Download I. DATOS INFORMATIVOS SILABO ESTADISTICA APLICADA A LOS

SILABO
ESTADISTICA APLICADA A LOS NEGOCIOS II
I. DATOS INFORMATIVOS
1.1. Código
1.2. Ciclo
1.3. Créditos
1.4 Área curricular
1.5. Condición
1.6. Semestre Académico
1.7. Duración
1.8. Horas semanales
1.9. Requisitos
1.10. Facultad
1.11. Escuela Profesional
1.12. Profesores
1.13. Texto Básico
II.
:
:
:
:
:
:
:
:
:
:
:
:
:
083428
IV
4
Formación Profesional
Obligatoria
2015 - II
17 semanas: 68 horas
6
HT: 2
HP: 4
Estadística Aplicada a los Negocios I
Ciencias Administrativas
Administración de Negocios Internacionales
Comisión Académica
Anderson, D. R. (2010). Estadística Aplicada a la Administración y Economía. México:
Editorial CengageLearning.
SUMILLA
La asignatura pertenece al área curricular de formación profesional, es de naturaleza teórica y práctica, tiene por propósito
aplicar inferencia estadística, analizar los datos de la muestra para la toma eficiente de decisiones.
Organiza sus contenidos en las siguientes unidades de aprendizaje: I. Introducción a la distribución de probabilidades de
variables continuas y distribuciones muestrales. II. Técnicas de muestreo y estimación de parámetros Poblacionales. III.
Pruebas de Hipótesis Paramétricas y No Paramétricas, Pruebas Chi Cuadrado. IV Análisis de Varianza (ANAVA) de K
medias y Regresión Múltiple.
III.
COMPETENCIA DE ASIGNATURA
Aplica métodos y procedimientos para la inferencia estadística orientada a la investigación científica y toma decisiones.
IV
CAPACIDADES

Identifica y aplica las distribuciones de probabilidad de variable continua, de distribuciones muestrales y las técnicas
de muestreo.

Calcula, interpreta y obtiene conclusiones sobre la estimación de los parámetros poblacionales.

Calcula, interpreta y obtiene conclusiones sobre las prueba de hipótesis paramétricas y no paramétricas.

Estima, interpreta y obtiene conclusiones sobre el Análisis de Varianza y la Regresión Múltiple.
V.
PROGRAMACIÓN DE CONTENIDOS
UNIDAD I : INTRODUCCIÓN A LA DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDADES DE VARIABLES CONTÍNUAS Y
DISTRIBUCIONES MUESTRALES
CAPACIDAD:
Identifica y aplica las distribuciones de probabilidad de variable continua, de distribuciones muestrales y las técnicas de
muestreo.
Actitudes
Estrategias de
 Participación activa
Semana
Horas
Aprendizaje
 Honestidad intelectual
Contenidos Conceptuales
Contenidos Procedimentales
 Estadística
Inferencial,
objetivos
y
Exposición
aplicaciones, Parámetro y Estimador.
2
dialogada
 Distribución de Probabilidad de variables
aleatorias continúas.
Identifica y aplica las
1
 Distribución
Normal: Características, distribuciones de probabilidad.
obtención de probabilidades. Propiedades
Técnicas
4
de simetría. Ejercicios. Uso de software
participativas
Minitab.
2
3
4
 Estandarización de variables aleatorias
normales.
Aplicaciones.
Propiedad
Reproductiva.
 Generación de la Distribución de Aplica la distribución de
Probabilidad t – de Student. Lectura de probabilidad Normal, T y Chi
tablas de probabilidad. Ejercicios
cuadrado.
 Generación de la Distribución de
Probabilidad Chi-Cuadrado. Lectura de
tablas de probabilidad. Ejercicios
 Generación de la Distribución de Aplica la distribución de
Probabilidad F. Lectura de tablas de probabilidad F y hace uso del
probabilidad. Ejercicios. Uso de software.
software Minitab 16.
 Distribuciones Muestrales. Definición y
propiedades. Teorema Central del Límite.
 Distribución de probabilidad de la Media
Muestral. Cuando n >30 y cuando n ≤ 30.
 Distribución de probabilidad de la proporción
muestral. Aplicaciones.
 Distribución de probabilidad de la Varianza.
Exposición
problémica
2
Aplicación de
criterios e
indicadores
4
Exposición
problémica
Trabajo en
equipo
2
4
Identifica la distribuciones
muestrales
Exposición
dialogada
2
Aplica la distribución de
probabilidad de la media,
proporción y varianza
muestral.
Exposición
problemática
4
Referencias:
 Anderson, D. (2010). Estadística Aplicada a la Administración y Economía. México: Editorial Cengage Learning,
 Barreno, E.; Chue, J. y otros. (2009). Estadística Aplicada. Lima: Editorial Universidad de Lima.
 Moya, R. y Saravia, G. Probabilidad e Inferencia Estadística. Lima: Editorial Universidad Nacional Mayor de San Marcos.
UNIDAD II: TECNICAS DE MUESTREO Y ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS POBLACIONALES
CAPACIDAD:
Calcula, interpreta y obtiene conclusiones sobre la estimación de los parámetros poblacionales.
Actitudes
 Innovación y creatividad
Estrategias de
Semana  Trabajo en equipo
Aprendizaje
Contenidos Conceptuales
Contenidos Procedimentales
5
6
7
 Muestreo
Estadístico:
Muestreo
Probabilístico: Muestreo Aleatorio Simple.
 Muestreo Estratificado. Muestreo por
Conglomerados.
Muestreo
Bitápicoy
Trietápico.
 Selección del Tamaño de una Muestra:
Completamente
Aleatoria,
Selección
Sistemática. Ejemplos y aplicaciones.
 Muestreo
No
probabilístico:
Por
Conveniencia, a juicio experto, por cuotas,
tipo Bola de Nieve
 Estimación de los parámetros poblacionales.
Estimación Puntual Estimación Interválica:
Definición y aplicaciones. Las propiedades
de los buenos estimadores
 Estimación Puntual de la Media ,cuando n
>30 y cuando n ≤ 30,.
 Proporción () y Varianza (2) Poblacional
 Obtención del tamaño de muestra para el
caso de la estimación de la Media y para el
caso de la estimación de la proporción,
cuando N es conocido y desconocido.
 Estimación interválica de la diferencia de
medias. Aplicaciones
 Estimación interválica de la diferencia de
proporciones. Aplicaciones.
 Estimación Interválica de la razón de
Horas
Exposición
dialogada
4
Solución de
problemas
2
Trabajo en
equipo
2
Solución de
problemas
4
Identifica y aplica los
diferentes tipos de muestreo.
Aplica y obtiene conclusiones
sobre la estimación por
intervalos de la media,
proporción y varianza
poblacional.
Uso de software.
Aplica y obtiene conclusiones
sobre la estimación por
intervalos de la comparación de
medias, proporciones y
varianzas poblacionales.
Estudio de
casos
Discusiones en
pequeños
grupos
2
4
2
varianzas. Aplicaciones.
 Laboratorio de Cómputo aplicación de
software estadísticos: Minitab y SPSS.
 Ejercicios y casos de aplicación práctica.
8
Evaluación Parcial
6
Referencias:
 Anderson, D. (2010). Estadística Aplicada a la Administración y Economía. México: Editorial Cengage Learning,
 Barreno, E.; Chue, J. y otros. (2009). Estadística Aplicada. Lima: Editorial Universidad de Lima.
 Moya, R. y Saravia, G. Probabilidad e Inferencia Estadística. Lima: Editorial Universidad Nacional Mayor de San Marcos.
UNIDAD III: PRUEBAS DE HIPÓTESIS PARAMÉTRICAS Y NO PARAMÉTRICAS
CAPACIDAD:
Calcula, interpreta y obtiene conclusiones sobre las prueba de hipótesis paramétricas y no paramétricas.
 Participación activa
Estrategias de
 Honestidad intelectual
Semana
Aprendizaje
Contenidos Conceptuales
Contenidos Procedimentales
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 Definición, y proceso de una Dócima de
Hipótesis. Tipos de hipótesis. Errores tipo I y
II.
 Dócima sobre la media: Casos. Cuando n
>30 y cuando n ≤ 30, Aplicaciones.
Aplica y obtiene conclusiones
sobre la prueba de hipótesis
sobre la media poblacional.
comparación de medias,
proporciones y varianzas
poblacionales.
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 Dócima para la proporción poblacional.
 Dócima para la varianza poblacional.
 Dócima para la diferencia de medias para
poblaciones independientes: Cuando n >30 y
cuando n ≤ 30 si las varianzas iguales y
diferentes.
Aplica y obtiene conclusiones
sobre la prueba de hipótesis
sobre la media, poblacional.
proporción y varianza
poblacionales y comparación
de medias.
11
12
 Dócima para la diferencia de medias
poblaciones relacionadas (Datos pareados)
 Dócima para la diferencia de proporciones.
 Dócima para la razón de varianzas.
PRUEBAS CHI CUADRADO:
 Definición y características. Dócima de
hipótesis de sobre la distribución de una
variable ó Bondad de Ajuste: Distribución
Uniforme y Normal.
 Dócima de Hipótesis para la independencia
de variables.
 Dócima de Hipótesis respecto a las
proporciones multiples. Uso de software.
Pruebas No Paramétricas: Definición y
características.
 Prueba U de Mann-Whitney
 Prueba H de Kruskal -Wallis
 Prueba de Correlación por Rangos de
Spearman.
 Prueba de Bondad de Ajuste de
Kolmogarov – Smirnov.
Aplica y obtiene conclusiones
sobre la prueba de hipótesis
sobre comparación de,
proporciones y varianzas
poblacionales
Identifica, aplica y obtiene
conclusiones sobre las pruebas
no paramétricas.
Horas
Exposición
Dialogada
2
Discusión en
grupos
pequeños
4
Exposición
problémica
2
Dinámica de
grupos
4
Exposición
dialogada
2
Técnicas
participativas
4
Referencias:
 Anderson, D. (2010). Estadística Aplicada a la Administración y Economía. México: Editorial Cengage Learning,
 Barreno, E.; Chue, J. y otros. (2009). Estadística Aplicada. Lima: Editorial Universidad de Lima.
 Moya, R. y Saravia, G. Probabilidad e Inferencia Estadística. Lima: Editorial Universidad Nacional Mayor de San Marcos.
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UNIDAD IV: ANÁLISIS DE VARIANZA (ANAVA) DE K MEDIAS Y REGRESIÓN MÚLTIPLE
CAPACIDAD:
Estima, interpreta y obtiene conclusiones sobre el Análisis de Varianza y la Regresión Múltiple.
Actitudes
 Cumplimiento de responsabilidades
Semana
 Disposición por aprender
Contenidos Conceptuales
Contenidos Procedimentales
 Análisis de Varianza (ANAVA) - Dócima de
hipótesis para la igualdad de K medias
Aplica el ANAVA para al
 Introducción Regresión Simple.
comparación de medias de
 Regresión múltiple: Caso de k variables poblaciones independientes.
13.
independientes:
Estimación
de
los Aplica la regresión múltiple
coeficientes de regresión.
estimada los coeficientes de
 Aplicaciones con el software MINITAB y regresión.
SPSS.
14
15
16
 Dócimas de Hipótesis sobre la Bondad del
modelo.
 Dócimas de Hipótesis sobre la significación
de cada variable independiente.
Aplica la regresión múltiple
estimado realizando pruebas de
hipótesis sobre la bondad del
modelo y sobre la significancia
de las variables explicativas o
independientes.
 Laboratorio de Computo.
 Exposición de trabajos de investigación
Realiza aplicaciones
 Exposición de trabajos de investigación.
Sustenta conclusiones
Estrategias de
Aprendizaje
Horas
Dinámica de
grupos
2
Discusión en
pequeños
grupos
4
Exposición
dialogada
2
Estudios de
casos
4
Dinámica de
grupos
Exposición
dialogada
Exposición
problémica
Exposición
dialogada
Demostración
2
4
4
2
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Examen Final
Referencias:
 Anderson, D. (2010). Estadística Aplicada a la Administración y Economía. México: Editorial Cengage Learning,
 Barreno, E.; Chue, J. y otros. (2009). Estadística Aplicada. Lima: Editorial Universidad de Lima.
 Moya, R. y Saravia, G. Probabilidad e Inferencia Estadística. Lima: Editorial Universidad Nacional Mayor de San Marcos.
VI.
METODOLOGÍA
6.1. Estrategias centradas en la enseñanza
a. Exposición problémica
b. Técnica de concientización
c. Demostración
6.2. Estrategias centradas en el aprendizaje
a. Exposición dialogada
b. Dinámica de grupos
c. Estudio de casos
d. Técnicas participativas
VII.
RECURSOS PARA EL APRENDIZAJE
a. Manual de asignatura
b. Equipos informáticos
c. Manual de asignatura
d. Fuentes de información
VIII.
EVALUACIÓN
La evaluación es un componente del proceso formativo que implica el recojo de información sobre los rendimientos y
desempeños del estudiante. Permite el análisis para mejorar el proceso de enseñanza – aprendizaje. Se evalúa antes,
durante
y
al
finalizar
el
proceso.
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Antes: evaluación inicial, para recoger los saberes que posee el estudiante para asumir la asignatura y se aplica con una
prueba de entrada cuyo resultado no interviene en el cálculo de la calificación de la asignatura.
Durante: se evalúa el desempeño del estudiante en el cumplimiento de tareas académicas de manera procesal
(monografías, proyectos, planes, estudios de mercado, etc.) que originan la nota de proceso.
Final: evalúa los productos del aprendizaje, al finalizar una o más unidades de a prendizaje, usándose la prueba escrita
como instrumento de medición (examen parcial y examen final).
Para efectos de calcular el resultado final de la evaluación asignatura, se utiliza la siguiente fórmula:
EVP (0.4) + EXP (0.3 ) + EXF (0.3 )
Donde EVP son las siglas de Evaluación de Proceso, EXP son las siglas de Examen Parcial y EXF son las siglas de
Examen Final. Así mismo, el detalle de la EVP, se calcula mediante un promedio simple de:
Tareas Académicas: Guías de ejercicios.
Trabajo de Investigación y sustentación.
Prácticas calificadas.
Participación en clase.
IX.
Peso
0. 1
0.1
0.1
0.1
FUENTES DE INFORMACIÓN
9.1. Fuentes bibliográficas

Berenson, L. y Timothy, K. (2007). Estadística Básica en Administración. México: Prentice Hall.
Hispanoamericana. S. A.

Mason, R. y Douglas, L. (2004). Estadística para Administración y Economía, México: Alfaomega Grupo Editor.

Kazmier, L. (1999). Estadística Aplicada a la Administración y a la Economía (3a. Edición). México: Editorial
McGraw Hill.

Newbold, P. (2006). Estadística para los Negocios y la Economía (4ª edición) .Madrid: Prentice Hall.

Mcdonalds, A. (1993). Practical methods for the apprehension and sustained containment of supernatural
entities. In G. L. Yeager (Ed.), Paranormal and occult studies: Case studies in application (pp. 42–64). London,
England: OtherWorld Books

Visauta, B. (2007). Análisis Estadístico con SPSS para Windows - Estadística Básica. España: McGraw Hill

Interamericana.

Webster, A. (2001). Estadística Aplicada a la Empresa y a la Economía (3ª edición). Madrid: McGraw Hill.
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