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INSTITUTO TECNOLÓGICO DE CD. JUÁREZ
DEPARTAMENTO DE CIENCIAS BÁSICAS
AVANCE PROGRÁMATICO POR COMPETENCIAS
SEMESTRE: ENERO – JUNIO 2015
DATOS GENERALES
CARRERA DE INGENIERIA
PROGRAMA DE ESTUDIOS
CLAVE:
NOMBRE DEL MAESTRO
GRUPO: B1
INDUSTRIAL
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA
5FB
ING. Gabriela del Carmen Ochoa Madrid
COMPETENCIAS GENÉRICAS 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
Considera los fenómenos aleatorios presentes en todo proceso logístico, como:
• Planear, organizar, manejar, controlar y mejorar sistemas de procesos, abastecimiento y
Distribución de bienes y servicios de manera sustentable.
• Dirigir las actividades logísticas e Industriales de manufactura, carga, tráfico y seguridad interna
y externa de servicios y productos de las empresas en forma eficaz y eficiente.
• Resolverá problemas donde la incertidumbre desempeñe un papel importante, aplicando los
modelos analíticos apropiados.
CRITERIOS DE EVALUACIÓN PARA CADA UNIDAD
EVIDENCIAS:
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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%)
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Rev. 1
ELEMENTOS DE COMPETENCIA 1: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
SEMANAS: 26 DE ENERO AL 12 DE FEBRERO
CONTENIDO:
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: TEORIA DE CONJUNTOS Y TECNICAS DE
SEMANAS: 16 DE FEBRERO AL 26 DE FEBRERO
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.
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Rev. 1
ELEMENTO DE COMPETENCIA 3: PROBABILIDAD.
SEMANAS: 2 DE MARZO AL 12 DE MARZO
CONTENIDO:
3.1 Teoría elemental de probabilidad. Introducción.
3.1.1 Conceptos básicos, probabilidad, tipos de probabilidad.
3.1.2 Axiomas y teoremas de probabilidad.
3.2 Probabilidad como concepto clásico.
3.3 Probabilidad como frecuencia relativa.
3.4 Reglas de probabilidad.
3.4.1 Regla aditiva de probabilidad.
3.4.2 Regla multiplicativa de probabilidad.
3.5 Probabilidad condicional.
3.6 Regla de Probabilidad Total y Teorema de Bayes.
ELEMENTO DE COMPETENCIA 4: DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DE
VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS
SEMANAS: 16 DE MARZO AL 17 DE ABRIL
CONTENIDOS:
4.1 Introducción. Conceptos básicos, variable aleatoria, clasificación de variables aleatorias.
4.2 Variables aleatorias discretas.
4.2.1 Valor esperado y varianza de una variable aleatoria discreta.
4.2.2. Regla empírica y Teorema de Chebyshev.
4.3 Distribución de probabilidad Binomial.
4.3.1 Valor esperado y varianza de una V.A. Binomial.
4.4 Distribución de probabilidad de una V.A. Hipergeométrica.
4.4.1 Valor esperado y varianza de una V.A. Hipergeométrica.
4.5 Distribución de probabilidad de una V.A. Poisson.
4.5.1 Valor esperado y varianza de una V.A. Poisson.
ELEMENTO DE COMPETENCIA 5: DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DE
VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS
SEMANAS: 20 DE ABRIL AL 7 DE MAYO
CONTENIDOS:
5.1 Variables aleatorias continuas.
5.1.1 Valor esperado y varianza de una Variable Aleatoria Continúa.
5.1.2 Regla empírica y Teorema de Chebyshev.
5.2 Distribución de probabilidad de una Variable Aleatoria Uniforme.
5.3 Distribución de probabilidad de una Variable Aleatoria Normal.
5.4 Distribución de probabilidad de una Variable Aleatoria Exponencial.
5.5 Aproximación de la distribución Binomial a la Normal.
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Rev. 1
ELEMENTO DE COMPETENCIA 6: MUESTREO Y DISTRIBUCIONES MUESTRALES
SEMANAS: 11 DE MAYO AL 28 DE MAYO
CONTENIDO:
6.1 Introducción. Conceptos básicos, población, muestra, muestreo censo, parámetro y estadístico.
6.2 Tipos de muestreo, probabilístico y no probabilístico
6.3 Métodos de muestreo probabilístico, aleatorio, sistemático, estratificado, por conglomerados.
6.4 Teorema central de límite.
6.5 Distribución muestral de una media (varianza conocida y desconocida).
6.6 Distribución de muestreo de una proporción.
PERIODO DEL CURSO: 26 DE ENERO AL 29 DE MAYO
EXAMENES COMPLEMENTARIOS: 1 AL 3 DE JUNIO
FUENTES DE INFORMACIÓN.
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INTRODUCCION A LA PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA: Mendenhall; Beaver; Beaver. 13
Ed. //Cengage Learning
PROBABILIDAD. Seymur Lipschutz: Ed. McGraw Hill.
ESTADISTICA: Murray R. Spiegel. Editorial Mc Graw Hill.
ESTADÍSTICA PARA ADMINISTRACIÓN Y ECONOMÍA: Anderson. D, Sweeney. D,
Williams, T. Ed. Cengage Learning. México 2008
ESTADÍSTICA APLICADA A LOS NEGOCIOS Y A LA ECONOMÍA: Allen. L. Webster, A.
(2000).Editorial McGraw-Hill.
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA PARA INGENIERIA Y CIENCIA: Walpole; Myers; Myers;
Ye. Ed. //Pearson Prentice Hall.
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA PARA INGENIERÍA Y CIENCIAS: Devore, Jay L. 7°
Edición, Ed. Cengage Learning,
México, 2008.
ESTADÍSTICA APLICADA A LA ADMINISTRACIÓN Y LA ECONOMÍA: Kazmier, L.; Díaz
Mata, A., Gómez Díaz, G. 4ª Edición. Ed. Mc Graw Hill. México. 2006
ESTADÍSTICA ELEMENTAL: Freund, John. Octava edición. Prentice Hall. México. 1994.
ESTADÍSTICA PARA ADMINISTRACIÓN Y ECONOMÍA. Levin, R.; Rubin, D. 7ª Edición.
Ed. Pearson. México.
2004.
CONJUNTOS APLICACIONES MATEMÁTICAS A LA ADMINISTRACIÓN. Ariel Kleiman.
Elena K. de Kleiman. Limusa.
ESTADÍSTICA PARA ADMINISTRACIÓN Y ECONOMÍA. Anderson. Sweeney. Williams. 10a
Edición. Ed. Cengage/Learning.
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