INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL SECRETARIA ACADEMICA DIRECCIÓN DE ESTUDIOS PROFESIONALES EN INGENIERÍA Y CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS

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1 ESCUELA: UPIICSA CARRERA: INGENIERÍA EN TRANSPORTE ESPECIALIDAD: COORDINACIÓN: ACADEMIAS DE MATEMÁTICAS DEPARTAMENTO: CIENCIAS BÁSICAS PROGRAMA DE ESTUDIO ASIGNATURA: ESTADÍSTICA APLICADA CLAVE: TMPE SEMESTRE: QUINTO CRÉDITOS: 6 VIGENTE: AGOSTO 2000 TIPO DE ASIGNATURA: TEÓRICA MODALIDAD: Escolarizada XXX Abierta ANTECEDENTES: PROBABILIDAD, ESTADÍSTICA Y ÁLGEBRA LINEAL FUNDAMENTACION DE LA ASIGNATURA Las técnicas, usos y procedimientos que la estadística proporciona en la elaboración y aplicación de los modelos aleatorios, son base de la solución de una gran cantidad y variedad de problemas. Son la herramienta que el profesional de la administración, la ingeniería y el transporte utiliza en su actividad cotidiana. En especial, las técnicas del muestreo, las funciones de distribución, el análisis de varianza y la regresión lineal son temas básicos de ésta asignatura. La utilidad de las técnicas del muestreo en los procesos industriales es de capital importancia, para tener un conocimiento rápido y efectivo de los parámetros de una población, reduciendo con esto los costos que un proceso inadecuado puede ocasionar. OBJETIVO DE LA ASIGNATURA Al finalizar el curso, el alumno aplicará las técnicas y procedimientos del análisis e interpretación de datos estadísticos en el planteamiento, diseño y solución de problemas específicos. TIEMPOS TOTALES ASIGNADOS: H/SEMESTRE: 5 H/SEMANA: 3 H/TEORÍA/SEMESTRE: 5 H/PRACTICA/SEMESTRE: 0 PROGRAMA ELABORADO POR: ACADEMIAS DE MATEMÁTICAS REVISADO: ACADEMIAS DE MATEMÁTICAS Y JEFATURA DE CARRERA DE INGENIERÍA EN TRANSPORTE APROBADO POR: ING. FRANCISCO BOJÓRQUEZ HERNÁNDEZ PRESIDENTE DEL H.C.T.C.E. AUTORIZADO POR: COMISIÓN DE PLANES Y PROGRAMAS DE ESTUDIO DEL CONSEJO GENERAL CONSULTIVO DEL INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL

2 ASIGNATURA: ESTADÍSTICA APLICADA CLAVE: TMPE HOJA: 2 DE 11. FUNDAMENTACIÓN La correcta interpretación estadística de un fenómeno no determinístico y de los parámetros que lo identifican, permite al profesional de Transporte, llegar a un conocimiento lo más objetivo posible y así estar en las mejores condiciones para la toma de decisiones. La estadística aplicada resulta ser el instrumento teórico, práctico que el profesional de Transporte utilizará en la solución de problemas que involucren poblaciones y variables aleatorias.

3 ASIGNATURA: ESTADÍSTICA APLICADA CLAVE: TMPE HOJA: 3 DE 11. UNIDAD I NOMBRE MUESTREO OBJETIVOS PARTICULARES DE LA UNIDAD Al término de esta unidad el alumno: a) Aplicará las distintas técnicas de muestreo b) Obtendrá una muestra representativa de la población c) Elaborará un diseño de muestreo d) Elaborará los intervalos de confianza para los parámetros de la población e) Seleccionará y determinará el tamaño de la muestra f) Realizará inferencias de los resultados obtenidos a partir de la muestra TEMA T E M A S Procedimientos para seleccionar una muestra Muestreo aleatorio simple Estimación de la media Estimación del total Estimación de una proporción Muestreo aleatorio estratificado Estimación de la media Estimación del total Estimación de una proporción INSTRUMENTACIÓN DIDÁCTICA Discusión de casos Ejemplos ilustrativos Ejercicios ilustrativos. Ejercicios ilustrativos T P EC 1 CLAVE 1B,3B

4 ASIGNATURA: ESTADÍSTICA APLICADA CLAVE: TMPE HOJA: DE _ 11. TEMA T E M A S INSTRUMENTACIÓN DIDÁCTICA T P EC CLAVE Muestreo Aleatorio por conglomerados Estimación de la media Estimación del total Estimación de la proporción Tamaño de la muestra Muestreo aleatorio simple Muestreo estratificado Asignación de Neyman Muestreo por conglomerados Muestreo sistemático con arranque aleatorio Estimación de la media Estimación del total Estimación de la proporción Ejemplos ilustrativos Ejercicios ilustrativos Ejercicios ilustrativos 3 2 1B,3B 1B,3b 1B,3B

5

6 ASIGNATURA: ESTADÍSTICA APLICADA CLAVE: TMPE HOJA: 5 DE 11. UNIDAD II NOMBRE: DISTRIBUCIÓN OBJETIVOS PARTICULARES DE LA UNIDAD Se pretende que al término de esta unidad el alumno: a) Describirá las propiedades de la chi-cuadrada y su relación con la varianza b) Aplicará las Técnicas de la chi-cuadrada en distribuciones muestrales c) Comparará una distribución muestral observada con una distribución teórica d) Probará si una distribución observada se ajusta a una distribución teórica e) Probará la independencia y homogeneidad de dos criterios de clasificación TEMA T E M A S INSTRUMENTACIÓN DIDÁCTICA T P EC CLAVE Propiedades de la chi-cuadra Intervalos de confianza para la varianza Pruebas de hipótesis para la varianza Prueba de bondad de ajuste Distribuciones uniformes, Normal, Binomial, Geométrica, Hipergeométrica, Poisson etc. Pruebas de independencia con dos criterios de clasificación Pruebas de homogeneidad para dos criterios de clasificación Exposición por el profesor. Ejemplos ilustrativos Ejemplos y ejercicios ilustrativos Ejemplos y ejercicios ilustrativos Ejemplos y ejercicios ilustrativos B,B

7 ASIGNATURA: ESTADÍSTICA APLICADA CLAVE: TMPE. HOJA: 6 DE 11. UNIDAD III NOMBRE: ANÁLISIS DE VARIANZA OBJETIVOS PARTICULARES DE LA UNIDAD Al finalizar ésta unidad el alumno: a) Aplicará las propiedades de la distribución F. (Razón de varianzas) b) Diseñará la tabla del análisis de varianza (ANOVA) para comparar medias c) Aplicará la prueba DVS de Tukey en la comparación múltiple de medias d) Utilizará el análisis de varianza para la comparación múltiple en dos direcciones TEMA T E M A S INSTRUMENTACIÓN DIDÁCTICA T P EC CLAVE Propiedades de la distribución F. Razón de varianzas de dos poblaciones. Uso de tablas Diseño completo aleatorizado comparación de varias medias Prueba de DVS de Tukey Diseño de bloques completos aleatorizados Dos criterios de clasificación. Ejemplos ilustrativos Ejercicios ilustrativos Ejemplos ilustrativos 1 3 3B,C

8 ASIGNATURA: ESTADÍSTICA APLICADA CLAVE: TMPE. HOJA: 7 DE 11. UNIDAD IV NOMBRE: REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE OBJETIVOS PARTICULARES DE LA UNIDAD Al término de ésta unidad el alumno: a) Ajustará linealmente un conjunto de datos con dos variables dependientes b) Aplicará el método de mínimos cuadrados en un ajuste lineal c) Predecirá un valor para la variable dependiente d) Realizará inferencias de los parámetros de la recta estimada e) Aplicará el análisis de varianza en un ajuste lineal f) Empleará el método de mínimos cuadrados en regresión lineal con tres variables g) Resolverá las ecuaciones normales con los métodos del Álgebra Lineal TEMA T E M A S INSTRUMENTACIÓN DIDÁCTICA T P EC CLAVE Introducción Regresión lineal simple Coeficientes de regresión Inferencias relativas a la pendiente y ordenada al origen Predicción Intervalo de predicción para y Procedimiento del análisis de varianza para regresión lineal simple Tabla de análisis de varianza ANOVA Exposición por el profesor. Ejemplos y ejercicios ilustrativos Ejemplos y ejercicios ilustrativos Ejercicios ilustrativos B,B

9 ASIGNATURA: ESTADÍSTICA APLICADA CLAVE: TMPE. HOJA: 8 DE 11. TEMA T E M A S INSTRUMENTACIÓN DIDÁCTICA T P EC CLAVE Regresión lineal múltiple Estimación de coeficientes por mínimos cuadrados Estimación de coeficientes utilizando matrices. Ejemplos y Ejercicios ilustrativos Ejemplos y Ejercicios ilustrativos. 3 3b,B

10 ASIGNATURA: ESTADÍSTICA APLICADA CLAVE: TMPE. HOJA: 9 DE 11. UNIDAD V NOMBRE: SERIES DE TIEMPO Y NÚMEROS ÍNDICE OBJETIVOS PARTICULARES DE LA UNIDAD Al término de esta unidad el alumno: a) Utilizará los datos muestrales con propósitos de inferencia, estimación, toma de decisiones y predicción. b) Medirá a través de los números índice, el cambio en el tiempo de una variable c) Realizará predicciones de actividades futuras d) Tomará acciones de acuerdo a pronósticos e) Optimizará los tiempos de un proceso TEMA T E M A S INSTRUMENTACIÓN DIDÁCTICA T P EC Componentes de una serie de tiempo Métodos de suavizamiento Ajuste de datos estacionales Números índice Índices agregados no ponderados Índices agregados ponderados Índices de cantidad y valor Discusión de casos Ejemplos ilustrativos Ejercicios CLAVE 5 3B

11 ASIGNATURA: ESTADÍSTICA APLICADA CLAVE: TMPE HOJA: 10 DE 11 _ PERIODO UNIDADES TEMÁTICAS PROCEDIMIENTOS DE EVALUACIÓN 1er. Departamental 2o. Departamental 3er. Departamental I II, III IV, V Examen departamental 50% y trabajo de investigación de muestreo 50% =100% Examen departamental 80%, tareas o ejercicios 20% =100% Examen departamental 80%, tareas o ejercicios 20% =100% La calificación final será el promedio simple de las tres calificaciones.

12 ASIGNATURA: ESTADÍSTICA APLICADA CLAVE: TMPE HOJA: 11 DE 11 CLAVE B C B I B L I O G R A F I A TITULO AUTOR EDITORIAL AÑO PAG X X X X Elementos de muestreo Scheaffer-Mendenhall-Ott Iberoamérica Teoría del muestreo Des Raj F.C.E Estadística para Admón y Economía Mendenhall-Reinmuth Iberoamericana Probabilidad y Estadística para Ingenieros Walpole-Myyers Iberoamericana

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