Diferencia entre revisiones de «Estadístico»

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Un '''estadístico''' es una persona que trabaja con [[Estadística|estadísticas]] teóricas o aplicadas. La profesión existe tanto en el [[sector privado]] como en el [[Sector público|público]]. Es común combinar conocimiento estadístico con experiencia en otras materias, y los estadísticos pueden trabajar como empleados o como consultores estadísticos.<ref /><ref />
Un '''estadístico''' es una persona que trabaja con [[Estadística|estadísticas]] teóricas o aplicadas. La profesión existe tanto en el [[sector privado]] como en el [[Sector público|público]]. Es común combinar conocimiento estadístico con experiencia en otras materias, y los estadísticos pueden trabajar como empleados o como consultores estadísticos.


== Naturaleza del trabajo ==
== Naturaleza del trabajo ==

Revisión del 22:54 18 jul 2018

Un estadístico es una persona que trabaja con estadísticas teóricas o aplicadas. La profesión existe tanto en el sector privado como en el público. Es común combinar conocimiento estadístico con experiencia en otras materias, y los estadísticos pueden trabajar como empleados o como consultores estadísticos.

Naturaleza del trabajo

Según la Oficina de Estadísticas Laborales (BLS) de los Estados Unidos, a partir de 2014, 26,970 puestos de trabajo se clasificaron como estadísticos en los Estados Unidos. De estas personas, aproximadamente el 30 por ciento trabajó para gobiernos (federales, estatales o locales).[1]​ A partir de mayo de 2016, el salario medio para los estadísticos en los Estados Unidos es de $ 80,500.[1]​ Además, hay un número considerable de personas que usan estadísticas y análisis de datos en su trabajo pero tienen puestos que no son estadísticos, como actuarios, matemáticos aplicados, economistas, científicos de datos, analistas de datos (análisis predictivo), analistas financieros, psicometristas, sociólogos, epidemiólogos y psicólogos cuantitativos.[2]​[3]​Los estadísticos se incluyen con las profesiones en diversas clasificaciones ocupacionales nacionales e internacionales.[4]​[5]​ Según el BLS, "se prevé que el empleo total crezca un 33% entre 2016 y 2026, mucho más rápido que el promedio para todas las ocupaciones. Las empresas necesitarán que estos trabajadores analicen el creciente volumen de datos digitales y electrónicos".[6]​

En los Estados Unidos, la mayoría del empleo en el campo requiere una maestría en estadística o un campo relacionado o un doctorado. "El trabajo típico incluye colaborar con científicos, proporcionar modelos matemáticos, simulaciones, diseñar experimentos aleatorios y planes de muestreo aleatorios, analizar resultados experimentales o de encuestas, y pronosticar eventos futuros (como las ventas de un producto)".[7]​

Véase también

Referencias

  1. ↑ a b Bureau of Labor Statistics, US Department of Labor. «Statisticians». Occupational Outlook Handbook. Consultado el 30 de mayo de 2017.  |autor= y |apellido= redundantes (ayuda)|autor= y |apellido= redundantes (ayuda) Error en la cita: Etiqueta <ref> no válida; el nombre «bls» está definido varias veces con contenidos diferentes
  2. ↑ Bureau of Labor Statistics, US Department of Labor. «Statisticians». Occupational Outlook Handbook. Archivado desde el original el 14 de mayo de 2011.  |autor= y |apellido= redundantes (ayuda)|autor= y |apellido= redundantes (ayuda)
  3. ↑ Bureau of Labor Statistics, US Department of Labor. «Statisticians». Occupational Outlook Handbook. Archivado desde el original el 1 October 2007. Consultado el 3 October 2007.  |autor= y |apellido= redundantes (ayuda)|autor= y |apellido= redundantes (ayuda)
  4. ↑ «International Labour Organisation (ILO) International Standard Classification of Occupations (ISCO) ISCO-08 classification structure». Consultado el 29 January 2017. 
  5. ↑ «Canadian National Occupational Classification (NOC) 2011 21 - Professional occupations in natural and applied sciences». Consultado el 29 January 2017. 
  6. ↑ «Mathematicians and Statisticians : Occupational Outlook Handbook: : U.S. Bureau of Labor Statistics». www.bls.gov (en inglés estadounidense). Consultado el 28 de febrero de 2018. 
  7. ↑ «IMS Presidential Address: Let us own Data Science, 1 October 2014, News of the Institute of Mathematical Statistics». Consultado el 29 January 2017. 

Enlaces externos

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