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Universidad Salesiana de Bolivia
Ingeniería de Sistemas
PLAN DE DISCIPLINA
GESTIÓN I- 2013
I
DATOS DE IDENTIFICACIÓN
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
INSTITUCIÓN UNIVERSITARIA
RECTOR
CARRERA
DIRECTOR DE CARRERA
DOCENTE
NIVEL DE LA MATERIA
ASIGNATURA
SIGLA
REQUISITO
HORAS DE CLASES SEMANALES
E-MAIL
II
OBJETIVOS DE LA MATERIA

:Universidad Salesiana de Bolivia
:Lic. Rvdo. P. Thelian Argeo Corona
:Ingeniería de Sistemas
:Lic. Eduardo Fernández
:Lic. Porfirio Arduz Urquieta
:Cuarto Semestre “A1”(Mañana)
:Inferencia Probabilística
:MAT - 223
:MAT - 213
:4 Hrs.
[email protected]
GENERAL
Plantear, resolver, interpretar, verificar, estimar, predecir, tomar decisiones
correctamente ante problemas inherentes a modelos probabilísticos, que contienen un
cierto grado de incertidumbre, en base a la Teoría Probabilística, Estadística Inferencial
y el Análisis de la Regresión.

ESPECÍFICOS
-
Identificar y utilizar correctamente las distintas Distribuciones probabilísticas.
Utilizar correctamente las distribuciones muestrales en problemas inherentes al
muestreo.
Estimar correctamente los parámetros mediante la estimación puntual y por Intérvalos
de Confianza.
Utilizar eficientemente los diferentes estadísticos y sus correspondientes Distribuciones
de Probabilidades, en las diferentes pruebas de Hipótesis.
Utilizar correctamente las Distribuciones Bidimensionales y sus estadísticos en la
Predicción y / o en la realización de Políticas de Control, mediante el Análisis de
Regresión.
-
1
-
 ADICIONAL
Implementar el Estilo Salesiano en el proceso Enseñanza – Aprendizaje, en base a la
RAZÓN, AMOR Y RELIGIÓN.
COMPETENCIAS.Identifica y utiliza correctamente los modelos probabilísticos en la solución de problemas
inherentes a variables aleatorias que con llevan un cierto grado de incertidumbre para la
toma de decisiones coherentes
Utiliza eficientemente el Análisis de Regresión en la predicción y la realización de
políticas de control a través del sistema de aprendizaje-cooperativo
III CONTENIDOS
 CONTENIDOS MÍNIMOS OFICIALES
Distribuciones de Probabilidades – Distribuciones Muestrales – Estimación
Puntual y por Intérvalos de Confianza – Pruebas de Hipótesis – Variable aleatoria
bidimensional y Análisis de Regresión.
 CONTENIDOS ANALÍTICOS
UNIDADES
Y
CONTENDIDO ANALÍTICO DE LA MATERIA
UNIDAD I
DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD
Introducción. Distribución Bernoulli. Distribución Binomial. Distribución Hipergeométrica. Distribución Geométrica. Distribución
Poisson. Distribución Uniforme. Distribución Exponencial. Distribución Normal.
UNIDAD II
DISTRIBUCIONES MUESTRALES
Población y muestra. Distribuciones muestrales. Distribución muestral de la media ( Distribución t – student ). Distribución de la
varianza (Distribución chi – cuadrado ). Distribución de la razón de dos varianzas ( Distribución F – Fisher ).
UNIDAD III
ESTIMACIÓN PUNTUAL Y POR INTÉRVALOS
Introducción. Estimación puntual. Propiedad de un estimador. Métodos de estimación. Estimación por intérvalos de confianza.
Tamaño muestral para estimar una proporción. Tamaño de la muestra para poblaciones finitas. Intervalo de confianza para la
diferencia de proporciones. Intervalo de confianza para la media con varianza desconocida, muestra pequeña. Intérvalos de
confianza para la varianza para la varianza. Intervalos de confianza para la razón de dos varianzas.
UNIDAD IV
PRUEBA DE HIPÓTESIS
Hipótesis estadísticas. Tipos de errores. Pruebas relativas a medias y varianzas. Prueba de hipótesis sobre la diferencia de medias.
Prueba de hipótesis relativas a proporciones. Prueba de hipótesis relativas a la diferencia de proporciones. Prueba de hipótesis de la
varianza y la razón de varianzas.
UNIDAD V
ANÁLISIS DE REGRESIÓN LINEAL Y CORRELACIÓN
Distribuciones bidimensionales. Correlación lineal y covarianza. Regresión lineal simple. Estimación método mínimo cuadrados
ordinarios. Coeficiente de determinación. Predicción y políticas de control-Extensión del simple-Regresión múltiple
2
IV CRONOGRAMA
CRONOGRAMA DE
EJECUCIÓN
UNIDADES Y
CONTENIDO ANALITICO
04-FEBRERO-13
Presentación e introducción de la materia,
explicación del sistema evaluativo.
PORCENTAJE MEDIOS Y TECNICAS
AVANZADO
UTILIZADOS
1%
La metodología de Aprendizaje
06-FEBRERO-13
11-FEBRERO-13
13-FEBRERO-13
18-FEBRERO-13
20-FEBRERO-13
25-FEBRERO-13
27-FEBRERO-13
04-MARZO-13
06-MARZO-13
11-MARZO-13
13-MARZO-13
18-MARZO-13
20-MARZO-13
25-MARZO-13
27-MARZO-13
01-ABRIL-13
03-ABRIL-13
08-ABRIL-13
UNIDAD I DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDADES
Introducción Distribución Bernoulli
UNIDAD I DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDADES
Introducción Distribución Binomial
Feriado de carnaval
UNIDAD I DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD continuación
Distribución Binomial. mediante tablas y
máquina de calcular
UNIDAD I Continuación
La Binomial en el muestreo. Distribución
Geométrica
UNIDAD I Continuación
Distribución Pascal o Binomial negativa
UNIDAD I Continuación
Distribución multinomial
UNIDAD I Continuación
Distribución Hipergeométrica
UNIDAD I Continuación
Distribución multivariante
UNIDAD I Continuación
Distribución Poisson
UNIDAD I Continuación
Distribución Normal y Estándar
PRIMERA EVALUACION
UNIDAD I Continuación
Teorema central de límite
UNIDAD I Continuación
Aproximaciones a la Normal
De modelos discretos
UNIDAD I Continuación
Aproximaciones a la Normal
De modelos continuos
UNIDAD II DISTRIBUCIONES
MUESTRALES
Población y Muestra
Distribuciones muestrales.
UNIDAD II DISTRIBUCIONES
MUESTRALES
Distribución de la Media muestral ( tstudent).
UNIDAD II Continuación
Distribución de la varianza(Chi-cuadrado
UNIDAD II Continuación
Distribución razón de varianzas (Fisher)
3%
Pizarra
8%
Pizarra-Tablas
10%
Pizarra
12%
Pizarra
15%
Pizarra
18%
Pizarra
22%
Pizarra-Tablas
25%
Pizarra-tablas
28%
Pizarra-Tablas
31%
Hoja impresa
Pizarra
34%
Pizarra-tablas
37%
Pizarra -Tablas
40%
Pizarra
43%
Pizarra-tablas
46%
Pizarra-tablas
49%
Pizarra-tablas
3
10-ABRIL-13
15-ABRIL-13
17-ABRIL-13
22-ABRIL-13
24-ABRIL-13
29-ABRIL-13
01-MAYO-13
06-MAYO-13
08-MAYO-13
13-MAYO-13
15-MAYO-13
20-MAYO-13
22-MAYO-13
27-MAYO-13
29-MAYO-13
03-JUNJIO-13
05-JUNIO-13
52%
Pizarra-tablas
55%
Pizarra
58%
Pizarra - tablas
61%
Pizarra-tablas
64%
Pizarra - tablas
66%
Pizarra
68%
HOJA IMPRESA
Pizarra
70%
Pizarra
72%
Pizarra
UNIDAD IV PUEBAS DE HIPOTESIS
Introducción ,hipótesis estadísticas Tipos
de errores. Prueba de hipótesis para la
media muestras grandes (Distribución Z
UNIDAD IV Continuación
Pruebas relativas a medias muestras y
pequeñas (Distribución T).
75%
Pizarra
78%
Pizarra
UNIDAD IV Continuación
Pruebas relativas a proporciones muestras
grandes(Distribución Z).
UNIDAD IV Continuación
Pruebas relativas a proporciones muestras
grandes(Distribución Z). Diferencia de
Proporciones muestras grandes(Z)
UNIDAD IV Continuación
Pruebas relativas a Varianza(Chicuadrado). a razón de varianzas
UNIDAD V REGRESIÓN LINEAL Y
CORRELACIÓN
Distribuciones bidimensionales
Análisis de la regresión, Modelos de
regresión lineal simple
81%
Pizarra
84%
Pizarra
87%
Pizarra
90%
Pizarra
UNIDAD III ESTIMACIÓN
PUNTUAL Y POR INTERVALOS DE
CONFIANZA
Estimación puntual
Propiedades de un buen estimador.
UNIDAD III ESTIMACIÓN
PUNTUAL Y POR INTERVALOS DE
CONFIANZA
Métodos de estimación puntuales:
Momentos y máxima verosimilitud
UNIDAD III Continuación
Estimación por intervalos de confianza
para la media muestras grandes
UNIDAD III Continuación Tamaño
muestral para poblaciones finitas e
infinitas cuando se estima la media
UNIDAD III Continuación
Estimación por IC para proporciones
Muestras grandes
UNIDAD III Continuación
Tamaño muestral para poblaciones finitas
e infinitas cuando se estima la proporción
Feriado Dia del Trabajo
2° EVALUACIÓN PARCIAL
UNIDAD III Continuación
Intervalos de confianza para la media
muestras pequeñas
UNIDAD III Continuación
Intervalos de confianza para la Diferencia
de medias muestras grandes y pequeñas
UNIDAD III continuación Intervalos de
confianza para la varianza y razón de
varianzas.
4
10-JUNIO-13
UNIDAD V REGRESIÓN LINEAL Y
CORRELACIÓN
Distribuciones bidimensionales
Análisis de la regresión, Modelos de
regresión lineal simple
94%
Power Point
12-JUNIO-13
UNIDAD V REGRESIÓN LINEAL Y
CORRELACIÓN
Extensión de Modelos de regresión lineal
simple
CORRELACIÓN
Modelos múltiples Matricial y E-viewS
EXAMEN FINAL
97%
Pizarra-.Máquina
100%
Pizarra-.Máquina
Data Show
Hoja impresa
17-JUNIO-13
19-JUNIO-13
V.
MÉTODOS DE ENSEÑANZA:
Clase magistral en el desarrollo y exposición de los temas ,utilizando el método inductivo y deductivo y
constructivo(lluvia de ideas)
Resolución de los problemas utilizando el procedimiento dialéctico( participación del alumnado de manera
individual como grupal ) de manera manual como utilizando paquetes especializados de Programación( SPSS
,EWIEVS) con estilo salesiano
VI.
METODOLOGÍA DE EVALUACIÓN
Dos evaluaciones parciales::
1er. Parcial
100%( examen 60%;Prácticas 25%; participación 5%; asistencia 10%)
2er. Parcial
100%( examen 60%;Prácticas 25%; participación 5%; asistencia 10%)
Examen Final 100%( examen 60%;Prácticas 25%; participación 5%; asistencia 10%)
TOTAL 100%(Promedio final= Promedio de los dos primeros parciales con el examen final)
VII.
BIBLIOGRAFÍA
AUTOR
OBRA
LUGAR
DE
EDICIÓN
Inferencia Perú
EDITORIAL
AÑO
R. Moya – G. Saravia
“Probabilidad
Estadística”
M. Córdova Zamora
“Estadística
Inferencial ”
Freund - Walpole
“Estadística Matemática con México
aplicaciones ”
Prentice - Hall
1990
Miller-Freund-Jhonson “Probabilidad y Estadística para México
Ingenieros ”
Prentice - Hall
1992
e
San Marcos
Descriptiva Perú
1988
1996
La Paz, 1-febrero-2013
Lic. Porfirio Arduz Urquieta
C.I 477508 L.P.
Vo.Bo. Director Carrera
Vo.Bo. Secretario Académico
5