Año del Diálogo y la Reconciliación Nacional

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1 FACULTAD DE INGENIERÍA ELECTRÓNICA E INFORMÁTICA Año del Diálogo y la Reconciliación Nacional ASIGNATURA: PROBABILIDADES Y ESTADÍSTICA CÓDIGO: IEE211 I. DATOS GENERALES 1.1 Departamento Académico Electrónica e Informática 1.2 : Escuela Profesional Ingeniería Electrónica 1.3 Carrera Profesional Ingeniería Electrónica 1.4 Ciclo de estudios Tercer ciclo 1.5 Créditos Duración 17 semanas 1.7 Horas semanales 4 horas semanales Horas de teoría 2 horas semanales Horas de práctica 2 horas semanales 1.8 Plan de estudios Inicio de clases 02 de Abril de Finalización de clases 25 de Julio del Requisito Análisis Matemático II 1.12 Docentes : Lic. Sáenz Rivera Pedro Yvan Lic. Hincho Ccasa, Timoteo 1.13 Semestre Académico : 2018-I II. SUMILLA Estadística Descriptiva. Probabilidad y Distribuciones de Probabilidad pertenece al área de formación básica, es de naturaleza teórico práctico, comprende el estudio de los conceptos fundamentales de la estadística como herramienta en la investigación enfocada a área de la ciencia de ingeniería. Su propósito se orienta a que el estudiante desarrolle habilidades para recolectar, presentar, analizar e interpretar resultados para una buena toma de decisiones haciendo uso de medios informáticos. Su contenido está organizado en tres unidades: Primera Unidad: Conceptos básicos. Presentación de datos. Segunda Unidad: Medidas de tendencia central, posición, dispersión asimetría y curtosis. Tercera unidad Teoría de las Probabilidades, Cuarta Unidad: Distribución de Probabilidades, tipos de distribuciones de probabilidad Bernoulli, Binmial, Poisson, exponencial normal y esperanza y varianza de las distribuciones.

2 III. COMPETENCIAS DE LA ASIGNATURA El estudiante aplica las herramientas básicas de la estadística para el análisis de información y la toma de decisiones en las siguientes competencias. Competencia conceptual - El estudiante conceptualiza los contenidos teóricos de la asignatura - Aprende la importancia de las teoría estadística y probabilidad Competencia Procedimental - Identifica y reconoce los conceptos básicos de la estadística descriptiva, tablas y tipos de gráficos - Reconoce y aplica las medidas de tendencia central, dispersiones en las investigaciones. - Reconoce la importancia del cálculo de la teoría de probabilidad en su carrera. - Identifica y analiza las principales distribuciones de probabilidad y su aplicación en su vida profesional. Competencia Actitudinal: - Respeto a la persona. - Honestidad, solidaridad, cumplimiento de compromiso. - Equidad y justicia. Trabajo en equipo. - Búsqueda de la excelencia. - Actitud innovadora. - Actitud crítica del alumno frente a las soluciones. IV CAPACIDADES - CAPACIDAD 01: Reconoce los conceptos de estadística, tipos de variables y construye las tablas de frecuencias. - CAPACIDAD 02: Analiza y resuelve ejercicios de medidas de tendencia central, posición y dispersión. Asimetría y Curtosis. - CAPACIDAD 03: Conceptualiza la teoría de probabilidad y sus aplicaciones. - CAPACIDAD 04: Competencia especificas conceptualiza los tipos de distribuciones de probabilidad asociando a casos reales.

3 V. PROGRAMACION DE UNIDAD 1 ESTADISTICA DESCRIPTIVA CAPACIDAD 01: Reconoce los conceptos de estadística, tipos de variables y construye las tablas de frecuencias. SEMANA Saberes Previos aprecia la estadística Resuelve situaciones Conceptualiza la Procede a reconocer la como principal problemáticas de Semana N 1 importancia de la importancia de los conceptos herramienta en el contexto estadístico 2 al 6 abril estadística descriptiva e de la estadística descriptiva e campo de la identificando y inferencial, unidad de inferencial. investigación. relacionando con casos estudio, parámetros. reales. Semana N 2 9 al 13 abril Semana N 3 16 al 20 abril Semana N 4 23 al 27 abril Clasificación de variables: variables cualitativas y cuantitativas. Distribución de frecuencias: Para variables cualitativas y cuantitativas y los tipos de gráficas según la variable. Interpretación de Frecuencia simple y acumulada. Frecuencia Relativa simple y acumulada. Porcentajes. Representación gráfica. Clasifica las variables según su naturaleza. Con ejemplos construye tablas y gráficos estadísticos para variables cualitativas y cuantitativas. Procede a interpretar los diferentes tipos de frecuencias y gráficos estadísticos para diferentes tipos de variables. Muestra interés en la clasificación de variables. Con reales. colaborativa en el desarrollo de clases. colaborativa respetando la opinión de sus compañeros. Fuente de información: Moya, Rufino.( 2004) Estadística descriptiva Ed. San Marcos. Lima Participa con ejemplos reales. Resuelve en clase y es expositiva y participativa. Sesión de clase expone las tablas y gráficos. PRACTICA 01 UNIDAD II Medidas de tendencia central, posición, dispersión asimetría y curtosis CAPACIDAD 02: Analiza y resuelve ejercicios de medidas de tendencia central, posición y dispersión. Asimetría y Curtosis. SEMANA Semana N 5 30 abril al 4 mayo Semana N 6 7 al 11 mayo Semana N 7 14 al 18 mayo Semana N 8 21 al 25 mayo Definición de los estadígrafos de Tendencia Central.. La Media Aritmética, la moda, la mediana para datos originales y agrupados. Definición de las medidas de posición de los cuartiles: cuartiles, deciles y percentiles. Rangos y intercuartiles, la varianza y desviación estándar para datos dispersión absoluta y relativa. Coeficiente de variación. Repasos y consultas EXAMEN PARCIAL Calcula estadígrafos de Tendencia Central e interpreta sus resultados. Calcula cuartiles: cuartiles, deciles y percentiles e interpreta sus resultados. Reconoce las fórmulas. Calcula rango, la varianza y desviación estándar para datos originales y agrupados e interpreta sus resultados. colaborativa en el desarrollo de clases y prácticas. colaborativa respetando la opinión de sus compañeros. Evalúa y resuelve responsablemente realizando aplicaciones. A casos reales. Resuelve en grupo las medidas de tendencia central y las expone. Sesión de clase expositiva y participativa Practica calificada Expone en clase interpretando los resultados. Fuente de información: Moya, Rufino.( 2004) Estadística descriptiva Ed. San Marcos. Lima

4 UNIDAD III Teoría de Probabilidades CAPACIDAD 03: Conceptualiza la teoría de probabilidad y sus aplicaciones. SEMANA Semana N 9 28 mayo al 1 junio Semana N 10 4 al 8 junio Semana N al 15 junio Semana N al 22 junio Experimento aleatorio, Espacio muestral, sucesos y Eventos Definición y reglas de Probabilidad y propiedades. Probabilidad condicional. Eventos independientes. Variables aleatorias discretas Dist. de probabilidad. Esperanza y varianza Variables aleatorias continúas. Funciones de Densidad de probabilidad y Esperanza y varianza Identifica los Experimento aleatorio, Espacio muestral, sucesos y Eventos en un caso real Conceptualiza la teoría de probabilidad. Calcula probabilidades y interpreta. Procede a reconocer las distribuciones y sus propiedades. Procede a realizar y gráficas y sus Distribuciones de probabilidad. participa colaborativa en grupos. desarrolla puntualmente. colaborativa en grupos.. Resuelve responsable los ejercicios propuestos. Construye espacios muestrales aplicando a casos reales. Desarrolla en clase las practica dirigidas Expone en clase interpretando los resultados. Resuelve la guía de prácticas. PRACTICA - 01 Fuente de información: William W. Hines. (1994) Probabilidad y estadística para ingeniería y administración. Segunda edición en español, impreso en México UNIDAD IV Tipos de Distribuciones de Probabilidades CAPACIDAD 04: Competencia especificas conceptualiza los tipos de distribuciones asociando a casos reales SEMANA Distribución Uniforme Identifica variables con Semana N 13 discreta. Distribución de Distribuciones de Acertadamente aplica 25 al 29 de Bernoulli. Distribución probabilidad Bernoulli y las dist. a casos reales. Junio. Binomial. Binomial. Calcula sus probabilidades. Distribución Identifica variables con Hipergeométrica características de las Responsablemente Semana N 14 Distribución de Poisson. distribuciones de probabilidad aplica a casos reales en 2 al 6 de julio Distribución Multinomial. Hipergeométrica, Poisson, SPSS y EXCEL. Esperanza y varianza Multinomial. Resuelve en grupo los problemas propuestos y expone. Expone en clase problemas reales. Semana N 15 9 al 13 de julio Semana N al 20 de julio Distribuciones uniforme y exponencial distribución normal y estándar y uso de tablas. Repasos y consultas EXAMEN FINAL ( UNIDAD-III y IV) Identifica variables con distribuciones de probabilidad Normal. Calcula probabilidades y esperanza y varianza. Aprende a tomar decisiones sobre la base de información y el tipo de variable en SPSS y EXCEL Expone en laboratorio los problemas reales. Fuente de información: William W. Hines. (1994) Probabilidad y estadística para ingeniería y administración. Segunda edición en español, impreso en México

5 VI METODOLOGÍA La metodología que se utilizará para el desarrollo del curso es expositiva, donde se marcarán las pautas teóricas necesarias para su aplicación en el desarrollo de problemas. Desarrollándose clases prácticas permitiendo el desarrollo de problemas, tutorías, con evaluaciones continuas, formativa y sumativa, se efectuarán trabajos grupales e individuales y se realizará un análisis inductivo-deductivo y analítico El proceso de enseñanza-aprendizaje estará basado en la participación activa de los estudiantes siendo el docente el facilitador que permitirá dirigir a los estudiantes para la obtención de las capacidades y logros VII. RECURSOS PARA EL APREDIZAJE Exposición y diálogo. Dinámica grupal. Método de casos. Aprendizaje colaborativo. Aprendizaje basado en problemas (ABP) Aprendizaje basado en proyectos. Aprendizaje basado en Laboratorios VIII. La Nota Final (NF) de la asignatura se determina en base a la siguiente manera NF = EP* 30% + EF*30% + TA*40% 3 Criterios: EP = De acuerdo a la naturaleza de la asignatura. EF = De acuerdo a la naturaleza de la asignatura. TA = Los trabajos académicos serán consignadas conforme al COMPENDIO DE NORMAS ACADÉMICAS de esta Superior Casa de Estudios, según el detalle siguiente: a) Prácticas Calificadas. b) Informes de Laboratorio. c) Informes de prácticas de campo. d) Seminarios calificados. e) Exposiciones. f) Trabajos monográficos. g) Investigaciones bibliográficas. h) Participación en trabajos de investigación dirigidos por profesores de la asignatura. i) Otros que se crea conveniente de acuerdo a la naturaleza de la asignatura.

6 IX. FUENTE DE INFORMACION 9.1 Bibliografía Avila Roberto (2000), Estadística elemental. Estudio y ediciones. R.A.. Cordova Zamora, Manuel (2003). Estadística. editorial librería moshera. quinta edición. Moya, Rufino. (2004) Estadística descriptiva Ed. San Marcos. Lima Moya, Rufino. (2001) Estadística Probabilidades Ed. San Marcos. Lima. William W. Hines (1994) Probabilidad y estadística para ingeniería y administración. Segunda edición en español, impreso en Mexico. 9.2 Bibliografía Complementaria Acuña Fernandez, Edgar. Análisis Estadístico de datos usando Minitab. Universidad de Puerto Rico- Departamento de Matemáticas Daniel Wayne. Bioestadística párale análisis de las ciencias de la salud 4ta Edición (2004). Francisca Ruiz Díaz y Francisco Javier Barón López. Bioestadística Universidad de Málaga. 1 ra Edición, impreso en España (2005). Montgomery, douglas. Probabilidad y estadística para ingeniería compañía editorial continental. tercera edición 2005 Mood Alexander M y Graybill Franklin A. Introducción a la teoría de la estadística Ediciones Aguilar España. Mood Alexander M y Graybill Franklin A. Introducción a la teoría de la estadística Ediciones Aguilar España Pagano, Marcello y Gauvreau, Kimberlee (2001) Fundamentos de la bioestadística. Thomson Editores, S.A. México. Kenneth D. Hopkins, B.R. Hopkins, Gene V. Glass. Estadística básica para las ciencias de la sociales y del comportamiento. Richard a Johnson. Probabilidad y estadística para ingenieros de miller y freund. ed. prentice hall hispanoamericanas. sa México.

7 9.3 Bibliografía Electrónica Recuperado de: introduccion_estadistica.pdf. Elementales.pdf. Lic. Pedro Saenz Rivera Cod Lic. Hincho Ccasa, Timoteo Cod Dra. MONICA PATRICIA ROMERO VALENCIA Directora del Departamento Académico Facultad de Ingeniería Electrónica e Informática daiei.fiei@unfv.edu.pe Sello y fecha de recepción del sílabo por parte del Departamento Académico