1. ORIGEN
1.1. Se puede afirmar que la Historia de la estadística comienza de una quinta alrededor de 1549, aunque con el tiempo, ha habido cambios en la interpretación de la palabra "estadística". En un principio, el significado estaba restringido a la información acerca de los estados. Este fue extendido posteriormente para incluir toda colección de información de cualquier tipo, y más tarde fue extendido para incluir el análisis e interpretación de los datos. En términos modernos, "estadística" significa tanto conjuntos de información recopilada, por ejemplo registros de temperatura, contabilidad nacional, como trabajo analítico que requiera Estadística inferencial|inferencia estadístico
2. Es la rama de las matemáticas que estudia la variabilidad, colección, organización, análisis, interpretación, y presentación de los datos, así como el proceso aleatorio que los genera siguiendo las leyes de la probabilidad.2 Como parte de la matemática, la estadística es una ciencia formal deductiva, con un conocimiento propio, dinámico y en continuo desarrollo obtenido a través del método científico formal. En ocasiones, las ciencias fácticas necesitan utilizar técnicas estadísticas durante su proceso de investigación factual, con el fin de obtener nuevos conocimientos basados en la experimentación y en la observación
2.1. RAMAS
2.2. ESTADISTICA DESCRIPTIVA
2.2.1. Se refiere a los métodos de recolección, organización, resumen y presentación de un conjunto de datos. Se trata principalmente de describir las características fundamentales de los datos y para ellos se suelen utilizar indicadores, gráficos y tablas
2.3. ESTADISTICA INFERENCIAL
2.3.1. Se trata de un paso más allá de la mera descripción. Se refiere a los métodos utilizados para poder hacer predicciones, generalizaciones y obtener conclusiones a partir de los datos analizados teniendo en cuenta el grado de incertidumbre existente
2.4. Estadística inferencial se divide en 2:
2.5. ESTADISTICA PARAMERICA
2.5.1. Se caracteriza porque asume que los datos tienen una determinada distribución o se especifican determinados parámetros que deberían cumplirse. Así por ejemplo, en un análisis paramétrico podemos trabajar bajo el supuesto de que la población se distribuye como una Normal (hay que justificar nuestro supuesto) y luego sacar conclusiones bajo el supuesto que esta condición se cumple
2.6. ESTADISTICA NO PARAMETRICA
2.6.1. En ella no es posible asumir ningún tipo de distribución subyacente en los datos ni tampoco un parámetro específico. Un ejemplo de este tipo de análisis es la prueba binomial
3. TIPOS DE VARIABLES ESTADISTICO
3.1. VARIABLE CUANTITATIVA
3.1.1. Son variables que se expresan numéricamente
3.2. VARIABLE CONTINUA
3.2.1. Toman un valor infinito de valores entre un intervalo de datos. El tiempo que tarda un corredor en completar los 100 metros lisos.
3.3. VARIABLE DISCRETA
3.3.1. Toman un valor finito de valores entre un intervalo de datos. Número de helados vendidos
3.4. VARIABLE CUALITATIVA
3.4.1. Son variables que se expresan, por norma general, en palabras.
3.5. VARIABLE ORDINAL
3.5.1. Expresa diferentes niveles y orden
3.6. VARIABLE NOMINAL
3.6.1. Expresa un nombre claramente diferenciado. Por ejemplo el color de ojos puede ser azul, negro, castaño, verde, etc