UNIVERSIDAD COLEGIO MAYOR DE NUESTRA SEÑORA DEL ROSARIO PROGRAMA DE ASIGNATURAS

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1 UNIVERSIDAD COLEGIO MAYOR DE NUESTRA SEÑORA DEL ROSARIO PROGRAMA DE ASIGNATURAS FACULTAD: PROGRAMA: CIENCIAS NATURALES Y MATEMÁTICAS ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS ADMINISTRACIÓN DE NEGOCIOS INTERNACIONALES ADMINISTRACIÓN EN LOGÍSTICA Y PRODUCCIÓN Asignatura Probabilidad Código Tipo de Saber Básica Complementaria Formación Integral Tipo de Asignatura Obligatoria Electiva Número de Créditos Cuatro (4) Prerrequisitos Cálculo Diferencial e Integral Correquisitos Período Académico 2009-II GRUPO LUNES MARTES MIÉRCOLES JUEVES VIERNES Horario Profesor 2 11 a 1 11 a 1 1 a a 9 7 a 9 7 a a 11 9 a 11 9 a a 1 11 a 1 11 a a 3 1 a 3 1 a a 9 1 a 3 1 a 3 GRUPO PROFESOR 2 Fabio Ortegón Camacho 3 Javier Bernardo Cadena Lozano 4 Javier Bernardo Cadena Lozano 5 Flor Alba Ruiz Arias 6 Camilo Ernesto Tinoco Bernal 8 Luz Milena Zea Fernández

2 Profesor Asistente o Monitor GRUPO MONITOR 2 Erika Johana Diaz Tinoco 3 Erika Johana Diaz Tinoco 4 Taimyra Batz Liñeiro 5 Carlos Nabil Valencia Rentería 6 8 Carlos Nabil Valencia Rentería JUSTIFICACIÓN Y UBICACIÓN EN EL PROGRAMA La asignatura de Probabilidad es indispensable como herramienta para el planteamiento y solución de problemas del mundo empresarial y como complemento de otras áreas del saber, en especial, Administración, Negocios, Logística, Economía y Finanzas. Ofrece al investigador las bases conceptuales y practicas para la recolección y organización de los datos, su análisis e interpretación, y su aplicación en los negocios. OBJETIVOS Desarrollar habilidades para el planteamiento y solución de problemas prácticos, relacionados con: La estadística descriptiva y sus aplicaciones. Los fundamentos de la probabilidad y sus aplicaciones. Los modelos de probabilidad de variable aleatoria discreta y continua y sus aplicaciones. Objetivos Específicos Entender la importancia de la estadística y sus aplicaciones en Administración y negocios. Identificar y diferenciar los conceptos de datos agrupados y no agrupados para el calculo de las medidas de estadística descriptiva. Reconocer y diferenciar las medidas de tendencia central, dispersión, forma y asociacion lineal. Reconocer y aplicar los conceptos básicos de probabilidad. Identificar y aplicar los conceptos de variable aleatoria y distribución de probabilidad. Diferenciar los conceptos y aplicaciones de los principales modelos de probabilidad discreta y continua. Desarrollar la capacidad analítica de los estudiantes para la interpretación de resultados y la aplicación a casos concretos de la Administración. COMPETENCIAS A DESARROLLAR: Al finalizar de esta asignatura, los estudiantes estarán en capacidad para: Plantear y solucionar problemas estadísticos. Relacionar conceptos y fórmulas para su aplicación en la solución de ejercicios practicos. Demostrar habilidad, confianza e iniciativa para inferir posibles soluciones a problemas.

3 Calcular, interpretar y concluir, sobre los diferentes indicadores estadísticos que requiera en desarrollo de sus tareas diarias como Administrador. Manejar las funciones estadísticas del programa Excel y/o cualquier software estadístico para su aplicación, en desarrollo de ejercicios prácticos. CONTENIDOS Y ACTIVIDADES POR SESIONES Sesión 1 Presentación del programa Introducción del curso. Importancia probabilidad de la estadística y su relación con la U. 1 Descripción gráfica de los datos - Lectura (1) capítulo 2 Sesión 2: Concepto de población, muestra, variable, datos, parámetro y estadístico Sesión 3: Tipología de variables-nominales, ordinales, intervalo y razón-continuas discretas-cualitativas y cuantitativas. Sesión 4: Sesión computador en un paquete estadístico- Gráficos y distribuciones de frecuencia. U. 2 Descripción numérica de los datos - Lectura (1) capítulo 3 Sesión 5: Formas de distribución, medidas de tendencia central datos no agrupados y datos agrupados. Sesión 6: Medidas de variabilidad datos agrupados y sin agrupar; medidas de asimetría y apuntamiento. Sesión 7: Teorema de Chebychev. Regla empírica Sesión 8: Relación entre variables - Covarianza y correlación Sesión 9: Sesión computador en un paquete estadístico U.3 Conceptos básicos de probabilidad Lectura (2) capítulo 5 Sesión 10: Experimento, suceso, espacio muestral. Introducción a la probabilidad. Reglas de probabilidad Sesión 11: Diagrama de árbol. Cálculo de probabilidades en varias etapas. Teorema de la probabilidad total Sesión 12: Teorema de Bayes Sesión 13: Principios de conteo Sesión 14: Taller de aplicación Sesión 15: Primer parcial U.4 Variables aleatorias discretas y distribuciones de probabilidad - Lectura (1) capítulo 5 Pág Sesión 16: Variable aleatoria, distribución de probabilidad y propiedades. Sesión 17: Distribución de probabilidad Binomial e Hipergeométrica Sesión 18: Distribución de Poisson Sesión 19: Taller de aplicación U5. Variables aleatorias continuas y distribuciones de probabilidad Lectura: (1) Capítulo 6 Pag

4 Sesión 20: Función de densidad de probabilidad y función de distribución acumulada. Distribución de probabilidad Uniforme Sesiones 21: Distribución exponencial Sesión 22 y 23: Distribución normal Sesión 24: Taller de aplicación Sesión 25: Segundo parcial U6. Distribuciones de probabilidad conjunta Lectura (1) capítulo 5 Pag Lectura (1) capítulo 6 Pag Sesión 26: Función de probabilidad de masa conjunta, marginal y condicional para dos variables aleatorias discretas. Sesión 27 y 28: Función de distribución acumulada conjunta para dos variables aleatorias continuas. Suma, diferencia y combinaciones lineales de variables aleatorias Sesión 29: Independencia de variables aleatorias. Distribución condicional Sesión 30: Valor esperado, covarianza y correlación Sesión 31: Taller de aplicación Sesión 32: Examen Final PRINCIPALES PRÁCTICAS PEDAGÓGICAS A UTILIZAR - METODOLOGÍA Talleres y tareas Monitorias Clases magistrales. FORMAS DE EVALUACION Parcial 1, 25% Parcial 2, 25 % Quices 20% Examen Final 30% BIBLIOGRAFÍA Básica: Newbold, Paul. Estadística para administración y economía. Pearson-Prentice Hall, Webster Allen L. Estadística aplicada a los negocios y a la economía. McGraw Hill, 2000

5 Complementaria: Freund, Miller and Miller. Estadística Matemática con aplicaciones. Pearson/Prentice Hall.2000 DeGroot and Schervish. Probability and Statistics. Addison Wesley Levine, Krehbiel and Berenson. Estadística para Administración.2006 RESUMEN Este es un curso introductorio a la asignatura de estadística inferencial y el propósito fundamental es que el estudiante se familiarice con los conceptos básicos estadísticos y de probabilidad así como se familiarice con las algunas distribuciones de probabilidad.