Estadística computacional con R.

Introduzione alla Statistica Computazionale con R - Búsqueda de Google

Bruno Bertaccini. Introduzione alla Statistica Computazionale con R. Firenze University Press, 2018. (Strumenti per la didattica e la ricerca ; 199). DOI: 10.36253/978-88-6453-674-3
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La transposición de los métodos y modelos estadísticos clásicos a las oportunidades que ofrecen las calculadoras modernas ha ampliado la gama de perspectivas de análisis y posibles aplicaciones. Muchos de estos métodos se identifican superficialmente como pertenecientes al campo genérico de la Estadística Computacional, es decir, la interfaz entre la Estadística y la Informática.
Los anglosajones consideran apropiado hacer un esfuerzo semántico que pasamos por alto, queriendo distinguir lo que se enmarca como Estadísticas Computacionales de lo que en cambio se refiere a la Informática Estadística, es decir, a la aplicación del cálculo electrónico (también intensivo) a los métodos e instrumentos tradicionales de la Estadística.

Dentro de la las estadísticas computacionales incluyen todo lo relacionado con el diseño y desarrollo de algoritmos destinados a aplicar métodos estadísticos con (y para) los ordenadores, o a resolver problemas complejos si no imposibles de tratar analíticamente (Albert y Gentle, 2004; Lauro, 1996; Wilkinson, 2008). Aunque todos los estadísticos deberían mostrar una algunas habilidades en el uso de los paquetes estadísticos más comunes, las habilidades en el campo de las estadísticas computacionales no son en absoluto predecibles.

Muchos textos didácticos, aunque de manera genérica, se refieren al campo de la Estadística Computacional, pero en realidad se limitan a la utilización de un programa o paquete informático particular para la aplicación de los principales métodos estadísticos de análisis de datos (por lo que deben ser catalogados como textos de Estadística Computacional). En opinión del autor, faltaba un texto que introdujera el verdadero arte de la Estadística Computacional, es decir, capaz de ilustrar cómo los conocimientos de programación informática en el desarrollo de algoritmos pueden ponerse al servicio de la Estadística para la simulación y la réplica virtual de la realidad y los experimentos más o menos complejos. En la realidad actual, saber simular escenarios de decisión complejos podría ser de fundamental importancia para asegurar una ventaja sobre competidores reales o potenciales.

Hay cientos de textos en el paquete R. Esto no debería sorprender: en los últimos años el la cantidad de usuarios de R en el mundo ha crecido exponencialmente, porque estamos hablando de un paquete extremadamente versátil para el análisis estadístico-matemático y la minería de datos, construida alrededor de un lenguaje de programación vectorial tipo java.
Por lo tanto, el lenguaje se presta bien para llevar a cabo todas esas actividades de investigación y análisis que definir el alcance de las estadísticas computacionales. Sin embargo, son (en proporción se entiende) relativamente pocos textos que traten sobre la introducción del arte de la simulación.

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