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ESTADÍSTICA - Coggle Diagram

- - - - Definición y Objetivos
        
        📌 RECOPILACIÓN DE DATOS
        
        ¿Qué es la Estadística?
        
        Ciencia que recopila, organiza, analiza e interpreta datos para la toma de decisiones en ingeniería de sistemas
        
        Objetivos
        
        Recolectar y organizar datos de sistemas
        
        Modelar el comportamiento de sistemas computacionales
        
        Apoyar decisiones en diseño y optimización de software
        
        Predecir fallos y rendimiento de sistemas
      - Importancia
        
        📌 ORGANIZAR DATOS EN CATEGORÍAS
        
        Organiza datos en categorías
        
        Clasifica métricas de rendimiento de sistemas
        
        Simplifica el análisis
        
        Reduce grandes volúmenes de logs a indicadores clave
        
        Muestra práctica
        
        Permite pruebas representativas sin analizar todo el sistema
        
        Apoya decisiones
        
        Fundamenta decisiones de arquitectura y escalabilidad con datos reales
      - Clasificación
        
        📌 VARIABLES DEL SISTEMA
        
        Variables Cuantitativas
        
        Tiempo de respuesta del servidor (ms)
        
        Uso de memoria RAM (MB)
        
        Número de transacciones por segundo (TPS)
        
        Tasa de errores HTTP (%)
        
        Variables Cualitativas
        
        Tipo de sistema operativo (Windows, Linux, macOS)
        
        Lenguaje de programación utilizado
        
        Estado del sistema (activo, inactivo, en mantenimiento)
        
        Estadística Descriptiva
        
        Resume características de un conjunto de datos del sistema
        
        Estadística Inferencial
        
        Permite predicciones sobre el comportamiento del sistema
      - Concepto
        
        📌 ANÁLISIS E INTERPRETACIÓN
        
        ¿Qué es?
        
        Rama de las matemáticas aplicada al análisis y modelado de datos en sistemas de información
        
        Descripción
        
        Herramienta fundamental en ingeniería de sistemas para medir, controlar y mejorar el rendimiento de software y hardware
      - Ejemplos Prácticos
        
        📌 CONTROL DE CALIDAD
        
        Control de calidad de software
        
        Análisis de defectos por módulo usando histogramas y diagramas de Pareto
        
        Pruebas de rendimiento
        
        Medición de tiempos de respuesta bajo diferentes cargas de usuarios
        
        Análisis de disponibilidad
        
        Cálculo del uptime/downtime mensual usando media y desviación estándar
        
        Seguridad informática
        
        Detección de anomalías en logs mediante distribuciones estadísticas
      - Ejemplos Aplicados en Ingeniería de Sistemas
        
        📌 USO PROMEDIO DEL CPU
        
        Uso Promedio del CPU
        
        Se calcula la media aritmética del uso de CPU en un servidor durante 24h
        
        Ejemplo: Media = (70+85+60+90+75) / 5 = 76% de uso promedio
        
        Permite identificar picos de carga y optimizar recursos del servidor
        
        📌 DESVIACION ESTANDAR
        
        Desviación Estándar en Sistemas
        
        Mide la variabilidad en el tiempo de respuesta de una API REST
        
        Ejemplo: Si σ = 2ms el sistema es estable; si σ = 200ms hay inconsistencia
        
        Ayuda a detectar cuellos de botella en microservicios
        
        Distribución de Probabilidad
        
        Modela la probabilidad de fallos en una red de servidores
        
        Ejemplo: Distribución de Poisson para llegada de peticiones HTTP
        
        Regresión Lineal
        
        Predice el crecimiento del uso de almacenamiento en una base de datos
        
        Ejemplo: Proyectar cuándo se llenará el disco duro del servidor
        
        Pruebas A/B con Estadística
        
        Comparar dos versiones de un algoritmo de búsqueda para elegir el más eficiente
        
        Se usa prueba t de Student para validar diferencias significativas
        
        Análisis de Logs de Red
        
        Uso de percentiles P90, P95, P99 para evaluar rendimiento de red
        
        Ejemplo: El 99% de solicitudes responden en menos de 500ms