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Articulo de referencia

Leyes estadísticas empíricas

Una ley estadística empírica o (en terminología popular) una ley de la estadística representa un tipo de comportamiento que se ha encontrado en varios conjuntos de datos y, de h...

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Una ley estadística empírica o (en terminología popular) una ley de la estadística representa un tipo de comportamiento que se ha encontrado en varios conjuntos de datos y, de hecho, en una variedad de tipos de conjuntos de datos. [ 1 ] Muchas de estas observaciones se han formulado y demostrado como teoremas estadísticos o probabilísticos , y el término "ley" se ha extendido a estos teoremas. Existen otros teoremas estadísticos y probabilísticos que también incluyen "ley" en sus nombres, pero que no se derivan obviamente de observaciones empíricas . Sin embargo, ambos tipos de "ley" pueden considerarse ejemplos de una ley científica en el campo de la estadística. Lo que distingue una ley estadística empírica de un teorema estadístico formal es la forma en que estos patrones simplemente aparecen en distribuciones naturales , sin un razonamiento teórico previo sobre los datos.

Ejemplos

Existen varias "leyes de la estadística" populares de este tipo.

El principio de Pareto es un ejemplo popular de dicha "ley". Afirma que aproximadamente el 80% de los efectos provienen del 20% de las causas, y por lo tanto también se conoce como la regla 80/20. [ 2 ] En los negocios, la regla 80/20 dice que el 80% de su negocio proviene de solo el 20% de sus clientes. [ 3 ] En ingeniería de software, a menudo se dice que el 80% de los errores son causados ​​por solo el 20% de los errores. [ 4 ] El 20% del mundo crea aproximadamente el 80% del PIB mundial. [ 5 ] El 80% de los gastos de atención médica en los EE. UU. son causados ​​por el 20% de la población. [ 6 ]

La ley de Zipf , descrita como una "ley estadística empírica" ​​de la lingüística , [ 7 ] es otro ejemplo. Según esta ley, dado un conjunto de datos de texto, la frecuencia de una palabra es inversamente proporcional a su posición en el orden de frecuencia. En otras palabras, la segunda palabra más común debería aparecer aproximadamente la mitad de veces que la más común, y la quinta palabra más común aparecería aproximadamente una vez cada cinco veces que aparece la más común. Sin embargo, lo que distingue a la ley de Zipf como una "ley estadística empírica" ​​y no solo como un teorema lingüístico es que también se aplica a fenómenos ajenos a su campo. Por ejemplo, una lista clasificada de poblaciones metropolitanas de EE. UU. también sigue la ley de Zipf, [ 8 ] e incluso el olvido la sigue. [ 9 ] Este acto de resumir varios patrones de datos naturales con reglas simples es una característica definitoria de estas "leyes estadísticas empíricas".

Algunos ejemplos de leyes estadísticas de inspiración empírica que poseen una sólida base teórica son:

Algunos ejemplos de "leyes" con fundamentos más débiles son:

Ejemplos de "leyes" que son más bien observaciones generales que fundamentos teóricos:

Algunos ejemplos de supuestas "leyes" que son incorrectas son:

Véase también

Notas

  1. ↑ Kitcher y Salmon 1962 , pág. 51 
  2. ↑ Bunkley, Nick (3 de marzo de 2008). "Joseph Juran, de 103 años, pionero en control de calidad, fallece" . The New York Times . ISSN 0362-4331 . Consultado el 5 de mayo de 2017 . 
  3. ↑ Equipo de Investopedia (4 de noviembre de 2010). "Regla 80-20" . Investopedia . Consultado el 5 de mayo de 2017 .
  4. ↑ Rooney, Paula (3 de octubre de 2002). "El CEO de Microsoft: la regla 80-20 se aplica a los errores, no solo a las características" . CRN . Consultado el 5 de mayo de 2017 .
  5. ↑ Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (1992). Informe sobre Desarrollo Humano de 1992. Nueva York: Oxford University Press.
  6. ↑ "Gráfico 1: Porcentaje del gasto total en atención médica incurrido por diferentes percentiles de la población estadounidense: 2002" . Investigación en acción . N.° 19. Rockville, MD: Agencia para la Investigación y la Calidad de la Atención Médica. Junio ​​de 2006. 
  7. ↑ Gelbukh y Sidorov 2001
  8. ↑ Gabaix, Xavier (2011). "El área y la población de las ciudades: nuevas perspectivas desde un punto de vista diferente sobre las ciudades" (PDF) . American Economic Review . 101 (5): 2205– 2225. arXiv : 1001.5289 . doi : 10.1257/aer.101.5.2205 . S2CID 4998367 . 
  9. ↑ Anderson, John R.; Schooler, Lael J. (noviembre de 1991). "Reflexiones del entorno en la memoria" (PDF) . Psychological Science . 2 (6): 396– 408. doi : 10.1111/j.1467-9280.1991.tb00174.x . S2CID 8511110 . 

Referencias

  • Kitcher, Philip; Salmon, Wesley C., eds. (1962). Explicación científica . University of Minnesota Press.
  • Gelbukh, Alexander; Sidorov, Grigori (2001). Gelbukh, Alexander (ed.). "Los coeficientes de las leyes de Zipf y Heaps dependen del idioma" . Lingüística computacional y procesamiento inteligente de texto . Berlín, Heidelberg: Springer: 332–335 . doi : 10.1007/3-540-44686-9_33 . ISBN 978-3-540-44686-6.