Download Nombre de la asignatura : Estadística Aplicada Carrera : Ingeniería

1. D A T O S D E L A
ASIGNATURA
Nombre de la asignatura : Estadística Aplicada
Carrera : Ingeniería en Sistemas Computacionales
Clave de la asignatura : SCB-9308
Horas teoría-Horas práctica-Créditos : 4-0-8
2. U B I C A C I O N D E L A A S I G N A T U R A
a) RELACION CON OTRAS ASIGNATURAS DEL PLAN DE ESTUDIO
ANTERIORES
ASIGNATURAS
TEMAS
POSTERIORES
ASIGNATURAS
TEMAS
Diseño de
experimentos
Análisis de
varianza de los
diferentes tipos de
diseños
experimentales
b) APORTACION DE LA ASIGNATURA AL PERFIL DEL EGRESADO
Proporciona conceptos sólidos de análisis estadístico que permiten el análisis de sistemas que
contengan variables aleatorias.
3. O B J E T I V O (S)
G E N E R A L E S(ES)
DEL
CURSO
Adquirir los elementos necesarios para analizar aspectos probabilísticos de los sistemas que incluyen
componentes aleatorios.
4. T E M A R I O.
NUMERO
TEMAS
SUBTEMAS
I
Distribuciones muestrales
1.1 Distribución muestral de la media con
varianza conocida
1.2 Teorema del límite central
1.3 Distribución muestral de la proporción
1.4 Distribución muestral de diferencia de
medias y diferencia de proporciones
1.5 Distribución muestral de la media con
varianza desconocida.
1.6 Distribución muestral de diferencia de
medias con varianza desconocida
1.7 Distribución muestral de la varianza
1.8 Distribución muestral de la razón de
varianzas
II
Teoría de estimación
2.1 Estimación y propiedades de los
estimadores
2.2 Estimación puntual
2.3 Estimación por intervalo
- Intervalos de confianza para la media con
varianza conocida y desconocida
- Intervalos de confianza para una
proporción y diferencia de proporciones
- Intervalos de confianza para diferencia
de medias con varianza desconocida y
conocida
- Intervalos de confianza para una
varianza
- Intervalos de confianza para una razón
de varianzas
III
Pruebas de hipótesis
3.1 Conceptos de la teoría de Pruebas de
hipótesis
3.2 Errores alfa y beta
3.3 Pruebas de hipótesis para una media con
varianza conocida y desconocida
3.4 Pruebas de hipótesis para una proporción y
diferencia de proporciones
3.5 Pruebas de hipótesis para diferencia de
medias con varianzas conocidas y
desconocidas
3.6 Pruebas de hipótesis para una varianza
3.7 Pruebas de hipótesis para una razón de
varianzas
3.8 Pruebas de bondad de ajuste
4. T E M A R I O
(Continuación)
IV
Análisis de regresión lineal
4.1 Análisis de regresión lineal con una
variable independiente
4.2 Relaciones entre variables
4.3 Modelos de regresión y sus usos
4.4 Estimación de la función de regresión
- Método de los mínimos cuadrados
- Estimación de la varianza de los errores
4.5 Inferencias en el análisis de regresión
- Inferencias respecto a A B y B
- Intervalos de confianza para la función de
regresión y los valores observados
4.6 Medidas descriptivas de la asociación entre
X y Y en el modelo de regresión
- Coeficiente de determinación
- Coeficiente de correlación
V
Análisis de regresión múltiple
5.1 Modelos de regresión múltiple
5.2 Modelos de primer orden con más de una
variable independiente
5.3 Modelo general de regresión lineal en
términos matriciales
5.4 Estimación de parámetros
5.5 Inferencias respecto a los parámetros de
regresión
5.6 Coeficiente de determinación múltiple
5. A P R E N D I Z A J E S
-
Probabilidad
6. S U G E R E N C I A S
-
RE QUERIDOS
DIDACTICAS
Ejercicios en clase y extraclase
Investigación documental y experimental sobre aplicaciones de las técnicas estadísticas, o problemas
reales, o de campo
Visitas industriales
Exposición de tema con sesión de preguntas y respuestas grupales
Utilización/Elaboración de software para la solución de problemas estadísticos
7. S U G E R E N C I A S
-
DE
EVALUACION
Trabajos de investigación documental y experimentación
Evaluación ejercicios extraclase
Reportes de visitas a empresas
Evaluación escrita
8. U N I D A D E S
DE
APRENDIZAJE
NUMERO DE UNIDAD: I
NOMBRE DE LA UNIDAD: DISTRIBUCIONES MUESTRALES
OBJETIVO EDUCACIONAL
ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE
Que el alumno aprenda las 1.1 Que conozca la distribución
diversas distribuciones muestrales,
muestral de la media
así como utilizarlas de manera 1.2 Que conozca el teorema del
eficiente
límite central
1.3 Que comprenda la distribución
muestral (DM) de la
proporción
1.4 Que comprenda la diferencia
de medias y diferencia de
proporciones
1.5 Que interprete la DM de la
media con varianza
desconocida
1.6 Que interprete la DM de
diferencia de medias con
varianza desconocida
1.7 Que conozca la DM de la
varianza
1.8 Que conozca la DM de la
razón de varianzas
BIBLIOGRAFIA
(BASICA Y COMPLEMENTARIA)
1
2
3
4
NUMERO DE UNIDAD: II
NOMBRE DE LA UNIDAD: TEORIA DE LA ESTIMACION
OBJETIVO EDUCACIONAL
ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE
Que el alumno comprenda la 2.1
necesidad
de
conocer
los
estimadores y calcularlos de
manera eficiente
2.2
Que conozca qué es
estimación y propiedades de
los estimadores
Que comprenda qué es
estimación puntual
2.3 Comprenderá la estimación
por intervalo
BIBLIOGRAFIA
(BASICA Y COMPLEMENTARIA)
1
2
3
4
NUMERO DE UNIDAD: III
NOMBRE DE LA UNIDAD: PRUEBAS DE HIPOTESIS
OBJETIVO EDUCACIONAL
ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE
Que el alumno adquiera la 3.1 Que conozca los conceptos de
capacidad para
plantear una
la teoría de pruebas de
hipótesis acerca del valor de un
hipótesis
parámetro
3.2 Que comprenda los errores
alfa y beta
3.3 Que realice pruebas de
hipótesis para una media, con
varianza
conocida
y
desconocida
3.4 Que realice pruebas de
hipótesis para una proporción
y diferencia de proporciones
3.5 Que realice pruebas de
hipótesis para diferencia de
medias
con
varianzas
conocidas y desconocidas
3.6 Que conozca pruebas de
hipótesis para una varianza
3.7 Que conozca pruebas de
hipótesis para una razón de
varianzas
3.8 Que comprenda las pruebas
de bondad de ajuste
BIBLIOGRAFIA
(BASICA Y COMPLEMENTARIA)
1
2
3
4
NUMERO DE UNIDAD: IV
NOMBRE DE LA UNIDAD: ANALISIS DE REGRESION LINEAL
OBJETIVO EDUCACIONAL
ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE
Al término de ésta unidad el
alumno será capaz de interpretar
el proceso metodológico de un
modelo de regresión lineal, así
como manipular un conjunto de
datos en computadora a través de
software
(
Programación
o
paquete) con el fin de obtener los
parámetros del modelo.
4.1 Que el alumno realice el
análisis de regresión lineal con
una variable independiente
4.2 Que comprenda las relaciones
entre variables
4.3 Que conozca los modelos de
regresión y sus usos
4.4 Que comprenda la estimación
de la función de regresión
4.5 Que analice las inferencias en
el análisis de regresión
4.6 Que conozca las medidas
descriptivas de la asociación
entre X y Y en el modelo de
regresión
BIBLIOGRAFIA
(BASICA Y COMPLEMENTARIA)
1
2
3
4
5
6
NUMERO DE UNIDAD: V
NOMBRE DE LA UNIDAD: ANALISIS DE REGRESION SIMPLE
OBJETIVO EDUCACIONAL
ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE
El alumno será capaz
de 5.1 Que conozca los modelos de
interpretar con precisión el proceso
regresión simple
metodológico para la construcción 5.2 Que comprenda los modelos
de un modelo
de regresión
de 1er. Orden con más de una
múltiple
variable independiente
5.3 Que comprenda el modelo de
regresión lineal en términos
matriciales
5.4 Que realice estimación de
parámetros
5.5 Que conozca las inferencias
respecto a los parámetros de
regresión
5.6 Que conozca el coeficiente de
determinación múltiple
BIBLIOGRAFIA
(BASICA Y COMPLEMENTARIA)
1
2
3
4
5
6
9. B I B L I O G R A F I A
BASICA
Y
COMPLEMENTARIA
1.- Probabilidad y Estadística para Ingenieros y Administración
Hines, William, W. Y Douglas C.
Montgomery
Ed. CECSA 1986
2.- Estadística para Ingenieros
Bowker Albert H. Y Lieberman Gerald J.
Ed. Prentice-Hall Hispanoamericana 1981
3.- Mathematical Statistics
Freud John E.
Ed. Prentice-Hall 2ª. Ed. 1971
4.- Probability and Statistics for Engineers
Walpole, Ronald E. y Raymond H. Myers
nd
Ed. 2 . Ed. 1978 Capitulo 5
5.- Estadística Matemática
Erwing Kreyszing
Ed. Limusa
6.- Estadística para Administración
William J. Stevenson