Unidad Temas Subtemas

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Juana Ortiz de Zárate Torregrosa
hace 5 años
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1 Nombre de la Asignatura: Estadística Línea de Trabajo: Asignatura Básica Docencia Trabajo de Investigación Supervisado - Trabajo Profesional Supervisado - Horas totales Créditos Historial de la asignatura. Lugar y fecha de elaboración o revisión Instituto Tecnológico de Culiacan, Culiacan, Sinaloa. Arbril del 2011 Participantes Consejo de Postgrado de Ingeniería Industrial. IT Culiacán. Dr. Rey David Molina Arredondo M.C. Zaira Yerenia Castillo Moran Observaciones (cambios y justificación) Desarrollo de la asignatura 2. Pre-requisitos y correquisitos. Sin pre-requisitos, materia de inicio de curso 3. Objetivo de la asignatura. Objetivo general: El alumno será capaz de aplicar los conceptos de estadística descriptiva e inferencial en la solución de problemas industriales e investigación. Objetivo Particulares. De manera particular el alumno será capaz de: Identificar y aplicar las diferentes técnicas de muestreo para la recopilación de datos. Presentar e interpretar un conjunto de datos de forma numérica o gráfica utilizando las herramientas de estadística descriptiva. Elegir la distribución de probabilidad adecuada para modelar una población, a partir de aquí, estimar cantidades de interés como valores esperados, probabilidades, etc. Realizar inferencias estadística acerca de la media, varianzas y proporción de una ó mas poblaciones, utilizando las distribuciones muestrales apropiadas para cada caso. Probar si una muestra proviene de una población con un a distribución especifica mediante el uso de pruebas de bondad de ajuste. Estimar la relación entre variables mediante el uso del análisis de varianza y regresión lineal para dar solución a problemas industriales. Para cada uno de los objetivos anteriores, utilizar software estadístico. 4. Aportación al perfil del graduado. La materia de estadística creará en el alumno un pensamiento estadístico que le facilitará en análisis de datos y la ayudará en la toma de decisiones. 5. Contenido temático. Unidad Temas Subtemas

2 Unidad Temas Subtemas 1. Introducción a la Estadística y Estadística Descriptiva Horas: DOC: 6 horas TIS : 3 horas TPS: 16 horas 1.1 Definición de Estadística 1.2 Importancia del análisis de datos. 1.3 Técnicas de Muestreo. 1.4 Datos no Agrupados Medidas de Tendencia Central Medidas de Dispersión 1.5 Datos Agrupados Técnicas de Agrupamiento de Datos Histograma, diagrama de tallo y hojas, diagrama de cajas y otras representaciones graficas de datos Medidas de tendencia central y dispersión para datos agrupados. 2. Distribuciones de Probabilidad 2.1 Definición de Variable Aleatoria 2.2 Variable aleatoria continua y variable aleatoria discreta 2.3 Esperanza matemática y varianza 2.4 Distribuciones discretas de probabilidad 2.5 Distribuciones continuas de probabilidad Unidad 3 3. Distribuciones de muestreo 3.1 El Teorema del Limite Central 3.1 Distribución muestral de medias y de diferencia de medias 3.2 Distribución muestral de una proporción y de diferencia de proporciones. 3.3 Distribución muestral de varianzas y de la relación de varianzas. Unidad 4 4. Estimación de Parámetros 4.1 Introducción a la estadística Inferencial 4.2 Estimadores, características de los estimadores. 4.3 Estimación por intervalos, bilateral y unilateral. 4.4 Intervalos de confianza para la media, diferencia de medias, varianzas conocidas y varianza desconocida. 4.4 Intervalo de confianza para la proporción y para la diferencia de proporciones 4.5 Intervalo de confianza para la varianza y para la razón de varianzas Unidad 5 5. Pruebas de hipótesis 5.1 Introducción a las pruebas de hipótesis 5.2 Error tipo I y error tipo II. 5.3 Pruebas de hipótesis de una muestra. Para la media, varianza y proporción. 5.4 Prueba de hipótesis de dos muestras. Para diferencias de medias, de proporciones y razón de varianzas. 5.5 Pruebas de Bondad de Ajuste 5.6 Pruebas de independencia Unidad 6 6. Pruebas no paramétricas 6.1 Prueba de Rangos de Signos de Wilcoxon 6.2 Prueba de Suma de Rangos 6.3 Prueba de signos 6.4 Análisis de Varianza (no paramétrica)

3 Unidad Temas Subtemas Unidad 7 7. Análisis de Regresión Lineal Simple y Análisis de Varianza 7.1 Introducción a la regresión lineal simple 7.2 Estimación de coeficientes de regresión mediante el método de mínimos cuadrados 7.3 Adecuación al modelo 7.4 Análisis de Varianza en un sentido. 6. Metodología de desarrollo del curso. Para cada unidad del curso se recomienda: Exposición de los temas del curso por parte del profesor. Investigación y lectura de artículos científicos relacionados con el tema por parte de alumno. Solución de ejercicios y problemas propuestos por el profesor. Al menos una clase en la sala de computo para utilizar el software en la solución de problemas. Aplicación de un examen rápido al finalizar la unidad para conocer el aprovechamiento del grupo. Aplicación de dos exámenes, uno a mitad del curso y otro de final de curso. Realizar un proyecto de final del semestre donde se apliquen las herramientas aprendidas durante el curso en caso real. Se establecen las estrategias y las actividades que sean funcionales y adecuadas para lograr el aprendizaje de los estudiantes. 7. Sugerencias de evaluación. Evaluación mediante un examen a mitad del curso y otro al final, además se siguiere realizar un examen rápido en cada unidad, para conocer el aprovechamiento del grupo por unidad y poder realizar la retroalimentación mediante la solución del examen, se recomienda además trabajo en equipo por unidad con una co-evaluación del alumno por parte de los demás integrantes del equipo y un trabajo final donde apliquen algunas de las herramientas vistas en el curso en la solución de un problema real 8. Bibliografía y Software de apoyo

4 Mason Robert; Statistical Techniques in business and Economics. Richard D. Irwin, Inc. (1978). Unidad 3 Ross Sheldon; Probabilidad y Estadística para Ingenieros. McGraw Hill Interamericana. (2000) Unidad 4 Montgomery D. & Runger G. Probabilidad y Estadística Aplicadas a la Ingeniería. McGraw Hill Unidad 5 Unidad 6

5 9. Prácticas propuestas. Para cada unidad se recomienda el uso de software en la solución de problemas, Unidad 3 Unidad 4 Unidad 5 Unidad 6 Unidad 7 Realizar un muestreo de algún fenómeno, presentación descriptiva de la muestra Uso de Software para el cálculo de probabilidades Seleccionar una población pequeña, tomar todas las muestras de tamaño n de esa población y comprobar la distribución muestral de cada parámetro Realizar muestras poblacionales y estimar los parámetros, utilizar software Presentar un caso práctico donde se requiera la prueba de hipótesis Comparar los resultado de pruebas paramétricas con pruebas no paramétricas Encontrar la relación entro dos variables (por ejemplo relación entre el tamaño y peso de rocas), modelar la relación entre estas variables, estimar los parámetros de regresión y verificar la adecuación al modelo. Dr. Rey David Molina Arredondo Nombre y firma del catedrático responsable.

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