Que es estadistica inferencial

Que es estadistica inferencial, definición, concepto, significado. Vamos a atar cabos con nuestros discursos lógicos de inferencia y una ciencia que aplica las matemáticas en sus razonamientos.La inferencia estadística es el proceso de sacar conclusiones sobre poblaciones o verdades científicas a partir de datos.

Hay muchos modos de realizar inferencias, que incluyen modelos estadísticos, estrategias orientadas a datos y uso explícito de diseños y aleatorización en los análisis. Además, existen amplias teorías (frecuentistas, bayesianas, probabilidad, basadas en diseño, ...) y numerosas complejidades (datos faltantes, confusión observada y no observada, sesgos) para realizar la inferencia.
  • La inferencia estadística es importante para analizar los datos correctamente. De hecho, es necesario un análisis adecuado de los datos para interpretar los resultados de la investigación y sacar conclusiones apropiadas. 
  • La inferencia estadística se refiere al proceso de extraer conclusiones a partir de la estimación del modelo. 
  • La inferencia estadística consiste en el uso de estadísticas para sacar conclusiones sobre algún aspecto desconocido de una población basado en una muestra aleatoria de esa población.
  • La estadística inferencial es el procedimiento a través del cual se hacen inferencias sobre una población en base a ciertas características calculadas a partir de una muestra de datos extraídos de esa población. 
  • En la inferencia estadística , deseamos hacer declaraciones no solo acerca de los sujetos en particular observados en un estudio, sino también, lo que es más importante, acerca de la población más grande de sujetos de los que se extrajeron los participantes del estudio.
  • La Inferencia estadística puede contrastarse con el análisis exploratorio de datos, donde el propósito es describir las relaciones en un conjunto de datos en particular sin una inferencia más amplia. Las técnicas inferenciales intentan describir las características correspondientes de la población de la que se extrajeron los datos de la muestra.
  • La estadística inferencial a menudo se basa en una prueba de significación, "un procedimiento mediante el cual se determina el grado en que los datos recopilados son consistentes con una hipótesis específica.
  • La estadística inferencial implica generalizar de los datos de la muestra a la población más amplia de la que se extrajo la muestra. Las inferencias se hacen calculando la probabilidad de que, dado el tamaño de la muestra, el azar por sí solo haya tenido en cuenta una observación dada.
  • La precisión de la estadística inferencial es fundamental para los sistemas de inteligencia artificial de la próxima generación y el análisis médico predictivo en general. Impulsados ​​por los avances recientes en matemáticas aplicadas, hemos llegado a un lugar emocionante en la convergencia de la comprensión de los sistemas de aprendizaje y reconocimiento de patrones.
  • Sin embargo, a menudo también estamos interesados ​​en comprender algo que no se observa en la población en general, por ejemplo, la presión arterial promedio en una población de mujeres embarazadas, o el efecto real de un medicamento en la tasa de embarazos, o si un nuevo tratamiento Realizar mejor o peor que el tratamiento estándar. En estas situaciones, debemos reconocer que casi siempre observamos solo una muestra o hacemos un experimento. Si tomáramos otra muestra o hiciéramos otro experimento, entonces el resultado probablemente variaría. Esto significa que hay incertidumbre en nuestro resultado, si tomamos otra muestra o realizamos otro experimento y basamos nuestra conclusión únicamente en los datos de la muestra observada, ¡incluso podemos terminar sacando una conclusión diferente! El propósito de la inferencia estadística es estimar esta muestra para muestrear la variación o incertidumbre . Comprender en qué medida pueden diferir nuestros resultados si volvemos a realizar el estudio, o cuán inciertos son nuestros hallazgos, nos permite tener en cuenta esta incertidumbre al extraer conclusiones. Nos permite proporcionar un rango plausible de valores para el verdadero valor de algo en la población, como la media o el tamaño de un efecto, y nos permite hacer afirmaciones sobre si nuestro estudio proporciona evidencia para rechazar una hipótesis.
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