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PROGRAMA ANALÌTICO
FACULTAD: INGENIERÍA
ESCUELA: INGENIERÍA CIVIL
UNIDAD CURRICULAR: ESTADÍSTICA
Código de
la Escuela
Código
Período
Elaborado por
Fecha
Elaboración
Plan de
Estudios
20
20-0285
VII
Prof. Belkis Matheus
Septiembre
2012
2012
Eje de Formación
Prelación
HAD
HTIE
Unidades de
Crédito
Básica - Profesional
71 Unidades de
crédito aprobadas
(equivalente al
período IV)
4
8
3
HAD: Horas de Acompañamiento Docente Semanales
HTIE: Horas de Trabajo Independiente del Estudiante Semanales
FUNDAMENTACIÓN
La necesidad del hombre moderno de la estadística es cada día más amplia y profunda.
Actualmente se considera como una disciplina en todos los campos de la formación
profesional y de la investigación, razón por la cual debe ser una asignatura en los programas
de formación de nivel superior. El Profesional que egresa la UNE, no escapa a esta realidad,
pues transmitir y utilizar información estadística de manera sencilla es parte de sus
desempeños.
En este sentido, el programa de Estadística que se imparte en la UNE contribuye a que el
futuro profesional de Ingeniería reúna las competencias necesarias que le permita la
organización, sistematización, interpretación y análisis cualitativo y cuantitativo de realidades
de su campo profesional. La asignatura pertenece al componente general de formación y es
de naturaleza teórico práctica. Está orientada al desarrollo de competencias para utilizar
correctamente los fundamentos teóricos y metodológicos básicos de la Estadística Descriptiva
e Inferencial aplicados al campo de desempeño profesional.
Dentro del Plan de Estudios, Estadística se dicta durante el séptimo período de formación
académica y su ubicación se justifica porque junto a Metodología de Investigación,
Comunicación y Lenguaje y Computación se constituyen en las unidades curriculares que
sirve de apoyo interdisciplinar para el desarrollo de competencias de investigación y
lingüísticas que facilitan la comprensión, interpretación, análisis y generación de información
cualitativa y cuantitativa específica del campo de desempeño. De igual forma le proporciona
herramientas para la toma de decisiones durante los procesos operativos que permitan
optimizar la calidad tanto de los procesos como de los productos.
Además de aportar desempeños específicos para la formación del Profesional, el enfoque
didáctico que se da a esta Estadística permite abordar las siguientes
competencias genéricas de la Profesión:

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Capacidad de análisis y síntesis
Capacidad para identificar, plantear y resolver problemas
Capacidad para tomar decisiones.
Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica
Habilidades para buscar, procesar y analizar información
Destrezas para la investigación.
Capacidad de trabajo en equipo
COMPETENCIAS DEL PERFIL PROFESIONAL VINCULADAS CON LA UNIDAD
CURRICULAR
La unidad curricular Estadística vincula las competencias específicas del Ingeniero Civil y
Electrónico, a través de la organización e interpretación de datos que le permite la toma de
decisiones, por ello de manera indirecta brinda los desempeños específicos para las siguientes
Competencias específicas :
Aplica conocimientos de las ciencias básicas y ciencias de la ingeniería.
Aplica el conocimiento de ciencias de la computación, de tecnologías de la información, y de
las organizaciones, para aplicaciones de ingeniería.
Aplica metodologías de la investigación en la búsqueda, fundamentación y elaboración de
soluciones en ingeniería electrónica y civil.
COMPETENCIAS DE LA UNIDAD CURRICULAR
La unidad curricular Estadística propicia en el estudiante el contacto con su área de profesión,
por lo que contribuye a desarrollar principalmente, las siguientes competencias:
Selecciona los conceptos básicos y técnicas estadísticas adecuadas a utilizarse para
organizar un conjunto de datos de su área de desempeño, demostrando capacidad de
razonamiento y análisis de la información.
Calcula e interpreta las medidas de tendencia central y dispersión en situaciones reales de su
desempeño.
Utiliza los conceptos de experimento, evento, espacio muestral y las reglas de las
probabilidades para calcular e interpretar probabilidades asociadas a un evento aleatorio dado.
Reconoce la importancia de la muestra como única forma factible de conocer una población y
selecciona una, de acuerdo a las características de una investigación, usando el muestreo
probabilístico o no probabilístico y sus diferentes métodos de selección de muestras.
Calcula e interpreta intervalos de confianza para media y proporción, usando datos reales de
su área de desempeño.
Utiliza y valora la importancia de la Estadística como herramienta para
realizar control de la calidad en los procesos operativos del área de la ingeniería.
MÓDULOS
MÓDULO I. DATOS Y ESTADÍSTICA
Contenidos:
Definición, aplicaciones y divisiones de la estadística. Concepto y métodos de recolección de
datos. Conceptos de Población, Muestra, Parámetros y Estadísticos. Niveles de medición.
Organización de datos. Tablas de frecuencias, distribuciones de frecuencias y su
representación gráfica. Uso de Microsoft Office Excel para elaborar representaciones gráficas.
Desempeños:
Explica la importancia y aplicación de la estadística descriptiva en la vida real para la toma de
decisiones.
Diferencia en estudios de casos población, muestra, parámetros y estadísticos para
comprender su significado en la Estadística Descriptiva y la Estadística Inferencial.
Distingue en una lista de datos cuáles son cualitativos, cuantitativos, discretos, continuos y
sus niveles de medición para realizar una primera aproximación de organización de datos.
Organiza un conjunto de datos en una distribución de frecuencia y extrae e interpreta
información relevante de las Tablas de Distribución de Frecuencia construida.
MÓDULO II. MEDIDAS NUMÉRICAS
Contenidos:
Medidas de Localización: Media aritmética. Media ponderada. Media geométrica. Mediana.
Moda. Deciles, Cuartiles y Percentiles.
Medidas de dispersión: Rango. Desviación media. Varianza. Desviación estándar. Teorema
de Chebyshev. Regla Empírica. Funciones de Microsoft Office Excel.
Desempeños:
Explica las características, diferencias, usos, ventajas y desventajas de cada una de las
medidas de localización.
Calcula e interpreta las diversas medidas de localización para un conjunto de datos agrupados
o no agrupados.
Explica las características, diferencias, usos, ventajas y desventajas de cada una de las
medidas de dispersión.
Calcula e interpreta las diversas medidas de dispersión para un conjunto de datos agrupados o
no agrupados.
MÓDULO III. TEORÍA DE LA PROBABILIDAD
Contenidos:
Fenómenos aleatorios. Concepto de Probabilidad, Experimento Aleatorio, evento y espacio
muestral. Diagrama de Venn. Principios de conteo. Enfoques para asignar probabilidades.
Eventos mutuamente excluyentes, no mutuamente excluyentes, independientes y
dependientes. Reglas de probabilidad: Regla de la suma. Regla del complemento. Regla de la
multiplicación. Probabilidad condicional. Teorema de Bayes.
Desempeños:
Diferencia los conceptos básicos utilizados para el cálculo de probabilidades: fenómeno
aleatorio, experimento, evento, espacio muestral, eventos mutuamente excluyente, eventos
independientes, eventos dependientes, entre otros.
Utiliza las reglas básicas de la teoría de la probabilidad para calcular e interpreta
probabilidades asociadas a un evento aleatorio dado.
MÓDULO IV. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD
Contenidos:
Distribución de probabilidad. Variables aleatorias. Variables aleatorias y distribuciones de
probabilidad discreta y continua. Valor esperado, varianza y desviación estándar de una
distribución de probabilidad.
Distribuciones de Probabilidad Discretas: Distribución Binomial. Distribución Binomial
Negativa. Distribución Hipergeométrica. Distribución de Poisson.
Distribuciones de Probabilidad Continuas: Distribución Uniforme. Distribución Normal.
Distribución Exponencial. Densidades de Probabilidades. Funciones de Microsoft Office Excel
para el cálculo de probabilidades.
Desempeños:
Genera una distribución de probabilidad para una variable aleatoria cualquiera, resultado de un
experimento y calcula el valor esperado, varianza y desviación estándar de dicha distribución.
Describe las características de las distribuciones de probabilidades discretas y calcula en
casos reales las probabilidades con su aplicación, así como la media y la varianza de la
distribución.
Describe las características de las distribuciones de probabilidades continuas y calcula en
casos reales las probabilidades con su aplicación, así como la media y la varianza de la
distribución.
MÓDULO V. MUESTREO Y ESTIMACIÓN
Contenidos:
Muestreo probabilístico y no probabilístico. Métodos de muestreo probabilístico: muestreo
aleatorio simple, muestreo aleatorio sistemático, muestreo aleatorio estratificado, muestreo por
Conglomerados. Error de muestreo. Distribución muestral de la media. Teorema del límite
central. Estimación puntual y estimación de intervalo. Estimador puntual e intervalo de
confianza para la media, proporción y varianza poblacionales. Tamaño de la muestra para
estimar la media. Tamaño de la muestra para estimar la proporción. Factor de corrección para
población finita. Funciones de Microsoft Office Excel.
Desempeños:
Utiliza los diferentes métodos para seleccionar una muestra, considerando las ventajas y
desventajas de cada uno de ellos.
Calcula e interpreta estimaciones puntuales y por intervalos para media y proporciones y
reconoce la importancia de los mismos para la toma de decisiones.
MÓDULO VI. TÉCNICAS DE CONTROL DE CALIDAD
Contenidos:
Introducción al Control de Calidad. Aplicación de la Estadística para el Control de la Calidad.
Representaciones gráficas de datos usados para el control de la
calidad: Diagrama de Pareto, gráficas de corridas o líneas de
comportamiento, histograma de frecuencia, diagrama de causa-efecto. Descripción general de
una gráfica de control. Tipos de gráficas de control. Gráficas de control por variables: Gráfica
de media de una muestra y de los recorridos de las muestras. Gráficas de control para
atributos: Gráfica de fracción de defectuosos de una muestra, Gráfica de número de
defectuosos de una muestra y Gráfica de número de defectos por unidad. Muestreo para
aceptación.
Desempeños:
Elabora e interpreta representaciones gráficas de datos como herramienta para establecer
curvas características de un proceso operativo que apoye la toma de decisiones para el
control de la calidad.
Elabora e interpreta gráficas de control por variables para determinar la variación de las
medias muestrales o la variación del recorrido de las muestras en torno a un valor
generalmente aceptado.
Elabora e interpreta gráficas de control por atributos para determinar cuándo un proceso es
aceptable considerando la proporción y el número de defectos.
Explica y determina la aceptación o rechazo de un lote de productos sobre la base de
parámetros estándares predeterminados.
ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS
Se sugieren las siguientes estrategias de enseñanza-aprendizaje en el desarrollo de la Unidad
Curricular.
La exposición de los diferentes temas por parte del profesor debe iniciarse con una reflexión
sobre el tema a tratar, su aplicación a la realidad concreta de la Ingeniería Electrónica e
Ingeniería Civil, ejemplificando en los casos que lo requieran.
Durante las sesiones de trabajo teórico se debe motivar a la participación de los estudiantes
utilizando sus conocimientos previos para la construcción de aprendizajes significativos.
El curso de Estadística que se ofrece a los estudiantes de Ingeniería Electrónica y Civil está
dirigido a comprender datos estadísticos, su interpretación, organización y aplicación en el
control de la calidad para la toma de decisiones, por ello se recomienda a los docentes
facilitadores exponer los temas de manera formal dando importancia a la aplicación y
contextualización de los conocimientos al área de formación de la ingeniería.
Se sugieren la realización de prácticas de aulas en talleres como método para afianzar el
conocimiento, estas consisten en el desarrollo de problemas, ejercicios o cuestionarios sobre
contenidos desarrollados durante las clases, propiciando la participación, la producción y la
creatividad, bajo un enfoque de aprendizaje colaborativo.
Utilización de un Proyecto Final integrador de competencias a ser desarrollado por los
estudiantes organizados en grupos, en el cual se apliquen los conocimientos que van siendo
adquiridos y se desarrolle sobre un tema actual y de interés en el área de Ingeniería.
ESTRATEGIAS DE EVALUACIÓN
Con el fin de estimar y cuantificar el grado alcanzado en el logro de
las competencias del curso de Estadística, se propone a nivel de evaluación:
Evaluación inicial o diagnóstica, con la finalidad de conocer el nivel inicial de conocimientos de
los estudiantes, necesarios para cursar con éxito la asignatura Estadística. Es importante
utilizar un tiempo en el uso de la calculadora.
Evaluación formativa o valorativa, con la finalidad de monitorear permanentemente los
aprendizajes adquiridos por los estudiantes y realizar los reajustes convenientes en la
planificación del proceso enseñanza aprendizaje. Como concreción de esta evaluación
formativa se propone la utilización de herramientas virtuales que permitan la realización de
tareas y prácticas de ejercicios.
Evaluación sumativa o de resultados, con la finalidad de valorar los aprendizajes de los
estudiantes relacionados con los objetivos y contenidos previstos en este Programa. Siendo el
curso de Estadística de naturaleza teórico-práctica se sugiere la realización de prácticas
calificadas virtuales, pruebas cortas de evaluación continua y presentación y sustentación de
un trabajo de aplicación, elaborado en grupos y con la asesoría del profesor.
REFERENCIAS
Cochran, W. (1990). Técnicas de Muestreo. México: Editorial Continental.
Devore, J. (2008). Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. México: Editorial
Cengage Learning Editores, S. A.
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España: Editorial Reverté, S. A.
Jhonson, R. (2008). Estadística elemental. Lo esencial. México: Editorial Cengage Learning
Editores, S. A.
Martínez C. (2005). Estadística y muestreo. Bogotá: Ecoe Ediciones.
Mendenhall W., Beaver R. y Beaver B. (2010). Introducción a la probabilidad y estadística.
México: Editorial Cengage Learning Editores, S. A.
Miller,I., Freund, J. y Johnson R. (2000). Probabilidad y Estadística Para Ingenieros. Mexico.
Editorial Prentice Hall.
Pérez C. (2007). Estadística aplicada a través del Excel. Madrid: Editorial Pearson Educación,
S. A.
Salama D. (2002). Estadística, Metodología y Aplicaciones. Caracas: Editorial Universidad
Central de Venezuela.
Shao, Stephen. (1998). Estadística para Economistas y Administradores de Empresas. México:
Editorial Herrero Hermanos.
Triola M. (2009). Probabilidad y estadística. México: Editorial Pearson
Educación.
Wackerly D. y Mendenhall W. (2010). Estadística matemática con aplicaciones. México:
Editorial Cengage Learning Editores, S. A.
Webster, Allen. (2000). Estadística Aplicada para Administración y Economía. Bogotá: Editorial
Mc Graw Hill.