UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE CHIHUAHUA Clave: 08MSU0017H. Clave: 08USU4053W FACULTAD DE INGENIERÍA PROGRAMA DEL CURSO: PROBABILIDAD Y ESTADISTICAS

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María Elena Lozano Ortega
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1 UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE CHIHUAHUA Clave: 08MSU007H Clave: 08USU4053W FACULTAD DE INGENIERÍA PROGRAMA DEL CURSO: PROBABILIDAD Y ESTADISTICAS DES: Programa(s) Educativo(s): Tipo de materia: Clave de la materia: Semestre: Área en plan de estudios: Ingeniería Ingeniería de Software Obligatoria CI406 Cuarto Ciencias de la Computación e Informática Créditos 5 Total de horas por semana: 5 Teoría: 5 Práctica Taller: Laboratorio: Prácticas complementarias: Trabajo extra clase: Total de horas semestre: 80 Fecha de actualización: Enero del 20 Materia requisito: Propósito del curso : El alumno determinará el análisis estadístico de los datos que le sean dados con las diferentes formas de obtener información por medio de los fenómenos aleatorios, con las probabilidades y su asignación a eventos probabilísticos. Al final del curso el estudiante: Analiza un proceso del cual obtiene información necesaria para visualizar el comportamiento estadístico de los datos y así aceptar o rechazar hipótesis propuestas. Repasa la teoría de conjuntos desde el enfoque de las leyes del álgebra para implementarlas en las operaciones de deducción de resultados probabilísticos. Identifica el tipo de variable a utilizar sobre un proceso de probabilidad para proveer soluciones a un problema dado. Reconoce la aleatoriedad de un proceso para la posible predicción de acciones y resultados. Reconoce las muestras y sus métodos de aplicación para el análisis de situaciones diversas y sus resultados.

2 COMPETENCIAS (Tipo Y Nombre de la competencias que nutre la materia y a las que contribuye). El curso promueve las siguientes competencias: Competencias Básicas: Solución de problemas. Trabajo en equipo y liderazgo. Comunicación. Competencias Profesionales: Proyectos de Ingeniería Ingeniería de Proceso Competencias Específicas: Básicos de Computación en Ingeniería del Software DOMINIOS COGNITIVOS. (Objetos de estudio, temas y subtemas) UNIDAD I: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA A. Agrupamiento de Datos. Gráficas para la representación de datos. 2. Distribución de frecuencia. 3. Histogramas. 4. Polígonos de frecuencias. 5. Ojivas. 6. Ojivas percentuales. B. Medidas de tendencia central. Media aritmética. 2. Media Geométrica. 3. Media armónica. 4. Moda. 5. Mediana C. Medias de Dispersión.. Desviación absoluta 2. Varianza 3. Desviación estándar 4. Coeficiente de variación. UNIDAD II: TEORÍA DE CONJUNTOS A. Conceptos. B. Principales Operaciones C. Leyes de álgebra de conjuntos. UNIDAD III: TEORÍA DE PROBABILIDAD A. Conceptos B. Enfoques para medir probabilidades.. subjetivo 2. Clásico o a priori. RESULTADOS DE APRENDIZAJE. (Por objeto de estudio). Reconoce la disciplina del conjunto de métodos y procedimientos que le permiten recopilar información, clasificar, encontrar las características de los datos y hacer una buena interpretación de los mismos Reconoce y repasa el tema de conjuntos. Describe los fenómenos aleatorios para aplicar en condiciones determinadas explicadas para obtener resultados de los experimentos

3 3. Estadístico o a posteriori. C. Axiomas de la Teoría de Probabilidad. D. Teoría de conjuntos y probabilidad. Probabilidad de la unión de eventos. 2. Eventos mutuamente excluyentes o disjuntos. 3. Probabilidad condicional. 4. Independencia estocástica. 5. Diagramas de árbol probabilísticos. E. Teorema de Probabilidad Total y de Bayes. UNIDAD IV: VARIABLES ALEATORIAS Y DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD A. Conceptos de variable aleatoria.. Variables aleatorias discretas. 2. Variables aleatorias continuas. B. Distribución de Probabilidad. Distribución de Probabilidad. 2. Función de densidad de probabilidad. 3. Funciones de distribución acumulada. C. Esperanza matemática de una variable aleatoria. D. Principales parámetros de una variable aleatoria.. Media, moda y mediana. 2. Varianza, desviación estándar y coeficiente de variación. UNIDAD V: MODELOS MATEMÁTICOS PARA FENÓMENOS ALEATORIOS (ejercicios) aplicados Identifica la relación entre sucesos que surgen entre variables y su aplicación para cada caso. Describe los distintos modelos existentes a distinguirlos para aplicarlo en

4 A. Modelos para variables discretas.. El proceso de Bernoulli y la Distribución Binomial. 2. Distribución Multinomial. 3. Distribución Geométrica. 4. Distribución Hipergeométrica. 5. Proceso y distribución de Poisson B. Modelos para variables continuas.. Distribuciones normal y normal estándar. 2. Distribución Log-normal. 3. Distribución exponencial C. Distribución de Probabilidad Conjunta.. Distribución conjunta. 2. Distribución condicional. 3. Distribución marginal. UNIDAD VI: FUNCIONES DE VARIABLES ALEATORIAS A. Distribuciones de probabilidad derivadas B. Momentos de funciones de variables aleatorias. UNIDAD VII: ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS DE DATOS OBSERVACIONALES A. Intervalos de Confianza. B. Estimación Puntual. UNIDAD VIII: TEORÍA DE MUESTREO A. Metodología del muestreo. B. Métodos de muestreo C. Distribución de medias muestrales. experimentos y predecir conductas dependiendo el caso en que se aplique. Demuestra cómo se crea una variable aleatoria y su uso. Ilustra las características del método observacional para la recopilación de datos y toma de decisiones. Practica como tomar ciertos criterios de decisión donde el muestreo es importante para hacer análisis de

5 D. Distribución de Proporciones. UNIDAD IX: PRUEBA DE HIPÓTESIS A. Hipótesis estadísticas.. Prueba de Hipótesis. 2. Región crítica o de rechazo. 3. Metodología para realizar una prueba de hipótesis. 4. Prueba de hipótesis para medias. 5. Prueba de hipótesis para proporciones. B. Distribución x2 en prueba de hipótesis. C. Distribución t de Student en prueba de Hipótesis. UNIDAD X: ANÁLISIS DE REGRESIÓN Y CORRELACIÓN. Regresión Lineal Simple. Estimación de parámetros por el método de los mínimos cuadrados 2. Coeficiente de correlación. 3. Prueba de Hipótesis para el coeficiente de correlación. 4. Regresión lineal múltiple. 5. Regresión no lineal situaciones de algún campo presentado como ejemplo. Identifica y aplica como procedimiento a partir de muestras aleatorias y la obtención de conclusiones para rechazar o aceptar una hipótesis previamente emitida sobre el valor de un cierto parámetro incluido en un ejemplo dado Emplea métodos que permiten determinar la mejor relación funcional entre dos o más variables o relacionadas y el análisis de correlación, el grado de asociación de las mismas.

6 OBJETO DE ESTUDIO UNIDAD I: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA UNIDAD II: TEORÍA DE CONJUNTOS. UNIDAD III: TEORÍA DE PROBABILIDAD. UNIDAD IV: VARIABLES ALEATORIAS Y DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD. UNIDAD V: MODELOS MATEMÁTICOS PARA FENÓMENOS ALEATORIOS. UNIDAD VI: FUNCIONES DE VARIABLES ALEATORIAS. UNIDAD VII: ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS DE DATOS OBSERVACIONALES. UNIDAD VIII. TEORÍA DE MUESTREO. UNIDAD IX. PRUEBA DE HIPÓTESIS. UNIDAD X. ANÁLISIS DE REGRESIÓN Y CORRELACIÓN METODOLOGIA (Estrategias, secuencias, recursos didácticos) Lectura. Lectura Comentada Expositiva Materiales Gráficos: artículos, libros, Cañón Pizarrón EVIDENCIAS DE APRENDIZAJE Tareas de Investigación Prácticas de Laboratorio Exposiciones

7 FUENTES DE INFORMACIÓN (Bibliografía, Direcciones electrónicas). Lipschutz Seymour. (996). Probabilidad, serie Shaum. McGraw Hill. México. 2. Spiegel Murray R. & Stephens Larry J. (2002). Estadística, serie Shaum. (3 ra Ed.). McGraw Hill. México. 3. Alfredo Ang y Wilson Tang. (984). Probability Concepts in Engineering Planning and design. Ang y Tang. (ª Ed.). USA 4. Mendenhall y Sincich. (202). Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias.Sengage Learning (2ª Ed.). 5. Walpole Myers Myers.(200). Probabilidad y Estadística para Ingenieros. (8ª Ed.). Prentice Hall. EVALUACIÓN DE LOS APRENDIZAJES (Criterios e instrumentos) Se toma en cuenta para integrar calificaciones parciales: Discusión Individual y por equipo, tareas y prácticas, lo cual otorga un valor del 20% 3 Exámenes parciales escritos donde se evalúan conocimientos, comprensión y aplicación con un valor de 80% cada uno. La acreditación del curso se integra por promedio de las 3 calificaciones parciales. Nota: para acreditar el curso la calificación mínima aprobatoria será de 6.0 Cronograma Del Avance Programático S e m a n a s Objetos de estudio I. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA II. TEORÍA DE CONJUNTOS III. TEORÍA DE PROBABILIDAD IV. VARIABLES ALEATORIAS Y DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD V. MODELOS MATEMÁTICOS PARA FENÓMENOS ALEATORIOS VI. FUNCIONES DE VARIABLES ALEATORIAS

8 VII. ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS DE DATOS OBSERVACIONALES VIII. TEORÍA DE MUESTREO IX. PRUEBA DE HIPÓTESIS X. ANÁLISIS DE REGRESIÓN Y CORRELACIÓN

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