Download programa analítico - Universidad Ecotec

Document related concepts

Estadístico muestral wikipedia , lookup

Muestra estadística wikipedia , lookup

Parámetro estadístico wikipedia , lookup

Desviación típica wikipedia , lookup

Prueba t de Student wikipedia , lookup

Transcript
PROGRAMA ANALÍTICO
MATERIA
CODIGO
ESTADÍSTICA 1
MAT 230
4 CREDITOS
PRE-REQUISITO
CÁLCULO 1
PERÍODO LECTIVO
II SEMESTRE 2014
HORAS PRESENCIALES
CLASES 64 Horas
1. DESCRIPCIÓN
MAT 230 - Estadística I: Permite estudiar los conceptos de estadística, conceptos
generales dentro de la estadística, las diferentes herramientas para realizar
análisis estadísticos, sus diferentes tipos de distribuciones de frecuencias, sus
representaciones gráficas, sus medidas de dispersión, y los diferentes conceptos
probabilísticas y sus distribuciones de muestreo.
2. OBJETIVOS
2.1 General
 Lograr que los estudiantes sean capaces de realizar análisis y propuestas
sobre la aplicación de la estadística en la solución de problemas, y así
presentar el campo de aplicación que tiene la asignatura.
2.2 Específicos
 Aprender los principales conceptos y herramientas para poder realizar un
correcto análisis estadístico. Saber analizar toda la información numérica, y
puedan interpretarla para convertirla en información útil para tomar buenas


decisiones. Mejorar el desempeño de cada una de las personas que tomen
esta materia en sus diferentes ramas de trabajo.
Sepan analizar toda la información numérica, y puedan interpretarla para
convertirla en información útil para tomar buenas decisiones.
Mejorar el desempeño de cada una de las personas que tomen esta
materia en sus diferentes ramas de trabajo.
3. COMPETENCIAS



Aplica los principios básicos de estadística descriptiva
Relaciona los conceptos y herramientas de la estadística descriptiva, en el
análisis de casos de estudio
Utiliza los correctamente los conocimientos de la informática en el ámbito
de la resolución de problemas
4. RESULTADOS DE APRENDIZAJE



Interpreta las pruebas de hipótesis sobre la media, la proporción y la
varianza de una muestra.
Aplica e interpreta el análisis de varianza (ANOVA).
Aplica e interpreta el análisis de correlación, regresión lineal y múltiple.
5. METODOLOGÍA
La metodología que se aplicará estará basada en el manejo de herramientas y
materiales didácticos pertinentes, no obstante algunas metodologías que se
aplicarán tendrán algunos aspectos comunes con otras materias, los cuales se
derivan del modelo constructivista social, en el cual se basa el Modelo Educativo
de la Universidad Ecotec. Por esta razón se privilegian los métodos participativos
y entre ellos el de casos, combinándose con otros métodos activos, como el de
juegos de roles, el problémico, lluvia de ideas, el desarrollo de talleres, debates,
entre otros, favoreciendo de manera sistemática la interacción de los estudiantes
en grupos, siguiendo los principios del aprendizaje cooperativo (colaborativo), con
el fin de desarrollar la competencia de trabajo en equipo, para profundizar en el
conocimiento del tema central de la asignatura.
En este enfoque metodológico el docente actúa como un facilitador, que explora
los conocimientos previos que tienen los estudiantes sobre el tema y guía la
construcción de los conocimientos de manera individual y en grupos, vinculando
de manera sistemática la teoría con la práctica. Se refuerza la relación y las
habilidades de los estudiantes de desarrollar proyectos en relación a los
contenidos específicos de la materia.
Descripción del tipo de trabajos requeridos
 Cada quince días se enviarán trabajos personales o grupales para el
desarrollo de actividades complementarias a las clases, los grupos de
trabajo tanto en clase como externos, éstos estarán de acuerdo al número
de participantes en la aula de clases.
 Los trabajos de investigación, serán entregados de acuerdo a las normas
señaladas en el Aula Virtual. La redacción de los documentos, en cuanto a
formato, letra, citas y la bibliografía, se realizará según
las NORMAS
APA.
 Los trabajos se recogerán la siguiente semana de enviada la tarea al inicio
de la clase y deberán ser subidos a la web desde el Atrium, los trabajos
obligatoriamente deberán ser desarrollados en computadora, por lo cual los
alumnos deben manejar Word, Excel y Power Point.
 Los trabajos enviados deberán ser presentados con una introducción,
desarrollo, conclusiones y bibliografía, con la carátula determinada por
universidad y ser ingresados desde el Atrium en la opción de tareas.
6. CONTENIDO PROGRAMÁTICO
CAPÍTULO 1:
El papel de la Estadística
1. ¿Por qué estudiar estadística?
2. ¿Qué quiere decir estadística?
3. Tipos de Estadística
4. Tipos de Variables
5. Niveles de Medición
6. Ejercicios
CAPÍTULO 2:
Organización de los conjuntos de datos
2.1. Creación de una distribución de frecuencias
2.2. Distribución de frecuencias relativas
2.3. Presentación de gráficas de una distribución
2.4. Otras presentaciones gráficas
2.5. Ejercicios
CAPÍTULO 3:
Medidas de Tendencia Central y de dispersión
3.1. Introducción
3.2. La media de la población
3.3. Propiedades de la Media aritmética
3.4. Mediana
3.5. Moda
3.6. ¿Por qué estudiar la dispersión?
3.7. Medias de dispersión: Rango y Desviación Media
3.8. Varianza y desviación estándar
3.9. Interpretación y uso de la desviación estándar (Teorema de Chebyshev y
regla empírica)
CAPÍTULO 4:
PRINCIPIOS DE LA PROBABAILIDAD
4.1. ¿Qué es probabilidad?
4.2. Enfoques para asignar probabilidades
4.3. Algunas reglas para calcular probabilidades
4.4. Tablas de contingencia
4.5. Diagrama de árbol
4.6. Teorema de Bayes
4.7. Principio de Conteo
4.8. Ejercicios.
CAPÍTULO 5:
FUNCIONES DE DISTRIBUCIÓN DE LA PROBABILIDAD
5.1. ¿Qué es una distribución de probabilidad?
5.2. Variables aleatorias
5.3. La media, la varianza y la desviación estándar de una distribución de
probabilidad
5.4. Distribución de probabilidad Binomial
5.5. Distribución de probabilidad de Poisson
5.6. Distribución de variables continúas
5.7 Distribución uniforme
5.8 Distribución Normal
CAPÍTULO 6:
MUESTREO Y DISTRIBUCIÓN MUESTRALES
6.1. Distribución muestral de la media
6.2. Error estándar de la media
6.3. Muestreo de poblaciones con distribución normal
6.4. Teorema del límite central
6.5. Distribuciones muestrales de una proporción
6.6. Tipos de muestreo para encuestas
6.7 Muestra aleatoria simple
6.8 Muestra sistemática
6.9 Muestra estratificada
6.10 Muestra de conglomerados
7. EVALUACION
Criterio para la calificación de los trabajos:
 La presentación de deberes y trabajos tiene carácter obligatorio, en caso de
incumplimiento se impondrán sanciones en la nota de actividades.
 Los trabajos de investigación se calificarán sobre un total de 30 puntos
desglosado de la siguiente manera:
o Talleres y Análisis de Casos 10 puntos
o Investigaciones y Deberes 10 puntos
o Exposiciones/recursos utilizados 10 puntos
 La nota mínima para aprobar el curso es 70.
 Los exámenes se rendirán en la fecha previamente establecida por el
Decanato de la Facultad, y no se aceptará a ningún estudiante postergación ni
anticipación de dicha evaluación, sin una justificación de fuerza mayor
previamente aprobada por la Comisión Académica de la Facultad. En éste
caso únicamente se aprobará la toma del examen supletorio.
 Se regirá por el Reglamento de la Universidad
CALIFICACION
ACTIVIDADES
PRIMER
EXAMEN
SEGUNDO
EXAMEN
EXAMEN
30
15
15
40
FINAL
NOTA FINAL
100
SE TENDRA EN CUENTA EN EL PROCESO DE EVALUACION LA
APLICACIÓN
DE
LA
AUTOEVALUACION,
COEVALUACION
Y
HETEROEVALUACION
8. BIBLIOGRAFICA BASICA
Texto
Autor
Estadística para la
Administración, Sexta
Edición, 2014
David M. Levine
Timothy C. Krehbiel
Mark L. Berenson
Estadística para
administración y
Economía, Séptima
Edición, 2004.
Levin Richard I.
Rubin David S.
Editorial
Pearson
Pearson
9. BIBLIOGRAFICA COMPLEMENTARIA
Texto
Autor
Editorial
Estadística Aplicada a David K. Hildebrand
la administración y a la R. Lyman Ott
Economía
Pearson
Estadística para la
Administración y
Economía, décima
edición, 2008
Cengage
Revisado por:
David R. Anderson,
Dennis J. Sweeney,
Tomas A. Williams
Dr. C. Oiner Gómez
DECANO DE LA FACULTAD
Fecha: 27/10/2014
Aprobado por:
Gilda Alcívar, MSc.
Vicerrectora Académica