UNIVERSIDAD DEL VALLE DE MÉXICO PROGRAMA DE ESTUDIO DE LICENCIATURA PRAXIS MES XXI

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1 UNIVERSIDAD DEL VALLE DE MÉXICO PROGRAMA DE ESTUDIO DE LICENCIATURA PRAXIS MES XXI NOMBRE DE LA ASIGNATURA: PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA PARA CIENCIAS ECONÓMICO ADMINISTRATIVAS FECHA DE ELABORACIÓN: ENERO 2005 ÁREA DEL PLAN DE ESTUDIOS: AS ( ) AC ( X ) APOBL ( ) APOPT ( ) ASIGNATURA INTEGRADORA ( ) HORAS DE APRENDIZAJE A LA SEMANA CON DOCENTE INDEPENDIENTES TOTAL CLAVE: ASIGNATURA ANTECEDENTE: NINGUNA CLAVE NOMBRE CRÉDITOS: 5.6 TOTAL DE HORAS CLASE POR ASIGNATURA: 90 OBJETIVO GENERAL El estudiante aplicará los conocimientos de la probabilidad y estadística para resolver problemas de tipo económico financiero, administrativo e industrial. 1.-Estadística descriptiva. 2.-Probabilidad. 3.-Distribución de la probabilidad. 4.-Inferencia estadística. 5.-Pruebas de hipótesis. ÍNDICE DE UNIDADES

2 HORAS: (10/10) Estadística descriptiva. El estudiante conocerá las principales medidas estadísticas de acuerdo al tipo de datos con el fin de aplicarlas adecuadamente a la resolución de problemas. 1.1 Qué es la Estadística? 1.2 Población y muestras 1.3 Importancia de las muestras en la Estadística 1.4 Tipos de datos 1.5 Distribución de frecuencias. Histogramas. Polígonos 1.6 Distribución de frecuencias acumulativas. Ojivas 1.7 Medidas de tendencia central Media aritmética Mediana Moda 1.8 Sesgo 1.9 Medidas de variabilidad (dispersión) 1.10 Relaciones entre la media y la varianza. Reglas empíricas Exposición por parte del profesor (estrategia de recepción) profesor (estrategia interpersonal). Trabajo individual o grupal por parte de los estudiantes (estrategia de selección). conceptuales para reafirmar la importancia de los conceptos teóricos básicos (DD). Exposición de los temas a través de ejercicios teóricos y de aplicación seleccionados como base de aprendizaje (CE). Solución dirigida de aplicación (el estudiante elegido realizará el ejerció en el pizarrón apoyado por el docente) (EM). forma individualmente y en equipo (DI) Solución de los ejercicios de las tareas (DD) conceptos básicos y ejercicios teóricos y de aplicación a distintas áreas, en forma individual y grupal (EL, DI) Aula Laboratorio realizado en el Pizarrón

3 2.-Probabilidad. El estudiante aplicará los conceptos de probabilidad en la toma de decisiones. HORAS: (7.5/7.5) Conjuntos 2.2 Experimentos no determinísticos 2.3 Espacio muestral y eventos 2.4 Definiciones y propiedades de probabilidad 2.5 Espacios muestrales finitos y equiprobables 2.6 Técnicas de conteo: permutaciones (con y sin repetición), combinaciones 2.7 Probabilidad condicional 2.8 Independencia 2.9 Probabilidad total 2.10 Teorema de Bayes Exposición por parte del profesor (estrategia de recepción) profesor (estrategia interpersonal). Trabajo individual o grupal por parte de los estudiantes (estrategia de selección). conceptuales para reafirmar la importancia de los conceptos teóricos básicos (DD). Exposición de los temas a través de ejercicios teóricos y de aplicación seleccionados como base de aprendizaje (CE). Solución dirigida de aplicación (el estudiante elegido realizará el ejerció en el pizarrón apoyado por el docente) (EM). forma individualmente y en equipo (DI) Solución de los ejercicios de las tareas (DD) conceptos básicos y ejercicios teóricos y de aplicación a distintas áreas, en forma individual y grupal (EL, DI) Aula Laboratorio realizado en el Pizarrón

4 HORAS: (10/10) Distribución de la probabilidad. El estudiante aplicará las distribuciones de probabilidad en procesos de toma de decisiones a fin de resolver en problemas relacionados con su profesión. 3.1 Variable aleatoria 3.2 Variable aleatoria discreta 3.3 Esperanza y Varianza 3.4 Distribución Binomial 3.7 Distribución Poisson 3.8 Variable aleatoria continua 3.9 Esperanza y varianza 3.10 Distribución Uniforme 3.11 Distribución Exponencial 3.12 Distribución Normal Exposición por parte del profesor (estrategia de recepción) profesor (estrategia interpersonal). Trabajo individual o grupal por parte de los estudiantes (estrategia de selección). conceptuales para reafirmar la importancia de los conceptos teóricos básicos (DD). Exposición de los temas a través de ejercicios teóricos y de aplicación seleccionados como base de aprendizaje (CE). Solución dirigida de ejercicios teóricos y de aplicación (el estudiante elegido realizará el ejerció en el pizarrón apoyado por el docente) (EM). forma individualmente y en equipo (DI) Solución de los ejercicios de las tareas (DD) conceptos básicos y aplicación a distintas áreas, en forma individual y grupal (EL DI) Aula Laboratorio realizado en el Pizarrón

5 HORAS: (10/10) Inferencia estadística. El estudiante aplicará los principales métodos de inferencia estadística para comprender el funcionamiento de los modelos de predicción. 4.1 Inferencia Estadística con Muestras Grandes. 4.2 Concepto de intervalo de confianza (IC). 4.3 Interpretación de IC. 4.3 Cómo se construye un IC (método pivotal)? 4.4 IC para la media. 4.5 IC para la proporción. 4.6 IC para la diferencia de medias. 4.7 IC para la diferencia de proporciones. Exposición por parte del profesor (estrategia de recepción) profesor (estrategia interpersonal). Trabajo individual o grupal por parte de los estudiantes (estrategia de selección). conceptuales para reafirmar la importancia de los conceptos teóricos básicos (DD). Exposición de los temas a través de ejercicios teóricos y de aplicación seleccionados como base de aprendizaje (CE). Solución dirigida de ejercicios teóricos y de aplicación (el estudiante elegido realizará el ejerció en el pizarrón apoyado por el docente) (EM). forma individualmente y en equipo (DI) Solución de los ejercicios de las tareas (DD) conceptos básicos y aplicación a distintas áreas, en forma individual y grupal (EL, DI) Aula Laboratorio realizado en el Pizarrón

6 5.-Pruebas de hipótesis. HORAS: (7.5/7.5) 15 El estudiante conocerá la metodología para el diseño de pruebas de hipótesis con el fin de aplicarla en la toma de decisiones sobre problemas inherentes a su profesión. 5.1 Conceptos Hipótesis nula e Hipótesis alternativa Estadística de prueba Región de rechazo Error tipo I y error tipo II Nivel de Significancia Valor P. 5.2 PH para la media. 5.3 PH para la proporción. 5.4 Comparación de dos medias Muestras independientes Muestras dependientes. 5.5 Comparación de dos proporciones. Exposición por parte del profesor (estrategia de recepción) profesor (estrategia interpersonal). Trabajo individual o grupal por parte de los estudiantes (estrategia de selección). conceptuales para reafirmar la importancia de los conceptos teóricos básicos (DD). Exposición de los temas a través de ejercicios teóricos y de aplicación seleccionados como base de aprendizaje (CE). Solución dirigida de aplicación (el estudiante elegido realizará el ejerció en el pizarrón apoyado por el docente) (EM). forma individualmente y en equipo (DI) Solución de los ejercicios de las tareas (DD) conceptos básicos y ejercicios teóricos y de aplicación a distintas áreas, en forma individual y grupal (EL, DI) Aula Laboratorio realizado en el Pizarrón

7 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS BÁSICA: Anderson, David R. Dennis J. Sweeney & Thomas A. Williams. (1999). Estadística para Administración y Economía. México: Internacional Thomson. Berenson. (2000). Estadística para administración. México: Pearson. Levin. (2004). Estadística para administración y economía. Pearson. COMPLEMENTARIA: Hildebrand. (1997). Estadística aplicada a la administración y a la economía. Pearson.

8 UNIVERSIDAD DEL VALLE DE MÉXICO PROGRAMA DE ESTUDIO DE LICENCIATURA PRAXIS MES XXI ASIGNATURA: PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA PARA CIENCIAS ECONÓMICO ADMINISTRATIVAS CLAVE: PERFIL DOCENTE NIVEL DE ESCOLARIDAD PROFESIÓN EXPERIENCIA PROFESIONAL ÁREA ACTIVIDADES AÑOS NIVEL EDUCATIVO EXPERIENCIA DOCENTE ASIGNATURAS AÑOS Y/O SEMESTRES Maestría Lic. En Física y Matemáticas o áreas afines Control de calidad Muestreo Ingeniería en Sistemas o en Informática Investigación de Operaciones Investigador, Diseño de experimentos Apoyo a áreas de investigación de operaciones, Desarrollo de sistemas del sector público o privado 3 ó más Licenciatura Probabilidad y estadística Diseño de experimentos Muestreo Investigación de Operaciones Métodos Numéricos 3 ó más OTROS CONOCIMIENTOS DESEABLES: Contar con al menos 6 cursos de una Maestría y / o Doctorado en el área de la asignatura. Lenguajes de programación, modelación matemática, matemática educativa.

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