^{En la era del Big Data, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, la estadística emerge como un motor impulsor de la investigación matemática, generando nuevas teorías para satisfacer las crecientes demandas de la sociedad.}

En el ámbito de la investigación, la toma de decisiones y la comprensión de fenómenos complejos, la estadística emerge como una herramienta vital y multidisciplinaria.

La estadística abarca un conjunto de técnicas que engloba la descripción, recolección, análisis e inferencia de conclusiones a partir de datos tanto cualitativos como cuantitativos. Su relevancia se manifiesta en la generación de información confiable en informes gubernamentales, empresariales y de instituciones diversas, enfatizó Damián Emilio Gibaja Romero, Director del Área de Matemáticas de la UPAEP.

Dijo que la capacidad de comprender las herramientas estadísticas y los conceptos asociados es esencial para fomentar el pensamiento crítico, identificar conclusiones erróneas y mejorar la calidad de las conclusiones extraídas.

Gibaja Romero subrayó que, la estadística se divide en dos ramas fundamentales: la estadística descriptiva y la estadística inferencial. La primera resume las características de los datos, mientras que la segunda es crucial para generar conclusiones sobre poblaciones a partir de información obtenida de muestras. Esta última permite, mediante análisis cuidadosos, derivar conclusiones confiables a partir de muestras pequeñas, lo que la convierte en un recurso valioso para comprender fenómenos en gran escala.

Comentó que, el origen etimológico de la estadística en la palabra alemana "Statistik", que significa "descripción de un estado", destaca su nacimiento como una matemática aplicada y su enfoque en el uso de datos en situaciones de incertidumbre. A diferencia de las ramas matemáticas puras, la estadística surge de la preocupación por cómo se emplean los datos en contextos reales, centrándose en eventos probables en lugar de abstracciones.

Gibaja Romero enfatizó la conexión entre la estadística y la matemática, definiendo a la estadística como la aplicación de la teoría de la probabilidad para analizar eventos inciertos y sus relaciones. Esta conexión es esencial en campos como inteligencia artificial, aprendizaje automático, economía, biología, política, ingeniería y más, donde la estadística permite extraer conclusiones sólidas a partir de datos y desarrollar respuestas y soluciones efectivas.

Además, la estadística contribuye a la planeación de diseños aleatorios y la generación de encuestas, esenciales para comprender la relación entre variables y distribución de datos. La estadística cierra el círculo de la modelación matemática al interpretar resultados y validarlos en relación con la realidad, mejorando constantemente tanto la teoría como sus aplicaciones.

En la era del Big Data, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, la estadística emerge como un motor impulsor de la investigación matemática, generando nuevas teorías para satisfacer las crecientes demandas de la sociedad.

En palabras del Dr. Gibaja, el pensamiento estadístico permite identificar procesos interconectados, comprender la variación en fenómenos aleatorios y reducir errores en el análisis.

Por su parte, José Guadalupe Landaverde Vaca, profesor del Área de Matemáticas de la UPAEP, señaló que en el mundo actual, la estadística no es simplemente una colección de tablas y gráficos, sino una herramienta esencial para la toma de decisiones efectivas y la extracción de conclusiones valiosas a partir de datos recolectados.

Asimismo, Landaverde Vaca resaltó que la estadística va mucho más allá de la mera organización y tabulación de datos. Su verdadero poder radica en su capacidad para analizar y extraer conclusiones a partir de información recolectada, permitiendo tomar decisiones fundamentadas en diversos ámbitos, desde la ciencia hasta los negocios. En este sentido, el trabajo de un experto estadístico implica no solo recopilar datos, sino organizarlos y analizarlos para facilitar una mejor toma de decisiones.

A pesar de la percepción de que la estadística podría estar perdiendo relevancia debido al surgimiento de paquetes computacionales y fuentes masivas de datos, el Mtro. Landaverde argumenta que está más presente que nunca.

En la era del Big Data y el “Data Mining”, la estadística juega un papel crucial en el análisis de grandes volúmenes de datos y en la generación de información valiosa a partir de ellos. El Big Data, que implica la recopilación y análisis de datos en sistemas no necesariamente estructurados, exige herramientas y métodos adaptados a estas nuevas estructuras de información.

El académico también enfatizó la relevancia de la estadística en el análisis de datos generados a gran velocidad y provenientes de diversas fuentes, como internet y dispositivos móviles. En este contexto, la Ciencia de Datos emerge como un campo en auge, encargado de extraer valor de los datos mediante herramientas de inteligencia artificial, informática y estadística. La Ciencia de Datos se basa en conceptos y técnicas que han evolucionado con el tiempo, pero que siguen siendo fundamentales para abordar los desafíos actuales y futuros.

El aprendizaje automático, parte integral de la Ciencia de Datos, es una técnica que se nutre de la estadística para generar modelos y patrones a partir de datos, permitiendo la toma de decisiones basadas en predicciones y análisis de tendencias.

En definitiva, la estadística no solo perdura en la era moderna, sino que su importancia es más destacada que nunca. Tanto el Big Data como la Ciencia de Datos resaltan la necesidad de expertos en estadística que comprendan las técnicas tradicionales y sean capaces de aplicarlas en contextos actuales y emergentes.

Por último, manifestó que la estadística y la investigación matemática, no solo abordan los retos presentes, sino también preparan el terreno para lo que el futuro deparará en términos de datos y complejidad en los diferentes ámbitos, desde la industria hasta la investigación científica.