Paquetes estadisticos

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PAQUETES ESTADISTICOS
Conceptualmente, un paquete estadístico es un conjunto de programas informáticos específicamente diseñados para el análisis estadístico de datos con el objetivo de resolver problemas de estadística descriptiva, inferencial o ambos
Es un conjunto de programas y subprogramas conectados de manera que funcionan de manera conjunta; es decir, para pasar de uno a otro no senecesita salir del programa y volver a él. Un paquete estadístico permite aplicar a un mismo fichero de datos un conjunto ilimitado de procedimientos estadísticos de manera sincronizada, sin salir del programa. De esta forma, la utilidad del conjunto integrado es mayor que la suma de las partes. En cierto modo, un paquete estadístico es similar a un paquete ofimático (por ejemplo, Office 97 deMicrosoft).
Hay paquetes que fueron escritos originalmente para ordenadores tipo mainframe : SPSS , BMDP , SAS , Minitab , Genstat y GLIM. Los tres primeros se volvieron muy populares en ese entorno. Actualmente pueden usarse en PC todos ellos. Otros paquetes se han desarrollado específicamente para PC, sin haber pasado por la etapa de los mainframes.
Algunas de las variables que es necesario tener encuenta para comparar adecuadamente unos paquetes estadísticos de otros son, esencialmente, las seis que se mencionan a continuación:
1.- Coste: Este es uno de los puntos más importantes que hay que tocar al momento de elegir un Paquete Estadístico, desafortunadamente, el coste de sus licencias está fuera del alcance de la mayor parte de los usuarios y la obtención de copias subrepticias no esposible para muchos ni fácil en absoluto para ninguno.
2.- Nivel de sofisticación del usuario: Idealmente, éste debería ser un entendido en estadística y tener ciertos conocimientos de programación. En la medida que carezca de los segundos, tendrá que renunciar a realizar por su cuenta cierto tipo de análisis que vayan más allá de los más comunes; y en tanto que carezca de los primeros, será másdependiente de aquellos paquetes con un interfaz más informativo.
3.- Tamaño del conjunto de datos: En la mayor parte de los problemas -al menos, en lo que respecta a su número, no a su dificultad ni importancia- esta variable no supone ninguna restricción significativa. De hecho, la mayoría de los paquetes pueden manejar sin mayores problemas conjuntos de datos no excesivamente grandes. Sólo cuandose rebasa cierto umbral es preciso considerar paquetes específicamente diseñados para hacer frente a este tipo de condicionantes.
Los distribuidores de muchos paquetes estadísticos comerciales suelen hacer hincapié en la probada capacidad de sus productos para manipular grandes conjuntos de datos. Desafortunadamente para ellos, el rango de problemas en que estas virtudes son críticas se estrechaaceleradamente: por una parte, las ampliaciones de memoria son cada vez más económicas, elevando hasta niveles muy cómodos el umbral a partir del cual serían necesarios productos más sofisticados; por la otra, para los problemas en que los conjuntos de datos son verdaderamente grandes -bases de datos de corporaciones, información censal, etc.- pueden emplearse herramientas específicas como, porejemplo, programas escritos en C que interactúen con el gestor de la base de datos.
4.- Grado de intensidad computacional: El incremento en la potencia computacional de los ordenadores permite hoy en día aplicar ciertas técnicas estadísticas impensables hace unos años y ampliar su campo de aplicación a ámbitos inasequibles para las tradicionales. Las técnicas de re muestreo o de validación cruzada,ciertos tests exactos y gran parte de las técnicas bayesianas exigen una enorme capacidad de cálculo.
No todos los paquetes estadísticos están igualmente adaptados para este tipo de problemas. Con muchos de ellos -por ejemplo, Minitab, Stata y gran parte de los paquetes gratuitos- resulta simplemente imposible porque fueron diseñados únicamente para implementar técnicas tradicionales y carecen...
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