Información detallada de curso |
Primer semestre 2017
Abr 23, 2024 |
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| Código y Nombre de la Asignatura: EST 1070 - ESTADISTICA INFERENCIAL |
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División Académica:
División de Ciencias Básicas
Departamento Académico: Dpto. Matematicas y estadístic EST 1010 Calificación mínima de 3.0 o ELG 1120 Calificación mínima de 3.0 o MAT 0040 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 Superior Pregrado Tipos de Horario: Teoría En esta asignatura se estudian las distribuciones muestrales de proporciones y medias, la teoría de estimación, las pruebas de hipótesis estadísticas; y métodos de regresión. 3. JUSTIFICACIÓN El estudiante debe ser capaz de resolver problemas y tomar decisiones. Cuando sea necesario el análisis de información, deberá usar apropiadamente la estadística como herramienta que le permita desde obtener decisiones oportunas y confiables basadas en procedimientos razonables hasta el pronóstico de respuestas que sean de cierto interés en cualquier momento dado. 4. OBJETIVO GENERAL Este curso pretende que el estudiante esté en capacidad de formular y solucionar problemas estadísticos. 5. RESULTADOS DE APRENDIZAJE Al finalizar el curso, los estudiantes deben estar en capacidad de: Conocimientos (saber conocer): -Identificar las distribuciones muestrales de diferentes estadísticos muestrales. -Comprender la manera en que las relaciones entre dos variables pueden ser analizadas y utilizadas para predicción. -Entender los básicos de la teoría de regresión y pruebas de hipótesis. Habilidades (saber hacer): -Estimar con cierto grado de confiabilidad los posibles valores de los parámetros que se requieren para una población dada. -Realizar pruebas de hipótesis de una y de dos colas en la solución de problemas -Prácticos que tengan que ver con problemas dados afines y análisis de regresión. Actitudes (saber ser): -Entender la importancia de estadística en la realización de investigaciones y en la vida real. 6. CONTENIDO Muestreo Poblaciones, muestras aleatorias Desarrollar problemas matemáticos y conceptuales Estimación Distribuciones muestrales Estimación y Pruebas de Hipótesis Pruebas para proporciones Desarrollar problemas matemáticas, conceptuales y aprender métodos computacionales Pruebas para comparar medias, pruebas no paramétricas Intervalos de confianza Regresión El modelo regresión Desarrollar problemas matemáticas, conceptuales y aprender métodos computacionales Diagnósticos de regresión El desarrollo del modelo 7. OPCIONES METODOLÓGICAS - ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE Conferencia: -Exposición de los temas por parte del profesor, estimulando la participación del estudiante por medio de preguntas y problemas modelos. -Programación de clases prácticas que impliquen discusión y resolución de preguntas y problemas modelos. -Asignación de lecturas complementarias y problemas para su estudio o resolución como trabajo fuera de clase. Herramientas: -Tablero, tiza, marcadores texto guía y la calculadora científica. -Periódicamente se utilizarán fotocopias con problemas resueltos como ilustración. -Ocasionalmente se usarán los recursos audiovisuales con que cuenta la universidad. 8. EVALUACIÓN Primer parcial: 25% Segundo parcial: 25% Tercer parcial: 25% Examen final: 25% 9. BIBLIOGRAFÍA Llinas, Humberto Solano. 2006. Estadística Inferencial. Barranquilla, Colombia, Ediciones Uninorte |
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