LÍNEAS DE GENERACIÓN Y APLICACIÓN DEL CONOCIMIENTO

Las Líneas de Generación y Aplicación del Conocimiento que se desarrollan en el programa son:

  1. Modelación estadística
  2. Métodos estadísticos y sus aplicaciones

LGAC Modelación estadística:

Modelar un fenómeno significa encontrar las principales características de las relaciones que lo determinan  y que en principio están ocultas. Estás características pueden ser descubiertas a través del estudio de un conjunto de observaciones. Muchas veces el interés recae en examinar los efectos que ejercen ciertas variables sobre otras, cuáles son las más importantes y el peso de su influencia. Otras veces modelamos con la intención de estimar parámetros y a posteriori hacer pruebas de hipótesis para compararlos. También se emplea la modelación para hacer pronósticos y extrapolaciones, entre otros objetivos.  El proceso de modelar no es tomar una forma funcional simple, ajustarlo y con su ayuda derivar conclusiones; el proceso es complejo y requiere de la utilización de un conjunto de herramientas y métodos usados apropiadamente. La modelación es un proceso que incluye variadas herramientas y sólo es bien conocida por los estudiosos de la Estadística, sin embargo, el desarrollo computacional alcanzado ha hecho que personas sin conocimientos profundos ajusten modelos sin comprender internamente qué está pasando en sus datos: Modelar no es sólo ciencia también es un arte. En la actualidad  en las investigaciones científicas, en los procesos productivos, ingenieriles, económicos, en medicina, biología y farmacia, por solo mencionar algunos, se generan grandes masas de datos que entrañan características propias y complejas que requieren ser investigadas.  Esto último pone de manifiesto dos aspectos cruciales: a) La aplicación de las metodologías existentes  deviene en un proceso complejo, permeado no sólo por el volumen de datos sino también por las especificidades cada vez más delineadas de las distintas áreas de aplicación y, b) Es un reto encontrar nuevas metodologías que de cierta manera mitiguen las limitaciones que tienen las existentes. Esto a su vez trae consigo otras demandas, como son el diseño de nuevos métodos numéricos para el ajuste de modelos y la estimación de sus parámetros. Concluyendo, esta LGAC debe incidir en la aplicación científicamente rigurosa de la metodología existente y, además; a partir de los retos de la práctica misma,  encontrar nuevas metodologías o adaptar las existentes.   

LGAC Métodos estadísticos y sus aplicaciones:

El desarrollo teórico de la Estadística está íntimamente relacionado a problemas prácticos de otras ramas del conocimiento. La Estadística incluye diversas metodologías, cada una de ellas se utiliza para procesar y analizar datos. De esos análisis se derivan conclusiones que permiten cumplimentar ciertos objetivos. Para obtener los datos necesarios para el análisis se utilizan también metodologías estadísticas que permiten hacer selecciones o diseñar experimentos. El uso exitoso de dichas metodologías depende del cumplimiento en la práctica de ciertos supuestos que subyacen en las mismas  y que deben ser investigados rigurosamente, para lo cual existen herramientas estadísticas apropiadas. Deviene así la aplicación de la Estadística en un proceso complejo, permeado por el riesgo que se puede derivar de sus conclusiones.  William E. Deming (1987) dijo que la contribución principal del estadístico es encontrar  los problemas importantes y enfatizó, aquellos que no se puede esperar que otros perciban (“The main contribution of statisticians….. is to find the important problems: the problem that other people cannot be expected to perceived”, Deming (1986)). Esta requerida percepción depende de la clara comprensión no solo de la metodología estadística sino también del problema concreto que se esté estudiando. Esta LGAC tiene como objetivo el desarrollo de aplicaciones de la Estadística, entendiendo éstas como el trabajo que desarrollan estadísticos  en conjunto con investigadores y profesionales de otras disciplinas, aplicando procedimientos estadísticos para resolver problemas de cierta importancia.