La Estadística es una disciplina cuyo propósito es la descripción de fenómenos que se observan a través de conjuntos de datos cuya principal característica es la variabilidad. En ocasiones, esta descripción se lleva a cabo para contribuir al conocimiento del fenómeno de interés pero en otros casos forma parte de un proceso de toma de decisiones. Cualquiera que sea la situación, está presente la incertidumbre y el estadístico se ocupa tanto reducir esta incertidumbre así como de describir la fracción de esa misma incertidumbre que persista como remanente en el problema. El ámbito de aplicación de la Estadística incluye a la investigación científica, la economía, la medicina, el derecho, así como en una variedad de otras disciplinas. Tradicionalmente, la Estadística se ha desarrolllado como un conjunto de técnicas particulares, algunas mucho más generales que otras, pero particulares al fin de cuentas. En la mayoría de los casos estas técnicas se originan a partir de ideas brillantes que funcionan más que razonablemente en una considerable gama de circunstancias. Sin embargo, no puede afirmarse que una de estas técnicas funcione bien siempre. Por otra parte, los fundamentos de las técnicas no son completamente compatibles y, en algunos casos extremos, resultan irreconciliables. Una forma de ordenar la evolución de la disciplina, consiste en desarrollar una Teoría Estadística que dé lugar, a partir de un conjunto de principios básicos, a todos las técnicas y procedimientos organizados como una colección coherente, consistente, de piezas de conocimiento. El paradigma que enfrenta el análisis estadístico de esta manera es la Estadística Bayesiana. Esta teoría Estadística está estrechamente relacionada con la teoría de la Decisión con la que comparte una misma base axiomática. La asignación de probabilidades, de utilidades y el principio de maximizar la utilidad esperada, forman el núcleo básico de los procedimientos Bayesianos. La Estadística Bayesiana, como se presenta en este curso, está diseñada para enfrentarse, con un enfoque general, coherente y consistente, a toda situación en la que la incertidumbre esté presente.

En una inmensa variedad de circunstancias los individuos, así como las organizaciones de toda clase, enfrentan la necesidad de tomar decisiones cuyas consecuencias sólo serán ciertas y conocidas en el futuro. De hecho, en la vida cotidiana la mayor parte de las decisiones que se toman son de este tipo. Por otra parte, una decisión sólo puede juzgarse por las consecuencias que produce. Así, la toma de decisiones en un ambiente de incertidumbre plantea un reto formidable: es necesario evaluar cursos alternativos de acción -para optar por el más conveniente, el que produzca las consecuencias más preferibles- en una situación en que esas consecuencias son inciertas. Para enfrentar este reto con las mejores expectativas de éxito es necesario profundizar en un área de conocimiento técnico muy específico que se ocupa de la información y la incertidumbre. Concretamente, la solución de un problema de decisión en ambiente de incertidumbre requiere del estudio y la descripción de todos los fenómenos concurrentes cuyos resultados, siendo inciertos, pueden afectar las futuras consecuencias de los posibles cursos de acción. Esta es la materia objeto de estudio en este curso: las ideas relevantes y los procedimientos básicos para producir afirmaciones confiables y útiles sobre los resultados que se pueden esperar de un fenómeno incierto. En otras palabras, los conceptos y las técnicas básicas para producir pronósticos. En la práctica coexisten distintos tipos de pronósticos. Este curso sólo se ocupara de los pronósticos científicos, que utilizan métodos y técnicas estadísticas.