FACULTAD DE CONTADURÍA Y ADMINISTRACIÓN DE LA UASLP

Transcripción

1 FACULTAD DE CONTADURÍA Y ADMINISTRACIÓN DE LA UASLP EL PROCESO CURRICULAR EN LA FACULTAD DE CONTADURÍA Y ADMINISTRACION * DISEÑO DE PROGRAMAS DE LOS CURSOS 1. DATOS GENERALES Nombre del curso: Modelos Estadísticos Carrera(s): Licenciado en Administración, Licenciado en Contaduría Pública y Licenciado en Administración Pública. Tipo de curso: Soporte Ubicación del curso: Segundo Semestre No. de créditos: 6 créditos Tiempo presencial: 5 horas a la semana Un total de 70 Horas por semestre Codificación: Tiempo: 0 independiente: Un total de 10 Horas por semestre Fecha de elaboración: Mayo, 2008 Programa elaborado por: Fis. Ofelia González Rodríguez Mtro. José Luis Castro Dávila M. en C. Elisa Marina Sosa Hernández M.A. Celia Luz González Fernández DR. Armando Medina Jiménez Relación con otros cursos: Seminario de investigación y proyectos administrativos. Aplicaciones estadísticas Administración y organización 2. PROPOSITOS DEL CURSO 2.1. Propósito del curso Que el alumno adquiera los conceptos y las técnicas de la estadística descriptiva y así como también los métodos de muestreo y estimación interpretando adecuadamente los resultados para la toma de decisiones en el campo de la administración y contaduría 2.2 Competencias El alumno será capaz de: Desarrollar habilidades y aplicar conocimientos para la obtención de resultados. Identificar, analizar y utilizar la información de los resultados obtenidos para la solución de problemas en situaciones reales de trabajo. Desarrollar la actitud de trabajo en equipo al recabar información, presentarla e interpretarla en un proyecto integrador que responda a la problemática socio- 1

2 administrativa. Adquirir los conocimientos necesarios y suficientes para facilitar la aplicación de la Estadística en las diferentes disciplinas. 3. Contenidos del curso, problemas centrales o Interrogantes básicas Análisis, selección y organización del contenido del curso y desempeños Problemas centrales o interrogantes básicas Cómo puedo operacionalizar un enorme volumen de información? Cómo puedo resumir, analizar e interpretar tanta información?. Contenidos del curso I. Estadística Descriptiva 1. Introducción e importancia de la Estadística. 2. Tipos de Estadística. 3. Tipos de variables. 4. Fuentes de información 5. Distribución de frecuencias. 6. Presentación y análisis de la información. 7. Medidas de Tendencia Central 8. Medidas de Dispersión 9. Comandos de software. 10. Ejercicio integrador. Desempeños Comprender el propósito de la Estadística. Diferenciar entre estadística descriptiva y estadística inferencial. Distinguir entre una variable cualitativa (categórica) y variable cuantitativa (numérica). Conocer las diversas fuentes de información. Aplicar el proceso estadístico (recopilar, organizar, analizar y presentar los datos). Calcular e interpretar de las medidas descriptivas. Analizar los resultados obtenidos en el proceso estadístico. Resolver un ejercicio integrador mediante el uso de software. Para que se utiliza la teoría de probabilidad? II. Probabilidad. 1. Conceptos básicos Describir los enfoques clásicos empírico y 2

3 Cuáles son los diferentes elementos probabilísticos que pueden determinar una situación de riesgo y/o calidad? 2. Diferentes enfoques 3. Reglas para calcular probabilidades 4. Diagrama de árbol 5. Tablas de contingencia. 6. Distribuciones de probabilidad: Binomial, Poisson y Normal. 7. Comandos de software. 8. Aplicaciones. subjetivo de la probabilidad. Definir los conceptos: probabilidad condicional y probabilidad conjunta. Calcular probabilidades usando las reglas de la adición y las de la multiplicación. Utilizar los diagramas de árbol para organizar y calcular probabilidades. Definir los términos: Distribución probabilística y variable aleatoria. Distinguir entre una distribución probabilística discreta y una distribución probabilística continua. Definir las características y calcular las probabilidades utilizando las distribuciones probabilísticas: binomial, poisson y normal. Calcular y definir los valores Z, utilizando la distribución normal estándar. Utilizar la distribución normal como aproximación de la distribución binomial. Qué dificultades existen para conocer las características de una población? Cuáles son las características que tiene una unidad de estudio? Cuántos tipos de muestreo existen? III. Muestreo 1. Métodos de muestreo. 2. Error de muestreo. 3. Teorema del Límite Central 4. Distribución de muestreo. 5. Comandos de software. 6. Aplicaciones. Comprender las diferencias en los métodos de selección de la teoría de muestreo. Describir los métodos para seleccionar una muestra Identificar los tipos de muestreo, ventajas y aplicaciones. Conocer las diferencias entre la media de la población y de la muestra. Definir y calcular los valores z. 3

4 Calcular las probabilidades utilizando la distribución normal estándar. Utilizando la distribución normal como aproximación de la distribución binomial. De qué manera se utilizan las estadísticas para estimar una proporción y la media de la población? Cuáles son los criterios para seleccionar un estimador? Cuál es la relación que existe entre el nivel de confianza e intervalo de confianza? IV. Estimación. 1. Estimadores puntuales e intervalos de confianza. 2. Estimación de medias y proporciones. 3. Determinación del tamaño de la muestra. 4. Aplicaciones. Construir una distribución muestral de la media de la muestra. Utilizar el teorema del límite central para el cálculo de probabilidades en una distribución muestral de medias. Definir el término estimador puntual. Definir el término nivel de confianza. Elaborar un intervalo de confianza para la media poblacional cuando se conoce la desviación estándar de la población, Elaborar un intervalo de confianza para una proporción de la población Determinar el tamaño de la muestra para estimar la media y la proporción de la población. 4

5 Mapa conceptual o esquema gráfico de representación del contenido del curso Mapa o esquema sintético y relaciones con otros cursos Estadística Probabilidad Descriptiva Inferencial Seminario de Investigación y Proyectos Administrativos Muestreo Modelos Estadísticos Estimación Aplicaciones Estadísticas Administración y organización Toma de decisiones 4. Estrategias didáctico-pedagógicas 5. Contextos de aprendizaje Exposición oral y audiovisual. Ejercicios dentro y fuera de clase. Lecturas obligatorias. Ejercicios en salas de cómputo. Trabajos de investigación. Mesas de trabajo. Visitas a las empresas. Salón de clase. Sala multimedia. Salas de computación. Conferencias de la aplicación de casos. 5

6 6. Evaluación del desempeño (logros) 6.1. Formas de evaluación Estándares de evaluación del desempeño Tres exámenes parciales. 40%.. Trabajos escritos, trabajos y exposiciones de investigación, participaciones en clase. 40%. Ejercicio integrador 20% Participación Trabajo en equipo. Presentación. Reportes de lecturas 7. Bibliografía Básica Lind, Douglas A.; Marchal, Williams G. Y Wathen, Samuel A. (2005). Estadística aplicada a los negocios y a la Economía. (12ª ed). México: Mc Graw Hill. Berenson, Mark; Levine, David M. (1992). Estadística básica en administración, conceptos y aplicaciones. México: Prentice- Hall. Levind, Richard I. (2004). Estadística para administración y economía.(7ª ed.).méxico: Pearson Educación. Bibliografía complementaria Anderson, David R.; Sweeney, Dennis J y Wiiliams, Thomas A. (2005). Estadística para administración y economía. (3ª ed.). México: Thomson. Black. Ken. (2005). Estadística en los negocios. México. CECSA Cristófoli, María Elizabeth. (2003). Manual de estadística con Microsoft Excel. Buenos Aires: Omicron System. Kazmier, Leonard J. (1998). Estadística para administración y economía. (3ª ed.). México: McGraw Hill. Levin Richard I.; Rubin David S.( 1996). Estadística para Administradores. (6ª ed.). México: Pretince Hall. Malhotra, Naresh. (2004). Investigación de mercados, un enfoque aplicado. (4ª ed.). México: Pearson Educación-Prentice Hall. *Documento adaptado de la Guía para el diseño del documento del programa de Mario Díaz Villa, (2004) 6