En general, el modelado estadístico, el análisis estadístico y el argumento estadístico le dan a uno un nivel de confianza o un grado de certeza. En otras palabras, las estadísticas lo ayudarán a determinar el resultado más probable o la mejor suposición de un rango de respuestas.
La estadística se usa cuando las medidas objetivas, como masa, velocidad, corriente u otros atributos físicos no son las mejores medidas. Los métodos estadísticos se aplican normalmente a procesos variables, aplicaciones de ciencias sociales o problemas donde los insumos no son necesariamente predecibles. Para un ejemplo de esto último, busque el análisis de Monte Carlo.
El mejor ejemplo de análisis de procesos es el uso de gráficos de ejecución para una línea de producción. Uno puede medir objetivamente los resultados del proceso (el producto). Sin embargo, uno determinaría la efectividad y la eficiencia del proceso al rastrear los resultados en una ejecución intermedia o de largo plazo. En este punto, el análisis de regresión puede usarse para determinar los límites de control, los promedios esperados y cómo / cuándo intervenir en el proceso para corregirlo o mejorarlo. El análisis estadístico en esta forma es una metodología bien conocida y se utiliza en métodos más modernos como Six Sigma, Lean y otros métodos para la mejora de procesos.
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La mejor respuesta que puedo dar a esta pregunta es que el análisis estadístico puede acercarlo lo suficiente a la respuesta correcta como para confiar en el resultado deseado. Sin embargo, la mayoría de los estadísticos le dirán que no existe una certeza del 100%, aunque tres desviaciones estándar de la media lo acercarán mucho.
