Última actualización. M. en C. Carmen del Pilar Suárez Rodríguez. Al finalizar el curso el estudiante será capaz de:

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1 UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE SAN LUIS POTOSÍ REGIÓN HUASTECA SUR PROGRAMA SINTETICO DE LA CARRERA DE INGENIERO MECÁNICO ELECTRICISTA A) Estadística Última actualización. M. en C. Carmen l Pilar Suárez Rodríguez B) Datos básicos l curso Semestre Horas teoría por semana Horas práctica por semana Horas trabajo adicional estudiante Créditos IV C) Objetivos l curso Objetivos generales Al finalizar el curso el estudiante será capaz : Generar, analizar e interpretar la información relacionada con la scripción o comportamiento los elementos correspondientes a una muestra seleccionada en forma aleatoria, con el fin interferir cuales son las características más notables dicha población, y así tomar la cisión que le permita implementar la mejor solución a un tipo problema ingenieril. Objetivos específicos Unidas 1.Conceptos Básicos Probabilidad y Objetivo específico El alumno podrá finir conceptos básicos como variable pendiente y variable inpendiente, función y grafica una función entre otros, a fin establecer en forma matemática la relación que guardan entre sí, la variable inpendiente y la función. Así mismo dará solución a problemas probabilidad relacionados con la ingenieria. 2. Estadística scriptiva El alumno será capaz calcular las medidas centralización como: la media aritmética, la mediana, la moda; Medidas dispersión como: sviación media, sviación estándar, así como los otros términos estadísticos que junto con las representaciones gráficas (Histograma, polígono frecuencias y ojiva) ayudarán a alumno a tener una ia clara

2 l comportamiento que sigue la distribución la población. 3. Distribución probabilidad con nombre propio 4. Muestreo, distribuciones muestreo, teoría la estimación estadística y teoría cisión estadística. 5.- Ajuste curva por método mínimos cuadrados El alumno explicará las características que giran alredor un experimento, para elegir entre la distribución Binomial, o la Distribución Normal, La distribución Poisson o la Distribución Stunt, etc. Aquellas que mejor se adapten a las condiciones l experimento y ésta manera que el alumno con el auxilio las tablas Distribución Binomial o la Distribución Normal, o en su fecto empleando la ley (Molo Matemático) pueda resolver los problemas prototipo cubiertos en esta sección. El alumno seleccionará una muestra aleatoria que mejor scriba el comportamiento la población, amás por estimar la media aritmética y la sviación estándar un conjunto valores y también cidirá sobre aceptar o rechazar una afirmación hecha en torno a dicha población previo a estudio un ensayo o prueba hipótesis. El alumno terminará la ecuación mínimos cuadrados (rectas parábola, curva exponencial) que ofrezca la mejor scripción entre las variable conocida y la que se requiere precir. D) Unidad 1 CONCEPTOS BÁSICOS DE PROBABILIDAD Tema 1.0 Variables y Funciones 15 hs Tema 1.1 Concepto estadística, estadística scriptiva. Tema 1.2 Concepto estadística inferencial Tema 1.3 Variable pendiente e inpendiente Tema 1.4 Dominio y rango Tema 1.5 Definición y rango Tema 1.6 Gráfica una función Tema 1.7 Distribuciones Frecuencia Tema 1.8 Muestra y población Tema 1.9 Rango y recorrido Tema 1.10 Intervalos, ancho un intervalo y marca clase 3 hr

3 Tema 1.11 Límites un intervalo Tema 1.12 Frecuencia Tema 1.13 Ojiva mayor que y ojiva menor que Tema 1.14 Histograma y polígono frecuencias Tema 1.15 Concepto Probabilidad Tema 1.16 Espacio Muestral y puntos muestrales Tema 1.17 Eventos Tema 1.18 Conteo puntos muestrales 3 hr 3 hr Tema 1.19 Probabilidad relativa Tema 1.20 Regla la adición Tema 1.21 Probabilidad condicional Tema 1.22 Regla la multiplicación Tema 1.23 Teorema Bayes 3 hr Lecturas y otros recursos Se recomienda leer los temas la bibliografía sugerida, y resolver problemas indicados por el maestro. Métodos enseñanza Aprendizaje basado en problemas Aprendizaje colaborativo. Aprendizaje activo. El profesor facilitará los temas relacionados y ejemplificara sobre fenómenos en la vida cotidiana en clase así como aplicaciones l tema (estrategia recepción). Discusiones facilitadas por el instructor (estrategia interpersonal). Trabajo individual o grupal por parte los estudiantes (estrategia selección).

4 Actividas aprendizaje Con Docente: Construcción organizadores gráficos que reafirmen la importancia los elementos teóricos básicos Exposición los temas a través ejercicios teóricos y aplicación seleccionados como base aprendizaje Solución dirigida ejercicios teóricos y aplicación (sarrollados en el pizarrón con apoyo l docente) Solución ejercicios en forma individual y en equipo Solución a ejercicios asignados tarea Iniciar una discusión con las ias previas que tienen los estudiantes, con ejemplos tomados la vida diaria como gráficas en periódicos, resultados portivos, etc. y con lecturas seleccionadas por el profesor. A partir la discusión ejemplos, hacer hincapié en la importancia la Estadística y su aplicación en la Ingeniería Mecánica Eléctrica. Por medio lluvia ias, construir los conceptos variable, población y muestra, ntro l contexto estadístico. Solicitar a los alumnos ejemplos poblaciones y muestras, y discutirlas con el grupo. Discutir con el grupo el hecho que la Estadística tiene como principal aplicación inferir características poblaciones, señalando en términos generales la secuencia l proceso estadístico. Plantear problemas y ejemplos en don el estudiante tenga oportunidad observar la homogeneidad o heterogeneidad los valores la variable. Mostrar ejemplos, ser posible con material lúdico, en don el estudiante tenga contacto con situaciones aleatorias. Se sugiere presentar al grupo molos información sesgada o dirigida, con el fin que se conozca el mal uso que se hace la Estadística. Igualmente se sugiere tomar ejemplos cotidianos, como los sonos telefónicos los noticieros, entre otros. Sin Docente: Investigación conceptos básicos y aplicaciones. Resolución ejercicios teóricos y aplicación a distintas áreas, en forma individual y grupal Unidad 2 ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Tema 2.1 Media aritmética, mediana y moda. Tema 2.2 Media geométrica y media armónica. Tema 2.3 Cuartiles, ciles y percentiles. Tema 2.4 Rango semi intercuartílico y rango entre percentiles Tema 2.5 Desviación media. Tema 2.6 Desviación típica y Varianza. Tema 2.7 Coeficiente Variación. 12 hs 2 hr

5 Tema 2.8 Momentos con respecto al origen. Tema 2.9 Momentos con respecto a la media. Tema 2.10 Coeficiente sesgo. Tema 2.11 Coeficiente curtosis. Lecturas y otros recursos Se recomienda leer los temas la bibliografía sugerida, y resolver problemas indicados por el maestro. Métodos enseñanza Actividas aprendizaje El profesor facilitará los temas relacionados y ejemplificara sobre fenómenos en la vida cotidiana en clase así como aplicaciones l tema utilizando Aprendizaje basado en problemas, Aprendizaje por proyectos, aprendizaje colaborativo. Aprendizaje transformador (estrategia recepción). Discusiones facilitadas por el instructor (estrategia interpersonal). Trabajo individual o grupal por parte los estudiantes (estrategia selección). Con Docente: Construcción organizadores gráficos que reafirmen la importancia los elementos teóricos básicos Exposición los temas a través ejercicios teóricos y aplicación seleccionados como base aprendizaje Solución dirigida ejercicios teóricos y aplicación (sarrollados en el pizarrón con apoyo l docente) Solución ejercicios en forma individual y en equipo Solución a ejercicios asignados tarea Sin Docente: Investigación conceptos básicos y aplicaciones. Resolución ejercicios teóricos y aplicación a distintas áreas, en forma individual y grupal Unidad 3 DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD CON NOMBRE PROPIO. Tema 3.1 Variable aleatoria y aleatoria discreta Tema 3.2. Variable aleatoria continúa Tema 3.3. Variable aleatoria bidimensional Tema 3.4 Variable aleatoria bidimensional discreta Tema 3.5 Variable aleatoria bidimensional continúa. Tema 3.6. Distribuciones probabilidad con nombre propio. 12 hs Tema 3.7 La distribución Binomial

6 Tema 3.8 Función distribución geométrica Tema 3.9 Función distribución uniforme Tema 3.10 Función distribución exponencial Tema 3.11 La distribución normal Tema 3.12 Relación entre las distribuciones binominal y normal. Tema 3.13 La distribución Poisson. Tema 3.14 La relación las distribuciones binominal y Poisson. Tema 3.15 La distribución multinominal. Tema 3.16 Función distribución t stunt. Tema 3.17 Función distribución Ji-cuadrada. Tema 3.18 Función distribución F (Fisher). Tema 3.19 Ajuste distribuciones frecuencias muéstrales mediante distribuciones teóricas Lecturas y otros recursos Se recomienda leer los temas la bibliografía sugerida, y resolver problemas indicados por el maestro. Métodos enseñanza Actividas aprendizaje Aprendizaje basado en problemas Aprendizaje colaborativo. Aprendizaje activo. El profesor facilitará los temas relacionados y ejemplificara sobre fenómenos en la vida cotidiana en clase así como aplicaciones l tema (estrategia recepción) Discusiones facilitadas por el instructor (estrategia interpersonal). Trabajo individual o grupal por parte los estudiantes (estrategia selección). Mapa conceptual Con Docente: Construcción organizadores gráficos que reafirmen la importancia los elementos teóricos básicos Exposición los temas a través ejercicios teóricos y aplicación seleccionados como base aprendizaje Solución dirigida ejercicios teóricos y aplicación (sarrollados en el pizarrón con apoyo l docente) Solución ejercicios en forma individual y en equipo Solución a ejercicios asignados tarea Sin Docente: Investigación conceptos básicos y aplicaciones. Resolución ejercicios teóricos y aplicación a distintas áreas, en forma individual y grupal

7 Unidad 4. MUESTREO, ESTIMACIÓN Y ENSAYOS. Tema 4.1. Teoría muestreo Tema 4.2 Muestras aleatorias y números muestreo. Tema 4.3 Muestreo con y sin reposición. Tema 4.4 Distribución muestreo. Tema 4.5 Distribución muestreo medias. Tema 4.6 Distribución muestreo preposiciones. Tema 4.7 Distribución muestreo proposiciones. Tema 4.8 Error típico. Tema 4.9 Estimación parámetros Tema 4.10 Estimación sesgo Tema 4.11 Estimación eficiente Tema 4.12 Estimación punto y estimación intervalo Tema 4.13 Estimación intervalo confianza para parámetros población Tema 4.14 Intervalos confianza confianza para las medias Tema 4.15 Intervalos confianza para las proporciones Tema 4.16 Intervalos confianza para diferencias y sumas Tema 4.17 Intervalos confianza para sviaciones típicas Tema 4.18 Error probable Tema 4.19 Ensayos o pruebas hipótesis, cisiones estadísticas Tema 4.20 Hipótesis estadísticas Tema 4.21 Hipótesis nula Tema 4.22 Hipótesis alternativa Tema 4.23 Contrastes hipótesis y significación o reglas cisión Tema 4.24 Errores tipo I y tipo II Tema 4.25 Nivel significación Tema 4.26 Contrastes mediante la distribución normal Tema 4.27 Contrastes una y dos colas Tema 4.28 Contrastes especiales Tema 4.29 Medias Tema 4.30 Proporciones Tema 4.31 Contrastes mediante la distribución normal 21 hs 7 hs 7 hs 7 hs Lecturas y otros recursos Se recomienda leer los temas la bibliografía sugerida, y resolver problemas indicados por el maestro. Métodos enseñanza El profesor facilitará los temas relacionados y ejemplificara sobre fenómenos en la vida cotidiana en clase así como aplicaciones l tema utilizando Aprendizaje basado en problemas, Aprendizaje por proyectos, aprendizaje colaborativo. aprendizaje transformador (estrategia recepción) Discusiones facilitadas por el instructor (estrategia interpersonal). Trabajo individual o grupal por parte los estudiantes (estrategia selección).

8 Actividas aprendizaje Con Docente: Construcción organizadores gráficos que reafirmen la importancia los elementos teóricos básicos Exposición los temas a través ejercicios teóricos y aplicación seleccionados como base aprendizaje Solución dirigida ejercicios teóricos y aplicación (sarrollados en el pizarrón con apoyo l docente) Solución ejercicios en forma individual y en equipo Solución a ejercicios asignados tarea Sin Docente: Investigación conceptos básicos y aplicaciones. Resolución ejercicios teóricos y aplicación a distintas áreas, en forma individual y grupal Unidad 5. AJUSTE DE CURVA POR MÉTODO DE MÍNIMOS CUADRADOS Tema 5.1 Relación entre variables Tema 5.2 Ajuste curvas Tema 5.3 Ecuaciones curvas aproximantes Tema 5.4 Ajuste curvas a mano Tema 5.5 La recta mínimos cuadrados Tema 5.6 La parábola mínimos cuadrados Tema 5.7 La curva exponencial Tema 5.8 Regresión Tema 5.9 Problemas con más dos variables 20 hs 1hr 2hr 3hr 3hr 2hr 2hr 2hr 3hr 2hr Lecturas y otros recursos Se recomienda leer los temas la bibliografía sugerida, y resolver problemas indicados por el maestro. Métodos enseñanza El profesor facilitará los temas relacionados y ejemplificara sobre fenómenos en la vida cotidiana en clase así como aplicaciones l tema utilizando Aprendizaje basado en problemas, Aprendizaje por proyectos, aprendizaje colaborativo. aprendizaje transformador (estrategia recepción) Discusiones facilitadas por el instructor (estrategia interpersonal). Trabajo individual o grupal por parte los estudiantes (estrategia selección).

9 Actividas aprendizaje Con Docente: Construcción organizadores gráficos que reafirmen la importancia los elementos teóricos básicos Exposición los temas a través ejercicios teóricos y aplicación seleccionados como base aprendizaje Solución dirigida ejercicios teóricos y aplicación (sarrollados en el pizarrón con apoyo l docente) Solución ejercicios en forma individual y en equipo Solución a ejercicios asignados tarea Sin Docente: Investigación conceptos básicos y aplicaciones. Resolución ejercicios teóricos y aplicación a distintas áreas, en forma individual y grupal E) Estrategias enseñanza y aprendizaje Exposición cada uno los temas, análisis conceptos fundamentales, aplicaciones a la solución problemas, discusión y conclusiones, podrá realizar resúmenes, organizadores gráficos, preguntas intercaladas, ilustraciones, organizadores previos, res semánticas y mapas conceptuales. Utilizando Aprendizaje basado en problemas, aprendizaje basado en proyectos, aprendizaje colaborativo y/o aprendizaje activo. F) Evaluación y acreditación Los exámenes parciales, extraordinario, título y regularización serán escritos, la ponración cada parcial correspon al 25% pero esta será construida como la suma las actividas evaluación que seleccione el profesor acuerdo a la metodología enseñanza. Se sugiere 80% l examen escrito, 10% actividas extra aula y 10% los avances l proyecto y/o actividas en el aula. Las cuales puen ser Opiniones e informes por escrito, Observación directa y portafolios evincias. Elaboración y/o presentación : Periodicidad Abarca Ponración Primer examen parcial 20 sesiones Unidad 1 25% Segundo examen parcial 20 sesiones Unidad 2 y 3 25% Tercer examen parcial 20 sesiones Unidad 4 25% Cuarto examen parcial 20 sesiones Unidad 5 25% Examen ordinario Promedio los cuatro exámenes parciales. TOTAL 100%

10 Mecanismos y procedimientos evaluación Exámenes parciales Promedio exámenes 80% Tareas, participación en clase, trabajos investigación. Valor relativo 20% Examen ordinario Examen a extaordinario Examen a título y regularización Otras actividas académicas requeridas El promedio los exámenes corresponrá al examen ordinario y la nota mínima aprobatoria será 6.0, Examen general, que abarca el contenido todo el programa. Valor relativo 100% Examen general, que abarca el contenido todo el programa. Valor relativo 100% Para que la calificación l curso sea consirada aprobatoria, el alumno tendrá que aprobar el curso teoría, amás haber realizado sus trabajos y/o proyectos. G) Bibliografía y recursos informáticos Básica WILLIAM NAVIDI Estadística para ingenieros Mc. Graw Hill, Complementaria J. SUSAN MILTON, JESEE C. ARNOLD Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias Computacionales. Mc. Graw Hill. 4a Ed HUMBERTO GUTIERREZ PULIDO Control Estadístico Calidad y Seis Sigma CHRISTENSEN H. Estadística paso a paso, Editorial Trillas, MONTGOMERY, D. C. AND RUNGER G. C., Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería. Editorial Mc Graw Hill SPIEGEL, MURRAY R. Estadística 2ª Editorial McGraw-Hill, Serie Schaum s Colombia, ROBERT C. WA, RONALD E. Probabilidad y Estadística, 4ª Edición. Editorial Mc Graw Hill FREUND, JHON E. Y GARY A. SIMON. Estadística Elemental. 8ª Edición. Editorial Prentice Hall PAGANO, R. Estadística para las ciencias l comportamiento. Cengage Learning Latin America, 2006 Software recomendado XL Stat, Minitab, SPSS.

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