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INSTITUTO TECNOLÓGICO DE CD. JUÁREZ
DEPARTAMENTO DE CIENCIAS BÁSICAS
AVANCE PROGRÁMATICO POR COMPETENCIAS
DATOS GENERALES
CARRERA
PROGRAMA DE ESTUDIOS
CLAVE:
NOMBRE DEL MAESTRO
IELMC
Probabilidad y Estadística.
6HB/C1
Ing. Gabriela del C. Ochoa Madrid
COMPETENCIAS GENERICAS A DESARROLLAR
1. Competencias instrumentales
 Conocimientos generales básicos
 Capacidad de análisis y síntesis.
 Habilidad para buscar y analizar información proveniente de fuentes diversas.
 Solución de problemas.
 Toma de decisiones.
2. Competencias interpersonales
 Capacidad crítica y autocrítica.
 Trabajo en equipo.
 Habilidades interpersonales.
3. Competencias sistémicas
 Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica.
 Habilidades de investigación.
 Capacidad de aprender.
 Habilidad para trabajar en forma autónoma.
COMPETENCIAS ESPECIFICAS
1. Habilidad para tomar decisiones, con base en los elementos estadísticos adquiridos.
2 .Realizar el proceso de recopilación, presentación y análisis de información económicaadministrativa, formulando conclusiones, interrelacionando datos y alternativas de evaluación.
3. Interpretar estadísticas y parámetros en muestras y poblaciones para evaluar con niveles de
confianza estadística variables económicas y administrativas.
4. Utilizar los métodos de cálculo de probabilidades para caracterizar y pronosticar el
comportamiento de los datos que pueda proporcionarle una población o una situación dentro del
entorno económico al analizar una muestra.
CRITERIOS DE EVALUACIÓN
EVIDENCIAS:
De producto: Ejercicios Prácticos ejecutados en clase
De conocimiento: Evaluaciones escritas.
De Desempeño: Reportes, resúmenes, ejercicios, tareas entregados en tiempo y forma
De actitud: Trabajo en equipo, comunicación, auto motivación, limpieza, análisis
ELEMENTOS DE COMPETENCIA 1:
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
Fecha: 18 Agosto – 1 de Septiembre. Examen: 2 Septiembre.
EVIDENCIAS:




De Conocimiento: Examen escrito. (Valor 50%)
De Desempeño: Habilidad para resolver problemas en clase, entrega de Tareas (Valor 20%)
De Producto: Entrega de reportes de problemas y cuaderno de tareas, carpeta de evidencias (cantidad y calidad de ejercicios
entregados). Proyecto (Valor 20%).
De Actitud: Cumplimiento en tiempo y forma de reportes y cuaderno de tareas, asistencia, participación e iniciativa. (valor 10%)
CONTENIDO:
ITCJ-AC-PO-004-01
Rev. 1
1.1 Introducción. Conceptos básicos, definición de estadística descriptiva e inferencial, población,
muestra, parámetros, estadísticos, tipos de datos.
1.2 Descripción de datos no agrupados.
1.2.1 Medidas de tendencia central.
1.2.1.1 Media, mediana, moda.
1.2.2 Medidas de posición.
1.2.2.1 Cuartiles, deciles, percentiles.
1.2.3 Medidas de dispersión.
1.2.3.1 Rango, varianza y desviación estándar, rango intercuartílico, coeficiente de
variación.
1.3 Descripción de datos agrupados.
1.3.1 Diagrama de Tallo-Hoja.
1.3.2 Tabla de distribución de frecuencias.
1.3.3 Medidas de tendencia central.
1.3.3.1 Media, mediana, moda.
1.3.4 Medidas de posición.
1.3.4.1 Cuartiles, deciles, percentiles.
1.3.5 Medidas de dispersión.
1.3.5.1 Varianza y desviación estándar, rango intercuartílico, coeficiente de variación.
1.3.5.2 Medidas de asimetría y curtosis.
1.4 Representaciones gráficas: Histograma, polígono de frecuencias, ojivas, diagrama de pastel.
1.5 Otras gráficas: Diagrama de puntos, diagrama de pareto, diagrama de caja.
ELEMENTO DE COMPETENCIA 2:
PROBABILIDAD
Fecha: 3 Septiembre – 24 Septiembre.
Examen: 25 Septiembre.
EVIDENCIAS:
 De Conocimiento: Examen escrito. (Valor 50%)
 De Desempeño: Habilidad para resolver problemas en clase. (Valor 20%)
 De Producto: Entrega de reportes de problemas y cuaderno de tareas. carpeta de
evidencias (cantidad y calidad de ejercicios entregados). Proyecto (Valor 20%).
 De Actitud: Cumplimiento en tiempo y forma de reportes y cuaderno de tareas, asistencia,
participación e iniciativa. (valor 10%)
CONTENIDO:
2.1 Teoría de conjuntos. Introducción.
2.2 Conceptos básicos, definición de espacio muestral discreto y continuo, universo, evento, tipos
de eventos.
2.3 Formas de representación de eventos.
2.3.1 Lista de elementos.
2.3.2 Notación de conjuntos (Método de la regla).
2.3.3 Diagrama de Venn.
2.4 Operaciones básicas de conjuntos.
2.4.1 Unión.
2.4.2 Intersección.
2.4.3 Complementos absoluto y relativo.
2.5 Técnicas de conteo. Introducción.
2.5.1 Principio multiplicativo.
2.5.2 Principio aditivo.
2.5.3 Diagrama de árbol.
2.5.4 Permutaciones.
2.5.5 Combinaciones.
2.6 Teoría elemental de probabilidad. Introducción.
2.6.1 Conceptos básicos, probabilidad, tipos de probabilidad.
2.6.2 Axiomas y teoremas de probabilidad.
2.7 Probabilidad como concepto clásico.
2.8 Probabilidad como frecuencia relativa.
2.9 Reglas de probabilidad.
2.9.1 Regla aditiva de probabilidad.
2.9.2 Regla multiplicativa de probabilidad.
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Rev. 1
2.10 Probabilidad condicional.
2.11 Regla de Probabilidad Total y Teorema de Bayes
ELEMENTO DE COMPETENCIA 3:
DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DE VARIABLES ALEATORIAS
DISCRETAS
Fecha: 29 Septiembre – 7 Octubre.
Examen: 8 Octubre.
EVIDENCIAS:
 De Conocimiento: Examen escrito. (Valor 50%)
 De Desempeño: Habilidad para resolver problemas en clase, utilizando conceptos y técnicas
explicadas en clase. (Valor 20%)
 De Producto: Entrega de reportes de problemas y cuaderno de tareas. (cantidad y calidad
de ejercicios entregados) carpeta de evidencias . Proyecto (Valor 20%).
 De Actitud: Cumplimiento en tiempo y forma de reportes y cuaderno de tareas, asistencia,
participación e iniciativa. (valor 10%)
CONTENIDO:
3.1 Introducción. Conceptos básicos, variable aleatoria, clasificación de variables aleatorias.
3.2 Variables aleatorias discretas.
3.2.1 Valor esperado y varianza de una variable aleatoria discreta.
3.2.2. Regla empírica y Teorema de Chebyshev.
3.3 Distribución de probabilidad Binomial.
3.3.1 Valor esperado y varianza de una V.A. Binomial.
3.4 Distribución de probabilidad de una V.A. Hipergeométrica.
3.4.1 Valor esperado y varianza de una V.A. Hipergeométrica.
3.5 Distribución de probabilidad de una V.A. Poisson.
3.5.1 Valor esperado y varianza de una V.A. Poisson.
ELEMENTO DE COMPETENCIA 4:
DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DE VARIABLES ALEATORIAS
CONTINUAS
Fecha: 9 Octubre – 22 Octubre.
Examen: 23 Octubre.
EVIDENCIAS:
 De Conocimiento: Examen escrito. (Valor 60%)
 De Desempeño: Habilidad para resolver problemas en clase, utilizando conceptos y técnicas
explicadas en clase. (Valor 20%)
 De Producto: Entrega de reportes de problemas y cuaderno de tareas. (cantidad y calidad
de ejercicios entregados), carpeta de evidencias Proyecto (Valor 20%).
 De Actitud: Cumplimiento en tiempo y forma de reportes y cuaderno de tareas, asistencia,
participación e iniciativa. (valor 10%)
CONTENIDOS:
4.1 Variables aleatorias continuas.
4.1.1 Valor esperado y varianza de una Variable Aleatoria Continúa.
4.1.2 Regla empírica y Teorema de Chebyshev.
4.2 Distribución de probabilidad de una Variable Aleatoria Uniforme.
4.3 Distribución de probabilidad de una Variable Aleatoria Normal.
4.4 Distribución de probabilidad de una Variable Aleatoria Exponencial.
4.5 Aproximación de la distribución Binomial a la Normal
ELEMENTO DE COMPETENCIA 5:
DISTRIBUCIONES MUÉSTRALES Y TEORIA DE LA ESTIMACION
Fecha: 27 Octubre – 6 de Noviembre.
Examen: 10 Noviembre.
EVIDENCIAS:
 De Conocimiento: Examen escrito. (Valor 50%)
 De Desempeño: Habilidad para resolver problemas en clase, utilizando conceptos y técnicas
explicadas en clase. (Valor 20%)
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Rev. 1

De Producto: Entrega de reportes de problemas y cuaderno de tareas. carpeta de
evidencias (cantidad y calidad de ejercicios entregados). Proyecto (Valor 20%).
 De Actitud: Cumplimiento en tiempo y forma de reportes y cuaderno de tareas, asistencia,
participación e iniciativa. (valor 10%)
CONTENIDO:
5.1 Introducción. Conceptos básicos.
5.2 Muestreo, tipos de muestreo, métodos de muestreo.
5.3 Teorema Central de Límite.
5.4 Distribución muestral de una media.
5.5 Distribución muestral de una proporción.
5.6 Estimación, tipos de estimación.
5.6.1 Estimación puntual.
5.6.2 Estimación por intervalos.
5.7 Estimación por intervalo para una media (2 conocida)
5.8 Estimación por intervalo para una proporción
ELEMENTO DE COMPETENCIA 6:
PRUEBAS DE HIPOTESIS
Fecha: 11 de Nov. – 20 Noviembre. Examen: 24 Noviembre.
EVIDENCIAS:
 De Conocimiento: Examen escrito. (Valor 50%)
 De Desempeño: Habilidad para resolver problemas en clase, utilizando conceptos y técnicas
explicadas en clase. (Valor 20%)
 De Producto: Entrega de reportes de problemas y cuaderno de tareas. carpeta de
evidencias (cantidad y calidad de ejercicios entregados). Proyecto (Valor 20%).
 De Actitud: Cumplimiento en tiempo y forma de reportes y cuaderno de tareas, asistencia,
participación e iniciativa. (valor 10%)
CONTENIDO:
6.1 Introducción. Conceptos básicos, hipótesis, hipótesis nula, hipótesis alternativa.
6.2 Pruebas de hipótesis para una media. (2 conocida)
6.3 Errores tipo I y tipo II
6.4 Pruebas de hipótesis para una proporción.
ELEMENTO DE COMPETENCIA 7:
REGRECION LINEAL SIMPLE
Fecha: 25 Noviembre – 3 Diciembre.
Examen: 4 de Diciembre.
EVIDENCIAS:
 De Conocimiento: Examen escrito. (Valor 50%)
 De Desempeño: Habilidad para resolver problemas en clase, utilizando conceptos y técnicas
explicadas en clase. (Valor 20%)
 De Producto: Entrega de reportes de problemas y cuaderno de tareas. carpeta de
evidencias (cantidad y calidad de ejercicios entregados). Proyecto (Valor 20%).
 De Actitud: Cumplimiento en tiempo y forma de reportes y cuaderno de tareas, asistencia,
participación e iniciativa. (valor 10%)
CONTENIDO:
7.1 Introducción. Conceptos básicos, análisis de regresión y correlación.
7.2 Supuestos en la Regresión Lineal Simple.
7.3 Diagrama de Dispersión.
7.4 Modelo de Regresión Lineal Simple.
7.4.1 Método de Mínimos Cuadrados.
7.5 Estimación de la Recta de Regresión.
7.6 Coeficiente de determinación y correlación.
7.7 Pruebas de Hipótesis en regresión lineal simple (significación de la regresión)
Fecha: 8 al 12 de Diciembre. Exámenes segunda oportunidad.
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Rev. 1
Fuentes de información
LIBRO DE TEXTO.
(9) INTRODUCCION A LA PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA: Mendenhall; Beaver; Beaver.
13 Ed. //Cengage Learning
LIBROS DE APOYO

PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA PARA INGENIERIA Y CIENCIA: Walpole; Myers; Myers;
Ye. Ed. //Pearson Prentice Hall.

PROBABILIDAD. Seymur Lipschutz: Ed. Mc Graw Hill.

PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA PARA INGENIEROS: Miller, I. Freund, J. México.
PrenticeHall. 2004

PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA PARA INGENIERÍA Y CIENCIAS: Devore, Jay L. 7°
Edición,Ed. Cengage Learning,
México, 2008.

ESTADISTICA: Murray R. Spiegel. Editorial Mc Graw Hill.

ESTADÍSTICA PARA ADMINISTRACIÓN Y ECONOMÍA: Anderson. D, Sweeney. D,
Williams, T. Ed. Cengage Learning. Mexico 2008

ESTADÍSTICA PARA ADMINISTRACIÓN Y ECONOMÍA. Levin, R.; Rubin, D. 7ª Edición.Ed.
Pearson.
México.
2004.

ESTADÍSTICA APLICADA A LOS NEGOCIOS Y A LA ECONOMÍA: Allen. L. Webster, A.
(2000).Editorial McGraw-Hill.

ESTADÍSTICA APLICADA A LA ADMINISTRACIÓN Y LA ECONOMÍA: Kazmier, L.; Díaz
Mata, A., Gómez Díaz, G. 4ª Edición. Ed. Mc Graw Hill. Mexico. 2006

CONJUNTOS APLICACIONES MATEMÁTICAS A LA ADMINISTRACIÓN. Ariel Kleiman.
Elena K. de Kleiman. Limusa.

PERIODO DEL CURSO:13 Agosto – 30 Noviembre. 2012
ITCJ-AC-PO-004-01
Rev. 1