Aprender la estadística en el contexto de las carreras no matemáticas
Daniel Eudave Muñoz
Licencia de minería de texto y datos
Declarado por la editorial el 28 octubre 2026 a las 04:20:48 UTC
El titular de derechos se reserva expresamente sus derechos de reproducción, extracción y reutilización para fines de minería de textos y datos (TDM) y de entrenamiento de modelos de inteligencia artificial, de conformidad con el Art. 4(3) de la Directiva (UE) 2019/790, el Art. 53(1)(c) del Reglamento (UE) 2024/1689 (AI Act), el Art. 13 del Acuerdo ADPIC/TRIPS de la OMC, la Decisión Andina 351 de 1993 y las leyes nacionales aplicables en los territorios de residencia del titular, de realización de la reproducción y/o comercialización del Large Language Model u otro tipo de IA resultante.
Esta reserva cubre toda reproducción digital de la obra con independencia del soporte de la copia de origen (impreso o digital) y es efectiva desde la fecha certificada de esta declaración.
En América Latina, donde no existe excepción legal para el entrenamiento de IA, esta declaración constituye evidencia pública de que el titular no ha otorgado autorización. En la Unión Europea, activa la reserva máquina-legible exigida por el Art. 4(3) CDSM y el Art. 53(1)(c) AI Act. En Estados Unidos, señaliza la existencia de un mercado de licencias TDM a efectos del factor 4 del análisis de fair use.
Cualquier uso de la obra para los fines aquí reservados requiere autorización previa y expresa del titular de derechos.
Sello de integridad
Declaración selladaLa declaración fue sellada ante una autoridad de sellado de tiempo independiente (RFC 3161) y su contenido identificado con ISCC (ISO 24138): cualquier tercero puede verificar que existía en esa fecha y que no ha sido alterada. Descargar evidencia criptográfica (.tsr) · ¿Cómo se verifica?
Formatos
| Formato | ISBN | Recordreference | DOI | Año |
|---|---|---|---|---|
| Impreso · ed. 1 | 9786078652730 | SIMEHPRINTLRTNKCAZFESN52BGL9OC | — | 2019 |
Sobre esta obra
Los profesionistas universitarios necesitan desarrollar su pensamiento estadístico. En el microcosmos de cada profesión, la estadística juega un rol diverso, por eso hay que conocer el peso relativo que tiene en cada plan de estudios y las áreas en las que se inserta. El presente texto muestra los resultados de una investigación que tuvo como propósito hacer una valoración de los aprendizajes estadísticos de estudiantes de carreras que requieren del procesamiento y análisis de información numérica, y que para ello recurren a la estadística descriptiva e inferencial. Para alcanzar este propósito, se identifica en un primer momento el papel de la estadística en el contexto de la formación profesional de tres licenciaturas: Medicina, Asesoría Psicopedagógica y Mercadotecnia. Asimismo, se describen las características de los aprendizajes estadísticos logrados por alumnos de estas carreras. Se resalta el papel de las situaciones específicas que dan ocasión, en el contexto del currículo de cada licenciatura, al desarrollo de las bases de un pensamiento estadístico: las tareas, las actividades y las áreas disciplinares de las que se nutre. El desarrollo de nociones estadísticas y las habilidades requeridas para abordarlas no ocurren en el vacío, requieren del contexto de la formación profesional y de procesos de mediación que van más allá del curso de Estadística.