Depende de tus definiciones.
En términos de la teoría de la informática:
Si estamos hablando puramente estadísticos, y no probabilísticos, no puedo pensar mucho en este momento. Ciertamente, con algoritmos específicos de datos, puede haber algunos que he estudiado solo desde el punto de vista estadístico (mi conocimiento teórico de CS no está completo por ningún tramo de la imaginación, aunque tengo suficiente para hacer lo que necesito), así que estoy No estoy seguro de si hay estadísticas particulares que las estadísticas aportan al estudio de la CS.
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Por supuesto, la teoría de la probabilidad se aplica muy bien al análisis de algoritmos y es la base de la teoría de la información.
En términos del lado práctico:
Muchas personas de CS ahora están involucradas con la ciencia de datos y ML. El error más grande que he visto en general por parte de esas personas es ignorar el pensamiento estadístico y no entender las raíces estadísticas de sus algoritmos. Los estadísticos han aprendido mucho sobre el manejo de datos mucho antes de que las computadoras estuvieran disponibles, o tan poderosas como lo son hoy. Un poco de ese conocimiento es muy relevante para la ciencia de datos moderna y el aprendizaje automático.
Y, finalmente, desde una perspectiva histórica, la ciencia no habría progresado a donde está sin estadísticas. Sin el progreso científico que hemos tenido especialmente en el siglo pasado, podríamos no tener computadoras.
Nota al margen:
La estadística sigue siendo muy útil en la ciencia moderna, aunque desafortunadamente ha sido mal enseñada y abusada. Sin embargo, eso no es un problema con las estadísticas o la ciencia, es un problema con las personas.
