Estadísticas aplicadas

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La estadística aplicada  es la ciencia de los métodos para procesar datos estadísticos. Los métodos de la estadística aplicada se utilizan activamente en la investigación técnica, la economía , la gestión , la sociología , la medicina, la geología , la historia , etc. Los resultados de las observaciones, mediciones , pruebas, experimentos y su análisis son tratados por especialistas en muchas áreas de la teoría . y actividad práctica.

El advenimiento de la estadística aplicada

En la URSS, el término "estadística aplicada" comenzó a usarse ampliamente en 1981  después de la publicación de la colección "Problemas modernos de la cibernética (estadística aplicada)" en circulación masiva. Esta colección corroboró la estructura de tres componentes de la estadística aplicada. En primer lugar, incluye métodos estadísticos orientados a la aplicación para el análisis de datos. Sin embargo, la estadística aplicada no puede atribuirse totalmente a las matemáticas. Incluye dos áreas no matemáticas: la metodología de organización de la investigación estadística y la organización del procesamiento de datos informáticos, incluido el desarrollo y uso de bases de datos y hojas de cálculo, productos de software estadístico, por ejemplo, sistemas interactivos de análisis de datos. En la URSS, el término "estadística aplicada" se utilizó antes de 1981  , pero solo dentro de grupos relativamente pequeños y cerrados de especialistas [1].

La estructura de las estadísticas modernas

La estadística aplicada es una disciplina metodológica que es el centro de la estadística. Al aplicar los métodos de la estadística aplicada a áreas específicas del conocimiento y sectores de la economía nacional, se obtienen disciplinas científicas y prácticas como “estadística en la industria”, “estadística en medicina”, “ estadística en psicología ”, etc. punto de vista, la econometría  es "métodos estadísticos en economía" [2]. La estadística matemática desempeña el papel de fundamento matemático para la estadística aplicada.

Hasta la fecha, es evidente una delimitación claramente definida de estas dos áreas científicas. La estadística matemática se basa en formulada en 1930-1950. formulaciones de problemas matemáticos, cuyo origen está asociado al análisis de datos estadísticos. Desde la década de 1970, la investigación en estadística matemática se ha dedicado a la generalización y al estudio matemático adicional de estos problemas.

La estadística aplicada está orientada a la resolución de problemas reales. Por lo tanto, aparecen nuevas formulaciones de problemas matemáticos de análisis de datos estadísticos, se desarrollan y fundamentan nuevos métodos. La justificación a menudo se lleva a cabo mediante métodos matemáticos, es decir, mediante la demostración de teoremas. El componente metodológico juega un papel importante: cómo establecer exactamente las tareas, qué suposiciones aceptar para el estudio matemático adicional. El papel de las modernas tecnologías de la información, en particular, los experimentos informáticos, es excelente.

Aunque los datos estadísticos se han recopilado y analizado desde tiempos inmemoriales, la estadística matemática moderna como ciencia se creó, según la opinión general de los expertos, relativamente recientemente, en la primera mitad del siglo XX. Fue entonces cuando se desarrollaron las ideas principales y se obtuvieron los resultados que ahora se presentan en los cursos de formación de estadística matemática. Después de eso, los especialistas en estadística matemática asumieron problemas matemáticos internamente, y para el mantenimiento teórico de los problemas de análisis práctico de datos estadísticos, comenzó a formarse una nueva disciplina: la estadística aplicada. Actualmente, el procesamiento de datos estadísticos se lleva a cabo, por regla general, con la ayuda de productos de software apropiados.

Según el tipo de tareas a resolver, la estadística aplicada se divide en secciones:

Según el tipo de datos estadísticos analizados, la estadística aplicada se divide en cuatro áreas:

Véase también

Literatura

  1. Orlov AI Sobre el desarrollo de la estadística aplicada. — En: Problemas Modernos de la Cibernética (Estadística Aplicada). — M.: Saber, 1981, p. 3-14.
  2. Orlov A. I. Econometría. Libro de texto para escuelas secundarias. ed. 3º, corregido y complementado. - M .: Editorial "Examen", 2004. - 576 p.
  3. Orlov AI Sobre la reestructuración de la ciencia estadística y sus aplicaciones. // Boletín de estadísticas. 1990. Nº 1. S. 65 - 71.
  4. Kendall M. , Stewart A. Teoría de la distribución. — M.: Nauka, 1966. — 566 p.
  5. Kendall M. , Stewart A. Inferencia estadística y asociaciones. — M.: Nauka, 1973. — 899 p.
  6. Kendall M. , Stewart A. Análisis estadístico multivariado y series de tiempo. — M.: Nauka, 1976. — 736 p.
  7. Nalimov V. V. , Mulchenko Z. M. Cienciometría. El estudio del desarrollo de la ciencia como proceso de información. — M.: Nauka, 1969. — 192 p.
  8. Kotz S., Smith K. Hausdorff espacio y estadística aplicada: punto de vista de los científicos de la URSS. — El Estadístico Americano. noviembre de 1988. vol. 42. N° 4. R. 241-244.
  9. Orlov A. I. Estadística aplicada. Libro de texto para escuelas secundarias.  - M .: Examen, 2006. - 672 p.
  10. Orlov AI Teoría de la toma de decisiones. Libro de texto para escuelas secundarias.  - M .: Examen, 2006. - 576 p.
  11. Orlov AI Inteligencia artificial: Métodos estadísticos para el análisis de datos: libro de texto. - M.: AI Pi Ar Media, 2022. - 843 p. — ISBN 978-5-4497-1470-1 [1]
  12. Análisis estadístico aplicado de Orlov AI : libro de texto. - M.: AI Pi Ar Media, 2022. - 812 p. — ISBN 978-5-4497-1480-0 [2]