Información detallada de curso |
Primer semestre 2017
Abr 26, 2024 |
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| Código y Nombre de la Asignatura: EST 1040 - ESTADISTICA I |
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División Académica:
División de Ciencias Básicas
Departamento Académico: Dpto. Matematicas y estadístic MAT 1110 Calificación mínima de 3.0 o MAT 1111 Calificación mínima de 3.0 o MAT 4260 Calificación mínima de 3.0 Número de créditos: Intensidad horaria (semanal para nivel pregrado y total para nivel postgrado): 3.000 Horas de Teoría 0.000 Horas de Laboratorio Niveles: Educación Continua, Educación Superior Pregrado Tipos de Horario: Teoría En este curso se estudian los conceptos básicos de la estadística descriptiva, tales como: población, muestra, distribuciones de frecuencias y sus gráficos, medidas de tendencia central y medidas de dispersión. La teoría de la probabilidad, variables aleatorias discretas y continuas con sus funciones de probabilidad y densidad, esperanza, varianza y las distribuciones: binomial, binomial negativa, geométrica, hipergeométrica, de Poisson, multinomial, uniforme, normal, exponencial y Gamma. 3. JUSTIFICACIÓN El ingeniero debe ser capaz de resolver problemas y tomar decisiones. Este proceso ha de poder realizarlo con un conocimiento imperfecto de la situación y un grado considerable de incertidumbre. La estadística al tener como uno de sus propósitos el análisis de la información cuantitativa o cualitativa para sustentar la toma de decisiones, le proporciona una ayuda inestimable. 4. OBJETIVOS 4.1 Objetivo General -Conocer los conceptos básicos para la descripción de la información cualitativa y cuantitativa, y la comprensión de los fenómenos observables, a fin de aplicarlos en la solución de problemas y en la asimilación y desarrollo de nuevos conocimientos. 4.2 Objetivos Específicos - Conocer y valorar la importancia y necesidad de la Estadística en procesos de investigación, y en general, en la toma de decisiones. -Identificar los conceptos de Población y Muestra, y entender la importancia del muestreo. Calcular medidas estadísticas mediante el manejo de la computadora -Analizar y obtener conclusiones de las informaciones estadísticas, numéricas o gráficas. -Conocer el papel fundamental de la Probabilidad en las conclusiones del análisis estadístico. -Utilizar el valor de la probabilidad obtenida en diversos problemas prácticos, para obtener conclusiones. -Aplicar adecuadamente los conceptos de: probabilidad condicional y eventos independientes. -Conocer y aplicar la distribución de probabilidad de algunas variables aleatorias discretas y continuas. -Manejar correctamente los conceptos para distribuciones de probabilidad con dos variables aleatorias, discretas o continuas. -Calcular e interpretar la esperanza y la varianza de una función lineal de variables aleatorias. 5. CONTENIDO 1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA 1.1 Papel de la Estadística 1.1.1 Definición de Estadística 1.1.2 Tipos de datos 1.1.3 Funciones de la Estadística 1.2 Descripción de los conjuntos de datos 1.2.1 Métodos gráficos y numéricos para describir datos 1.2.2 Medidas de tendencia central 1.2.3 Medidas de posición relativa. 2. PROBABILIDAD 2.1 Definición de espacios muestral y eventos 2.2 Definición de probabilidad y propiedades 2.3 Técnicas para la enumeración de puntos muéstrales 2.4 Probabilidad condicional e independencia de eventos 2.5 Leyes multiplicativa y aditiva de la probabilidad. 2.6 Regla de Bayes. 3..VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS Y CONTINUAS 3.1 Definición de variable aleatoria discreta (V.A.D.). 3.2 Función de probabilidad de una V.A.D. 3.3 Esperanza y varianza de una V.A.D. 3.4 Distribuciones de probabilidad de una V.A.D. 3.4.1 Distribución Binomial 3.4.2 Distribución Binomial negativa 3.4.3 Distribución Geométrica 3.4.4 Distribución Hipergeométrica 3.4.5 Distribución de Poisson 3.5 Definición de variables aleatorias continuas (V.A.C). 3.5.1 Función de densidad de una V.A.C 3.5.2 Distribuciones de probabilidad de una V.A.C 3.5.2.1 Distribución Uniforme 3.5.2.2 Distribución Normal 3.5.2.3 Distribución Exponencial 3.5.2.4 Distribución Gamma 4. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD CONJUNTA 4.1 Función de probabilidad de masa conjunta para dos variables aleatorias discretas. 4.1.1 Función de probabilidad de masa conjunta 4.1.2 Función de probabilidad de masa marginal. 4.2 Función de densidad de probabilidad conjunta para dos variables aleatorias continuas. 4.2.1 Función de densidad de probabilidad conjunta 4.2.2 Función de densidad de probabilidad marginal 4. 3 Distribución condicional de dos variables aleatorias 4.4 Esperanza y covarianza 4.4.1 Esperanza y varianza de suma , resta y producto de dos variables aleatoris 4.4.2 Covarianza de dos variables aleatorias 4.4.3 Esperanza condicional 4.5. Independencia de dos variables aleatorias 6. EVALUACIÓN. Se realizarán tres parciales, promedios de quices, tareas y participación en clase y un examen final, según la siguiente tabla: Evidencia de aprendizaje Período Ponderación Primer Parcial (Semana 1-4) Se realizará en la quinta semana de clases. 25% Segundo Parcial (Semana 5-8) Se realizará en la novena semana de clases. 25% Tercer Parcial (Semana 9-12) Se realizará en la decimotercera semana de clases. 25% Examen Final De acuerdo con el horario establecido por la oficina de registro 25% 7. BIBLIOGRAFÍA. 7.1 Texto Guía Llinás H Rojas C . Estadística Descriptiva y Distribuciones de Probabilidad. Ediciones Uninorte. Barranquilla 2005. 7.2 Textos de consulta WALPOLE R., MYERS R. AND MYERS S. Probabilidad y Estadística para ingenieros. 6ª edición. México. Pearson Educación. 1998. MENDENHALL, W. WACKERLY, D. Y SCHEAFFER, R. Estadística Matemática con Aplicaciones. 2ª edición. México. Grupo editorial Iberoamericana. MONTGOMERY, D. Y RUNGER, G. Probabilidad y Estadística aplicada a la ingeniería. México: McGraw-Hill, 1996. ALLEN L. EDWARDS. Probability and Statistics. New York: Holt, Rinehart and Winston, 1971 |
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