ESCUELA POLITÉCNICA NACIONAL. PROGRAMA DE ESTUDIOS POR ASIGNATURA Versión V10.8.1

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1 ESCUELA POLITÉCNICA NACIONAL PROGRAMA DE ESTUDIOS POR ASIGNATURA Versión V UNIDAD ACADÉMICA: CARRERA: EJE DE FORMACIÓN: NOMBRE DE LA ASIGNATURA: Departamento de Formación Básica Varias Básica PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA BÁSICAS CÓDIGO: MAT234 PENSUM: SEMESTRE REFERENCIAL: 2 NRO. CRÉDITOS: 4 TIPO: Obligatoria: Optativa: Laboratorio: HORAS SEMANALES: Teóricas: 4 Prácticas de Laboratorio/Ejercicios: 0 TOTAL DE HORAS: Teóricas: 56 Prácticas de Laboratorio/Ejercicios: 0 Actividades de Evaluación: 8 ASIGNATURAS PRE-REQUISITOS: MAT116 Cálculo en una variable ASIGNATURAS CO-REQUISITOS: Ninguna OBJETIVOS DEL CURSO: De conocimientos: Resolver problemas relacionados con situaciones concretas de la realidad empleando criterios de teoría de probabilidades y los métodos de la estadística descriptiva e inferencial, eventos aleatorios, espacio muestral, independencia, variable aleatoria, función de distribución, densidad de probabilidad, esperanza, varianza, covarianza, población, muestra, parámetro, estadístico, correlación, estimador puntual y por intervalos. Page 1

2 De destrezas: Desarrollar el razonamiento matemático aleatorio y la capacidad de relacionar los problemas prácticos con la teoría de probabilidades y los métodos de la estadística descriptiva e inferencial, estudiados en lo posible con rigor científico y con una base matemática consistente. Utilizar con solvencia los métodos de razonamiento relacionados con el cálculo de probabilidades, las distribuciones Utilizar con solvencia los métodos de razonamiento relacionados con el cálculo de probabilidades, las distribuciones discretas y continuas, el cálculo de probabilidades, las técnicas fundamentales de la estadística descriptiva e inferencial. Utilizar programas computacionales relacionados con la teoría de probabilidades y estadística, como por ejemplo: MATLAB, ECEL, SPSS, NCSS, STATA, STATGRAPHICS, S-PLUS, SAS, etc.. De valores y actitudes: Desarrollar el pensamiento lógico-matemático, la reflexión, el trabajo en equipo. CONTENIDOS: Capítulo 1: Estadística descriptiva, análisis exploratorio de datos (12 horas) 1.1. Introducción: objetivos, estudios y métodos de la estadística Definiciones básicas Tipos de datos: discretos y continuos Encuestas por muestreo aleatorio Características de una variable Diagramas de puntos y diagrama de tallo y hojas Gráfico circular (de pastel) y gráfico de barras Distribución de frecuencias e histogramas Medidas de tendencia central (o de localización) Medidas de dispersión Medidas de forma y posición Diagrama de caja Descripción de dos variables: nube de puntos, tabla de contingencia, covarianza y correlación Capítulo 2: Probabilidades (23 horas) 2.1. Espacio muestral (discreto), eventos, probabilidad Arreglos, permutaciones y combinaciones Independencia y condicionalidad Fórmula de probabilidad completa Variables aleatorias (discretas y continuas) Función de distribución y de densidad de probabilidad de una variable aleatoria Esperanza y varianza de una variable aleatoria. Momentos Desigualdad de Chebischev Función característica y sus propiedades Principales distribuciones de probabilidad discretas: uniforme, Bernoulli, binomial, geométrica, hipergeométrica y de Poisson Principales distribuciones de probabilidad continuas: uniforme, exponencial, normal (de Gauss), jicuadrado, de Student, y de Fisher (sin deducciones a partir de otras leyes) Variables aleatorias bidimensionales discretas y continuas Funciones de distribución y de densidad de probabilidad (conjuntas, marginales y condicionales) Variables aleatorias independientes Esperanza, covarianza y correlación Principales distribuciones de probabilidad multidimensionales: uniforme, multinomial y normal. Capítulo 3: Estadística: estimación de parámetros, pruebas de hipótesis y regresión simple (29 horas) Page 2

3 3.1. Definiciones: población, muestras, parámetros y estimadores (o estadísticos) Distribución de la media muestral Distribución de la varianza muestral Estimación puntual y por intervalo de la media y de la varianza Tamaño de la muestra Construcción de estimadores: Método de los momentos y método de la máxima verosimilitud Elementos de una prueba de hipótesis Pruebas sobre los parámetros en una distribución normal univariante Prueba ji-cuadrado de bondad de ajuste a una ley Prueba gráfica de normalidad y prueba de Kolmogorov Smirnov Prueba ji-cuadrado para la independencia de variables Pruebas para la comparación de dos medias Pruebas para la comparación de dos varianzas Regresión Lineal Simple: estimación de parámetros, intervalos de confianza y validación PRÁCTICAS DE LABORATORIOS/EJERCICIOS: Tópico 1: No aplica BIBLIOGRAFÍA BÁSICA: BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA: Galindo, E. (2010). Estadística. Métodos y Aplicaciones. Quito. Prociencia Editores. Montgomery, D. (1993). Probabilidades y Estadística para Ingeniería y Administración. México. Mendenhall, W., Sheaffer, R. & Wackerly, D. (1994). Estadística Matemática con Aplicaciones. (Segunda Edición). México. Grupo Editorial Iberoaméricana. Mendenhall, W. (1998). Estadística para Administradores. (Segunda Edición). México. Grupo Editorial Iberoamérica. Levin, R. & Rubien, D. (1996). Estadística para Administradores. (6ª edición). Prentice Hall. Meyer. (1996). Probabilidad y Aplicaciones Estadísticas. Vol. 1 y 2. México. Limusa. Harnett & Murphy. (1987). Introducción al Análisis Estadístico. Addison-Wesley Iberoamericana. Feller, W. (1991). Introducción a la Teoría de Probabilidades y sus aplicaciones. Limusa. Kennedy & Neville. (1982). Estadística para Ciencias e Ingeniería. México DF. Harla. Scheaffer, R. & McClave, J. (1993). Probabilidad y Estadística para Ingeniería. México. Grupo Editorial Iberoamérica. Galindo, E. (1990). Estadística para Ingeniería y Administración. Quito. Gráficas Mediavilla Hnos. SUGERENCIAS DIDÁCTICAS: Exposición oral (clase magistral) Ejercicios dentro de clase Exposición audiovisual Ejercicios fuera del aula Page 3

4 Conferencias (profesores invitados) Prácticas de laboratorio Trabajos de investigación Otras: Consultas Lecturas obligatorias Prácticas de campo Desarrollo de un proyecto FORMAS DE EVALUAR: Pruebas parciales Trabajos y tareas fuera del aula Participación en clase Examen final Asistencia a prácticas Otras REQUISITOS DE EPERIENCIA Y CONOCIMIENTOS DEL PROFESOR: Formación matemática y amplio conocimiento de la Estadística. Capacitación o experiencia docente a nivel superior. REQUERIMIENTOS DE INFRAESTRUCTURA: Aula con equipo audiovisual. Page 4

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