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PROGRAMACION ACADEMICA
FUNDACION CENTRO COLOMBIANO DE ESTUDIOS PROFESIONALES.
DOCENTE: Lic. Simeón Cedano Rojas.
PERIODO ACADEMICO: I-2011
No
1
SEMANA
Febrero 14 al 16 2011
CONTENIDO
1.
2.
3.
4.
5.
2
Febrero 21 al 23 20011
6.
1.
2.
3
Febrero 28 a 4 Marzo
2011
PRESENTACION DEL PROGRAMA.
DEFINICION DE CRITERIOS DE EVALUACION.
1. Reglas de juego.
PRESENTACION DEL PROFESOR Y DE
ESTUDIANTES.
Repaso de la Estadística descriptiva.
REPASO DE PROBALILIDAD.
1. Conceptos fundamentales.
2. Propiedades y axiomas.
3. Diagramas de Venn.
4. Diagramas de árbol.
5. Ejemplos prácticos.
ESTADISTICA DESCRIPTIVA
MUESTREO ALEATORIO Y DISTRIBUCIONES
DE MUESTREO.
1. Probabilístico:
1. Aleatorio simple.
2. Sistemático.
3. Estratificado.
4. Por conglomerado.
5. Múltiples.
2. No probabilístico:
1. Por cuotas.
2. Por Juicio.
3. Casual o Incidental.
4. Bola de Nieve.
DISTRIBUCIONES DE MUESTREO.
1. Media muestral.
2. Proporción muestral.
3. Estimación de parámetros.
1. Intervalo de confianza para la media
2. Intervalo de confianza para la
proporción.
4. TEOREMA DEL LIMITE CENTRAL.
1. Valor esperado.
OBJETIVO
1.
2.
1.
2.
3.
4.
5.
1.
RECURSO
Utilizar la propiedad de la probabilidad como
una herramienta de la realidad vivencial de
los juegos.
Interpretar
los
resultados
de
las
probabilidades de los ejemplos prácticos y
deducir la viabilidad de los juegos según
estos.
1.
Ejemplos prácticos, de
juegos de azar.
1. Monedas.
2. Dados.
3. Lotería.
4. Baloto.
5. Gráficos de Venn
6. Diagramas de árbol.
Saber identificar el tipo de muestreo y el
método a utilizar, para un fenómeno
especifico.
Clasificar diferentes muestras de acuerdo a
su característica y propiedades de sus
elementos poblacionales.
Distribuir la muestra de acuerdo a los
métodos establecidos, según muestreo y
fenómeno a analizar.
Elegir el tipo de muestreo apropiado y
seleccionar
una
muestra
en
caso
determinado.
Construir la función de distribución para la
media y deducir sus características
principales.
1.
2.
3.
4.
Presentación en Power
Point.
Video Beam.
Ejercicios prácticos.
Ejemplos de muestreo.
Aplicar el teorema del límite central en la
distribución de una muestra por la
1.
2.
Ejercicios practico.
Graficas de frecuencias.
2. Varianza para la media.
DISTRIBUCION DE FRECUENCIAS.
1. Estadística descriptiva.
ESTIMACION.
1. Estimación puntual.
2. Estimación de intervalos.
1. Intervalos de confianza.
2. Error de estimación.
3. Limite de confianza.
3. Estimación de intervalos de la media a
partir de muestras grandes.
5.
4
5
6
Marzo 7 al 11 2011
3.
Marzo 14 al 19 2011
Marzo 21 al 26 2011
4.
1.
2.
3.
Estimación de intervalos de la
proporción a partir de muestras grandes.
5. Estimación de intervalos a partir de la
distribución t.
6. Determinación de la muestra en
estimaciones.
Primer examen parcial. 30% de la nota.
Primer informe del trabajo final de
estadística.
Exposiciones de avance de trabajos, con cada
uno de los grupos.
2.
1.
2.
3.
4.
1.
2.
1.
2.
3.
7
Marzo 28 al 1 de Abril
de 2011
4.
PRUBA DE HIPOTESIS DE UNA SOLA
MUESTRA.
1. Definición.
2. Objetivo de la prueba.
3. Procedimiento sistemático para una
prueba de hipótesis de una muestra.
4. Tipo de errores en una prueba de
hipótesis.
5. Tamaño de una prueba por hipótesis.
1.
2.
3.
4.
5.
clasificación de su tamaño.
Aplicar las reglas, normas y herramientas de
la distribución de frecuencias.
Identificar y Comprobar las propiedades de
un estimador determinado.
Construir e interpretar un intervalo de
confianza para la media de una población.
Determinar el tamaño de la muestra
apropiado para la estimación de la madia o la
proporción de una población.
Obtener el estimador de un parámetro por
los métodos trabajados en clase y aplicar el
resultado obtenido a una situación
relacionada con la inferencia estadística.
Determinar el tamaño de muestra apropiado
para la realización de una prueba de
estimación para una media o una proporción.
Identificar y aplicar el método de la
distribución t para la estimación de
intervalos.
Definición de la empresa sobre la cual va a
realizar el trabajo.
Características de la empresa.
Ubicación.
Misión.
Visión.
Aplicación de los conceptos y definiciones de
muestreo.
Aplicación de conceptos y definiciones de
estimaciones.
Reconocer y aplicar los pasos necesarios para
la realización de una prueba realizada por
hipótesis.
Identificar y evaluar los diferentes tipos de
errores en los que se puede incurrir al
realizar una prueba de hipótesis.
Identificar los diferentes elementos que
conforman una prueba de hipótesis
estadística.
Construir hipótesis estadísticas a partir de un
contexto dado.
Determinar el tamaño de muestra apropiado
3.
4.
Organización de tablas.
Taller practico en clase.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Exposición virtual.
Software Power Point.
Video Beam.
Gráficos.
Ejercicios prácticos.
Taller aplicativo en clase.
1.
Presentación en Power
Point.
Video Beam.
Exposición.
Ejercicios y ejemplos de
aplicación.
Trabajo propuesto por el
estudiante, sobre un caso
en particular de inferencia
estadística.
Informe escrito del trabajo.
2.
3.
4.
1.
2.
1.
2.
3.
4.
Talleres alusivos al análisis
de una hipótesis.
Páginas de internet como
consulta o lecturas alusivas
al tema.
Ejercicios ejemplificatorios
para el proceso de una
prueba por hipótesis.
Calculo de errores por
medio
de
ejercicios
propuestos.
8
Abril 4 al 8 de de 2011.
6.
7.
9
Abril 11 al 15 de 2011.
8.
9.
10
Abril 18 al 22 de 2011.
5.
11
Abril 25 al 29 de 2011.
1.
2.
12
Mayo 2 al 6 de 2011.
6.
Prueba de hipótesis de media cuando se
conoce la desviación estándar de la
Población.
Medición de la potencia de una prueba
de hipótesis
Prueba de hipótesis de proporción para
muestras grandes.
Prueba de hipótesis de medias cuando
no se conoce la desviación estándar de
la población.
PRUBA DE HIPOTESIS DE DOS MUESTRAS
1. Prueba De hipótesis para diferencia
entre medias y proporciones.
2. Prueba para diferencias entre medias:
Tamaño de muestras grandes.
3. Prueba para diferencias entre medias:
Tamaño de muestras pequeñas.
4. Prueba para diferencias entre medias:
Muestras dependientes.
5. Prueba
para
diferencias
entre
proporciones: Muestras dependientes.
6. Aplicaciones.
Segundo examen parcial. 30% de la nota.
Exposiciones de avance de trabajos, con cada
uno de los grupos.
ANALISIS DE VARIANZA.
1. Definición.
2. Métodos.
3. Ji-cuadrada
como
independencia.
para la realización y análisis de una prueba
de hipótesis para una media o una
proporción.
6. Construir, desarrollar pruebas de hipótesis
relacionadas con una media o una
proporción a partir de contextos que le
permitan realizar propuestas relacionadas
con decisiones y acciones a seguir.
7. Poder determinar y calcular con facilidad la
medición de la potencia de una prueba
realizada por hipótesis.
10. Construir y organizar pruebas por hipótesis
de proporción para muestras grandes, y
poder tomar determinaciones y acciones
para las decisiones.
11. Poder organizar y analizar pruebas de
hipótesis cuando en la población no se tiene
la desviación estándar.
1. Construir, desarrollar pruebas de hipótesis
relacionadas con una media o una
proporción a partir de contextos que le
permitan realizar propuestas relacionadas
con decisiones y acciones a seguir.
2. Formular y probar hipótesis respecto a la
media.
3. Realizar pruebas de hipótesis para la
diferencia entre dos medias poblacionales.
4. Realizar pruebas de hipótesis para la
diferencia entre dos medias poblacionales.
1.
2.
3.
4.
1.
2.
prueba
de
3.
8.
9.
Ejemplos de aplicación.
Taller de aplicación para
resolver en la clase.
1.
2.
Exposiciones.
Ejercicios ejemplificatorios.
Recolección de la información y los datos.
Formato de encuesta.
Tabulación de la encuesta.
Aplicación de los conceptos y definiciones de
Prueba de Hipótesis.
1.
Comprender con facilidad los métodos de
análisis de varianza.
Aplicar el método de Ji-cuadrado para el
análisis de un fenómeno.
Calcular la Prueba de Chi Cuadrado e
1.
2.
3.
4.
Trabajo propuesto por el
estudiante, sobre un caso
en particular de inferencia
estadística.
Informe escrito del trabajo.
Compilación del trabajo con
la parte inicial.
Exposición magistral.
Ejercicios de aplicación.
Excel.
Calculadora.
2.
3.
4.
13
14
Mayo 9 al 13 de 2011.
Mayo 16 al 20 de 2011
5.
6.
7.
Ji-cuadrada como prueba de bondad de
ajuste.
Análisis de Varianza.
Inferencia acerca de la varianza de una y
dos poblaciones.
REGRESIÓN ESTADISTICAS.
1. Regresión lineal simple.
2. Estimación mediante la
correlación.
3. Análisis de la correlación.
4.
1.
2.
1.
línea
de
2.
3.
4.
5.
15
16
Mayo 23 al 27 de 2011.
Mayo 30 a 3 de Junio
de 2011.
1.
2.
3.
4.
1.
2.
Regresión múltiple.
Estimación y cálculo de correlación.
Coeficiente de regresión.
Análisis y aplicación de la regresión.
1.
Examen final. 40% de la nota.
Exposiciones y entrega de cada uno de los
trabajos, con cada uno de los grupos.
1.
2.
2.
3.
interpretar los resultados.
Aplicar pruebas de Ji-cuadrado para bondad
de ajuste y pruebas de independencia.
Realiza análisis de situaciones por el método
de la varianza.
Infiere acerca de la varianza para poblaciones
calculadas o determinadas.
Aplicar los conceptos fundamentales de los
modelos de regresión simple.
Determinar la regresión lineal de situaciones
concretas, en estudio de fenómenos de la
vida real.
Calcular e interpretar coeficientes de
correlación.
Estimar la recta de regresión por mínimos
cuadrados.
Elaborar e interpretar intervalos de confianza
y pronóstico para la variable dependiente.
Aplicar los conceptos fundamentales de los
modelos de regresión múltiple.
Determinar la regresión múltiple de
situaciones concretas, en estudio de
fenómenos de la vida real.
Aplicación de los conceptos y definiciones de
muestreo.
Aplicación de conceptos y definiciones de
estimaciones.
Exposiciones y sustentaciones por grupos de
cada uno de los trabajos.
1.
2.
Ejercicios ejemplificatorios.
Ejercicios dirigidos.
1.
2.
3.
Graficas de regresiones.
Hojas electrónicas.
Calculadora.
1.
2.
3.
Taller dirigido.
Discusiones.
Ejercicios en clase.
1.
Entrega
del
trabajo
propuesto
por
el
estudiante, sobre un caso
en particular de inferencia
estadística.