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UNIVERSIDAD DE ESPECIALIDADES ESPÍRITU SANTO
FACULTAD DE ECONOMÍA
SYLLABUS
VERSIÓN ESPAÑOL
FOR DAC 11 VER 19 05 08
MATERIA: ESTADÍSTICA APLICADA
CÓDIGO: MAT 261
NOMBRE PROFESOR: LENIN GOVEA VILLAO.
CRÉDITOS: 3
Nº HORAS PRESENCIALES: 48 horas
Nº HORAS NO PRESENCIALES: 96 horas
AÑO: 2009
PERÍODO: INTENSIVO II
DÍAS: Lunes a Jueves
HORARIO: 20h30 a 22h10
AULA: LAB. G-1
1.- DESCRIPCIÓN
Problema al que responde
Actualmente, en el mundo de los negocios y la economía, la información es considerada
como un valioso activo intangible. Pero normalmente lo que se encuentra, al momento de
buscar respuestas a las preguntas de negocio, son datos. Esta asignatura responde a la
necesidad del futuro profesional de manejar las herramientas que permitan analizar estos
datos y convertirlos en información para la toma de decisiones.
Objeto con que trabaja
Estadística Inferencial.
Contenidos:
 Sistema de conocimientos
1. Distribuciones de Probabilidad.
2. Muestreo y Estimación
3. Pruebas de Hipótesis
4. Técnicas de Regresión
5. Series de Tiempo
6. Control Estadístico de la Calidad

1.
2.
3.
Sistema de Habilidades
Utilizar la teoría del muestreo para realizar estimaciones y pruebas de hipótesis
Aplicar las técnicas de regresión para realizar proyecciones y pronósticos
Controlar los sistemas industriales y comerciales de las empresas a través de la
estadística

1.
2.
3.
Sistema de Valores
Honestidad
Objetividad
Prospectiva
2.- JUSTIFICACIÓN
En el presente se tiene claro que el futuro es desconocido, pero a la vez, se debe tomar en
consideración de que por lo general en la economía, negocios y la vida en general existen
patrones de comportamiento. En términos estadísticos nos referimos a variables aleatorias
y los patrones estarán condensados en sus distribuciones de probabilidad que nos
permiten predecir que es lo más probable de ocurrir en el futuro.
A pesar de la importancia de estos llamados “patrones”, la estadística que se estudiará en
este curso se la conoce como estadística inferencial o analítica, y sirve para llegar a
conclusiones razonables acerca de la población (o “realidad” como la suelo llamar) a partir
de una muestra.
En este curso se presentarán las técnicas de análisis de información cuando ya se tienen los
datos, pero se mostrará la forma en la que los datos deben ser extraídos utilizando
encuestas u otros medios de obtener información primaria.
3.- OBJETIVOS
3.1 GENERAL
Utilizar las estimaciones, las pruebas de hipótesis, el análisis de la varianza y las técnicas
de regresión para resolver problemas relacionados con los negocios y la economía.
3.2 ESPECÍFICOS





Calcular el tamaño adecuado de una muestra para llevar a cabo un estudio
Aplicar el procedimiento de los 5 pasos de las pruebas de hipótesis para la
resolución de problemas
Establecer diferencias entre una o más poblaciones y la técnica adecuada para llevar
a cabo la prueba de hipótesis
Predecir datos de la variable dependiente a través de análisis de regresión
Proyectar el futuro de una serie de tiempo
4.- COMPETENCIAS




Permite comprobar afirmaciones acerca de una o dos poblaciones a partir de datos
muestrales
Establece la existencia de modelos existentes en los datos y si existe o no
dependencia entre variables cualitativas
Comprueba diferencias entre más de dos poblaciones y permite realizar diseños
experimentales
Construye modelos para predicción y proyección utilizando el método de los
mínimos cuadrados
5.- CONTENIDO PROGRAMÁTICO
No.
Sesión
Fecha de cada
sesión
1
Lunes 16 Marzo
Competencias
Específicas
Contenidos
Introducción
al Muestreo
Intro
Horas no presenciales
Lectura: Tipos de Muestreo
Lectura: Calcular tamaño adecuado
de la muestra
Lectura: Estimación y muestreo
Entregar
resumen de
media carilla de
tipos de
muestreo
Discusión sobre
conceptos
aprendidos
2
Martes 17 Marzo
Estimación e
Intervalos de
confianza
3
Miércoles 18
Marzo
Pruebas de
Hipótesis:
Una
Población
Lectura: Pruebas con muestras
pequeñas y Error Tipo II
Jueves 19 Marzo
Pruebas de
Hipótesis:
Una
Población
Ejercicios: Múltiplos de 3 del capítulo
10
Lunes 23 Marzo
Pruebas de
Hipótesis:
Dos
Poblaciones
Muestras
Grandes
Lectura: Control Estadístico de
Calidad
4
5
6
Martes 24 Marzo
7
Miércoles 25
Marzo
8
Jueves 26 Marzo
Permite
comprobar
afirmaciones
acerca de una
o dos
poblaciones a
partir de datos
muestrales
Pruebas de
Hipótesis:
Dos
Poblaciones
Muestras
Pequeñas
Pruebas de
Hipótesis:
Dos
Poblaciones
dependientes
Pruebas de
Hipótesis:
Dos
Poblaciones
Evaluación
* Discusión
sobre muestras
pequeñas y
error tipo II.
* Traer resueltos
ejercicios
múltiplos de 3
del capítulo 10.
Ejercicios: Múltiplos de 3 del capítulo
11
* Entregar
resumen de 4
páginas
* Traer resueltos
ejercicios
múltiplos de 3
del capítulo 17
* Elaborar
propuesta de
investigación
Lectura: Pruebas con poblaciones
dependientes
Traer resueltos
ejercicios
múltiplos de 3
del capítulo 11
Caso para
revisar lo
aprendido
9
Lunes 30 Marzo
10
Martes 31 Marzo
11
Miércoles 01
Abril
12
Jueves 02 Abril
13
Lunes 06 Abril
14
Martes 07 Abril
15
Miércoles 08
Abril
16
Jueves 09 Abril
17
Lunes 13 Abril
18
Martes 14 Abril
19
Miércoles 15
Abril
20
Jueves 16 Abril
Establece la
existencia de
modelos
existentes en
los datos y si
existe o no
dependencia
entre variables
cualitativas
Comprueba
diferencias
entre más de
dos
poblaciones y
permite
realizar
diseños
experimentales
Comprueba
diferencias
entre más de
dos
poblaciones y
permite
realizar
diseños
experimentales
Métodos no
paramétricos:
Aplicación Ji
Cuadrada
Métodos no
paramétricos:
Aplicación Ji
Cuadrada
Tabla de
Contingencia
Análisis de
Varianza: Un
factor
Análisis de
Varianza: Un
factor
EXAMEN I
PARCIAL
Análisis de
Varianza:
Dos factores
Análisis de
Varianza:
Dos factores
Regresión
Lineal y
Correlación
Construye
modelos para
predicción y
proyección
utilizando el
método de los
mínimos
cuadrados
Levantar información acorde al tema
de investigación escogido
Entregar
resumen de
media carilla de
pruebas
dependientes
Ejercicios: Múltiplos de 3 del capítulo
15
Entrega del
borrador del
informe del
proceso
productivo de la
empresa con
propuestas
Lectura: Diseño experimental
Traer resueltos
ejercicios
múltiplos de 3
del capítulo 15
http://www.monografias.com/trabajos
10/cuasi/cuasi.shtml
Entrega de
Informe Final de
Propuesta de
Control de
Calidad
Lectura: ANOVA 2 factores
Ejercicios: Múltiplos de 3 del capítulo
12
Prueba Escrita
de Diseño
experimental
Diseñar experimento
Traer resueltos
ejercicios
múltiplos de 3
del capítulo 12
Regresión
Lineal y
Correlación
Regresión
Lineal y
Correlación
Regresión
Múltiple
Regresión
Múltiple
Presentación del
experimento
Ejercicios: Múltiplos de 3 del
capítulo 13
Lectura: Relaciones
macroeconómicas
www.plataforma.uchile.cl/fg/se
mestre1/_2004/econo/modulo2
/clase3/doc/consumo.doc
Traer resueltos
ejercicios
múltiplos de 3
Lectura: Consumo y Ahorro; El gasto
de inversión
21
Lunes 20 Abril
Regresión
Múltiple
Diseñar un modelo que explique las
ventas de una empresa utilizando
más de dos variables independientes
22
Martes 21 Abril
Series de
Tiempo
Ejercicios: Múltiplos de 3 del
capítulo 14
23
Miércoles 22
Abril
Series de
Tiempo
Establecer un modelo que explique el
tipo de cambio euro – dólar
Ejercicios: Múltiplos de 3 del capítulo
19
24
Sábado 00
Enero
EXAMEN II
PARCIAL
del capítulo 13
Entregar
relaciones
comprobadas
Traer resueltos
ejercicios
múltiplos de 3
del capítulo 14
Entregar el
modelo
* Traer resueltos
ejercicios
múltiplos de 3
del capítulo 19
6.- METODOLOGÍA
Se utilizarán dos tipos de gestiones para el curso:

La Gestión en el aula. Consiste en el trabajo que se realiza de clase a clase con lo
estudiantes. Las clases sin importar la forma de enseñanza utilizada serán
participativas e interactivas donde se discutirán los conceptos difundidos en cada
clase.

La Gestión por tutorías. Los alumnos tendrán a su cargo dos trabajos que deberán ir
desarrollando a lo largo de cada parcial, solicitando guía al profesor y entregando
los respectivos avances del trabajo en las fechas establecidas y presentar el trabajo
final previo al examen de cada parcial.
7.- EVALUACIÓN
Evaluaciones Frecuentes: En clase por el nivel de actuación, que se medirá por
el número de clases actuó el estudiante.
Evaluaciones Parciales: Las clases prácticas y la resolución de casos serán
realizadas al momento que se haya acumulado una cantidad suficiente de
conocimientos para aplicarlos a la resolución de un problema.
Evaluaciones Finales: Al final de cada parcial se tomará una prueba de
conocimiento. El nivel de exigencia de la prueba dependerá del desempeño del
estudiante en el curso, que será definido a través de un perfil que será evaluado
sistemáticamente clase a clase.
Formas de calificación: Las notas promedio de los deberes, clases prácticas,
talleres y seminarios serán calificados sobre 10 y ponderados a la nota otorgada:
Examen
Gestión en el aula
Clases Prácticas,
Talleres y Seminarios
Deberes
Gestión tutorial
5
2.5
1.5
1
2.5
8.- BIBLIOGRAFÍA
8.1 BIBLIOGRAFÍA BÁSICA
Estadística para Administración y Economía – Mason/ Lind / Marchal 12ava
Edición
8.2 BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA
Estadística para Negocios y Economía, - Heinz Kohler 2da Edición
9.- DATOS DEL PROFESOR
Educación Formal
 Ingeniero Comercial, por la Universidad Católica Santiago de Guayaquil
 Magíster en Informática de Gestión, por la Universidad Santa María
 Diplomado en Técnicas de Comercio Internacional, por la Escuela Española
de Negocios Internacionales
 Especialista en Negociación Internacional, por la Universidad Católica
Santiago de Guayaquil
Áreas Profesionales
 Emprendimiento
 Asesoría Empresarial
 Enseñanza universitaria
Contacto: [email protected] (Email)
[email protected] (Messenger)
10.- FIRMA DEL PROFESOR Y EL DECANO Ó DIRECTORA