UNIVERSIDAD DE PUERTO EN HUMACAO DEPARTAMENTO DE ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS PRONTUARIO

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Gerardo Juárez Carrasco
hace 7 años
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1 UNIVERSIDAD DE PUERTO EN HUMACAO DEPARTAMENTO DE ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS PRONTUARIO I. Título : ESTADÍSTICA I II. Codificación : ESTA 3041 III. Número de Horas/Crédito : TRES (3) IV. Pre -requisito : MECU 3031 V. Descripción del curso: Este curso describe los aspectos fundamentales de estadística descriptiva y la teoría de probabilidad. Se pretende crear en el estudiante una base con la cual pueda comprender y solucionar problemas cuantitativos de la empresa. El curso comprende los temas de recopilación, análisis de datos y su presentación grafica con el uso del computador; los conceptos de medidas central y variabilidad para los datos sin agrupar y agrupados. La teoría de probabilidad y el teorema Bayesiano con aplicación a la empresa y el mercado. Las distribuciones probabilísticas para variables aleatorias discreta como la Distribución Binomial y Poisson. Distribución para una variable aleatoria continúa, la distribución Normal y sus aplicaciones en la toma de decisiones empresariales. El conocimiento y uso del computador es necesario para completar satisfactoriamente los objetivos propuestos en el curso. El uso de programas Estadísticos Computarizados son utilizados en el proceso de aprendizaje del estudiante en el curso. VI. Objetivos del curso: Al finalizar el curso el estudiante será capaz de: 1. Construir tablas de distribución de frecuencia de datos. 2. Describir los datos a través de medidas de tendencia central y dispersión para datos sin agrupar y datos agrupados. 3. Hacer uso de programas estadísticos computarizados para obtener una representación grafica de los datos. 4. Analizar el concepto básico de probabilidad 5. Emplear el teorema de Bayes y la información adicional para revisar una probabilidad.

2 6. Determinar si la variable aleatoria en una distribución de probabilidades es de tipo discreto o de tipo continuo. 7. Distinguir entre las distribuciones discretas de probabilidades Binomial y de Poisson y sus aplicaciones en los negocios; determinar la media y la varianza de estas distribuciones. 8. Entender la naturaleza y las aplicaciones de la distribución normal. 9. Utilizar la distribución normal estándar y los puntajes z para determinar las probabilidades asociadas con la distribución normal. 10. Hacer uso de programas estadísticos computarizados para determinar las probabilidades asociadas con la distribución normal.

3 VII. Bosquejo de Contenido y Distribución del Tiempo Unidad Tema Descripción Hora I. Introducción 1.Definir Estadística Estadística Descriptiva Estadística Inferencial Los estudiantes inician el curso de Esta.3041 con la entrega y discusión del prontuario del curso Los conceptos de Estadística, Estadística Descriptiva e inferencial son definidos. 1.0 hrs A. Recopilación y presentación de los datos 1. Tabulación de los datos en frecuencias relativas y acumulativas Distribución de los datos en categorías. 1.5 hrs 2. Presentación de los datos en gráficos Con el uso del computador se presentaran los gráficos de barras, histogramas, pie chart y otros 1.5 hrs B. Medidas Descriptivas 1. Datos numéricos sin agrupar Para los datos ordenados se calculara las medidas de tendencia central. a. Media Aritmética b. Mediana c. Moda d. Cuartilas y percentiles 2. Datos numéricos agrupados Con los datos agrupados se presenta la media agrupada a. media agrupada PRIMER EXAMEN PARCIAL C. Medidas de dispersión o variabilidad 1. Datos numéricos sin agrupar Para los datos ordenados se calculara las medidas de dispersión o variabilidad. a. Rango b. Rango Medio c. Eje Medio

4 Unidad Tema Descripción Hora d. Rango Intercuartil e. Varianza f. Desviación estándar g. Coeficiente de variación 0.5hrs 2. Datos numéricos agrupados Con los datos agrupados se calculan las medidas de dispersión. a. Varianza b. Desviación Estandar c. Coeficiente de variación 0.5hrs SEGUNDO EXAMEN PARCIAL II. Teoría de Probabilidad A. Conceptos de Probabilidad 1. Términos básicos de probabilidad Presentación de los conceptos básicos probabilísticos 2. Reglas de conteo a. Permutación b. Combinación 3. Ley de probabilidad a. Ley aditiva o suma b. Ley multiplicativa B Teorema de Bayes Aplicación del teorema Bayesiano TERCER EXAMEN PARCIAL

5 Unidad Tema Descripción Hora A. Distribuciones de Probabilidad 1. variables aleatorias discretas a. Calculo del valor esperado y desviación estándar b. Distribución Binomial c. Distribución Poisson 2. variables aleatorias continuas a. Distribución Normal 3.0hrs 3.0hrs CUARTO EXAMEN PARCIAL EXAMEN FINAL DEPARTAMENTAL Asignado por la oficina del registrador VIII. Estrategias Instruccionales 1. Conferencias 2. Discusión 3. Instrucción asistida por programas estadísticos computarizados 4. Trabajo en equipo

6 IX. Recursos de Aprendizaje Los estudiantes deberán adquirir el libro de texto utilizado en el curso. Se requiere que el estudiante tenga disponible una calculadora para ser utilizada en los problemas presentados en el salón de clase y en los exámenes ofrecidos en el curso. El conocimiento y uso del computador es necesario para completar satisfactoriamente los objetivos propuestos el curso. El uso de programas Estadísticos Computarizados son utilizados en el proceso de aprendizaje del estudiante en el curso. X. Estrategias de Evaluación Los estudiantes serán evaluados utilizando: Exámenes Parciales Pruebas Cortas Asignaciones especiales Trabajos en Equipo Asistencia a Clase Examen Final XI. Sistema de Calificación La calificación del curso será de acuerdo a la distribución de la curva normal: % A % B % C % D 54-0 % F

7 XII. Bibliografía Citation style: APA, American Psychological Association ( Anderson, David R., Sweeney Dennis J., Williams, Thomas A. ( 2008 ) Estadística para Administración y Economía, Décima Edición, Cengage Learning Figini, S., & Giudici, P.. (2009). Statistical models for e-learning data. Statistical Methods & Applications, 18(2), Retrieved March 2, 2010, from ABI/INFORM Global. (Document ID: ). Koulovatianos, C., Schrder, C., & Schmidt, U.. (2009). Nonmarket Household Time and the Cost of Children. Journal of Business & Economic Statistics, 27(1), 42. Retrieved March 2, 2010, from ABI/INFORM Global. (Document ID: ). Lind, Douglas A., Marchal,William G., Wathen Samuel A., ( 2011) Statistical Techniques in Business & Economics, Fifteenth Edition, McGraw Hill. Loeppky, J., Sacks, J., & Welch, W.. (2009). Choosing the Sample Size of a Computer Experiment: A Practical Guide. Technometrics, 51(4), Retrieved March 2, 2010, from ABI/INFORM Global. (Document ID: ). Maheu, J., & McCurdy, T.. (2009). How Useful are Historical Data for Forecasting the Long-Run Equity Return Distribution? Journal of Business & Economic Statistics, 27(1), 95. Retrieved March 2, 2010, from ABI/INFORM Global. (Document ID: ). Manganelli, S.. (2009). Forecasting With Judgment. Journal of Business & Economic Statistics, 27(4), 553. Retrieved March 2, 2010, from ABI/INFORM Global. (Document ID: ) Pendakur, K., & Woodcock, S.. (2010). Glass Ceilings or Glass Doors? Wage Disparity Within and Between Firms. Journal of Business & Economic Statistics, 28(1), 181. Retrieved March 2, 2010, from ABI/INFORM Global. (Document ID: ). Retamal, Lidia, H. Alvarado, y R. Rebolledo (2007) Comprensión de las distribuciones muéstrales en un curso

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