¡Buenos días almas inciertas! ¿Qué tal el domingo?

Bien o mal estamos bastante acostumbrados a ver gráficos donde se representan datos relativos a una o varias variables.
Pero, ¿desde cuándo lo hacemos?

¿Me dejas que te cuente? #StatsPill
El ser humano lleva representando la realidad en forma de dibujos o gráficos desde los tiempos más remotos.

Algunas de las primeras representaciones formales (matemáticamente hablando) se las debemos a la cartografía y, en particular a la proyección de Mercator (1569)
Otro momento importante fue la aparición de las coordenadas cartesianas, llamadas así en honor al gran filósofo y matemático René Descartes.

Mediante este sistema de ejes se podían representar funciones matemáticas con facilidad.
Esto incluye las funciones que representan la probabilidad de una variable aleatoria en una población.

Algunas de las primeras representaciones en ese sentido incluyen los dibujos de que Laplace incluía en sus tratados como este que muestra la distribución que lleva su nombre.
Sin embargo, este tipo de gráficas no estaban visualizando datos que es de lo que se trata este hilo.

Las que se consideran las primeras visualizaciones de datos se las debemos a William Playfair (1759--1824) aunque existen algunos intentos previos.
Estos intentos previos consistían en lineas temporales o representaciones de distancias como este de 1644, en el que Michael Florent Van Langren, un astrónomo flamenco, trató de plasmar las diferentes estimaciones realizadas sobre la distancia entre Toledo y Roma
Willian Playfair, logró encontrar algunos gráficos especialmente útiles y que han llegado hasta la actualidad casi sin cambios.

El primer tipo incluye la representación de series temporales en forma de lineas que permitían mostrar la evolución observada.
El segundo gráfico, que aparecía entre los 43 diagramas de lineas de su libro The comercial and political atlas, publicado por primera vez en 1786, encontramos un diagrama de barras que representaba la exportaciones e importaciones de Escocia a diferentes lugares del mundo
El tercer gráfico que debemos a William es del diagrama de tarta o de quesitos.
Estos diagramas pueden utilizarse para representar datos que indiquen en que proporción se da cada una de las características de un conjunto
Pero, además, William, en su libro The Statistical Breviary unió varios de estos gráficos en una única figura, haciendo que el radio de la circunferencia fuese proporcional al tamaño del país al que representaba
Está técnica es la que hoy en día se utiliza en lo que se conoce como gráficos de burbujas. Un diagrama donde cada punto, que representa la posición de dos variables para una unidad de la muestra, tiene un radio proporcional a una tercera variable.

img: merkleinc.com/es/es/blog/dat…
Los gráficos de Playfair se centraban principalmente en cuestiones económicas, pero no muy lejos en el tiempo podemos ver la aparición de estos y otros gráficos aplicados a otras áreas de la ciencia.
Es el caso, por ejemplo de la llamada Rosa de Nightingale o diagrama de area polar. Esta figura se la debemos a la gran Florence Nightingale, de quien ya hemos hablado en esta casa
anabelforte.com/2020/05/12/flo…
Este diagrama consistía en un circulo dividido en sectores con el mismo ángulo, pero distinta altura… vamos, como una especie de barras triangulares partiendo todas de un mismo punto.
La altura de las barras tiene que ver con el tamaño de lo que representan que, en este caso eran el número de muertes para cada més. Dentro de cada sector (o barra) las muertes se dividen a su vez según sus causas🔵; enfermedades infecciosas🔴, heridas y otras causas⚫️
Podemos hacer referencia también al mapa de John Snow gracias al cual pudo comprobar su sospecha de que el cólera provenía de una fuente infectada.
Estos son solo los orígenes de una disciplina que hoy en día resulta fundamental y tiene un gran poder, como bien saben los medios de comunicación.

La visualización de datos.
Otros día os cuento más sobre gráficos actuales y como hemos llegado a ellos. Pero de momento os dejo algunas fuentes por si queréis saber más.
ine.es/expo_graficos2…
dundas.com/resources/blog…
Gracias por leer hasta aquí y tened un buen domingo!

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25 Sep
¡Buenos días almas diversas! Toca disfrutar del sábado (lo que se pueda)

Hablamos muchas veces de modelización estadística o matemática, pero sabemos lo que queremos decir con ello? #StatsPill
Modelizar consiste en traducir a lenguaje matemático un proceso de interés.

Por ejemplo, podemos pensar que la probabilidad de desarrollar una enfermedad tiene que ver con diversas mediciones en sangre... es una función matemática de ellas...

probabilidad = f(x,y,z,...)
Esa fórmula o función matemática (f(...)) puede ser de lo más diverso. Desde la ecuación de una recta, como en el caso de la regresión lineal hasta la solución a una compleja ecuación diferencial.
Read 9 tweets
24 Sep
¡Buenos días seres inciertos! ❤️¿Un café para bebernos el viernes?

Ayer lancé a medias un mensaje sobre datos faltantes... ¿Lo completamos? #StatsPill🧵
Los datos faltantes suelen representarse mediante los caracteres NA pero, a veces, se dejan como un valor en blanco o, lo que es peor, como un 0.

Saber que un valor es NA podría aportarte cierta información.
Por ejemplo, imagina que estas haciendo un seguimiento a una persona para ver cuando se produce cierto efecto de la enfermedad que tiene... y a los 3 meses le pierdes el seguimiento... en ese caso lo que si sabes es que el efecto, si llegó, fue después de 3 meses
Read 10 tweets
9 Aug
Acabo de pasarme por aquí y me estoy arrepintiendo. ¿De verdad queda quien piensa que no hace falta perspectiva de género en una asignatura de matemáticas? ... ¿de verdad hay quien cree que dar una perspectiva de género es simplificar la materia y hacerla más “fácil”?
¿De verdad no os habéis dado cuenta del sesgo implícito que inculcamos a las niñas desde muy pequeñas y que les lleva a pensar que no son aptas para las matemáticas?
¿De verdad pensáis que el hecho de que no haya referentes femeninos en determinadas materias no nos afecta?
Read 6 tweets
30 May
No tengo remedio, tengo que seguir corrigiendo... pero me apetece contaros un poco más del tema de los ODDS...

¿ODDS? y eso que es, ¿de qué hablas?

¿Me dejas que te cuente?
Los odds, razón de probabilidades o razón de momios es el cociente entre la probabilidad de dos eventos A y B. Pongamos que en un clásico de la liga:
⚽️ A es el evento: gana el Barça
⚽️ B es el evento: gana el Real Madrid
En este caso hablaríamos de los ODDS a favor de que gane, por ejemplo, el Barça (A).

P(A) / P(B)

Un valor de 1 nos indicaría que ambas victorias son igual de probables.
Read 18 tweets
19 May
No se si os interesa mi opinión sobre CombiVacS pero yo os la doy y hacéis con ella lo que queráis.

Conclusión rápida: creo que este estudio, aunque correcto en muchos aspectos, no incide en lo que debería... pero, mejor me explico

Va 🧵
1/7 En primer lugar estamos ante un estudio preliminar donde solo se tienen datos a 14 días. Y digo, "se tienen" cuando quiero decir "tienen", porque, igual me equivoco, pero no los he visto publicados en ningún sitio.
2/7 El tamaño de la muestra por si mismo no nos dice nada. Lo importante sería saber la potencia del estudio para las variables que se ha decidido medir.

400/200 para tratado vs control puede ser una buena muestra para probar el aumento de la respuesta inmune pero...
Read 10 tweets
1 May
Después de varios días de discusión en #twitterEstadistica sobre si la Estadística son matemáticas o no... pues yo vengo a dar mi opinión aunque no me la ha pedido nadie...

Vaya por delante que yo soy cursé ambas licenciaturas, matemática y estadística...

1/10
Primera pregunta, ¿la estadística es una ciencia en si misma?

Sí.

Segunda pregunta, ¿la estadística es una rama de las matemáticas?

Sí.

2/10
Ya se que @Picanumeros y @Mylestring no van a estar de acuerdo conmigo y lo entiendo y lo respeto pero para mi hay un continuo entre las matemáticas, y la estadística como ciencia independiente (con la probabilidad como lenguaje)

3/10
Read 10 tweets

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