ESTADÍSTICA Y DISEÑO EXPERIMENTAL

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1 SILABO I. DATOS GENERALES 1.1 Nombre de la asignatura : ESTADÍSTICA Y DISEÑO EXPERIMENTAL 1.2 Carácter : Obligatorio 1.3 Carrera Profesional : Administración de Empresas 1.4 Código : AD Semestre Académico : I 1.6 Ciclo Académico : V 1.7 Horas de Clase : 05 horas (3 Teoría y 2 Práctica) 1.8 Créditos : Pre-requisito : EG Estadística Descriptiva II.SUMILLA La asignatura se basa en que el estudiante podrá utilizar la estadística inferencial y la probabilidad para manejar adecuadamente los aspectos cuantitativos de su labor profesional. Podrán organizar, procesar, analizar información estadística para poder realizar una correcta toma de decisiones a nivel directivo empresarial. así como su correcta presentación, y adecuada fundamentación. Esto implica el uso de métodos de análisis longitudinal y transversal. Comprende el conocimiento de los principios del uso de modelos estadísticos; los cuales tienen una estrecha interrelación con el manejo de la evidencia empírica en la microeconomía; macroeconomía, economía nacional, contabilidad nacional; econometría y otras materias que requieren de información cuantitativa en su análisis. III.COMPETENCIAS Comprende la importancia del uso de las TICs para recolectar información, procesar, interpretar, comunicar y difundir resultados como parte de su desarrollo profesional. Reflexiona, investiga y produce información para la toma de decisiones aplicando técnicas estadísticas, valorando y utilizando los conceptos fundamentales. Capacidad para identificar y proyectar soluciones a los problemas de la especialidad que se presenten en su ámbito laboral aplicando las herramientas estadísticas. Resuelve con seguridad y eficiencia los problemas de inferencia estadística elaborando y explicando sus estrategias de razonamiento. IV.PROGRAMACIÓN TEMÁTICA PRIMERA UNIDAD VARIABLE ALEATORIA Y DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD 1. Duración: 3 semanas

2 2. Competencias específicas 3. Expresa y comprende las definiciones de las variables aleatorias y sus propiedades 4. Escoge variables aleatorias y elabora sus funciones de probabilidad 5. Conoce y calcula la esperanza matemática y varianza de las funciones de cuantía de las va discretas y continuas 6. Comprende y aplica correctamente las principales funciones de distribución tanto de variables aleatorias discretas como continuas. SEM Prueba de Entrada Variable Aleatoria discreta. Variable aleatoria continua. Función de probabilidad y función de densidad. Valor esperado y varianza. Principales funciones de distribución de V.A discretas. Bernoulli, Binomial, Poisson. Hipergeométrica. Principales funciones de distribución de V.A continúas. Uniforme. Exponencial. Normal, t de Student, Chi-cuadrado X 2 y F. Uso de tablas Identifica y explica los principales términos utilizados en variables aleatorias. Calcula e Interpreta funciones de probabilidad y densidad. Aplica e interpreta funciones de distribución y los aplica a los casos reales según sus características. Exposición temática. Resolución de ejercicios propuestos sobre variables aleatorias y funciones de probabilidad o cuantía. Resolución de ejercicios sobre las principales funciones de distribución y sus aplicaciones. SEGUNDA A UNIDAD DISTRIBUCIONES MUESTRALES Y ESTIMACIÓN INTERVÁLICA 1. DURACIÓN: 4 semanas 2. competencias Específicas. Aplica en forma eficiente y coherente los métodos y técnicas del muestreo. Analiza los principales teoremas sobre los que se sustenta la Inferencia Estadística.. Identifica y aplica las principales distribuciones muestrales.. Realiza la estimación puntual e interválica de parámetros de una población. SEM. 4 5 Muestreo. Tipos de muestreo. Parámetro y estimadores. Población y muestra. Tamaños de muestras Teoremas fundamentales Distribución muestral de la Media Distribución muestral de la proporción Reconoce a una población como una variable aleatoria. Calcula tamaños de muestra. Realiza simulaciones y conceptualiza los principales teoremas. Selecciona niveles de confianza Exposición temática. Aplica eficazmente las distribuciones para cada IC, asó como su simbolización correcta de parámetros y estimadores.

3 Distribución muestral de la varianza Primera práctica calificada Estimación puntual de parámetros. Nivel de confianza en N (0,1) y el error de 6 estimación. Estimación interválica de la media proporcional. Estimación interválica de la varianza poblacional. Estimación interválica d proporción poblacional 7 Estimación interválica de la diferencia de medias poblaciones. 8 EXAMEN PARCIAL Aplica y calcula intervalos de confianza para diversos parámetros poblacionales. Trabaja con esmero y precisión. Identifica las posibles situaciones donde se requiera realizar una estimación paramétrica. Solución de problemas planteados utilizando programas informáticos MINITAB, SPSS TERCERA UNIDAD PRUEBA DE HIPÓTESIS, ANÁLISIS DE VARIANZA, CORRRELACIÓN 1. DURACIÓN: 7 semanas 2. Competencias Específicas Interpreta el nivel de significancia en el tamaño de la zona de aprobación y rechazo de una prueba de hipótesis. Interpreta los niveles de significancia y su relación con la probabilidad. Categoriza las pruebas de hipótesis estadística que se deducen de las hipótesis de investigación. Proyecta y valida pruebas de hipótesis paramétrica y de análisis de varianza Plantea y resuelve problemas de su especialidad utilizando los principales diseños experimentales SEM Niveles de significancia en las pruebas de hipótesis. media poblacional. Caso muestra grande y caso muestra pequeña. diferencia de medias. Caso muestra grande y caso muestra pequeña. proporción poblacional. varianza poblacional. Segunda práctica calificada - Escoge el nivel de significancia según la aplicación de la P.H. - Identifica, realiza y argumenta los pasos correctos para hacer una prueba de hipótesis estadística adecuada en situaciones reales y teóricas. - Estima la dependencia entre datos observados y esperados para una variable mediante X2. - Estima la dependencia entre datos observados y - Exposición temática apoyada por tecnologías de la información y ayudas audiovisuales. - Desarrollo de ejercicios tipo siguiendo el procedimiento de una prueba de hipótesis. - Desarrollo de prácticas dirigidas para bondad de ajuste de una característica (Chicuadrado) y de dos características (tabla de

4 La prueba bondad de ajuste Chi cuadrado. Tabla de contingencia. Prueba de independencia de dato bivariado Análisis de varianza. ANOVA. Modelo de un factor. Análisis de varianza de dos factores. Diseño en bloque completo al azar. Comparación múltiple. Regresión lineal simple. Métodos de los mínimos cuadrados. Regresión múltiple. 16 EXAMEN FINAL 17 EXAMEN SUSTITUTORIO esperados para datos bivariados. - Identifica y realiza análisis de varianza. Identifica los componentes de un diseño experimental. - Realiza regresión lineal simple y múltiple. - Desarrolla y presenta su trabajo aplicativo. Administración de la prueba. Administración de la prueba. contingencia). - Planteamiento de problemas a resolver usando las técnicas estudiadas. - Exposiciones grupales sobre trabajos de aplicación encargados. - Elaboración de planes de investigación especificando la metodología estadística a aplicar. Prueba escrita. Prueba escrita. V.METODOLOGÍA Las clases se desarrollarán a partir de las exposiciones del docente con ayudas audiovisuales y de informática, desarrollo de prácticas dirigidas, trabajos individuales del alumno y exposiciones grupales por parte de los alumnos. Las clases teóricas se complementarán con el desarrollo de casos prácticos para ser evaluados y analizados en grupos de trabajo o individualmente, con el apoyo del profesor del curso. Para facilitar el aprendizaje se utilizará el método mayéutico, el aprendizaje cooperativo Delaware y la participación activa de los alumnos y en su dinámica como grupo. VI.RECURSOS Para la mejor adquisición del aprendizaje se utilizarán los siguientes recursos: Sílabo del curso calculadora científica, tablas estadísticas, separatas, plumón, pizarra, imágenes proyectadas, guías de práctica y bases de datos. Equipo de cómputo con software de Hoja de cálculo EXCEL y software especializado para estadística MINITAB, SPSS, instalado en el Laboratorio de Cómputo. VII. EVALUACIÓN: CRITERIOS DE CALIFICACIÓN Y COMUNICACIÓN DE RESULTADOS TEORIA PRACTICA TRABAJOS ACADEMICOS Examen Parcial 25% (EP) Examen Final 25% (EF) Prácticas 20% (P) Laboratorio 20% (LAB) Asistencia y participación en clase. Trabajos encargados: Resolución de casos y problemas. Practicas dirigidas. 10%

5 El promedio final (PF) se obtendrá de la siguiente ecuación VIII. BIBLIOGRAFÍA: PF = 25(EP) + 25(EF) + 20(PP) + 20(PL) + 10(TA) 100 CORDOVA ZAMORA, Manuel CORDOVA ZAMORA, Manuel GUTIERREZ, Humberto y DE LA VARA, Román MENDENHALL, William et. El. MILTON, Susan& ARNOLD, Jesse MONTGOMERY, Douglas et. Al. MOYA, Rufino & SARAVIA, Gregorio Estadística Descriptiva e Moshera Perú 2001 Inferencial Estadística Inferencial Moshera Perú 2002 Análisis y Diseño de Experimentos Introducción a la Probabilidad y Estadística. Probabilidad y estadística Probabilidad y Estadística para Ingeniería Probabilidades e Inferencia estadística. Mc Graw Hill México 2004 Edamsa Impresiones México 2003 Ingramex México 2004 S.A. CESCA México 2005 San Marcos Perú 2004 WALPOLE, Ronald et. Probabilidad y Estadística Pearson México 2007 Al. para ingeniería y ciencias. INFANTE, Said & Métodos Estadísticos. Un Trillas México 2001 ZÁRATE DE LARA, Guillermo enfoque interdisciplinario. Soluciones de los problemas. KUEHL, Robert Diseño de experimentos Thomson México 2001 MAYORGA, J. Humberto Inferencia Estadística Universidad Nacional de Colombia Colombia 2004 PAGINAS ELECTRÓNICAS Manual del SPSS básico.pdf Wikipedia. Herramientas de inteligencia de negocios de inteligencia de negocios Pagina Web. Estadística y la bolsa. Leído 18 diciembre, 2011; 01.php Villa El Salvador, marzo de 2014

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