Cuando trabajamos con datos, es muy común escuchar los términos probabilidad y estadística. A menudo se usan de manera indistinta, pero en realidad representan dos enfoques complementarios dentro del análisis cuantitativo: uno mira hacia el futuro y el otro hacia el pasado.
¿Qué es la Probabilidad?
La probabilidad es la rama de la matemática que estudia la incertidumbre de los eventos futuros. Su objetivo es predecir la posibilidad de que algo ocurra, basándose en un modelo o conjunto de reglas conocidas.
En términos simples:
- Si la probabilidad de un evento es 0, significa que no puede ocurrir.
- Si es 1, significa que ocurrirá con certeza.
- Y si es, por ejemplo, 0.73, interpretamos que hay un 73% de confianza en que el evento sucederá.
Por ejemplo, si lanzamos una moneda justa, la probabilidad de obtener “cara” es de 0.5.
No sabemos qué ocurrirá en un lanzamiento particular, pero sí podemos modelar el comportamiento esperado a largo plazo.
La probabilidad como teoría se enfoca en desarrollar leyes, reglas y fórmulas matemáticas que permiten cuantificar la incertidumbre. No necesita datos históricos; parte de supuestos o modelos ideales (por ejemplo, monedas justas, dados equilibrados, distribuciones normales, etc.).
¿Qué es la Estadística?
La estadística, en cambio, mira hacia el pasado. Su tarea es aprender de los datos existentes: descubrir patrones, estimar parámetros y generar modelos que expliquen la realidad observada.
Mientras la probabilidad se basa en reglas teóricas para predecir el futuro, la estadística extrae esas reglas a partir de datos reales.
Por ejemplo, si observamos el resultado de 1000 lanzamientos de una moneda y obtenemos 520 caras y 480 cruces, podemos usar estadística para inferir si la moneda es justa o no.
En ciencia de datos, la estadística incluye:
- Descriptiva → resumir y visualizar datos (media, desviación estándar, histogramas, etc.)
- Inferencial → estimar y hacer inferencias sobre una población usando una muestra (intervalos de confianza, tests de hipótesis, regresión, etc.)
Ejemplo práctico
Supongamos que tenemos datos históricos de lluvia de los últimos 10 años en una ciudad.
- Un estadístico analizará los datos pasados para estimar la frecuencia de días lluviosos, promedios, variaciones y tendencias.
→ “En promedio, llueve el 30% de los días del año.” - Un probabilista utilizará esos patrones para predecir la probabilidad de que mañana llueva.
→ “Según el modelo, la probabilidad de lluvia mañana es del 35%.”
En Ciencia de Datos
En los proyectos de ciencia de datos, ambas disciplinas trabajan juntas:
| Etapa del proceso | Enfoque | Objetivo |
|---|---|---|
| Exploración y limpieza | Estadística descriptiva | Entender y preparar los datos |
| Modelado y ajuste | Estadística inferencial | Estimar parámetros del modelo |
| Predicción | Probabilidad aplicada | Calcular probabilidades de eventos futuros |
| Evaluación del modelo | Estadística y probabilidad | Validar y cuantificar incertidumbre |
Por ejemplo, cuando entrenamos un modelo de clasificación, usamos estadística para estimar los parámetros del modelo y probabilidad para predecir la pertenencia de un nuevo dato a una clase determinada.