frecuentistas

Los frecuentistas son defensores del enfoque frecuentista de la estadística, que interpreta la probabilidad como la frecuencia de ocurrencia de un hecho en repeticiones de un experimento y utiliza procedimientos de inferencia basados en esa interpretación. En la práctica, la estadística frecuentista busca estimar parámetros poblacionales, probar hipótesis y construir intervalos de confianza a partir de datos muestrales.

El desarrollo histórico de la estadística frecuentista se asocia principalmente con figuras como Ronald A. Fisher, Jerzy Neyman y Egon Pearson, que introdujeron conceptos fundamentales como la estimación por métodos de verosimilitud, las pruebas de hipótesis y los intervalos de confianza. Estos métodos constituyen el núcleo de la inferencia frecuentista y siguen siendo ampliamente utilizados en ciencia, medicina y otras disciplinas.

Entre los conceptos clave se encuentran las pruebas de hipótesis y las pruebas de significancia, los p-valores y los intervalos de confianza. En el marco frecuentista, los parámetros se entienden como constantes fijas desconocidas, mientras que la variabilidad reside en los datos simulados bajo un modelo probabilístico; la probabilidad se refiere a la frecuencia de resultados observables en muestras repetidas, no a la creencia sobre un parámetro.

Las críticas señalan interpretaciones erróneas de los p-valores, problemas de replicabilidad y la limitada incorporación de conocimiento previo. En la actualidad, la estadística frecuentista sigue siendo dominante en muchas áreas, aunque existen enfoques alternativos, como la estadística bayesiana, que ofrecen distintas perspectivas sobre la incertidumbre y la probabilidad.