En mi posición, el campo más valioso de las matemáticas, y el más complejo de aplicar e interpretar, es la estadística. Para mech tradicional. eng. prácticas, def. necesitan ecuaciones diferenciales y álgebra lineal para acompañar el cálculo. Pero muchos programas de computadora pueden resolver, o al menos aproximar soluciones a problemas más complejos desde el punto de vista analítico cuando las soluciones de forma cerrada no son posibles (que es la mayor parte del tiempo).
Pero, con el mundo avanzando cada vez más hacia la toma de decisiones basada en datos, y la capacidad de recopilar y almacenar cantidades cada vez mayores de datos, la aplicación de estadísticas se está convirtiendo cada vez más en un impulsor de las decisiones de desarrollo, diseño, fabricación y mantenimiento. Incluso está demostrando ser valioso en aplicaciones “meta”, como para análisis conceptuales de alternativas (AoAs) y análisis y resolución de decisiones cualitativas (DAR).
La aplicación inteligente de estadísticas realmente puede minimizar la cantidad de pruebas y evaluaciones necesarias antes de que se puedan modelar los sistemas físicos y, utilizando la cuantificación de la incertidumbre, las respuestas se pueden entender, con confianza, en una amplia variedad de escenarios operativos. En mi opinión, si bien la “mecánica” matemática de las estadísticas puede ser menos engorrosa que el cálculo avanzado, encontrar las aplicaciones correctas, elegir los métodos correctos e interpretar los resultados de manera sólida no ha resultado menos complejo (o consecuente) que el mech “tradicional”. eng. campos de matematicas.
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