Definición de estadísticas: la ciencia de producir hechos poco confiables de figuras confiables.
Una buena comprensión pero sólida de las funciones estadísticas (antecedentes) es exigente, incluso de gran beneficio en la vida cotidiana. Por ejemplo, el concepto de distribución de datos donde las distribuciones son simplemente la población, que posee datos dispersos.
La distribución de datos es una función que determina los valores de una variable y cuantifica la frecuencia relativa, transforma los datos sin procesar en métodos gráficos para dar información valiosa. Se vuelve sustancial comprender el tipo de distribución que tiene una población que ayuda a aplicar técnicas/métodos estadísticos adecuados.
Por otro lado, cuando los estadísticos o expertos en datos analizan conjuntos de datos, el primer paso es realizar análisis de datos exploratorios (EDA) para aprender sobre las características de una característica específica en los conjuntos de datos que ayudan a comprender cualquier patrón presente en las distribuciones de datos.
De esta manera, pueden adaptar modelos de aprendizaje automático adecuados para estudios de casos particulares, ya que los modelos ML están diseñados bajo algunos supuestos de distribución de datos.
Por lo tanto, comprender ciertos tipos de distribuciones de datos estadísticos es necesario para ayudar a identificar qué modelos son apropiados para usar, y este es el curso principal de discusión a través de este blog.
¿Cuántas estadísticas hay?
Los titulares en los medios están llenos de esas últimas estadísticas. Las estadísticas se venden. Las estadísticas a menudo se citan de los últimos informes. La gente luego los lóse como si fueran un hecho cuando la mayoría de ellos son una mierda completa*t. La gente los arroja a cócteles. A menudo, cuando lo hacen, arrojo mi estadística favorita: el 73.6% de todas las estadísticas están formadas. Lo digo inexpresivo. A menudo haré que algunas personas me miren como, «¿En serio?» «Es verdad. Nielsen acaba de lanzar el número el mes pasado «.
O como Mark Twain popularizó la cita más atribuida al Primer Ministro de Gran Bretaña, Benjamin Disraeli: «Hay tres tipos de mentiras: mentiras, malditas mentiras y estadísticas». La cita está destinada a resaltar el poder engañoso pero persuasivo de los números.
Entonces, ¿de dónde viene todo esto, Mark? ¿En que estas? Cualquier persona con mucha experiencia en el tratamiento de números sabe tener cuidado con la seducción de ellos. Estoy escribiendo esta publicación para asegurarme de que todos están en ese mismo campo de juego.
Comencé mi vida como consultor. Afortunadamente, era principalmente un consultor de tecnología, lo que significaba que codifiqué computadoras, diseñé bases de datos y planificados proyectos de integración de sistemas. OK sí. Originalmente era COBOL y DB2, ¿y qué? Pero por mis pecados obtuve un MBA e hice consultoría de «estrategia». Una de nuestras tareas principales fue el «análisis de mercado», que consistente en: dimensionamiento del mercado, pronósticos del mercado, análisis competitivo y luego instruir a los clientes en qué dirección tomar.
¿Cuántos tipos de estadísticas existen?
Dos ramas, estadísticas descriptivas y estadísticas inferenciales, comprenden el campo de las estadísticas.
Concepto La rama de las estadísticas que se centra en recopilar, resumir y presentar un conjunto de datos.
Ejemplos de la edad promedio de los ciudadanos que votaron por el candidato ganador en las últimas elecciones presidenciales, la duración promedio de
Todos los libros sobre estadísticas, la variación en el peso de 100 cajas de cereal seleccionadas de la línea de producción de una fábrica.
Interpretación Es más probable que esté familiarizado con esta rama de las estadísticas, porque muchos ejemplos surgen en la vida cotidiana. Descriptivo
La estadística forma la base para el análisis y la discusión en campos tan diversos como el comercio de valores, las ciencias sociales,
Gobierno, las ciencias de la salud y los deportes profesionales. Una familiaridad general y una disponibilidad generalizada de descriptiva
Los métodos en muchos dispositivos calculadores y el software de negocios a menudo pueden hacer que el uso de esta rama de las estadísticas parezca engañosamente
fácil. (Los capítulos 2 y 3 le advierten sobre las trampas comunes del uso de métodos descriptivos).
Concepto La rama de las estadísticas que analiza los datos de muestra para sacar conclusiones sobre una población.
Ejemplo Una encuesta que muestreó a 2.001 trabajadores a tiempo parcial de entre 50 y 70 años, realizada por la Asociación Americana de Personas Retiradas
(AARP), descubrió que el 70% de los encuestados planearon trabajar más allá de la edad tradicional de jubilación de mediados de los 60. Mediante el uso de métodos discutidos
En la Sección 6.4, esta estadística podría usarse para sacar conclusiones sobre la población de todos los trabajadores de 50 a 70 años.
¿Cuál es el principal objetivo de la estadística?
Para crear un análisis de los datos que sean correctos y, sobre todo, útil para su trabajo, primero debe borrar sus objetivos y el punto en el que está con su proyecto. Para ayudarlo en esta fase de planificación, creé un libro de trabajo gratuito para usted dentro del cual encontrará 10 preguntas clave para responder para comprender cómo establecer un análisis estadístico que sea realmente efectivo y no le haga perder el tiempo.
Cuando en un proyecto se enfrenta a la fase de análisis estadístico, a menudo tiene una gran prisa por procesar datos para poder completar el trabajo lo antes posible. ¿Te pasa a ti también? Es posible que tenga miedo de no poder respetar los plazos y las fechas de entrega, o tal vez quiera simplemente eliminar la parte de las estadísticas lo antes posible. Pero si desea transformar sus datos en información realmente útil para su trabajo, no inicie el procesamiento de datos sin haber hecho una buena planificación de cómo tendrá lugar cada aspecto de su análisis.
Hacer un análisis que mejore sus datos y su trabajo podría ser más complejo y más largo de lo necesario si no tiene una indicación clara de lo que desea hacer y dónde desea llegar. Por otro lado, planificar todas las fases de una investigación estadística nunca es simple y, especialmente por el análisis de datos, es fácil encontrarse con muchas dudas, preguntas y temores sobre cómo proceder. Para ayudarlo a aclarar, formulé 10 preguntas clave, a las que lo invito a responder antes de comenzar a procesar los datos que tiene.
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