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"Dime algo y lo olvidaré, enséñame algo y lo recordaré, hazme participe de algo y lo aprenderé" (Confucio)

sábado, 19 de diciembre de 2015

COMENTARIO NOTICIA: Cómo se cocinan las encuestas electorales

Aportado por Ismael García
Ahora que estamos en plena jornada de reflexión, me pareció interesante ver cómo se elaboran esas encuestas de las que llevamos oyendo hablar tanto tiempo, y más ahora que con la aparición de nuevos partidos políticos parece que todo se complica un poco más.
Además también creo que es importante saber identificar si una encuesta es más o menos fiable, y si realmente existe imparcialidad a la hora de elaborarlas.
¿CÓMO SE HACEN LAS ENCUESTAS?
José Pablo Ferrándiz, vicepresidente de Metroscopia, explica que en su caso suelen realizar 1.000 entrevistas telefónicas para los sondeos que luego publica El País. "Las hacen personas que llevan bastante tiempo trabajando en esto, y siempre centrados en hacer este tipo de entrevistas, no otro tipo de encuestas telefónicas relacionadas con productos o cualquier otra cosa", subraya.
Marcan números de teléfono aleatoriamente hasta completar cuotas de sexo, edad y tamaño del municipio para que la muestra sea representativa. Otras empresas, como MyWord, utilizan las encuestas online y el CIS es prácticamente el único que realiza las entrevistas cara a cara, en el domicilio del entrevistado.
Narciso Michavila, presidente de la empresa de análisis demoscópico GAD3, explica que las entrevistas son uno de los momentos clave del proceso. El cuestionario debe ser claro y las preguntas imparciales, señala, y los entrevistadores nunca llaman diciendo: "Hola, buenas tardes. ¿A quién va a votar?"
"Empiezan preguntando por los problemas del país, por quién los puede resolver... Y, al final, es posible que el entrevistador no sepa a quién va a votar el entrevistado. Pero, por ejemplo, una señora de unas características concretas, que te valora a unos líderes de una forma, a otros de otra, que te dice que ha votado siempre a tal partido y que va a ir a votar de todos modos... Aunque te diga: '¡Ay, hijo! El voto es secreto'... Ya sabes a quién va a votar", razona Michavila.
LA POLÉMICA COCINA
Con esas entrevistas, las empresas obtienen unos datos en bruto que luego pasan por la "cocina", que consiste en interpretar los "no sé a quién votaré" para intentar aproximarse al resultado real. Tratan de asignar a los indecisos un voto basándose en algunas variables como, por ejemplo, lo que recuerdan que votaron en elecciones anteriores, el resultado real de las mismas, la fidelidad tradicional del votante de cada partido...
"El bruto de la encuesta es una ecografía que solo interpreta un experto. O tienes en cuenta todo esa psicología o das una barbaridad increíble y manipulas más. El problema es que antes era fácil y atinábamos muy bien, pero ahora en muy poco tiempo cambia todo", admite Michavila.
Por ejemplo, los expertos tienen que saber cómo interpretar un fenómeno que, afirman, cada vez se da más habitualmente: algunos encuestados dicen que en las elecciones de 2011 votaron a Podemos, cuando la formación aún no existía. "Eso no es que la gente mienta, sino que han confundido que votaron a Podemos en las europeas y se creen que ya estaban en 2011, o que no quieren mostrarse como chaqueteros", explica Michavila.
Además, como Podemos es un partido nuevo, sólo tienen como referente electoral las elecciones europeas, por lo que la labor de "cocina" se complica más. Otra incógnita para los expertos es el papel de los indecisos. Aseguran que antes tenían fórmulas para saber que "una buena proporción" de quien dijera "no sé a quién voy a votar" se iba a quedar en casa. Y que otra parte de ellos, si iban a votar, votarían al partido de siempre.
¿NOS PODEMOS FIAR DEL CIS?
Si las dudas sobre la fiabilidad de las encuestas siempre aparecen, su volumen aumenta en el caso de los barómetros del CIS, un organismo que depende del Gobierno de turno. Penadés admite que el CIS "depende demasiado directamente" del Ejecutivo y que "no explican mucho" sus procedimientos de estimación. Es decir, lo que se hace en sus cocinas. De hecho, El Huffington Post ha intentado, sin éxito, que el CIS explicase cómo se trabaja en sus fogones. Por eso, reconoce Penadés, es "lógico" que genere desconfianza.
Pero subraya que, a la vez, las encuestas del CIS son muy transparentes porque, además de los datos cocinados, dan también los brutos. Por eso, asegura que él no suele fijarse en las estimaciones de voto porque son "una hipótesis", y como tal cada cual "las decora como quiere". Con todo, admite que los datos del CIS "son los mejores que hay". Y en eso coinciden casi todos los expertos.
Narciso Michavila incide en que el CIS está obligado a publicar el cuestionario y los microdatos. Es decir, el 'precocinado'. Entonces, afirma, no pueden pasarse con los fogones porque se notaría demasiado.

viernes, 11 de diciembre de 2015

BIOGRAFÍA: Pafnuty Lvovich Chebysheb (Rusia, 1821 – 1894)


Aportada por Luis Díaz Romero
Matemático ruso destacado por sus contribuciones a la Teoría de la Probabilidad y a la Teoría de Números. Se le considera el fundador de la Escuela de Matemáticas de San Petersburgo.
Estudió en la universidad de Moscú y trabajó como profesor en la universidad de San Petersburgo.
En la Teoría de Números escribió, un libro, Teoría Sravneny, sobre teoría de las congruencias.
Probó la conjetura de Bertrand, que establece que entre los números n y 2n hay siempre al menos un primo para n>3.

Algunas de sus contribuciones a la Teoría de la Probabilidad incluyen el dar una generalización de la Ley de los Grandes Números. En su obra On two therorems concerning probability Chebysheb establece las bases para aplicar probabilidades a datos estadísticos, generalizando el teorema de De Moivre y Laplace. En probabilidad hay una desigualdad que lleva su nombre, relativa a la probabilidad de que la distancia entre el valor de una variable aleatoria y su media supere o no un cierto valor.

miércoles, 9 de diciembre de 2015

BIOGRAFÍA: George Snedecor

Aportado por Ana Mª González Moya
Nació en octubre de 1881 y murió en febrero de  1974.Fue un matemático y estadístico americano. Contribuyó a los fundamentos del análisis de varianza, análisis de datos, el diseño de experimentos y la metodología estadística.
La distribución F de Snedecor y el Premio George W. Snedecor de la Asociación Americana de Estadística llevan su nombre.
Fundó el primer departamento académico de estadística de los Estados Unidos. También destaca porque  creó el primer laboratorio de las estadísticas en los EE.UU. Fue un pionero de la moderna estadística aplicada en los EE.UU.
Es de importancia destacar que trabajó en conjunto con Fisher y de dicha colaboración surgieron muchos de los resultados en los que se basa el análisis de varianza. Uno de sus textos más famosos es el de Cálculo e Interpretación del Análisis de Varianza y Covarianza, que publicó en 1934. Otro de sus libros destacable es :Métodos estadísticos (1938) , el cual  se convirtió en un recurso esencial.
 Por último, podemos decir que  fue nombrado doctor honoris causa en ciencias por la Universidad Estatal de Carolina del Norte en 1956 y por la Universidad Estatal de Iowa en 1958. 

miércoles, 2 de diciembre de 2015

ESTADÍSTICA CON HUMOR: notas medias

Aportado por José Angel Carrasco
Quisiera compartir estas viñetas que me han resultado graciosas.
En ellas, aparecen dos alumnos que acaban de recibir las notas de un examen y uno de ellos empieza a calcular su nota media. Para ello, utiliza los resultado de los distintos exámenes realizados durante el curso, además de actividades, trabajos y test realizados en clase; todo ello ponderado en función de su peso en relación con la nota final.
El resultado es que la nota media del alumno sale negativa.
 Me ha resultado interesante la viñeta puesto que todos, o la gran mayoría de los alumnos, hemos calculado alguna vez nuestra nota media para saber si hemos aprobado o cuánto nos cuenta algún trabajo o proyecto para la nota final.

ESTADÍSTICA CON HUMOR: chistes

Aportados por Beatriz Gómez
"Tres estadísticos salen de cacería. En esto ven a un ciervo pastando tranquilamente. El primer estadístico apunta, dispara, y la bala pasa dos metros y diez centímetros a la derecha del ciervo. El segundo estadístico apunta, dispara y...la bala pasa dos metros y diez centímetros a la izquierda del ciervo. Entonces el tercero exclama: ¡¡Bien, le hemos dado!! "
“Un hombre tenía miedo de tomar un avión por aquello de los secuestros aéreos. Mirando unas estadísticas, encontró que la probabilidad de que hubiese una bomba en su vuelo era de 1 entre 1.000, mientras que la probabilidad de que hubiese dos era 1 entre 100.000. Por lo tanto, tomó el avión llevando él mismo una bomba.”

He compartido dos chistes que tienen relación con la estadística, en el primero podemos ver como hacen alusión a la media, refiriéndose a que si se hace la media entre los disparos de los tiradores el punto medio coincidiría con dar en el blanco que sería el ciervo. En el segundo chiste hace referencia a la probabilidad estadística, burlándose del hecho de que no siempre resulta eficaz inferir los resultados de un experimento a la realidad, en este caso jugando con la ironía y haciendo alusión a que según unas estadísticas es menos probable encontrar dos bombas en un avión que una sola bomba

COMENTARIO NOTICIA: Ingeniero arecibeño analiza probabilidad de precipitaciones en las costas de EE.UU.

Aportada por Beatriz Gómez Bellido
En esta noticia se realza la utilidad e importancia de la estadística. Nos cuenta como un ingeniero ha desarrollado sus propias metodologías de probabilidad y estadísticas para cuantificar la probabilidad de inundaciones para el este de Estados Unidos.
El método consiste en la evaluación de la climatología del área de estudio, análisis de los huracanes y otras tormentas extremas que se dieron en el pasado, y el posterior desarrollo de modelos de probabilidad conjunta que representen eficientemente la climatología asociada con los huracanes.
Con los modelos desarrollados se  diseñan huracanes sintéticos para complementar el registro histórico, con estos datos se realiza una simulación hidrodinámica de la marejada ciclónica y el oleaje. Finalmente una vez se obtienen los estimados de la marejada ciclónica y los niveles de inundación ocasionados por cada tormenta, a estos resultados se les asignan probabilidades basadas en las características de las tormentas que los produjeron. Todos los  resultados obtenidos son utilizados para diseñar planes de emergencia, mapas de inundaciones y estructuras para la mitigación de inundaciones, entre otras cosas. Con esto podemos ver la gran relevancia que tiene la estadística en la realidad y  lo útil que puede resultar en este campo de estudio.


GÓMEZ BELLIDO, BEATRIZ

BIOGRAFÍA: Bruno Fineti

Aportada por Laura Quintero

Nació en 1906. Estudió matemáticas en el Politécnico de Milán. Se graduó en 1927 tras escribir su tesis bajo la supervisión de Giulio Vivanti. Trabajó como actuario y estadístico para el Instituto Nacional de Estadística en Roma y, a partir de 1931, en Trieste para la compañía de seguros Assicurazioni Generali.
Publicó muchos artículos (sólo en 1930, 17 de ellos según Lindley) y adquirió cierta reputación entre los probabilistas. Enseñó análisis matemático en Padua y consiguió una cátedra de matemáticas financieras en la universidad de Trieste en 1939. En 1954 se trasladó a la Universidad de Roma, para ocupar las cátedras de matemáticas financieras y, luego, de 1961 a 1976, de cálculo de probabilidades.
Finetti subrayó la importancia de la inferencia predictiva en estadística. Propuso el siguiente experimento mental: debes asignar el precio a un contrato por el que se paga un euro si hubo vida en Marte hace mil millones de años o cero en el caso contrario. La respuesta se sabrá mañana. Y un oponente podrá o comprar u obligarte a comprar dicho contrato al precio que has asignado. Dicho de otra manera: tú estableces las probabilidades y tu oponente decide en qué lado situarse. El precio que eliges está relacionado con la "probabilidad operacional subjetiva" que asignas a la situación sobre la que realizas la apuesta. Esta probabilidad tiene que obedecer los axiomas de la probabilidad para que tu contrincante no tenga una ganancia segura.
Con modificaciones de este experimento, de Finetti pudo justificar la aditividad de la probabilidad de sucesos y otras propiedades.
Es conocido por el teorema de de Finetti sobre la intercambiabilidad en sucesiones de variables aleatorias. No fue el primero en estudiar este concepto, pero ayudó a popularizarlo.
En 1929, introdujo el concepto de distribuciones de probabilidad infinitamente divisibles.
También introdujo los diagramas de de Finetti para representar frecuencias de genotipos.

La European Association for Decision Making otorga anualmente el premio de Finetti en su honor.

ESTADÍSTICA CON HUMOR: ¿porcentajes redondeados?

Aportado por Andrés Contreras
Ver vídeo
El anterior video nos permite poner en manifiesto de una forma cómica como la estadística que se nos presenta en el día a día puede estar manipulada por ciertos intereses sociales o lobbies que ejerzan presión. Esto ocurre porque los medios de comunicación no sólo relatan hechos objetivos. También crean opinión y generan corrientes de pensamiento que son aceptadas en la sociedad, ya que proporcionan de forma exclusiva casi toda la información de actualidad con la que cuenta la población.
Gran parte de la información suministrada por los medios de comunicación está basada en datos numéricos extraídos de investigaciones que han utilizado métodos estadísticos. La interpretación correcta de los resultados juega un papel esencial en la comunicación de la información. Desafortunadamente, esta formación no está presente de manera generalizada entre los profesionales de la prensa española, como critica en tono humorístico el video que encabeza esta opinión. Gráficos incorrectos, conceptos erróneos e interpretación de resultados inadecuada son hallazgos frecuentes en muchos de los artículos periodísticos y medios de comunicación que manejan información numérica.
El tradicional desinterés de los científicos por difundir su conocimiento fuera del terreno especializado ha propiciado que sean los medios de comunicación los que realicen esta labor de divulgación, dando protagonismo al periodismo científico como intermediario.
Este sensacionalismo mediático con el que en los últimos años se han divulgado algunos contenidos científicos, junto con la escasa formación específica del periodismo para una adecuada gestión de la información numérica y especializada, han acrecentado la desconfianza de la ciudadanía y acentuado la crisis de los medios de comunicación.
Como en otros países, la credibilidad de la comunidad científica es elevada entre la ciudadanía española, mientras que el mundo del periodismo ha visto disminuir gradualmente su nivel de confianza y autoridad.

Es por ello que la estadística debe de ser empleada de manera adecuada, y no como un medio para manipular opiniones y posturas, ya que en ocasiones esta misma manipulación se les puede volver en su contra, con personajes y reflexiones como las que muestra el video.

ESTADÍSTICA CON HUMOR: el futuro incierto

Aportado por Andrés Contreras
“¿Cómo lo quiere palabrerío con la bola de cristal o probabilidades estadísticas?”.
Quisiera compartir esta simpática imagen que muestra la concepción que la mayoría de las personas tienen de la estadística.
En ella se muestra a dos personas, una de ellas que va a pedir ayuda a una hechicera para que esta le lea el futuro.
Ésta le pregunta que si la respuesta la quiere con palabras absurdas o con estadística, lo que nos pone de manifiesto como las personas hoy día siguen pensando en que la estadística es una ciencia totalmente cierta capaz de predecir el futuro mediante la proyección de datos pasados, cosa que no es del todo cierta, ya que la estadística lo único que nos permite es obtener una visión global de una aproximación futura a través de datos antiguos y, por muy formal que esta pueda llegar a ser,  siempre existen unos coeficientes de error que hay que tener presentes a la hora de “leer el futuro”.

Las estadísticas no mienten, pero no hay nada mejor que la razón para evaluar esos datos que la estadística nos ofrece.

COMENTARIO NOTICIA: "Ola de acusaciones de tongo en el examen de la policía de Badalona”

Aportado por Belén Alcalá

Noticia

Al leer el titular puede dar la impresión de que sea una noticia cualquiera sin relación con la estadística. Sin embargo, no es así. 
Para ponernos en situación, este artículo periodístico trata sobre los resultados de unas oposiciones a policía municipal que se dio lugar en septiembre de 2014 en Badalona. En ellas, hubo 670 candidatos y sólo 12 aprobaron. Tras este insólito suceso, muchos de los candidatos se quejaron por las extrañas preguntas y por el resultado y, uno de ellos decidió investigar por su cuenta. Este denunciante aplicó métodos estadísticos y, a través de la técnica de la campana de Gauss obtuvo el siguiente resultado gráfico:



Como puede observarse en el gráfico, el 81,5% de los candidatos se situaron en notas que iban desde 4 a 9 (sobre 20), es decir 547 personas obtuvieron dichos resultados. El caso de especial relevancia es la distancia tan grande que se aprecia entre los resultados de la gran mayoría de candidatos, de los resultados de 6 de los 12 aprobados. Estos 6 opositores, como expresa el artículo, obtuvieron notas “estratosféricas” y, sólo con insertar el D.N.I. en una base de datos, se descubrió que son hijos de altos cargos de policía, por lo que pudieron tener un trato de favor considerable. 

En definitiva, este caso real puede servir de ejemplo para demostrar que la estadística no es un mero cálculo de datos, sino que analizando e interpretando los mismos puede ayudar a descubrir casos de corrupción como el mencionado.

ESTADÍSTICA CON HUMOR: ¿veo la tele o me quedo en la cama?

Aportado por Belén Alcalá

Como hemos visto en clase, el modelo probabilístico de Bernoulli surge al realizar un único experimento con dos posibles resultados
(éxito o fracaso; sí o no; cara o cruz, etc.). El ejemplo más significativo que se utiliza, y hemos utilizado, es el del lanzamiento de una moneda en el cual, por ejemplo, cara es éxito y cruz fracaso.
 
            La viñeta adjunta del famoso gato Garfield refleja a dicho personaje lanzando una moneda y estableciendo que si sale cara se quedará en la cama y si sale cruz se irá a ver la tele.

Este juego que hace Garfield es un experimento de Bernoulli; sin embargo, el resultado no es ninguno de los esperados (cara o cruz), ya que la moneda cae de canto. Esto pone a prueba, de manera cómica, el típico ejemplo que se toma para explicar el modelo de Bernoulli pero, a pesar de ello, Garfield es capaz de solucionar el inesperado suceso de una forma muy divertida.

ESTADÍSTICA CON HUMOR: dale la vuelta al gráfico

Aportado por Aurora Távora


El gráfico puede ser relacionado con la corrupción política actual. Muchos políticos intentan ocultar la realidad y  modificar aquello que va mal, mostrándolo de tal forma que parezca que algo bueno ha ocurrido.

Es por este motivo por el cual es importante tener conocimientos sobre la estadística y ser capaz de analizar gráficos, para saber qué parte de lo que nos cuentan es verdad, y que otro tanto no lo es. 

martes, 1 de diciembre de 2015

BIOGRAFÍA: José Mariano Vallejo y Ortega

Aportada por José ManuelCastillo
José Mariano Vallejo y Ortega (España, 1779-1846)
Estudió en la Universidad de Granada. En 1801 fue propuesto como profesor sustituto de la cátedra en la sección de matemáticas de la Real Academia de Bellas Artes de San Fernando, obteniendo por oposición en 1802 la cátedra de matemáticas del Real Seminario de Nobles de Madrid.
Vallejo realizó varias publicaciones tanto de divulgación como aritmética para niños o cartilla para enseñar y aprender a leer, como memorias para la realización de obras públicas, de temas económicos e industriales, pero su legado más importante se centra en sus manuales de matemáticas, el tratado elemental de matemáticas en 1813 y su compendio de matemáticas puras  mistas en 1819.


En esta última obra aparece un avance original del método de estimación de máximo-verosímil, anticipándose en un siglo a su formulación definitiva. Antes de que Fisher sistematizara y formalizara el método de estimación de máxima-verosimilitud en el siglo XX, hubo al menos 2 antecedentes significativos; el del matemático franco-alemán Lambert y el de Vallejo.  

BIOGRAFÍA: Blaise Pascal

Aportada por Belén Alcalá
(Francia, 1623-1662)
Matemático, físico y filósofo francés. Comenzó en el ámbito de la Estadística con el estudio de los juegos del azar, aportó al campo de la Combinatoria sus trabajos sobre el Triángulo de Pascal, y destacó por haber establecido, junto con Fermat, las bases de la Teoría de la Probabilidad. Entre las curiosidades de dicha Teoría, se dice que Pascal intentó con ella convencer de la existencia de Dios. Blaise Pascal se preguntaba qué debe hacer una persona que, no estando convencida de la existencia de Dios, duda también de los argumentos de los ateos y teme, por lo tanto, que su duda lo prive de la salvación. Apoyándose en la teoría de juegos, el francés concluye que:
<< es mejor rodearse de un ambiente religioso e intentar creer, porque la ganancia que podría alcanzarse es siempre mayor que la posible pérdida.>>
            Por otro lado, creó “La Pascalina”, calculadora mecánica que Blaise Pascal inventó con la finalidad de ayudar a su padre en su trabajo como recaudador de impuestos.
Además, entre sus proyectos también destaca el estudio de las secciones cónicas, sobre las que publicó el tratado Essai pour les coniques, así como el estudio de la Geometría Proyectiva.

            Para terminar, debemos mencionar que también es un científico importante en el campo de la Física, especialmente en la Hidroestática, por llegar a probar la existencia del vacío. En la actualidad, hay un principio físico, una unidad de medida de presión y un lenguaje de programación que llevan su nombre.

BIOGRAFÍA: Laplace



Nace el 23 de marzo de 1749 en la región francesa de Normandía. Matemático, astrónomo y físico, sus obras son reconocidas en la actualidad por la importancia de sus aportaciones a la Ciencia. Realizó muchas aportaciones a la estadística y a la teoría de probabilidades. De familia humilde,  hijo de un agricultor,  realizó sus estudios gracias a la ayuda económica de algunos vecinos ricos. Con apenas 19 años consigue una plaza como profesor en la Real Escuela Militar de París.
Aportada por Antonio Jesús Román 

Al mismo tiempo que realiza su labor docente, hace una importante labor investigadora que es reconocida desde la década de los 70 cuando presenta sus primeros trabajos sobre el Sistema Solar. En tiempos del Consulado, Napoleón lo designa ministro del Interior. Es miembro del Senado desde 1799 y llega a ser su vicepresidente en 1803. Una vez constituido el Imperio Napoleón lo nombra Conde en 1806.

Una de las aportaciones más importantes de Laplace es la Teoría Analítica de las Probabilidades (1812): en ella, expone los principios y las aplicaciones de lo que él llama "geometría del azar". Esta obra representa la introducción de los recursos del análisis matemático en el estudio de los fenómenos aleatorios.
 Laplace expresa de forma sencilla el significado del cálculo de probabilidades: "En el fondo, la teoría de  probabilidades es sólo sentido común expresado con números". 
La importancia de esta materia la resalta Laplace con las siguientes palabras: "Es notable que una ciencia que comenzó con las consideraciones de juegos de azar había de llegar a ser el objeto más importante del conocimiento humano. Las cuestiones más importantes de la vida constituyen en su mayor parte, en realidad, solamente problemas de probabilidad".

Resaltar que el método para estimar la proporción entre el número de casos favorables y el número de casos posibles ya había sido propuesto por Laplace en un documento escrito en 1779. 

Como curiosidad: Laplace creó una fórmula para expresar la probabilidad de que el Sol saliera por el horizonte. Decía que la probabilidad era de(d+1)/(d+2), donde d es el número de días que el sol ha salido en el pasado. Laplace afirmaba que esta fórmula, conocida como la regla de sucesión, podía aplicarse en todos los casos donde no sabemos algo, o donde lo que conocíamos fue cambiado por lo que no. Aún se usa como un estimador de la probabilidad de un evento, si sabemos el lugar del evento, pero sólo tenemos muy pocas muestras de él.

COMENTARIO VÍDEO: Tres - John Foos #Estadistas

Aportado por José Mª Álvarez
En el vídeo vemos como  a través de la estadística el chico intenta convencer a su novia que una relación de 3 personas es mejor para así tener otra chica.
A mí me ha parecido gracioso, espero que os guste.

BIOGRAFÍA: Lambert Adolphe Jacques Quételet

Aportada por Zuleima González
Lambert Adolphe Jacques Quételet (Gante, 22 de febrero de 1796 – Bruselas, 17 de febrero de 1874) fue un astrónomo y naturalista belga, también matemático, sociólogo y estadístico.
Fundó y dirigió el Observatorio real de Bélgica. Influyó, y también fue criticado, por la aplicación de los métodos estadísticos a las ciencias sociales. Fue el primer miembro no estadounidense de la American Statistical Association.



Quetelet nació en Gante,donde también se educó y recibió su doctorado a los 23
años, después se fue a París para estudiar Astronomía en su observatorio y probabilidad bajo la influencia de Fourier y Laplace. Los matemáticos franceses habían avanzado mucho en la precisión de las medidas astronómicas usando los conceptos recientes de la probabilidad y aplicando una ley de errores. Quetelet pensó que dicha
ley podía también emplearse en otros campos como, por ejemplo, en sus estudios de
antropometría. Tras regresar a su país, funda el observatorio de Bruselas y es nombrado Astrónomo Real de Bélgica, lo que no le impide seguir dedicándose a sus investigaciones estadísticas, publicando en 1835 su obra más importante: Sobre el hombre y el desarrollo de sus facultades.  En 1853, con objeto de impulsar el estudio y crecimiento de la estadística, organiza en Bruselas el primer congreso internacional sobre esta disciplina. Como dato curioso, los expertos en nutrición asocian el nombre del matemático belga al uso de un coeficiente que pretende calibrar el exceso de peso y medir el grado de obesidad, recibe el nombre de índice de Quetelet o (índice de masa corporal) y se calcula mediante la fórmula:

IMC=peso en kilos/talla en metros
 Según este índice se considera que una persona tiene sobrepeso cuando 25 < IMC≤30 y es oficialmente obesa si IMC> 30. peso en kilos.

ESTADÍSTICA CON HUMOR: al 50% le aburre la estadística

Aportado por Zuleima González
En la imagen podemos ver  lo leído por el personaje, mostrando que cuando a uno de ellos le aburre el otro se muestra interesado.
Cuando el individuo se sorprende de la noticia por no creer que un 50% está interesado en esta, el compañero hace el gesto que delata que la regla se cumple.
Me resultó graciosa al ver que es cierto la probabilidad dicha en la viñeta, y una vez más utilizar el humor para aportar datos estadísticos a la sociedad.

BIOGRAFÍA: Charles Spearman

Aportada por Juan Jurado
Charles Spearman nació en Londres en el año de 1863, y murió en la misma ciudad en 1945. Psicólogo de profesión, estudio estadística y logró desarrollar notables aplicaciones de la estadística en el campo de la psicología.  
Formuló la teoría de que la inteligencia se compone de un factor general y otros específicos. Creyó en la existencia de un factor general que interviene en todas las fases de la conducta humana y atribuyó a las capacidades específicas papel determinante en cada actividad.  
En psicología desarrolló el Análisis factorial, que es su clásico trabajo sobre inteligencia, donde distingue un factor general (factor G) y cierto número de factores específicos.  
Creó y desarrolló la metodología de los llamados experimentos factoriales para la estadísticaque son aquellos experimentos en los que se estudia simultáneamente dos o más factores, y donde los tratamientos se forman por la combinación de los diferentes niveles de cada uno de los factores. Los experimentos factoriales se emplean en todos los campos de la investigación, son muy útiles en investigaciones exploratorias en las que poco se sabe acerca de muchos factores. El señor Spearman logró con el estudio de la psicología completar su estudio de la estadística y viceversa, para él una se completaba con la otra.
 Por todo esto es que el señor Charles Spearman es considerado por uno de los grandes estadistas de todos los tiempos.

COMENTARIO PELÍCULA: 21 Black Jack

Aportado por Juan Jurado
Me gustaría compartir una película de Robert Luketic que, aunque ya tiene su tiempo (es del 2008), me gustó cuando la vi y aún no sabía nada apenas de probabilidades. Esta película se llama 21 Black Jack en la que un grupo de personas universitarias y allegados a la universidad planean y calculan una técnica estadística basada en la probabilidad con el objetivo de hacerse rico jugando al Black Jack. A continuación les dejo la sinopsis de la película:


“Basado en el libro de Ben Mezrich "Bringing Down the House: The Inside Story of Six M.I.T. Students Who Took Vegas for Millions". Crónica de las andanzas de un grupo de jóvenes expertos en triunfar en los casinos. Ben Campbell (Jim Sturgess), un tímido y brillante estudiante del prestigioso Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT), recurre a los naipes para poder pagar la matrícula de la universidad. Se le presenta, además, la oportunidad de unirse a un grupo de estudiantes que viajan a Las Vegas cada fin de semana y que están perfectamente preparados para ganar en el black-jack. Bajo la dirección del poco ortodoxo profesor de matemáticas y genio de la estadística Micky Rosa (Kevin Spacey), han conseguido descifrar el código del éxito. Seducido por el dinero, por el estilo de vida de Las Vegas y por su inteligente y atractiva compañera Jill Taylor (Kate Bosworth), Ben se coloca al borde de la legalidad.” 

COMENTARIO TEXTO: "RAZONAMIENTO PROBABILÍSTICO EN LA VIDA COTIDIANA: UN DESAFÍO EDUCATIVO". Carmen Batanero

Aportado por Marina Muñoz Troya

En este texto podemos observar como la probabilidad esta presente en tanto ámbitos de nuestra vida ya que las personas vivimos en una situación casi permanente de incertidumbre a la hora de tomar decisiones (labor profesional, personal,..) y no somos conscientes de ello, es por eso que los profesores pretender iniciar, mejorar y reforzar la enseñanza de la estadística en todas las modalidades escolares (primaria, secundaria,..), para así familiarizar a los alumnos de forma más temprana con la estadística y sus ramas y no sólo basar la estadística y/o probabilidad en aspectos lúdicos.

Ver Texto

ESTADÍSTICA CON HUMOR: no sólo juegos de azar

Aportada por Marina Muñoz Troya




En esta imagen podemos observar como tenemos que tener en cuenta que la estadística y probabilidad se encuentran en nuestra vida cotidiana, ya que estamos rodeados de situaciónes de incertidumbre y de azar, podemos observar ejemplos del día a día en la imagen,  por lo que se le debería otorgar un mayor peso a esta rama, y no solo basarnos o acudir a ellos por temas de juegos.

COMENTARIO NOTICIA: un modelo estadístico predice la próxima muerte en Juego de Tronos

Aportada po Irene Galera, Gabriela Valle y Natalia Herrera
Lo más sorprendente de la estadística, es la cantidad de cosas que se pueden predecir con ella. En este artículo de prensa de hace ya un año, se realiza un estudio mediante un modelo de Poisson para poder predecir quien será el próximo en morir en la famosa serie Juego de Tronos.
El autor de este estudio, se ha basado cogiendo datos de las anteriores novelas, más concretamente de la última, aunque para realizar el estudio primero lo ha probado con los primeros libros.
Utilizando un modelo de Poisson, modelo que se basa en la idea de que dos eventos que ocurren en un intervalo determinado de tiempo ocurren de forma independiente entre sí, y a pesar de las dificultades que tiene este estudio, ya que existen factores desconocidos para él, como puede ser la aparición de nuevos personajes, la mayoría de sus estudios son acertados,
 ¿Tendrá razón en la próxima muerte? Por ahora apenas se ha equivocado en sus predicciones.

BIOGRAFÍA: Bernoulli

Aportada por Juan Zapata y Beatriz Rubio
Daniel Bernoulli (Groninga, 8 de febrero de 1700 - Basilea, 17 de marzo de 1782) fue un matemáticoestadístico, físico y médico holandés-suizo. Destacó en matemática pura y en las aplicadas, principalmente estadística y probabilidad. Hizo importantes contribuciones en hidrodinámica y elasticidad.
Provenía de la saga familiar de Bernoulli, que generó grandes avances matemáticos a lo largo de la historia. Era hijo de Johann Bernoulli y nació en GroningaPaíses Bajos, donde su padre era entonces profesor de matemáticas.
Por deseo de su padre estudió Medicina en la Universidad de Basilea, la cual finalizó en 1721.
Como curiosidad, Bernoulli ganó la competición anual que patrocinaba la Academia de Ciencias francesa. Ese mismo año, el matemático prusiano Christian Goldbach, después de quedar impresionado por el nivel matemático de Bernoulli, decide publicar la correspondencia que habían mantenido. En 1724, las cartas publicadas se habían extendido por todo el mundo, y Catalina I de Rusia le propuso ser profesor de la recién fundada Academia de Ciencias de San Petersburgo.
En la Academia, Daniel trabajó en la cátedra de Física. Permaneció ocho años en San Petersburgo y su labor fue muy reconocida.
En el año 1732, vuelve a Basilea, donde había ganado un puesto de profesor en los departamentos de Botánica y Anatomía. En 1738 publicó su obra “Hydrodynamica, en la que expone lo que más tarde sería conocido como el Principio de Bernoulli, que describe el comportamiento de un fluido al moverse a lo largo de un conducto cerrado. Daniel también hizo importantes contribuciones a lteoría de probabilidades, que es la parte de las matemáticas que estudia los fenómenos aleatorios estocásticos.
Bernoulli mantuvo una mala relación con su padre a partir de 1734, año en el que ambos compartieron el premio anual de la Academia de Ciencias de París.
En 1750 la Universidad de Basilea le concedió, sin necesidad de concurso, la cátedra que había ocupado su padre. Publicó 86 trabajos y ganó 10 premios de la Academia de Ciencias de París, sólo superado por Euler que ganó 12.
Daniel Bernoulli fue elegido miembro de la Royal Society el 3 de mayo de 1750.

Al final de sus días ordenó construir una pensión para refugio de estudiantes sin recursos. Murió de un paro cardiorrespiratorio.

BIOGRAFÍA : Kolmogorov

Aportada por Miriam Sánchez
Nació en Tambov, el 25 de abril de 1903. Falleció en Moscú, el 20 de octubre de 1987.
Kolmogorov fue un matemático soviético que hizo progresos importantes en los campos de la teoría de la probabilidad y de la topologíaFormuló una definición axiomática de la probabilidad, y  con sus estudios contribuyó a la creación de la teoría de la probabilidad. Completó su formación superior en Moscú, y cuando terminó sus estudios obtuvo una plaza como profesor de matemáticas en la universidad de esa misma ciudad.
En 1933 fue nombrado director del Instituto de Matemáticas. En el mismo año publicó su obra titulada "Los fundamentos de la teoría de la probabilidad", siendo éste el primer intento de tratar de forma rigurosa esta materia. Kolmogorov fue el constructor de una axiomática para el cálculo de probabilidades. Su idea fundamental es considerar la estrecha relación que existe entre el concepto de frecuencia relativa de un suceso y su probabilidad, cuando el número de pruebas es muy grande. Basándose en esta relación, construyó un sistema de axiomas fundamentados en las propiedades de las frecuencias relativas.
En la introducción de Los Fundamentos de la Teoría de la Probabilidad (la edición en ruso aparece en 1936 y la edición en inglés en 1950) Kolmogorov hace notar algunos aspectos muy importantes:
·         La distribución de probabilidad en espacios de dimensión infinita.
·         Diferenciación e Integración de la esperanza respecto a un parámetro; y especialmente.
·         La teoría de la esperanza condicional.
De 1949 es el libro "Distribuciones Limites para Sumas de Variables Aleatorias Independientes" que Kolmogorov junto con B. V. Gnedenko aportaron a la Teoría de la Probabilidad, dedicado a la teoría de los teoremas límites, cuyo centro es la noción de ley infinitamente divisible y ley de estabilidad.


Cita celebre de este autor: "Todo matemático cree que está por delante de todos los demás. La razón por la que no lo dicen en público, es porque son gente inteligente".

ESTADÍSTICA CON HUMOR: Cómo evadir preguntas

Aportado por Jesús Cabello Díaz

Esta imagen hace referencia a que se intentan evadir ciertas preguntas como las expuestas en la viñeta ya que no tienen una respuesta única por que dependen de  las diferentes formas de verlo :
-        Según el punto de vista clásica o a priori , solo puede aplicarse cuando se cumpla el requisito de que todos sus elementos tengan la misma probabilidad .Es la probabilidad teórica de un suceso aleatorio.
-        Según el punto de vista frecuentista,la probabilidad de un resultado es la proporción de ocasiones en las que aparece a largo plazo. Probabilidad de un suceso es la frecuencia relativa de ocurrencia de un suceso al realizar un experimento repetidas veces.

-        Según el punto de vista subjetivo o bayesiano , aplica las leyes formales del azar a las probabilidades personales . Grado de certeza que se posee sobre un suceso.

BIOGRAFÍA: Poisson

Aportada por Jesús Cabello Díaz
Siméon Denis Poisson (1781-1840) Matemático, astrónomo y físico francés. Fue alumno de Lagrange y Laplace

Poisson nació el 27 junio de 1781 en Pithiviers, ciudad en la que su padre había sido destinado en un modesto puesto administrativo tras combatir como soldado en la guerra de los siete años. Huérfano a los 15 años, fue acogido por su tío, cirujano militar en Fontainebleau, quien trató de iniciarle en la profesión. El escaso interés de Poisson por la medicina y el fracaso de sus primera intervención, que se salda con la muerte del paciente pocas horas después, le llevan a abandonar la cirugía. De vuelta a casa encuentra, entre los papeles de su padre, una copia de las pruebas de ingreso en la Escuela Politécnica que despiertan su interés por las matemáticas y le descubren un mundo que será su futuro. 

Poisson dedicó su vida a la investigación y enseñanza de las matemáticas. De su mano surgieron numerosa memorias (sus biógrafos las cifran entre 300 y 400) con aportaciones originales en muchos campos. Y una serie de tratados con los que pretendió formar una gran obra de física matemática que no llegó a concluir.
Distribución de Poisson:                                                                                     
Existen situaciones en las que la probabilidad de ocurrencia p de un suceso es muy pequeña mientras que es muy grande el número n de unidades a verificar. El cálculo de probabilidades con la binomial resulta muy costoso por lo que se intenta aproximarlo a otra distribución. Para los científicos de la época ésta era la ley normal, que consideraban una especie de dogma universal, a la que debían someterse todos los fenómenos, incluso los de carácter social. Sin embargo, Poisson obtiene en 1836 este importante resultado “si p difiere mucho de 1/2 la ley normal no es la representación asintótica adecuada”. Descubría así la ley que lleva su nombre, la “ley de los sucesos raros”, llamada por Bortkiewicz “ley de los pequeños números”