El documento presenta una introducción a la estadística, incluyendo su definición, orígenes, clases, importancia, técnicas de análisis e implementaciones en diversas disciplinas. Explica conceptos clave como probabilidad, cuadros estadísticos y elementos de recolección de datos. Finalmente, enumera diversas disciplinas especializadas que utilizan la estadística, como ciencias actuariales, física estadística, estadística médica y agronomía.

1. EstadísticaPropósito: Comprende la estructura de la estadística, sus componentes y
su utilidad.

2. 1. Explique qué es estadística.
2. Explique el origen de la estadística.
3. Explique las clases de estadística.
4. ¿Qué son cuadros estadísticos?
5. ¿Cuáles son los elementos de recolección de información?
6. Explique cuál es la importancia de la estadística.
7. Explique 10 lugares donde se hace estadística y para qué.
8. ¿Qué es probabilidad?
9. Explique las teorías y sus exponentes.
10.Explique las técnicas de análisis estadísticos.
11.Explique cada disciplina especializada en estadísticas.

3. ¿Qué es la estadística?
La estadística es la parte de las matemáticas que se ocupa de los métodos
para recoger, organizar, resumir y analizar datos, así como para sacar
conclusiones válidas y tomar decisiones razonables basadas en tal análisis.

4. Origen de la estadística.
El término alemán Statistik, introducido originalmente por Gottfried Achenwall en 1749, se
refería al análisis de datos del estado, 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 Sinclairo (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. 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 30000 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.

5. Clases de estadística
Descriptiva: Se utiliza con el propósito de recolectar,
describir y resumir un conjunto de datos obtenidos. Estos
pueden visualizarse de manera numérica y gráfica. Sin
embargo, su uso se acota sólo al uso de la información
obtenida. Es decir, que a partir de loa misma no se puede
realizar ningún tipo de generalización.
Inferencial: esta clase de estadística tiene la
particularidad de que a partir de los datos
muestrales que maneja, es posible realizar
conclusiones y predicciones que incluyan a toda
la población. Las inferencias pueden presentarse
a través de respuestas a preguntas del tipo si/no,
relaciones entre una serie de variables,
estimaciones numéricas, entre otras.

6. Aplicada: Su objetivo consiste en deducir resultados
sobre un universo, a partir de una muestra
determinada. Este tipo de estadística puede ser
aplicada en cualquier área que no pertenezca a
ella, tal como historia, psicología, etc.
Matemática: se refiere al empleo de
la estadística pero desde un punto
de vista formal, a través del uso de
distintas ramas propias de la
matemática y de la teoría de la
probabilidad. Su uso es necesario
debido a que los datos que maneja
la estadística matemática son
aleatorios e inciertos.

7. ¿Qué son cuadros estadísticos?
Es una representación grafica de las diversas situaciones que se nos presentan diariamente. Es
la forma esquemática de comprender las tendencias de nuestra forma de ser y de vivir. En un
cuadro estadístico puedes identificar tantas variables como quieras. Es el arreglo ordenado, de
filas y columnas, de datos estadísticos o características relacionadas, con el objeto de ofrecer
información estadística de fácil lectura, comparación e interpretación. Un cuadro estadístico
es el resultado de trabajos previos ( planeamiento, recopilación, tabulación, cálculos, etc ).
Estos cuadros constituyen los llamados “cuadros de análisis” que se incluyen frecuentemente
en el cuerpo de los estudios, de las investigación eso de los informes.

8. Elementos de recolección de información
Encuesta: Es una serie de preguntas dirigidas a los
participantes en la investigación. Las encuestas pueden
ser administradas en persona, por correo, teléfono o
electrónicamente (como correo electrónico o en
Internet). También pueden administrarse a un individuo
o a un grupo. Las encuestas son utilizadas para tener
información sobre muchas personas y pueden incluir
elección múltiple/forzada o preguntas abiertas.
Entrevista: Es una interacción que involucra al
investigador y a un(os) participante(s) en que las
preguntas se formulan en persona, por teléfono o
incluso de manera electrónica (correo electrónico
o Internet). Durante una entrevista, se hacen
preguntas para obtener información detallada
sobre el participante acerca del tema en estudio.

9. Prueba: Es una forma o una tarea física o mental para la
cual se ha determinado un estándar normal, o para la
cual se conocen las respuestas correctas. El desempeño
de un participante en una prueba es comparado contra
estos estándares y/o respuestas correctas. Las pruebas
son usadas en la investigación para determinar la
aptitud, habilidad, conocimiento, estado de salud físico
o mental del participante en comparación a la
población en general.
Observaciones: Son registros tomados que no
requieren participación. Estos registros se hacen
mientras los participantes están involucrados en
conductas rutinarias y se utilizan como un
indicador de lo que los participantes de hecho
hacen, en lugar de apoyarse completamente
en los relatos que los participantes hacen de su
propia conducta.

10. Importancia de la estadística
La estadística es una de las ramas de la ciencia matemática que se centra en el trabajo con
datos e informaciones que son ya de por sí numéricos o que ella misma se encarga de
transformar en números. La estadística, si bien es una ciencia de extracción exacta, tiene una
injerencia directa en cuestiones sociales por lo cual su utilidad práctica es mucho más
comprensible que lo que sucede normalmente con otras ciencias exactas como la
matemática.

11. Lugares donde se practica estadística.
• En las tiendas: al ver los descuentos de las mismas.
• En las noticias de prensa: viendo la población, el individuo, los datos y entre otros
pertenecientes a la estadística.
• Elecciones democráticas: para tener el cuenta el porcentaje de población sobre el
candidato, es decir, la intención de voto.
• Accidentes de tránsito: tasa de mortalidad.
• Consumo con tarjeta de crédito: para tener en cuenta el porcentaje de cuotas con
tarjeta.
• Medicina: permite establecer pautas sobre la evolución de las enfermedades y los
enfermos, los índices de mortalidad asociados a infecciones o virus, el grado de eficacia
de un medicamento, entre otros.
• Ganar la lotería, ganar póker: se tomaría en cuenta la probabilidad.
• 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.
• 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 matemáticas: Es muy importante la estadística para aprender matemáticas, y es parte
de la misma.

12. ¿Qué es probabilidad?
La probabilidad es un método por el cual se obtiene la frecuencia de un acontecimiento
determinado mediante la realización de un experimento aleatorio, del que se conocen todos los
resultados posibles, bajo condiciones suficientemente estables.
La teoría de la probabilidad se usa extensamente en áreas como la estadística, la física,
la matemática , las ciencias y la filosofía para sacar conclusiones sobre la probabilidad discreta
de sucesos potenciales y la mecánica subyacente discreta de sistemas complejos, por lo tanto es
la rama de las matemáticas que estudia, mide o determina a los experimentos o fenómenos
aleatorios.

13. Teoría de la probabilidad y sus exponentes
La teoría de la probabilidad es la parte de las matemáticas que estudia los fenómenos aleatorios
estocásticos. Estos deben contraponerse a los fenómenos determinísticos, los cuales son resultados
únicos y/o previsibles de experimentos realizados bajo las mismas condiciones determinadas, por
ejemplo, si se calienta agua a 100 grados Celsius a nivel del mar se obtendrá vapor. Los fenómenos
aleatorios, por el contrario, son aquellos que se obtienen como resultado de experimentos realizados,
otra vez, bajo las mismas condiciones determinadas pero como resultado posible poseen un
conjunto de alternativas, por ejemplo, el lanzamiento de un dado o de una moneda. La teoría de
probabilidades se ocupa de asignar un cierto número a cada posible resultado que pueda ocurrir
en un experimento aleatorio, con el fin de cuantificar dichos resultados y saber si un suceso es más
probable que otro.

14. • Thomas Bayes
• Pafnuti Chebyshov
• David Cox
• Gertrude Cox
• George Dantzig
• René Descartes
• W. Edwards Deming
• Bruno de Finetti
• Sir Ronald Fisher
• Sir Francis Galton
• Carl Friedrich Gauss
• William Sealy Gosset
• Andréi Kolmogórov
• Aleksandr Lyapunov
• Abraham De Moivre
• Sir Isaac Newton
• Jerzy Neyman
• Florence Nightingale
• Blaise Pascal
• George Box
• Karl Pearson
• Adolphe Quetelet
• C. R. Rao
• Ernst Georg
Ravenstein
• Walter Shewhart
• Charles Spearman
• John Tukey
• Milton Friedman
Exponentes

15. Técnicas de análisis
estadísticos.Estadística muestral: Es una medida cuantitativa,
derivada de un conjunto de datos de una muestra,
con el objetivo de estimar o inferir características de
una población o modelo estadístico.
Prueba x²: Se denomina prueba x² a
cualquier prueba en la que
el estadístico utilizado sigue
una distribución x² si la hipótesis nula es
cierta.
Análisis de la varianza: es una colección
de modelos estadísticos y sus procedimientos
asociados, en el cual la varianza está particionada
en ciertos componentes debidos a diferentes
variables explicativas.

16. Prueba U de Mann-Whitney: Es una prueba no
paramétrica aplicada a dos muestras
independientes. Es, de hecho, la versión no
paramétrica de la habitual prueba t de
Student.
Análisis de la regresión: Es un proceso estadístico para
la estimación de relaciones entre variables. Más
específicamente, el análisis de regresión ayuda a
entender cómo el valor típico de la variable
dependiente cambia cuando cualquiera de las
variables independientes es variada, mientras que se
mantienen las otras variables independientes fijas.
Correlación: indica la fuerza y la dirección de
una relación lineal y proporcionalidad entre
dos variables estadísticas. Se considera que dos
variables cuantitativas están correlacionadas
cuando los valores de una de ellas varían
sistemáticamente con respecto a los valores
homónimos de la otra.

17. Iconografía de las correlaciones: consiste en reemplazar
una matriz de correlación por un esquema o grafo donde
las correlaciones «notables» son representadas por un
trazo continuo (correlación positiva), o un trazo punteado
(correlación negativa), a partir de un cuadro de datos.
Frecuencia estadística: Cada variable estadística X
puede tomar distintos valores. En una muestra (x1, x2,...,xN)
se denomina frecuencia del valor X = x a la cantidad de
veces que se repite el valor x de la variable en la muestra.
Se suelen representar con histogramas y diagramas de
Pareto.
Análisis de frecuencia acumulada: Es la frecuencia de ocurrencia de
valores de un fenómeno menores que un valor de referencia.
El fenómeno puede ser un variable aleatoria que varia en el tiempo o
en el espacio. El análisis de la frecuencia acumulada se hace con el
propósito de obtener una idea de cuantas veces ocurriría un cierto
fenómeno lo que puede ser instrumental en describir o explicar una
situación en la cual el fenómeno juega un papel importante, o en
planificar intervenciones, por ejemplo en el control de inundaciones.

18. Coeficiente de correlación de Pearson: es una medida de la
relación lineal entre dos variables aleatorias cuantitativas. A
diferencia de la covarianza, la correlación de Pearson es
independiente de la escala de medida de las variables.
También, podemos definir el coeficiente de correlación de Pearson
como un índice que puede utilizarse para medir el grado de relación
de dos variables siempre y cuando ambas sean cuantitativas.
Coeficiente de correlación de Spearman: es una
medida de la correlación(la asociación o
interdependencia) entre dos variables
aleatorias continuas. Para calcular ρ, los datos son
ordenados y reemplazados por su respectivo orden.
Gráfica: es la descripción e interpretación
de datos e inferencias sobre éstos. Forma
parte de los programas estadísticos
usados con los ordenadores. Autores
como Edward R. Tufte han desarrollado
nuevas soluciones de análisis gráficos.

19. Disciplinas especializadas en estadísticas.
Ciencias actuariales. Física estadística
Estadística industrial Estadística espacial

20. Matemática estadística Estadística en medicina Estadística en medicina
veterinaria y zootecnia
Estadística en
nutrición
Estadística en
agronomía
Estadística en
planificación

21. Estadística en
investigación
Estadística en
restauración de
obras.
Estadística en literatura