a discutir estas aplicaciones prácticas de estadísticas. Statistics encuentra su aplicación en:
Las cifras derivadas de las estadísticas nos ayudan a hacer predicciones sobre cualquier evento que suceda en el futuro. Estas cifras pueden no ser 100% precisas, pero dado que estas se formulan después de tener en cuenta ciertos hechos y cifras pasadas, no pueden declararse incluso inexactos.
¿Cuáles son las aplicaciones de la estadística descriptiva?
En este episodio, le contaremos sobre figuras y en este caso las 3 áreas principales de aplicación de estadísticas y lo que sirven.
En este episodio, le contaremos sobre figuras y en este caso las 3 áreas principales de aplicación de estadísticas y para qué se utilizan.
La combinación de las gigantescas masas de datos que tenemos hoy, la potencia informática, por lo tanto, el análisis de la informática y la importancia que nos unimos a los datos en sí mismos conducen a lo que la ciencia estadística está particularmente bajo el centro de atención.
Alphonse Allais dijo con humor que «las estadísticas han demostrado que la mortalidad en el ejército aumenta significativamente en tiempos de guerra». No digamos todo, y sobre todo nada, estadísticas. La figura no la hace inteligente.
Sí, pero si los datos no lo hacen inteligente, su análisis puede ayudar naturalmente a tomar decisiones inteligentes. Pero, ¿qué análisis son? ¿Cuáles son las diferentes áreas de aplicación de estadísticas? Cual es la historia ?
Volvamos a qué estadísticas son tales. Es, cito a Joaquim Torrens-Vibern en la revista de la Sociedad Estadística de París en 1956 «Todos los métodos que tienen el propósito de la recolección, el procesamiento e interpretación de los datos de observación relacionados con un grupo D ‘individuos o unidades” [1 ]
¿Qué es la estadística descriptiva y de ejemplos de aplicación de está?
Frente a la creciente magnitud del uso de estadísticas y la diversidad de los recursos de TI que el ingeniero tiene, parecía necesario presentar en este artículo las características más utilizadas en las estadísticas con respecto al software principal disponible, ya sea bajo licencia o gratuita. . Las estadísticas descriptivas, las pruebas, el análisis de varianza, la regresión o el análisis incluso en los componentes principales se presentan en forma de ejemplos tratados con Excel, XLSTAT, SAS, JMP IN y R. Software.
Las herramientas de TI disponibles para los ingenieros han permitido un auge considerable en los estudios estadísticos. Tamaños de muestra, el número de variables observadas, la precisión de las observaciones ya no es un obstáculo para el uso de métodos estadísticos complejos. El software dedicado a las estadísticas se ha desarrollado en las últimas décadas; Otros, más generales, se han enriquecido con funciones estadísticas. Este artículo tiene como objetivo resaltar sus características básicas a través de ejemplos.
Cualquier usuario se enfrenta a una lógica comercial: para las personas, el presupuesto a menudo es limitante, mientras que, para un marco comercial, las elecciones de la empresa / organización son a menudo normativas. En este espíritu, el software utilizado para ilustrar los ejemplos prácticos se ha retenido de acuerdo con su pertenencia a una de las diferentes familias nacionales de este prisma, sin prejugar ninguna preeminencia en comparación con otros miembros de su familia:
Excel: Disponible para cualquier suite MS-Office (en Windows o MacOS), pavimentó el camino para diferentes suplementos, como XLSTAT, comercializado por separado, que ofrecen bibliotecas de «macros» de Excel, dedicados a las estadísticas: estos suplementos siguen siendo dependientes de Excel Publisher’s estrategias;
¿Cuáles son las aplicaciones de la estadística inferencial?
No es probable que las estadísticas inferenciales en la investigación educativa muestrean a toda la población que tiene resúmenes. Por ejemplo, el objetivo de un estudio de investigación puede ser obtener si un nuevo método de aprendizaje de las matemáticas desarrolla un logro matemático para todos los estudiantes en una clase.
- Organizaciones de marketing: las organizaciones de marketing utilizan estadísticas inferenciales para disputar una encuesta y solicitar consultas. Es porque no es probable llevar a cabo encuestas para todas las personas sobre la mercancía.
- Departamentos de finanzas: los departamentos financieros aplican estadísticas inferenciales para los gastos financieros y los gastos de recursos esperados, especialmente cuando hay varios aspectos indefinidos. Sin embargo, los economistas no pueden estimar toda esa posibilidad de uso.
- Planificación económica: en la planificación económica, existen métodos potentes como cifras de índices, investigación de series de tiempo y estimación. La estadística inferencial mide el ingreso nacional y sus componentes. Recopila información sobre ingresos, inversiones, ahorro y gasto para establecer enlaces entre ellos.
- El análisis estadístico es la recopilación y la explicación de los datos para exponer secuencias y tendencias.
- Dos divisiones de análisis estadístico son análisis estadísticos y no estadísticos.
- Las estadísticas descriptivas e inferenciales son las dos categorías principales de análisis estadístico. Las estadísticas descriptivas describen datos, mientras que las estadísticas inferenciales equivalen a las diferencias entre los grupos de muestra.
- Las estadísticas tienen como objetivo enseñar a las personas cómo usar muestras restringidas para generar resultados intelectuales y precisos para un grupo grande.
- Media, mediana y modo son los parámetros de análisis estadístico utilizados para medir la tendencia central.
El análisis estadístico es el procedimiento de recopilar y examinar datos para reconocer secuencias y tendencias. Utiliza muestras aleatorias de datos obtenidos de una población para demostrar y crear inferencias en un grupo. Las estadísticas inferenciales aplican la planificación económica con métodos potentes como cifras de índices, investigación de series de tiempo y estimación. El análisis estadístico encuentra sus aplicaciones en todos los principales sectores: marketing, finanzas, económicos, operaciones y minería de datos. El análisis estadístico ayuda a las organizaciones de marketing para disputar una encuesta y solicitar consultas sobre su mercancía.
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¿Cómo se aplica la estadística inferencial en la administración?
Las estadísticas inferenciales ayudan a sugerir explicaciones para una situación o fenómeno. Le permite sacar conclusiones basadas en extrapolaciones, y de esa manera es fundamentalmente diferente de las estadísticas descriptivas que simplemente resumen los datos que realmente se han medido. Vamos a volver a nuestro ejemplo de fiesta. Digamos que las estadísticas comparativas sugieren que las partes organizadas por su amiga Sophia tienen mucho éxito (por ejemplo, el número promedio de asistentes y la duración media de sus partes son mayores que las de otras partes). Sus próximas preguntas pueden ser: ¿por qué sus fiestas tienen tanto éxito? ¿Es la comida a la que sirve, el tamaño de su red social, el prestigio de su trabajo, la cantidad de hombres o mujeres que conoce, su atractivo físico, el alcohol que proporciona o la ubicación y el tamaño de su residencia? Las estadísticas inferenciales pueden ayudarlo a responder estas preguntas. Encontrar que las fiestas menos concurridas tenían en promedio menos bebidas servidas sugerirían que las bebidas de su amiga Sophia podrían ser el factor importante. Las diferencias de asistencia y bebidas servidas entre sus fiestas y otras partes tendrían que ser lo suficientemente grandes como para sacar conclusiones.
Tenga en cuenta que las estadísticas inferenciales generalmente sugieren, pero no pueden probar absolutamente una explicación o una relación de causa y efecto. Inferencial proviene de la palabra inferir. Inferir es concluir o juzgar de las premisas o evidencia (Diccionario del Patrimonio Americano) y no probar. A menudo, las estadísticas inferenciales ayudan a sacar conclusiones sobre una población completa al observar solo una muestra de la población. Las estadísticas inferenciales con frecuencia implican una estimación (es decir, adivinar las características de una población de una muestra de la población) y las pruebas de hipótesis (es decir, encontrar evidencia a favor o en contra de una explicación o teoría).
Las estadísticas describen y analizan variables. Discutimos medidas y variables con mayor detalle en el Capítulo 4. Una variable es una característica o atributo medido que puede asumir valores diferentes. Una variable puede ser cuantitativa (por ejemplo, altura) o categórica (por ejemplo, color de ojos). Las variables pueden ser independientes (el valor que supone no se ve afectado por otras variables) o dependiente (el valor que supone está predeterminado por otras variables). Las variables no son inherentemente independientes o dependientes. Una variable independiente en un modelo estadístico puede depender de otro. Por ejemplo, suponga que tenemos un modelo estadístico para identificar la causa de la enfermedad cardíaca. Las variables independientes serían factores de riesgo de enfermedad cardíaca: cigarrillos fumados por día, bebidas por día y nivel de colesterol. La presencia de enfermedad cardíaca sería un valor dependiente. Las variables del factor de riesgo afectan la presencia de enfermedad cardíaca.
Los métodos estadísticos pueden analizar una variable a la vez (es decir, análisis univariado) o más de una variable juntos al mismo tiempo (es decir, análisis multivariado). El análisis bivariado está analizando dos variables juntas. Un ejemplo de un análisis univariado sería simplemente analizar la tasa de mortalidad (mortalidad) en diferentes países. Un ejemplo de un análisis bivariado sería analizar la relación entre el alcoholismo y la mortalidad.
Una de las ventajas de trabajar con muestras es que el investigador no tiene que observar a cada miembro de la población para obtener la respuesta a la pregunta que se hace. Una muestra, cuando se toma al azar, representa a la población. La muestra se puede estudiar y sacar conclusiones sobre la población de la que se tomó.
¿Cómo se aplica la estadística inferencial ejemplos?
En el sentido estricto, la inferencia se aplica a todos los miembros (en general) de la población representada por la muestra, y no a un miembro en particular de esa población. Por ejemplo, las intenciones de votación reportadas por la muestra no pueden revelar la intención de voto de un miembro en particular de la población electoral del distrito.
Por lo tanto, la inferencia estadística es un conjunto de métodos que permiten sacar conclusiones confiables de los datos del campeón estadístico. La interpretación de los datos estadísticos es, en gran medida, el punto clave de inferencia estadística. Está guiado por varios principios y axiomas.
La unión entre los métodos estadísticos rudimentarios de Pierre-Simon de Laplace y Carl Friedrich Gauss, confinado a la astronomía y la ciencia estatal, limitadas a la demografía y las ciencias sociales emergentes, tiene lugar en la bisagra de los siglos XIX y siglo XX, en el siglo °, en el siglo X., en El campo intermedio de la biología, cuando el cambio se reformuló como un problema estadístico con la influencia de la eugenética y la biometría.
El segundo período, que aún continúa hoy, fue posible gracias al poder de cálculo de las computadoras y la mercantilización de la herramienta de TI a partir de fines de la década de 1940. Estas calculadoras han permitido ir más allá de los supuestos tradicionales de independencia y normalidad, conveniente desde un punto de vista matemático pero a menudo simplista, para dar toda su fecundidad incluso a los conceptos antiguos como la suposición bayesiana. La informática también ha permitido la explosión de las técnicas de simulación aplicando técnicas de resolución: método de Monte Carlo, bootstrap, switchblade Knife, etc. Imaginado por John Von Neumann, Stanislas Ulam, Bradley Efron, Richard Von Mises.
¿Cuándo se aplica la estadística inferencial?
La inferencia estadística es el conjunto de técnicas para inducir las características de un grupo general (la población) de las de un grupo particular (la muestra), al proporcionar una medida de la certeza de la predicción de la predicción: la probabilidad de error [1 ]
Estrictamente, la inferencia se aplica a todos los miembros (tomados en su conjunto) de la población representada por la muestra, y no a tal miembro en particular de esta población. Por ejemplo, las intenciones de votación indicadas por la muestra solo pueden revelar la intención de votar tal o tal miembro particular de la población de votantes del Distrito Electoral.
Por lo tanto, la inferencia estadística es un conjunto de métodos para sacar conclusiones confiables de muestras estadísticas. La interpretación de los datos estadísticos es, en gran parte, el punto clave de inferencia estadística. Está guiado por varios principios y axiomas.
La unión entre los métodos estadísticos rudimentarios de Pierre-Simon de Laplace y Carl Friedrich Gauss, confinados a la astronomía y la ciencia estatal, circunscrita a la demografía y las ciencias sociales emergentes, tiene lugar en la bisagra del siglo XIX y el siglo XX, en el intermedio Campo de la biología, cuando la evolución se reformuló como un problema estadístico gracias a la influencia de la eugenesia y la biometría [1].
El segundo período, que continúa hoy, fue posible gracias a la potencia informática y a la trivialización de la herramienta de computadora desde finales de la década de 1940. Estas calculador Punto de vista matemático pero a menudo simplista, para dar toda su fertilidad incluso a los conceptos antiguos como la hipótesis bayesiana. También permitió la explosión de las técnicas de simulación aplicando técnicas de reiniciamiento: método de Monte Carlo, bootstrap, jackknife, etc. Imaginado por John Von Neumann, Stanislas Ulam, Bradley Efron, Richard von Misses.
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