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Análisis estadístico permite ver más allá de los datos

  • Sergio Juárez, académico de la Facultad de Estadística e Informática, impartió charla en el ciclo organizado por el Observatorio Sismológico y Vulcanológico de la UV 
  • La estadística no proporciona las preguntas de una investigación, sino que las adapta a un lenguaje estadístico para obtener respuestas, comentó 

 

Sergio Juárez, académico de la FEI, impartió una charla en línea dentro del seminario del Observatorio Sismológico y Vulcanológico de la UV

Sergio Juárez, académico de la FEI, impartió una charla en línea dentro del seminario del Observatorio Sismológico y Vulcanológico de la UV

 

David Sandoval Rodríguez 

04/12/2020, Xalapa, Ver.- El aprendizaje estadístico proporciona herramientas que permiten ver más allá de lo que no podemos descubrir, a partir de la observación de los datos, planteó Sergio Francisco Juárez Cerrillo, investigador y académico de la Facultad de Estadística e Informática (FEI) de la Universidad Veracruzana (UV). 

Este miércoles, el catedrático impartió la videocharla “Aprendizaje estadístico: la espada del augurio para ver más allá de lo evidente”, dentro del ciclo de conferencias del cuerpo académico (CA) Volcanes, Sismos y Sociedad, y el Observatorio Sismológico y Vulcanológico (OSV) de la UV. 

Juárez Cerrillo puntualizó que para abordar un problema desde la estadística hay que tener una interacción muy profunda con el origen de los planteamientos y con quien está realizando la investigación; es decir, se debe comprender la pregunta de investigación para poder traducirla a una pregunta estadística. 

“Lo que sigue es formular una estrategia de análisis de datos que nos lleve a dar respuesta a la pregunta y después se elabora un reporte que se presenta de manera oral o escrita; los estadísticos tenemos que contar con las habilidades para comunicar de manera efectiva los resultados de tipo estadístico para, a continuación, contextualizarlas en un campo de trabajo específico”, abundó.

Juárez Cerrillo destacó que se debe comprender una investigación para poder formular cuestiones a nivel estadístico

Juárez Cerrillo destacó que se debe comprender una investigación para poder formular cuestiones a nivel estadístico

Con relación a la aplicación de las estadísticas para estudiar fenómenos naturales o la actividad volcánica, el académico puntualizó que depende del problema que se busca resolver. 

“La estadística aplicada no proporciona preguntas, éstas vienen de afuera, del contexto en el que se están dando y lo que como estadísticos hacemos, es que esas preguntas las convertimos en planteamientos de tipo estadístico.” 

Son los investigadores o los especialistas en un tema particular quienes formulan planteamientos para atender un problema, y son los expertos en estadística quienes las traducen a un lenguaje estadístico y determinan qué tipo de enfoque se aborda para su resolución, ya sea aprendizaje supervisado o no supervisado, e inclusive otros modelos de análisis. 

Confirmó que también las ciencias sociales son grandes usuarias de los análisis estadísticos y, en el mismo sentido, detalló que la relación con la geografía es clara, “es una herramienta fundamental del geógrafo; he dado clases en la Facultad de Geografía y no concibo hacer el examen profesional del geógrafo sin la estadística”.

El académico resolvió las preguntas de los estudiantes sobre las diversas aplicaciones de la estadística

El académico resolvió las preguntas de los estudiantes sobre las diversas aplicaciones de la estadística

Comentó que en el área de la estadística también hay especialistas provenientes de las ciencias de la computación y desde hace unos años también se considera a la ciencia de datos. 

El aprendizaje estadístico busca responder un planteamiento a partir de los datos y, dependiendo del planteamiento que se haya elaborado, habrá una situación en donde exista una característica en los objetos que se está observando y es necesario determinar; esta modalidad es conocida como aprendizaje supervisado. 

Por otro lado, existe el aprendizaje no supervisado, donde se tienen características a partir de las cuales lo que se intenta es descubrir patrones. 

La diferencia entre ambos aprendizajes es que en el primero existe una característica de particular interés, y en el no supervisado sólo se tienen los objetos y a partir de ellos se busca descubrir roles de comportamiento.