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Más sobre análisis estadístico ¿Cuáles son las siguientes grandes tendencias en la estadística? Celebrando a los estadísticos: W. Edwards Deming Estadística: El lenguaje de la ciencia. La estadística es tan única porque puede abarcar desde la investigación de resultados de salud hasta el análisis del marketing y hasta la longevidad de un foco.

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Econometría — Modelado, pronosticación y simulación de procesos de negocios para mejorar la planeación estratégica y táctica. Este método aplica estadística a economía para pronosticar tendencias futuras.

Investigación de operaciones — Identifique las acciones que producirán los mejores resultados — con base en muchas opciones y resultados posibles. Se utilizan programación, simulación y procesos de modelado relacionados para optimizar procesos de negocios y retos de gestión.

Programación de matriz — Poderosas técnicas de cómputo para implementar sus métodos estadísticos y análisis de datos exploratorio utilizando algoritmos de operación por filas. Visualización estadística — Se pueden utilizar análisis estadístico rápido e interactivo y capacidades exploratorias en una interfaz visual para entender datos y construir modelos.

Mejoramiento de la calidad estadística — Enfoque matemático para revisar las características de calidad y seguridad de todos los aspectos de la producción.

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Recursos de análisis estadístico. Capacitación en estadística Tutoriales de analítica estadística. Noticias de investigación de estadística y operaciones Productos estadísticos de SAS ®. A través de este estudio, se pueden realizar y formular hipótesis que luego se demostraran en un análisis inferencial.

En dicho análisis estadístico no se obtiene una certeza absoluta, ya que la base se trata de conclusiones que pueden tener probabilidades relativas. A continuación, te daremos un par de ejemplos de estadística inferencial:. Ten en cuenta que el análisis inferencial recopila datos que se utilizaron para una hipótesis las del análisis exploratorio anteriormente desarrollado y no debe usarse ya que podría invalidar las conclusiones, porque existiría un sesgo.

Seguramente alguna vez escuchaste hablar de causa y efecto. Este análisis puede relacionar justamente causas con sus efectos, así también el nivel en el que se afectan. Compararemos este análisis con el inferencial. Con el inferencial se determina que cuando el producto estrella se vende, los otros productos lo hacen, pero en mayor cantidad, pero no se sabe si vendiendo menos de ese producto subirán las ventas de los demás.

Entonces, con el análisis inferencial se puede ver la relación. Con el análisis causal se refleja la causa de la misma. El análisis casual tiene como fin resolver e investigar de manera eficaz algunos problemas que puedan afectar los servicios. Este análisis estadístico es el favorito de los historiadores ¿el motivo?

Este análisis identifica relaciones entre diferentes variables de eventos pasados, aprovecha estos vínculos y sostiene una determinada predicción de resultados para futuros eventos.

Analizar la cantidad de stock que debe haber en el almacén para cada artículo. A comparación del análisis inferencial, que este busca demostrar y comprender la relación, el análisis predictivo sólo está pendiente del valor y no se enfoca en el vínculo entre los componentes.

Este análisis estadístico es el más complejo de todos. Gracias a este análisis, se puede predecir y comprender cómo las variables se afectan entre sí. Este estudio es uno de los menos utilizados, ya que es necesario poseer un alto dominio de los procesos que se estudiarán.

A continuación, te damos un ejemplo de este análisis:. El aumento en el personal del departamento de marketing, tiene incidencia sobre el aumento de número de ventas. Cómo influyen estas variables en las anteriores.

Este estudio se trata de un análisis primario, en otra palabra es básico. Se encarga de medir característica por característica de manera aislada. A continuación, un ejemplo:. Todos los componentes y procesos de media, mediana, moda y porcentajes miden una sola variable.

Este análisis resulta controversial ya que las variables se muestran interconectadas, y al momento de sacar conclusiones, se toman el enlace entre dos o varias. En este caso se pasa al segundo tipo de análisis estadístico.

El análisis bivariado estudia la relación estadística entre dos variables de manera simultánea. Veamos un ejemplo:. En la situación de que se desarrollen más variables, nos enfocamos en la última variable de este tipo. Su gran finalidad es que permite realizar una síntesis de las relaciones entre las variables analizadas, aunque al tratarse de análisis estadístico avanzado ésta no es muy utilizada.

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