Estadística descriptiva vs. inferencial

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En este curso estaremos usando una nueva herramienta llamada Deepnote, así que tomé mis apuntes en ella y acá se los comparto:
Notas del curso de Estadística Descriptiva

Pd: ¡Este curso está increíble!

Resumen:

Estadística descriptiva vs. inferencial

Es importante entender la diferencia entre las dos principales ramas de la estadística en el area de las matemáticas:

  • Estadística descriptiva: Se trata de resumir información de manera cuantitativa para entender de forma sencilla y concreta sobre algún determinado asunto
  • Estadística inferencia: Se basa en realizar inferencias, deducir que podría pasar en el futuro en base a lo datos que tenemos acceso en la actualidad

¿Puede mentir la estadística?

La estadística descriptiva tiene un problema al momento de definir que métrica es la que nos va a brindar la mayor relevancia para nuestro estudio.

  • El resultado podría estar sesgado a nuestro criterio personal, mostrando mayor interés a un cierto parámetro. dejando de lado a otro que también podría ser relevante. Mostramos solo una cara de la moneda.
  • No existen definiciones objetivas en estadística, sin embargo sobre estas definiciones podemos realizar cálculos exactos lo cual es un problema
  • Los diferentes estadísticos descriptivos dan nociones diferentes sobre los mismos datos.

¿Por que aprender estadística?

A pesar de los problemas que pueda presentar es muy importante entender que la estadística nos puede ayudar a:

  • Resumir grandes cantidades de información
  • tomar mejores decisiones
  • responder preguntas con relevancia social
  • reconocer patrones en los datos
  • descubrir a quien usan estas herramientas con fines nefastos
"yo tengo otros datos" dicho de un político mexicano 😅

En mis sencillas palabras la E.Descriptiva es resumir lo que YA PASÓ y la E.Inferencial es adivinar lo que PODRÁ PASAR.

Estadística descriptiva vs inferencial


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¿Qué podemos medir con la estadística?

• Dependerá de la definición de quien este evaluando quien podría ser el mejor jugador.
• No hay una definición objetiva.
• Los diferentes estadísticos descriptivos solo dan diferentes nociones sobre los datos.
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¿Por qué aprender estadística?

• Resumir grandes cantidades de información.
• Tomar mejores decisiones (¿o peores).
• Responder preguntas con relevancia social.
• Reconocer patrones en los datos.
• Descubrir a quienes usan estas herramientas con fines nefastos.

Durante este tiempo de pandemia me he dado cuenta de lo importante que es tener conocimientos de estadística para evitar ser engañados. Ese conocimiento puede suponer una gran diferencia sobre como vemos la vida ya que podemos creernos muchas mentiras o verdades a medias.
La información es poder.

Les comparto mis apuntes en Notion de esta clase:

➡ Link de Notion: https://bit.ly/2STcUFI

“Yo tengo otros datos”
-AMLO, 2021.

No existen definiciones objetivas en estadística

Dependiendo de lo que midas puedes tener un resultado u otro
Y esos resultados podrían ser radicalmente diferentes.

Recien terminado el datacademy, ahora iniciamos con el de Estadistica Descriptiva.

Estadistica descriptiva: Se encarga de resumir, describir la situación actual de un evento a través de los datos. nos dan nociones mas claras o difretentes a cerca de un evento; si pudiera explicarlo con una analogia es como estar en lo alto de una montaña e intentar ver un paisaje a lo lejos (datos) pero solo vez con escaso detalle, formas o siluetas, entonces te pones unos binoculares (usas la estadistica descriptiva) y ya puedes ver con mas claridad q hay arbolitos, un arrollo, a lo mejor q hay personas o tal vez unas casas un lado etc.

Estádistica inferencial: Esta asociada a deducir, predecir, o hacer inferencia a tráves de los datos; con la misma analogia de los binoculares la estadistica inferencia vendria siendo como una bola de cristal q te permite ver un posible futuro (como la de uranai baba de dragon ball xD); tal vez no a predecir con exactitud que va a pasar pero si nos da certidumbre estadistica a cerca de eventos.

¿Qué es la estadística descriptiva vs. inferencial?

Son las dos principales ramas de la estadística

La descriptiva busca resumir información histórica.
La inferencial busca inferir una predicción.

En la estadística descriptiva:

  • Permite “mentir”, ya que no hay una definición objetiva

  • Dependerá de qué “lado de la moneda” se muestre

  • Se puede llegar a distintas conclusiones dependiendo del peso que se le dé a cada variable

  • Los estadísticos descriptivos dan nociones diferentes sobre los mismos datos

  • LEER NAKED STATISTICS

¿Por qué aprender estadística?

  • Resumir grandes cantidades de información
  • Tomar mejores decisiones
  • Responder preguntas con relevancia social
  • Reconocer patrones en los datos
  • Descubrir a quienes usan estas herramientas con fines nefastos

Me quedo con esto ultimo sobre resumir información conlleva a la perdida de la misma, es un poco como la ley de indeterminación de Heisenberg.

También sobre que la diferencia entre este tipo de estadísticas es básicamente el tiempo y la información que queremos describir, la descriptiva se basa en el pasado y presente, mientras que la inferencia intentara predecir el futuro.

La estadística descriptiva tiene como objetivo resumir la información contenida en los datos de la forma más sencilla y presentable posible, obteniendo así los parámetros que distinguen las características de un conjunto de datos (lo que se conoce como estadísticos). Pertenecen al ámbito de la estadística descriptiva las tablas de frecuencias, a partir de las cuales se obtienen los estadísticos:

Medidas de centralización: la media en todas sus variantes (aritmética, geométrica, ponderada), la moda y la mediana
Medidas de dispersión: la varianza, la desviación típica (raíz cuadrada de la varianza) y el rango
Medidas de tendencia central: los cuantiles y sus desgloses (percentiles, cuartiles, deciles, etc.)
Medidas de forma: los coeficientes de asimetría y curtosis
Medidas de concentración: el coeficiente Gini, a partir del cual se obtiene la curva de Lorenz
Etc. etc. etc.

¿Qué es lo que distingue a la estadística descriptiva de la inferencial?

En primer lugar, la naturaleza de los datos. Mientras que la estadística descriptiva sirve tanto para una población como para una muestra (un subconjunto de esa población cuyos elementos son elegidos al azar), la estadística inferencial trabaja con muestras a partir de las cuales intenta extraer conclusiones sobre la población.

Esta práctica se conoce como inferir, y es importante recalcar la diferencia en la naturaleza de los datos, ya que es un error muy común el de extraer conclusiones de un conjunto cuyas conclusiones… son los mismos datos en sí.

Para explicar dicho error, conviene asimismo explicar la principal diferencia teórica entre estadística descriptiva e inferencial. La descriptiva, al ser únicamente una descripción de los datos, no asume que éstos tengan alguna propiedad más allá de las que se pueden describir con los estadísticos ya mencionados. En cambio, la inferencial asume que los datos se rigen bajo un fenómeno aleatorio subyacente que es el que hace que tomen un valor u otro. Es por esto por lo que los datos pasarían a denominarse variables aleatorias. Al existir incertidumbre, se puede igualmente describir la población de la que sale esa muestra, pero debemos entonces asumir un cierto error derivado de la naturaleza probabilística de los datos.

https://ebevidencia.com/archivos/3568

Ahi les dejo el link, saludos.

Este curso pinta increíble

Estadística Descriptiva: resumir información de manera cuantitativa para entender de una mejor manera el pasado y/o presente.
Estadística Inferencial: Con esta se busca dedicir que podría suceder en el futuro en base a los datos que se tengan.

Si alguno de los compañeros desea descagar el libro

Por si no saben usar Markdown (como yo) les dejo este enlace.

Mejores datos, mejores vidas

Información resumida de esta clase
#EstudiantesDePlatzi

  • Tenemos un gran profesor

  • La estadística descriptiva trata de resumir información

  • La estadística inferencial trata de predecir o sacar conclusiones futuras, también predicciones basándose en datos almacenados

  • Es importante definir métricas y también trata sobre esto

  • En la estadística descriptiva no hay una definición objetiva, ya que podemos tener varios puntos de vista verdaderos con la misma base de datos

  • Es importante aprender estadística, porque me ayuda a resumir grandes volúmenes de información, podemos tomar mejores decisiones, encontrar patrones en los datos y tener descubrimientos de valor

  • Es importante entender muy bien los conceptos fundamentales de la estadística

  • La estadística es fundamental en la ciencia de datos

¿Qué es la Estadística descriptiva e inferencial?

Usaremos de ejemplo los datos de un jugador de fútbol.

  • Descriptivo: Resumir historial deportivo.

  • Inferencial: Predecir el desempeño del jugador.


Estadística descriptiva


¿Cómo puedes mentir con la estadística?

  • Dependerá de la definición de quien es el mejor jugador.
  • No hay una definición objetiva.
  • La estadística descriptiva dan nociones diferentes sobre los mimos datos.

¿Por qué aprender estadística?

  • Resumir grandes cantidades de información.
  • Tomar mejores decisiones.
  • Responder preguntas con relevancia social.
  • Reconocer patrones de los datos.
  • Describir quien usa estas herramientas para desinformar.

¿Qué es la estadística descriptiva?

  • La estadística descriptiva, también conocida como «muestras» puede determinar múltiples observaciones que se realizan a lo largo de la investigación. Se define como la búsqueda de miembros de grupos que se ajusten a los parámetros de tu investigación, la anotación de datos sobre los grupos que estás probando y la aplicación de estadísticas y gráficos para concluir las conclusiones de este grupo. En otras palabras, se trata de reducir los resultados de este grupo a unos pocos puntos clave.

  • En este caso, usted’ sólo trata de probar los resultados que puede obtener de los individuos relevantes. Esto le obliga a seguir probando si sus resultados afectan a una parte mayor de la población.

  • Algunas conclusiones para las que se puede medir son:

  • Tendencia central: El proceso de utilizar la media y la mediana para determinar la ubicación de los puntos de datos en un gráfico.

  • Dispersión: La dispersión es otra forma de identificar la separación de los puntos de datos del centro de tu gráfico. Un número pequeño significa que la dispersión está más cerca del centro, mientras que un número mayor implica una mayor separación del epicentro del gráfico.

  • Asimetría: La asimetría destaca la separación de los puntos de datos que has medido entre sí. Puede concluir si son simétricos o sesgados a partir de sus mediciones.

**** ¿Qué es la estadística inferencial?****

  • La estadística inferencial es cuando se toman datos de un grupo de muestra y se hace una predicción que repercute en la conclusión sobre una población grande. Puedes utilizar el muestreo aleatorio para evaluar cómo las diferentes variables pueden llevarte a hacer generalizaciones para realizar más experimentos. Para obtener un análisis preciso, tendrá que identificar la población que está midiendo, crear una muestra para esa población e incorporar el análisis para encontrar un error de muestreo.

Como buen latinoamericano, estudiante, sin dinero y con el internet de mis padres, les comparto el libro que nos sugirió nuestro amable profesor 😃
https://indianpdf.files.wordpress.com/2021/10/naked-statistics_-stripping-the-dread-from-the-data-charles-wheelan-free-download-www.indianpdf.com_-book-novel-online.pdf

Estadísticas de LaLiga en: https://www.laliga.com/beyondstats

La estadistica descriptiva se enfoca en resumir un historial de datos.

La estadistica inferencial predice un comportamiento tras analizar los datos.

La estadística descriptiva nos ayuda a RESUMIR UN HISTORIAL DE INFORMACION.
La estadística inferencial es DEDUCIR CON LA INFORMACION QUE YA TENEMOS DISPONIBLE.

Estadística

Podemos enteder la estadística como el estudio y la práctica de recolectar información y describirla de una manera que resulte útil. Por supuesto, esta utilidad depende de la finalidad con que nosotros estamos realizando nuestros estudios: qué preguntas queremos responder. 🤔
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Estadística descriptiva

Si tenemos un conjunto de datos, recolectado de una muestra, la estadística descriptiva se enfoca en describir este conjunto de datos de forma sintetizada (unos cuantos números) pero aún útil para nuestros fines. Tenemos medidas de tendencia central y medidas de dispersión para describir nuestro data set. 📊
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Estadística inferencial

Dado un conjunto de datos extraído del estudio de una muestra, la estadística inferencial se enfoca en tratar de extraer conclusiones que sean validas para una población más grande que con la que se pudo interactuar.
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Nosotros no podemos hacer un estudio sobre los efectos secundarios de un medicamento, que involucre a todas las personas en la tierra. Aquí la estadística inferencial nos ayudaría a tratar de obtener conclusiones validas para todas las personas en la tierra, aún cuando sólo una fracción de este total haya tenido contacto con el medicamento. 📈

Fuente del articulo

Mentiras, malditas mentiras y estadísticas

El arte de mentir

El mundo que nos rodea es cada vez más complejo. Nos estamos concentrando en la creciente complejidad matemática de nuestra sociedad en sus diversas facetas. Queremos crear una nueva conciencia contra el mal uso cotidiano de las matemáticas proporcionando varios ejemplos prototípicos de usos falsos y engañosos de los métodos matemáticos. Esperamos que se vuelva más escéptico después de haber leído los diversos ejemplos, que cubren casi todas las áreas de nuestra sociedad. Podrás diferenciar entre el bien del mal y los hechos de las mentiras.

Mentir con estadísticas es fácil, de hecho, puede ser realizado fácilmente por aficionados a las matemáticas. Nadie discutiría seriamente que hay personas que no pueden ver nada. También hay personas daltónicas, que ven el mundo desde otra perspectiva. Muchos de ellos no pueden ver, por ejemplo, cerezas en un cerezo. Pero casi nadie sabe acerca de la ceguera matemática. La ceguera numérica puede llegar a ser innumerable.

Si bien el analfabetismo se discute públicamente con mucha frecuencia, casi nadie habla de la falta de aritmética. Al menos el idioma inglés tiene una palabra para aquellos que carecen de conocimiento y comprensión de conceptos y métodos matemáticos. No hay una palabra para “innumerado” ni para “innumeración” en el idioma alemán. Si un concepto no es generalmente conocido o no se tiene en cuenta, es posible que no haya una palabra para describirlo. P.ej. no existe una palabra para nieve en algunos idiomas africanos, mientras que los esquimales tienen diferentes palabras para varios tipos de nieve. Pero te equivocas si crees que el aritmética está ausente en Alemania como no hay nieve en muchas zonas de África. La ignorancia matemática está tan extendida en Alemania como en otros países llamados civilizados. El principal problema radica en el hecho de que muchos adultos “educados” son funcionalmente innumerables. Esto significa, en muchos casos, que no son capaces de manejar conceptos como presentaciones gráficas de datos, estimación de riesgos y carecen de la lógica para el análisis estadístico.

La principal diferencia con ser analfabeto es que la mayoría de las personas ni siquiera se dan cuenta de que les afecta. Es una enfermedad de la que ni siquiera los matemáticos están completamente libres.

Desafortunadamente, puede usarse como un libro de texto para aquellos que quieren comenzar a hacer trampa por su cuenta.

Hay que entender que resumir información conlleva perder información, y no caer en las verdades a medias, que omiten el contexto global para usar como elemento engañoso para tergiversar la verdad.

Este método se utiliza mucho en propaganda militar con tal de persuadir al publico sin darle el contexto global.

Las verdades a medias, así como la verdad fuera de contexto, tienen efectos más poderosos que las mentiras, ya que pueden convencer más fácilmente al receptor del mensaje gracias a la parte de verdad aportada. Los nazis, y especialmente Goebbels, emplearon conscientemente en su propaganda tanto la mentira directa como la media verdad y la verdad fuera de contexto.
https://es.wikipedia.org/wiki/Media_verdad

“Resumir información significa también pérdida de información.”

Se podría decir entonces que la Estadística Descriptiva resume y describe la situación actual y presente, mientras que la Estadístifica Inferencial hace una proyección del futuro?

Les comparto mis apuntes a traves del enlace Apuntes Math para Data Science, espero les funcione !!!

  • ¿Cuál es la diferencia entre la estadistica descriptiva y la inferencial?
    • Estadistica descriptiva↔Busca describir o resumir datos conocidos en la actualidad.
    • Estadistica inferencial↔Busca inferir sobre datos futuros a traves de datos que ya sucedieron.
  • ¿Puedes mentir con estadistica?
    • Si, porque…→Como estadistico puedes darle mayor relevancia a datos que para ti subjetivamente son más importantes.
    • ¿Existen definiciones objetivas en las estadisticas?→No existen, pues la interpretación de los datos esta sujeta de manera subjetiva al que los analiza y este factor varía el resultado final (sin necesariamente ser mentira).

¿Por qué aprender estadística?

Diferencia entre Estadística descriptiva e inferencial

para quien necesite descargar el libro

Me encantó esta clase de presentación. La Estadística descriptiva como superpoder nos puede ayudar a tomar las mejores decisiones, sobre todo en los entornos del poder.

Una muy buena introducción que deja ver que el profesor sabe donde está parado. Estoy emociando por tomar el curso, ya que esta rama de las matemáticas siempre se me ha resistido.

Excelente clase.

Hacer regresiones, como se hace en data science, hace parte de la estadística inferencial.

Resumen de la clase:
La estadistica
Tiene 2 principales ramas: descriptiva e inferencial.
Descriptiva: consiste en resumir la información disponible de manera cuantitativa.
Inferencia: consiste en deducir en base a la información disponible.
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¿puedes mentir con estadística?
• Mostramos solo una cara de la moneda, al tener mayor interes en una metrica sobre otra.
• No hay una definición objetiva ( sobre diferentes definiciones podemos hacer cálculos precisos, lo cual es un problema)
• Los diferentes estadísticos descriptivos, llamados metricas, dan nociones diferentes sobre los mismo datos.
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¿Por qué aprender estadística?
• Resumir grandes cantidades de información.
• Tomar mejores decisiones(¿o peores?)
• Responder preguntas con relevancia social
• Reconocer patrones en los datos (inferencia).
• Descubrir a quienes usan estas herramientas con fines nefastos

Estadistica inferencial es pronosticar basado en una muestra, mientras que descriptiva es resumir, tabular y analizar datos

La estadística descriptiva resume la información de los datos.

La estadística inferencial predice el desempeño futuro del jugador.

La estadística a pesar de ser exacta, dependerá de las definiciones que nosotros desarrollemos para determinar una noción en los datos, por lo tanto no hay definiciones objetivas.

Muy buena explicación

¡Wow! La estadística es también una disciplina filosófica.

Me encantó esta primera clase. Voy a seguir estudiando MUCHO.

Excelente inicio del curso. Muy bien explicado por el profesor.

Hay un error en el minuto 10 dice DESCUBRIR A QUINEES USAN ESTAS HERRAMIENTOS. sobra la A

Luego de terminar el curso de Probabilidad del profesor Francisco, era obligatorio cursar el de estadística descriptiva. Vamos con este gran repaso sobre estadísticas.

Estadística descriptiva

Cuantifica y caracteriza la información de una base de datos. Análisis exploratorio. Resume grandes cantidades de información.

Estadística inferencial

Realiza modelos de predicción en función de la base de datos. Permite inferir el comportamiento futuro de la variable de interés bajo parámetros conocidos.

Resumen

La Estadística descriptiva se basa en resumir los datos del desempeño de nuestro objeto de estudio.

La Estadística inferencial está asociada en hacer predicción del desempeño a futuro.

Estadística de un Jugador

  • Descriptiva: resumir historial deportivo
  • Inferencial: predecir desempeño futuro del jugador

Que bueno es ver que un curso abre con referencias a literatura que amplien el conocimiento en el.

La descriptiva describa, la inferencial infiere. pare de contar!

El formato de las clases y los slides está muy bonito ❤️.

Si francisco está en el curso, SI O SI es un gran curso

Estadística descriptiva: Describir ¿Cómo es un conjunto de datos?
Estadística Inferencial: Que espero que sea en base a los datos que describí.

DESCRIPTIVA: Resume un evento o algunos eventos (habla de hechos).

INFERENCIAL: Puede predecir eventos futuros con base en hechos ya ocurridos

Que genial Introducción!!!