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FACULTAD DE RECURSOS NATURALES
INGENIERÍA ZOOTECNISTA
PROGRAMA DE ESTADÍSTICA Y BIOMETRÍA
AÑO 2017
Titular: Ing Inés González de Rubiano ([email protected])
JTP: Lic. Gladis Mazza ([email protected])
JTP: Prof. Enrique Sandoval ([email protected])
UNIDAD 1: INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA Y BIOMETRÍA
Estadística. Concepto. Biometría. Concepto. El método estadístico. Etapas.
Estadística descriptiva e inferencial. Población. Muestra. Concepto y simbología.
Datos. Variable. Tipos de variables y Escalas de medición. Muestreo. Razones
para realizar muestreo. Muestreo probabilístico y no probabilístico. Muestreo
simple al azar. Muestreo sistemático. Muestreo estratificado. Muestreo por
conglomerados.
UNIDAD 2: ORGANIZACIÓN Y PRESENTACIÓN DE DATOS
Organización de Datos categóricos y numéricos. Diagrama de tallo y hojas.
Tablas de distribución de frecuencias simples y con intervalos. Construcción e
interpretación de las mismas. Gráfico de bastones y escalones. Histogramas.
Cuadros y gráficos. Elementos de un cuadro estadístico. Tipos de gráficos.
Barras verticales simples, agrupadas, apiladas y componentes, barras
horizontales. Gráfico de líneas simples y múltiples, gráfico de sectores circulares.
Pictogramas.
UNIDAD 3: ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS
Medidas de posición. Medidas de tendencia central. Media aritmética.
Propiedades. Mediana. Modo. Cálculo para datos simples y agrupados.
Principales características. Cuartiles, deciles y percentiles. Cálculo para datos
simples y agrupados. Interpretación. Elección de la medida de posición
adecuada. Medidas de dispersión. Rango. Desviación Media. Desviación
Mediana. Rango semi-intercuartílico. Rango entre percentiles. Varianza.
Propiedades. Desvío Estándar. Coeficiente de Variación. Cálculo para datos
simples y agrupados. Medidas de forma. Coeficiente de asimetría y de curtosis.
Diagrama de cajas y brazos (Box-plot).
UNIDAD 4: ANÁLISIS DE CORRELACIÓN Y REGRESIÓN
Medidas de variabilidad conjunta. Covarianza. Coeficiente de correlación lineal
de Pearson. Coeficiente de determinación.
El modelo lineal de regresión. Diagrama de dispersión. Regresión lineal simple.
Coeficientes de regresión. Método de los mínimos cuadrados. Valores predichos
y valores observados. Predicción.
UNIDAD 5: PROBABILIDAD Y VARIABLE ALEATORIA
Experimentos determinísticos y experimentos aleatorios. Espacio probabilístico.
Eventos elementales. Eventos mutuamente excluyentes. Teorías de la
probabilidad. Teoría clásica, frecuencial y axiomática. Consecuencias. Evento
complemento. Evento imposible. Probabilidad conjunta. Probabilidad marginal.
Probabilidad condicional. Eventos independientes. Teorema de Bayes. Tablas
de contingencia. Variable aleatoria. Función de probabilidad. Función de
probabilidad acumulada .Función de densidad. Función de distribución.
Esperanza matemática y varianza.
UNIDAD 6: MODELOS DE DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD
Distribución
Bernoulli.
Distribución
Binomial.
Función
de
probabilidad.
Parámetros. Esperanza. Varianza. Distribución de Poisson. Función de
probabilidad. Parámetros. Esperanza. Varianza Distribución Normal. Función de
probabilidad.
Parámetros.
Esperanza.
Varianza.
Distribución
normal
estandarizada. Relación entre las distribuciones binomial, Poisson y normal.
Distribuciones derivadas de la normal: distribución Chi Cuadrado, distribución T
de Student, distribución F.
UNIDAD 7: DISTRIBUCIÓN DE ESTADÍSTICOS MUESTRALES
Estadísticos y parámetros. Distribuciones en el muestreo. Distribución
estadísticos en poblaciones normales: media, varianza y proporción muestral,
distintos casos. Muestreo en poblaciones no normales, Teorema Central del
Límite. Actividades de aplicación.
UNIDAD 8: ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS
Estimadores. Propiedades de los buenos estimadores. Estimación de
parámetros. Estimación del parámetro media poblacional. Estimación puntual y
por intervalos. Nivel de confianza. Intervalos de confianza Estimación del
parámetro media poblacional para distintos casos. Estimación del parámetro
proporción poblacional. Estimación puntual y por intervalos. Estimación de la
varianza poblacional. Estimación puntual y por intervalos. Determinación del
tamaño de la muestra para la media y para la proporción. Determinación del
tamaño de muestra para poblaciones finitas. Determinación del tamaño muestral
para un error dado.
UNIDAD 9: PRUEBA DE HIPÓTESIS
Hipótesis estadísticas. Hipótesis nula y alternativa. Formulación y prueba de
hipótesis estadísticas. Procedimiento para la prueba de hipótesis. Nivel de
significación. Zona de rechazo y no rechazo. Errores tipo I y II. Pruebas
unilaterales y bilaterales. Prueba de hipótesis para la media. Prueba T. Distintos
casos. Prueba para la proporción y la varianza. Valor-p. Comparación de dos
poblaciones. Prueba T para muestras independientes. Prueba T para dos
muestras apareadas.
UNIDAD 10: DISEÑO Y ANÁLISIS DE EXPERIMENTOS
Diseño y análisis de experimentos a una vía de clasificación. Criterios de
clasificación e hipótesis del ANAVA. Principios del diseño de experimentos.
Unidades experimentales, repeticiones, aleatorización, bloqueo. Comparaciones
múltiples. Verificación de supuestos. Análisis de experimentos con varios
criterios de clasificación. Diseños experimentales en bloques completos.
Experimentos factoriales. Efectos principales, interacciones. Comparación de
medias de varias poblaciones. Variación entre y dentro de grupos. Tabla de
ANAVA. Análisis de la varianza con varios factores. Modelo de efectos fijos.
Diseños completamente aleatorizado. Diseño en bloques. Comparaciones.
Pruebas de hipótesis en el análisis de regresión.
EVALUACIÓN Y SISTEMA DE REGULARIZACIÓN
Para regularizar la materia se deberá:
a) Aprobar dos parciales, de carácter escrito, individual y práctico. Se
tendrá la posibilidad de utilizar un recuperatorio para un solo parcial
desaprobado.
b) Presentación de un trabajo integrador grupal que consistirá en el uso
de soporte informático en el análisis e interpretación de datos
provenientes de investigaciones hechas por los docentes de otras
Cátedras
Para aprobar la materia, en condición de regular, el examen final constará de
dos partes:
1) Presentación del trabajo final y fundamentación e interpretación de
los estadísticos y pruebas utilizadas
2) Debate sobre cuestiones teóricas.
Para aprobar la materia, en condición de libre, el examen final constará de dos
partes:
1) Aprobar un examen escrito de carácter individual y práctico.
2) Aprobar un examen teórico, oral sobre un tema elegido por el tribunal
examinador.
BIBLIOGRAFÍA
Obligatoria

González de Rubiano, Inés B. (2008) . "Notas de Cátedra"

DI RIENZO, CASANOVES, GONZÁLEZ, TABLADA, DÍAZ, ROBLEDO,
BALZARNI (2006), “Estadística para las Ciencias Agropecuarias”.
Editorial Brujas. Córdoba.
De consulta

PEÑA, Daniel. (2001), “Fundamentos de Estadística”. Editorial Alianza.
Madrid.

BLANCH, CARO, CASINI, CHIAVASSA, DÍAZ, JOEKES Y STÍMOLO.
(2006) “Estadística I”, Ciclo Básico a Distancia. Facultad de Ciencias
Económicas UNC. Córdoba.

BLANCH, CARO, CASINI, CHIAVASSA, GOLDENHERSCH,
HECKMANN, JOEKES Y SAINO (2006), “Estadística II” Ciclo Básico a
Distancia. Facultad de Ciencias Económicas. UNC. Córdoba.

MILLER, James y MILLER, Jane (2002) “Estadística y Quimiometría
para Química Analítica”. Prentice Hall. Madrid.
CRONOGRAMA
SEMANA
TEMAS
Introducción. Organización y presentación de
vie-31-mar
datos
lun-27-mar
al
lun-03-abr
al
vie-07-abr
Organización y presentación de datos
lun-10-abr
al
vie-14-abr
Análisis exploratorio de datos
lun-17-abr
al
vie-21-abr
Análisis exploratorio de datos
lun-24-abr
al
vie-28-abr
Análisis de correlación y regresión
lun-01-may
al
vie-05-may Análisis de correlación y regresión
lun-08-may
al
vie-12-may Probabilidad y variable aleatoria (Primer parcial)
lun-15-may
al
vie-19-may
lun-22-may
al
vie-26-may
lun-29-may
al
vie-02-jun
Distribución de estadísticos muestrales
lun-05-jun
al
vie-09-jun
Estimación de parámetros
lun-12-jun
al
vie-16-jun
Prueba de hipótesis
lun-19-jun
al
vie-23-jun
Prueba de hipótesis
SEMANA DE EXÁMENES
Modelos de distribución de probabilidad
lun-26-jun
al
vie-30-jun
Diseño y análisis de experimentos (Segundo
parcial)
lun-03-jul
al
vie-07-jul
Recuperatorios