Información detallada de curso |
Primer semestre 2022
Ene 20, 2025 |
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| Código y Nombre de la Asignatura: EST 1022 - ESTADISTICA I - ANALISIS DE DATOS |
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División Académica:
División de Ciencias Básicas
Departamento Académico: Dpto. Matematicas y estadístic MAT 1080 Calificación Mínima de 3.0 o Ingreso INTEREXTERNO 00 o MAT 4258 Calificación Mínima de 3.0 Número de créditos: Intensidad horaria (semanal para nivel pregrado y total para nivel postgrado): 3.000 Horas de Teoría Niveles: Educación Continua, Educación Superior Pregrado Tipos de Horario: Teoría En este curso se estudian los conceptos básicos de la estadística descriptiva, tales como: las medidas de tendencia central, medidas de dispersión, medidas de forma, representaciones gráficas de datos en una población, teoría de la probabilidad, variables aleatorias discretas y continuas en una dimensión-incluidos los casos especiales y las variables aleatorias discretas y continuas en dos dimensiones. 3. JUSTIFICACIÓN El estudiante 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 le presta una ayuda considerable al tener como uno de sus propósitos el análisis de la información cuantitativa o cualitativa para sustentar la toma de decisiones. 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, con el 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. -Representar gráficamente un conjunto de datos. -Describir con base en las medidas de tendencia central, de dispersión y de formas, las características más importante en un conjunto de datos. -Aplicar correctamente las propiedades de la teoría de la probabilidad en la solución de problemas concretos. -Aplicar correctamente los conceptos de: probabilidad condicional y eventos independientes en la solución de problemas. -Identificar el tipo de distribución de probabilidad - variables aleatorias discretas asociado a un problema de aplicación. -Aplicar correctamente las funciones de densidad - variables aleatorias continuas asociado a un problema de aplicación. -Aplicar correctamente los conceptos de función de probabilidad (densidad) conjunta en la solución de problemas de aplicación. -Calcular e interpretar la esperanza y la varianza de una función lineal de variables aleatorias. 5. METODOLOGÍA -Exposición de temas y problemas modelos por parte del profesor, estimulando la participación del estudiante por medio de preguntas. -Asignación de lecturas complementarias y problemas para su estudio o solución fuera de clase y posterior presentación. 6. MEDIOS Además de los medios tradicionales para el desarrollo de la clase, se utilizarán los siguientes recursos: - Medios disponibles en la biblioteca de la Universidad del Norte. - Recursos audiovisuales disponibles para el ejercicio de la docencia en la Universidad del Norte. - La calculadora científica y la computadora cuando la naturaleza del tema lo requiera. 7. PRE-REQUISITOS POR UNIDAD El programa contempla el desarrollo de 4 unidades cuyos números y pre-requisitos se muestran a continuación -Ecuaciones y sumatoria. -Teoría de conjuntos. -Funciones, gráficas y sumatoria. -Derivada de funciones algebraicas y exponenciales, y técnicas de integración por sustitución y por partes. 8. CONTENIDO Y PROGRAMACIÓN 8.1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA -Papel de la Estadística. -Definición de Estadística. -Tipos de datos. -Funciones de la Estadística. -Descripción de los conjuntos de datos. -Métodos gráficos y numéricos para describir datos. -Medidas de tendencia central. -Medidas de dispersión. -Medidas de forma. -Datos agrupados por intervalos de clase. 8.2. PROBABILIDAD -Definición de espacio muestral y eventos. -Definición de probabilidad y propiedades. -Técnicas de conteo. -Probabilidad condicional e independencia de eventos. -Teorema de la probabilidad total. -Regla de Bayes. 8.3. VARIABLES ALEATORIAS UNIDIMENSIONALES -Definición de variable aleatoria discreta (VAD). -Función de probabilidad de una VAD. -Esperanza y varianza de una VAD. -Distribuciones de probabilidad de una VAD. -Distribución uniforme discreta. -Distribución de Bernoulli . -Distribución Binomial. -Distribución Binomial negativa. -Distribución Geométrica. -Distribución Hipergeométrica. -Distribución de Poisson. -Definición de variable aleatoria continua (VAC). -Función de densidad de una VAC. -Esperanza y varianza de una VAC. -Distribución de densidad de una VAC. -Distribución uniforme continua. -Distribución Normal. -Distribución Exponencial. 8.4. VARIABLES ALEATORIAS BIDIMENSIONALES -Distribuciones de probabilidad con dos VAD. -Probabilidad conjunta, marginal y condicional. -Variables aleatorias independientes, caso discreto. -Esperanzas y propiedades de una función de VAD. -Covarianza de dos VAD. -Distribuciones de densidad con dos VAC. -Funciones de densidad conjunta, marginal y condicional. -Variables aleatorias independientes, caso continuo. -Esperanzas y propiedades de una función de VAC. -Covarianza de dos VAC. 9. DESARROLLO ESTUDIANTIL -Lecturas obligatorias sobre temas asignados. -Talleres individuales y grupales para trabajo en el aula o fuera de ella. -Trabajos de investigación sobre temas escogidos. -Exposiciones y discusiones. 10. EVALUACIÓN Se realizarán tres parciales, quices y un examen final, según la siguiente tabla. Primer Parcial. 25% Unidad 1 Segundo Parcial. 25% Unidad 2 Tercer Parcial. 25% Unidad 3 Examen Final. 25% Unidad 4 y la distribución normal. 11. BIBLIOGRAFÍA DEVORE JAY L. Probabilidad y Estadística para ingeniería y ciencias. 5ta ed. México. Thomson Learning. 2001. WALPOLE R. AND MYERS R. Probabilidad y Estadística. 3ra edición. México. McGRAW-HILL. 1992. MENDENHAL, W. WACKERLY, D. Y SCHEAFFER, R. Estadística Matemática con Aplicaciones. 2da edición. México. Grupo editorial Iberoamericana. MONTGOMERY, D. Y RUNGER, G. Probabilidad y Estadística aplicada a la ingeniería. México: McGraw-Hill, 1996. LLINÁS H., ROJAS C. Estadística descriptiva y distribuciones de probabilidad. Ediciones Uninorte, 2005 |
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