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Sbte. Sanabria Prado Gissela Araceli

Sbte. Sanango Molina Carolina Lizbeth

Sbte. Sánchez Enríquez Franklin Josue

Sbte. Sánchez Quinchiguango Lenin Fabricio

Sbte. Sánchez Villacis Christian Ismael

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Se ocupa del conteo, el orden y la clasificación de los datos obtenidos por las observaciones para cerrar las comparaciones y conclusiones.
Dentro de ello se da la:
-Recolección de datos.
-Organización y representación de datos.
-Análisis de datos.
-Obtención de conclusiones.

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DESCRIPTIVA
Describe la información y encuentra cualquier interacción.
INFERENCIAL
Proceso estadístico de la población y muestra.
APLICADA
Ordena, organiza la información y obtiene conclusiones para una muestra

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Analiza y caracteriza un conjunto de datos con el objetivo de describir las características y comportamientos de este conjunto mediante medidas de resumen, tablas o gráficos.

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La estadística descriptiva es la rama de la estadística que recolecta, analiza y caracteriza un conjunto de datos (peso de la población, beneficios diarios de una empresa, temperatura mensual,...) con el objetivo de describir las características y comportamientos de este conjunto mediante medidas de resumen, tablas o gráficos.

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Es sumamente útil en el análisis de poblaciones y tendencias, para hacerse una idea posible de las acciones y reacciones de la misma de cara a condiciones específicas.

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0398 ¿Qué es la estadística inferencial?

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Estadística Aplicada, salidas, qué es y para qué sirve 

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Conjuntos de datos numéricos para obtener inferencias basadas en el cálculo de probabilidades.

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¿Qué es la Estadística Aplicada y por qué es crucial en el siglo XXI?

La Estadística Aplicada es el área de la Estadí stica que se aplica en cualquier otra rama externa a ella, como la Medicina, la Economía, la Sociología, la Historia, la Biología, el Marketing, la Psicología, etc.

Todas estas ramas de conocimiento dependen del análisis de datos para impulsar su evolución como disciplina, construir nuevo conocimiento, obtener ventajas competitivas y tomar decisiones ó ptimas.

La Era de los datos

La Estadística Aplicada tiene un rol primordial en los cambios que estamos viviendo.

Gracias al gran progreso informático que hemos experimentado y a la enorme cantidad de información que disponemos, hoy podemos responder a preguntas que antes no éramos capaces de resolver. Estamos justo al comienzo de este proceso de transformación impulsada por datos (véase por ejemplo el libro "Homo deus: a brief History of tomorrow" de Yuval Noah Harari). Nunca se han tomado tantas decisiones basadas en estadísticas como hoy en día.

¿Cómo puede ayudarme la Estadística Aplicada?
Los beneficios de conocer la Estad í stica Aplicada son incontables.
Algunos ejemplos:

Obtener una guía estadística durante tu doctorado.

Dar respuestas solventes a los revisores que están juzgando tu trabajo.

Analizar las muestras de datos que tanto esfuerzo te ha costado conseguir.

Mejorar la metodología estadística de tus nuevas investigaciones y ganar una propuesta de proyecto.

Tomar mejores decisiones en tu empresa

Ser un ciudadano/a competente con capacidad crítica para valorar la información de su entorno y hacerse las preguntas oportunas...

Para todo ello hace falta una buena formación en Estadística.

¿Qué es un Científico de Datos (Data Scientist)?

Un Científico de Datos es un profesional o académico que aprende de los datos, que:

Evalúa y compara las técnicas estadísticas de análisis de datos

Analiza e interpreta datos reales y complejos.

Extrae conocimiento de estos datos para responder a preguntas concretas y obtiene una mejor comprensión de los problemas.

Me gusta esta definición porque reconoce el rol del cientí fico.

Los científicos/as tenemos una gran ventaja en esta nueva profesión, conocemos la pregunta y el contexto de la investigación, así podemos crear diseños experimentales adecuados y distinguir luego mediante su análisis si un patrón detectado es relevante para contestar nuestra pregunta de investigación o si se debe a otro tipo de fenómenos (errores de medición u observación, o un error en el procesamiento de datos, por ejemplo).

¿Cómo convertirse en Científico de Datos?

El Científico de Datos requiere combinar habilidades multidisciplinares que le permitan:

Establecer y redefinir las preguntas de investigación.

Seleccionar las herramientas estadísticas para manipular, gestionar y explorar los datos.

Construir modelos estadísticos.

Interpretar, comunicar los resultados y tomar de decisiones a partir de ellos.

Para convertirse en datascience además es imprescindible tener un buen dominio de software estadístico especializado, como R Software.

¿Qué es R? ¿Por qué es la herramienta estadística líder a nivel mundial?

el lenguaje estadístico de referencia mundial, la herramienta más potente del mercado para el análisis estadístico y gráfico.

R es inigualable en su campo, es un lenguaje estadístico potente, versátil, colaborativo, abierto y gratuito. Una de sus grandes ventajas es que mejora dí a a d ía con las últimas novedades en técnicas estadísticas gracias a la implicación de una extensa comunidad internacional de desarrolladores centrados en su evolución.
El lenguaje R no es la típica caja negra que sí son otros software estadí sticos comerciales.
Con el lenguaje R tomas el control total de tus datos y eres má s eficiente:

Para realizar análisis de manera reproducible y así evitar errores en tus proyectos (e.g. utilizando RMarkdown).

Para simplificar tus tareas con un único entorno de trabajo que conecte con otros programas (Excel, SPSS, SAS, Spark, Hadoop, etc.),

Para publicar tus resultados en forma de aplicaciones con Shiny.

R transformó para siempre la práctica del análisis de datos al crear un lenguaje estándar que los diferentes analistas pueden usar para comunicarse, compartir algoritmos y flujos de trabajo.

¿Por qué aprender R Software y no otras herramientas?

En el mercado hay disponibles otros lenguajes excelentes para la programación y la gestión de datos (como Python). Pero R es un lenguaje estadístico, creado por estadísticos que discreparon con la forma en la que trabajaban otros programas. Otras herramientas estadísticas comerciales, como SPSS o SAS, suelen ser cajas negras donde es difícil conocer los pormenores de los cálculos y por tanto, su interpretación y reproducción (véase por ejemplo una comparación con SAS).

R no es solo una herramienta estadística é tica, sino tambi é n rentable, eficiente y productiva.

R tiene una comunidad de usuarios muy activa que comparte opiniones, ideas y ayuda de manera altruista. Esto permite estar actualizado en las últimas técnicas estadísticas y resolver problemas reales de datos complejos.

Si aprendo a utilizar el lenguaje R, ¿qué problemas puedo solucionar en mi actividad?

R Software es control total

Los software comerciales ofrecen la falsa sensación de trabajo intuitivo y casi automá tico, gracias a su barra de herramientas interactiva.

Sin embargo, cuando queremos ir un poco más allá y conocer con exactitud las tareas que está ejecutando el software para controlar e interpretar los resultados, los software comerciales como SPSS son opacos, y no permiten acceder a esta información.

El lenguaje R promueve el "empoderamiento" del usuario, que puede controlar todo el proceso del análisis de sus datos. Esto en muchas ocasiones, marca la diferencia entre un buen y un mal análisis.

R Software como herramienta escalable

R permite crecer y adaptarte a las necesidades crecientes de tu puesto de trabajo o empresa. Cuando necesitas aplicar las técnicas más actuales para promover tu desarrollo, como las técnicas de Big Data, Machine Learning yData Mining, los softwares comerciales se vuelven obsoletos, no permiten la aplicación de estas técnicas.

Big Data y Estadística Aplicada

Los fundamentos científicos del Big Data residen en la Estadística Aplicada.

El Big Data trata del almacenamiento y tratamiento de datos que poseen unas características muy concretas, las 7 Vs:

1. Volumen: la cantidad de datos (implican de 30-50 terabytes a petabytes de datos)

2. Velocidad: se caracterizan por la velocidad con la que se generan y fluye la información en la empresa.

3. Variedad: el tipo de datos disponible es muy variado, puede incluir datos estructurados (como las bases de datos que solemos trabajar con datos numéricos) o no estructurado (como los documentos, emails, vídeos, audios, tickets, transacciones financieras).

4. Veracidad: qué tan confiable es la información define la importancia del big data.

5. Viabilidad: la capacidad de utilizar los datos de manera eficaz.

6. Visualizació n: la representación gráfica de los datos para detectar patrones ocultos.

7. Valor: qué representa para la empresa

La moda del Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) y el Internet of Things (IoT). ¿En qué consisten en realidad?

Artificial Intelligence (AI)

Implica código, técnicas o algoritmos que permite a las máquinas realizar tareas o comportamientos que son característicos de la inteligencia humana. Incluye herramientas para la planificación, la comprensión del lenguaje, el reconocimiento de objetos y sonidos, el aprendizaje y la resolución de problemas.

Machine Learning (ML)

Es una forma de lograr el AI, las técnicas y procesos que ayudan a las máquinas en este esfuerzo.

Deep Learning (DL)

Es un enfoque del ML, utilizan redes neuronales (ANN) que imitan las respuestas de las redes neuronales biológicas en los humanos. Como podemos ver en el gráfico, el DL es un subconjunto de técnicas del ML, que a su vez es un subconjunto de técnicas de la AI.

Internet of Things (IoT)

Hace referencia a la interconexión digital de los objetos cotidianos con internet, brinda datos sin procesar de lo que está sucediendo en el mundo, de manera similar a los sensores de nuestro cuerpo. En este símil, el AI actúa como nuestro cerebro, da sentido a los datos y decide qué acciones realizar.

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Estadística Aplicada, salidas, qué es y para qué sirve - Máxima Formación

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La Estadística Aplicada es el área de la Estadí stica que se aplica en cualquier otra rama externa a ella, como la Medicina, la Economía, la Sociología, la Historia, la Biología, el Marketing, la Psicología, etc. Todas estas ramas de conocimiento dependen del análisis de datos para impulsar su evolución como disciplina, construir nuevo conocimiento, obtener ventajas competitivas y tomar decisiones ó ptimas.

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Población, Individuo, Muestreo , Valor , Dato, Variables estadísticas.

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Univariantes (1 característica)
Bivariantes  (2 características)
Multivariantes (3 o más características)

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Estudio que reúne, clasifica y recuenta todos los hechos que tienen una determinada característica en común, para poder llegar a conclusiones a partir de los datos numéricos extraídos.

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INDICADORES DE CUADRO DE MANDO INTEGRAL 

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INDICADORES DE CUADRO DE MANDO INTEGRAL 

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Es una herramienta de rendición de cuentas y medición de resultados respecto de los niveles delictuales que permite evaluar la gestión policial en el territorio. Su diseño toma en consideración los siete delitos de mayor connotación social y permite medir mes a mes su comportamiento.

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Cuantitativo
Cualidades o atributos de datos.
Cualitativo
Cuantificarse o expresarse numéricamente.

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Ciencia que utiliza conjuntos de datos numéricos para obtener, a partir de ellos, inferencias basadas en el cálculo de probabilidades.

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CUALITATIVO
-Variable cualitativa nominal
-Variable cualitativa ordinal
CUANTITATIVO
-Variable discreta
-Variable continua

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Es el conjunto de actividades realizadas con el fin de controlar, almacenar y posteriormente recuperar adecuadamente la información producida, recibida o retenida por la organización en el desarrollo de sus actividades. Se inicia con una adecuada captura y gestión de la documentación.

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CLASES DE FUENTES
FUENTES PRIMARIAS
Información oral o escrita que es recopilada directamente por el investigador a través de relatos o escritos transmitidos por los participantes en un suceso o acontecimiento.
FUENTES SECUNDARIAS
Es la información escrita que ha sido recopilada y transcrita por personas que han recibido tal información a través de otras fuentes escritas o por un participante en un suceso o acontecimiento.

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Las técnicas de información son los medios empleados para recolectar la información.

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Permite obtener datos cuantitativos y cualitativos. Se observan características y condiciones de los individuos, también conductas, actividades, características o factores ambientales.

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Para calcular la media solo tienes que sumar todos los datos y dividirlos por la cantidad de datos que tengas.

Para la mediana, ordena los datos de menor a mayor o viceversa y elige justo el número que se encuentre en la mitad de todos.

Para la moda, descubre el dato que más se repite.

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Proporciona información sobre un mayor número de personas en un periodo breve.

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INCAUTACION DE SUSTANCIAS SUJETAS A FISCALIZACIÓN

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INCAUTACION DE SUSTANCIAS SUJETAS A FISCALIZACIÓN

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Antinarcóticos puede superar récord histórico de incautación de droga en 2022

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La estadística ​ es la rama de la matemática 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

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1.-  RECOLECCIÓN DE DATOS
2.- ORGANIZACIÓN DE DATOS
3.- ANALIZAR LA INFORMACIÓN
4.- INTERPRETAR LA INFORMACIÓN
5.- TOMAR DESICIONES

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Permite estudiar aspectos psicológicos o de otra índole donde se desee profundizar en el tema y con ella obtener información más completa.

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1. ALEA, V. et al. (1999) Estadística Aplicada a les Ciències Econòmiques i Socials. Barcelona: Edicions McGraw-Hill EUB.

2. CANAVOS, G. (1988) Probabilidad y Estadística. Aplicaciones y Métodos. México: McGraw-Hill.

3. DURA PEIRó, J. M. y LóPEZ CUñAT, J.M. (1992) Fundamentos de Estadística. Estadística Descriptiva y Modelos Probabilísticos para la Inferencia. Madrid: Ariel Editorial.

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Operación policial denominada “Impacto 73 Libre de Violencia” dejó resultados positivos

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-Se debe aplicar técnicas de lectura las cuales permitan una mejor comprencion del contenido y asi poder realizar un mejor resumen del texto.
-La investigacion se debe encaminar con fuentes de informacion confiables.

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Consiste en obtener información de los sujetos en estudio, proporcionados por ellos mismos, sobre opiniones, conocimientos, actitudes o sugerencias.

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-La estadística es el conjunto de diversos métodos que tienen como objetivo obtener, presentar y analizar datos.
-Se dice que la clasificación de la estadística es representativa cuando, por la forma en que ha sido seleccionada, aporta garantías suficientes para realizar inferencias fiables a partir de ella.
-Por último el análisis estadístico se utiliza para describir la relación entre un valor pasado y uno presente. De manera específica, la estadística representa la diferencia entre un valor pasado y uno presente en términos numéricos o cualitativos.

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Estadística aplicada a la actividad policial

# data[].attributes.subject
Estadística aplicada a la actividad policial

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La estadística resulta fundamental para conocer el comportamiento de ciertos eventos, por lo que adquirido un papel importante para conocer el estado de seguridad dentro de la Policía Nacional.
Es así que la estadística en el ámbito policial la podemos aplicar para:
• Identificar y organizar la información relevante de un problema que afecta a un sector.
• Realizar encuestas de victimización o de seguridad.
• Comparar el alta o baja del índice delictual dentro del territorio.

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Volumen de incautación de sustancias sujetas a fiscalización se duplica en relación a el año 2020

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ESTADÍSTICA EN EL ÁMBITOPOLICIAL