Avanzar en la Analítica

Capítulo 2. Fundamentos de la probabilidad

Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: [e-mail]

¿Te has parado a pensar alguna vez qué quiere decir realmente tu meteorólogo con un 30% de probabilidades de lluvia? Salvo que tengan una bola de cristal, no pueden asegurar que vaya a llover. Es decir, no están seguros del resultado. Lo que pueden hacer es cuantificar esa incertidumbre como un valor entre el 0% (seguro de que no lloverá) y el 100% (seguro de que lloverá).

Los analistas de datos, como los meteorólogos, no poseen bolas de cristal. A menudo, queremos hacer afirmaciones sobre toda una población mientras sólo poseemos los datos de una muestra. Así que nosotros también necesitaremos cuantificar la incertidumbre como una probabilidad.

Empezaremos este capítulo profundizando en cómo funciona la probabilidad y cómo se derivan las probabilidades. También utilizaremos Excel para simular algunos de los teoremas más importantes de la estadística, que se basan en gran medida en la probabilidad. Esto te pondrá en una excelente base para el Capítulo 3 y el Capítulo 4, en los que realizaremos estadística inferencial en Excel.

Probabilidad y aleatoriedad

Coloquialmente, decimos que algo es "aleatorio" cuando parece fuera de contexto o azaroso. En probabilidad, algo es aleatorio cuando sabemos que un suceso tendrá un resultado, pero no estamos seguros de cuál será ese resultado.

Por ejemplo, un dado de seis caras. Cuando ...