1. IDENTIFICACIÓN DE LA ASIGNATURA
|
|
- Adrián Olivera Gutiérrez
- hace 7 años
- Vistas:
Transcripción
1 UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE CHILE FACULTAD DE ADMINISTRACION Y ECONOMIA DEPARTAMENTO DE CONTABILIDAD Y AUDITORIA PROGRAMA DE ESTUDIO ESTADÍSTICA APLICADA II 1. IDENTIFICACIÓN DE LA ASIGNATURA 2. OBJETIVOS GENERALES 3. CONTENIDOS 4. METODOLOGÍA DOCENTE 5. BIBLIOGRAFÍA SEGUNDO SEMESTRE 2011
2 IDENTIFICACIÓN DE LA ASIGNATURA 1. IDENTIFICACIÓN DE LA ASIGNATURA Carrera : Contador Público y Auditor Nombre : Estadística Aplicada II Código de Asignatura : 3844 Nivel : 4 Pre-requisitos : Estadística Aplicada I Requisito para : Econometría II. OBJETIVOS GENERALES 2.1 Continuar con la capacitación de conceptos técnicos y métodos estadísticos en combinaciones teóricas y aplicaciones al manejo de la información en el mundo moderno de los negocios, la administración y la economía. 2.2 Continuar con la utilización y comprensión eficiente de la información estadística en actividades y problemas propios del área administrativa, financiera y contable. 2.3 Revisar y proporcionar las bases teóricas, las técnicas de cálculos fundamental estadísticos y manejo de aplicaciones computacionales para el estudio sobre Metodología de la Investigación, Teoría de Decisiones, Econometría, Auditoría Operativa e Investigaciones de Operaciones. 2.4 Uso de algún software computacional, como ser S.A.S., S.P.S.S., MINITAB, STATGRAPHICS, NCSS, etc.(siempre que cumplan con los requisitos de compra legal), haciendo más énfasis en analizar e interpretar los resultados estadísticos que entregan cada uno de ellos y no en los desarrollos matemáticos de cálculos necesarios para obtenerlos. III. METODOLOGÍA DOCENTE Para el desarrollo de estos contenidos, se sugiere, cuando las circunstancias lo permitan, seguir los métodos expositivos, deductivos y de ejercitación. Hacer uso de paquetes computacionales estadísticos en la resolución de problemas. Insistir en aumentar la capacidad razonadora e interpretativa de los resultados de los problemas planteados. IV. EVALUACIÓN Durante el Semestre Académico, los alumnos se someterán a las siguientes Pruebas de Evaluación Programadas fijadas por el Departamento respectivo: 1º P.E.P. con ponderación del 25% 2º P.E.P. con ponderación del 35% 3º P.E.P. con ponderación del 35% y Controles de Ayudantía con ponderación del 5% V. BIBLIOGRAFÍA 1. ALLEN L., WEBSTER, Applied Statistics from Business and Economics, 1995 Editor Irwin U.S.A. 2. BERENSEN MARK L., Y LEVINE DAVID M., Estadística Básica en Administración, º edición, Prentice-Hall Hipanoamericana S.A.
3 3. CANAVOS GEORGE C., Probabilidad y Estadística: Aplicaciones y Métodos México, Edit. Mc Graw-Hill. 4. HANKE J., REITSCH, A. Estadística para negocios, 1995, Irwin, Mc Graw- Hill. 5. HILDEBRAND, D., OTT, L. Estadística Aplicada a la Administración y a la Economía 1997, Addison Wesley. 6. MENDENHALL, SINCICH: Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias, 1997, Prentice may Hispanoamericana. 7. NEWBOLD PAUL, 1998, Estadística para los negocios y la Economía, Prentice May, 4º edición. 8. ROOS, SHELDON M., Probabilidad y Estadística para Ingenieros, Mc Graw- Hill, Edición WEBSTER ALLEN L., Estadística Aplicada a los Negocios y a la Economía, 2000, Irwin Mc Graw-Hill. VI. PROGRAMACIÓN POR SESIONES Unidad 1: Distribuciones de probabilidades especiales 1.1 Distribuciones de probabilidades de variables aleatorias Distribución de probabilidad Uniforme Distribución de probabilidad Normal. Propiedades Distribución de probabilidad Exponencial Distribución de probabilidad Chi-cuadrada. Propiedades Distribución de probabilidad t-student. Propiedades Distribución de probabilidad F Ejercitación y aplicación del contenido de esta unidad, usando planilla de cálculo, tablas y calculadoras. Unidad 2: Inferencia Estadística 2.1 Poblaciones y muestras estadísticas. 2.2 Conceptos sobre métodos de muestreo aleatorio simple, estratificado, conglomerados, etc. 2.3 Distribuciones límites de probabilidades. Teorema del Límite Central. 2.4 Distribuciones de muestreo de: La varianza muestral con muestra extraída de una población normal. Test de normalidad de Shapiro y Wilk La media muestral, cuando la muestra es extraída de una población normal con varianza conocida y para cuando es desconocida La media muestral, cuando la muestra se extrae de población grande no distribuida normal La proporción muestral, cuando la muestra a extraer es de tamaño grande La diferencia de dos medias muestrales cuando las muestras son independientes extraídas de dos poblaciones normales independientes con varianzas conocidas y para cuando son desconocidas La diferencia de dos medias muestrales, cuando las poblaciones de valores no son normales y los tamaños de muestras grandes La diferencia de dos medias muestrales al extraer muestras pareadas de dos poblaciones de valores dependientes La diferencia de dos proporciones muestrales de tamaños grandes La razón de dos varianzas muestrales al extraer muestras independientes de dos poblaciones distribuidas normalmente Aplicaciones y ejercitaciones. 2.5 Inferencia Estadística Introducción Estimación puntual de parámetros Concepto de estimación puntual de parámetros.
4 Propiedades deseables de los estimadores puntuales de parámetros: insesgamiento, eficiencia, consistencia y suficiencia. Propiedad de linealidad de un estimador Desigualdad de Cramer-Rao. Estimador de varianza mínima Métodos para encontrar estimadores de parámetros: el método de máxima verosimilitud y de momentos. Propiedades Ejercitación y aplicaciones sobre estimación de parámetros Estimación de parámetros por intervalos de confianza Conceptos Intervalos de confianza para la media poblacional basados en los supuestos de normalidad en los siguientes casos: varianza conocida, varianza desconocida y aplicación del teorema del Límite Central. Determinar el tamaño de una muestra Intervalos de confianza para la varianza poblacional de una población normal Intervalo de confianza para la proporción poblacional (en muestras grandes Intervalos de confianza sobre el cuociente de dos varianzas poblaciones con muestras aleatorias independientes extraídas de poblaciones distribuidas normales e independientes Intervalos de confianza sobre la diferencia de dos medias poblacionales bajo los supuestos de muestras aleatorias independientes extraídas de poblaciones independientes e idénticamente distribuidas normales de varianzas conocidas Intervalos de confianza sobre la diferencia de dos medias poblacionales bajo los supuestos de muestras aleatorias independientes extraídas de poblaciones independientes distribuidas normales, con varianzas poblacionales conocidas y desconocidas y, en este caso, cuando éstas son iguales y cuando son desiguales Intervalos de confianza sobre la diferencia de dos medias poblacionales bajo los supuestos de muestras aleatorias grandes e independientes aplicando el Teorema del Límite Central Intervalos de confianza sobre la diferencia de dos medias poblacionales cuando se extraen muestras aleatorias pareadas de poblaciones dependientes tal que la diferencia de los valores pareadas provienen de una distribución normal de valores Intervalos de confianza sobre la diferencia entre dos proporciones poblacionales (en muestras grandes) Ejercitación y aplicación, usando software estadístico, planilla de cálculo y calculadoras. 2.6 Pruebas de hipótesis de parámetros Introducción Hipótesis estadísticas: a) hipótesis nula y b) hipótesis alternativa. Regiones críticas o de rechazo para las hipótesis nulas Errores Tipo I y de Tipo II en prueba de hipótesis Potencia de la dócima de hipótesis Teorema de Neyma-Pearson Dócima de la media poblacional bajo el supuesto de normalidad, en los casos poblacional conocida, varianza poblacional desconocida y cuando se debe aplicar el Teorema del Límite Central. Cálculos de: p- value, potencia de una dócima, probabilidad de cometer error tipo II y el tamaño de una muestra con probabilidad alfa y beta.
5 Dócima de la varianza poblacional cuando la muestra aleatoria se extrae de una población normal de valores Dócima de hipótesis sobre la igualdad de varianzas poblacionales cuando las muestras aleatorias se extraen independientemente de poblaciones independientes con distribuciones normales Dócima sobre la diferencia de medias poblacionales bajo el supuesto de extraer muestras aleatorias independientes, en los casos: varianzas poblacionales conocidas, varianzas poblacionales desconocidas y subcasos: supuestas iguales y subcaso supuestas desiguales. Aplicación del Teorema del Límite Central, cuando las poblaciones de valores no son normales Dócima de la diferencia de medias poblacionales en muestreo de poblaciones pareadas Dócima de la diferencia de dos proporciones poblacionales Ejercitación y aplicaciones, usando software estadístico, tabla de cálculo y calculadoras. 2.7 Análisis de Varianza Introducción Análisis de varianza de un factor. Modelo estadístico lineal para el diseño experimental completamente aleatorio de un factor o de un sentido. Modelo experimental de un factor de efectos fijos y de efectos aleatorios. Supuestos a considerar en un diseño experimental de un factor en un análisis de un factor (ANOVA o ANDEVA). Pruebas de Bartlett y de Cochran Estadística de prueba para docimar una hipótesis nula sobre la igualdad de medias en una ANOVA de un factor, de efectos fijos y otra de efectos aleatorios, en diseño balanceado o desbalanceado Estimación de los parámetros del modelo estadístico del diseño experimental de un factor para la media poblacional µ cuando µ, j = 1,2,3,...,k, donde k= número de tratamientos Análisis de residuo y validación del experimento de un factor de los supuestos impuesto en el ANOVA respectivo: normalidad e independencia Pruebas sobre medias poblacionales al comparar tratamientos individuales en un diseño experimental de un factor. Contrastes. Contrastes ortogonales Prueba del intervalo múltiple de Duncan en un diseño experimental de un factor Modelo de efectos aleatorios de un factor. El modelo lineal para este modelo de efectos aleatorios de un factor. Componentes de la Varianza. Prueba de hipótesis de interés. Anova para el modelo de efectos aleatorios de un factor Ejercicios y aplicaciones usando software computacional estadístico, planilla de cálculo y calculadoras. j Unidad 3 Regresión y Correlación Lineal Simple 3.1 Introducción a la regresión lineal simple Modelo de regresión lineal y los supuestos Ajuste de la recta por el método de mínimos cuadrados Inferencias relativas a los parámetros de un modelo de regresión lineal simple Prueba de significación del modelo de regresión lineal simple Estimación del valor medio en el punto x o = [1 x 01 ] t Estimación de la predicción de un valor de la varianza Y en el punto x = [1 x 01 ] t. o
6 3.1.7 Ejercicio y aplicaciones, usando software estadístico y calculadora. 3.2 Análisis de la correlación Gráficos de correlación El coeficiente de correlación de Karl Pearson. El coeficiente de determinación Prueba de significación estadística para la interpretación de la existencia o ausencia de correlación Modelos linealizables; exponencial y potencial. 3.3 Métodos de regresión lineal múltiple El modelo de regresión lineal múltiple y sus supuestos Estimación mínimos cuadráticos de los coeficientes de regresión lineal múltiple matricialmente, inferencia sobre los coeficientes de regresión lineal múltiple Inferencia en la regresión lineal múltiple, basados en el coeficiente de determinación. Coeficiente de determinación ajustado Prueba global de significación del modelo de regresión lineal múltiple El problema de la multicolinealidad Hetereocedasticidad. Definición y consecuencias. Detección. Estimación en presencia de hetereocedasticidad Autocorrelación. Qué hacer ante la presencia de autocorrelación? Comentarios Estimación del valor medio de Y en el punto x 0 = [1 x 01, x x 0k ]t Estimación del valor medio de Y en el punto x 0 = [1x 01, x x 0k ]t Ejercitación y aplicaciones, usando software estadísticos, planillas de cálculo y calculadoras.
ESTADISTICA APLICADA: PROGRAMA
Pág. 1 de 5 ESTADISTICA APLICADA: PROGRAMA a) OBJETIVOS Y BLOQUE 1: Teoría de Probabilidades 1.1 Comprender la naturaleza de los experimentos aleatorios y la estructura de los espacios de probabilidades,
Más detallesC a r t a D e s c r i p t i v a
I. Identificadores del Programa: C a r t a D e s c r i p t i v a Programa: Maestría en Matemática Educativa. Depto.: Física y Matemáticas Materia: Métodos Estadísticos Clave: MME10090 No. Créditos: 6 Tipo:
Más detalles1. IDENTIFICACION DE LA ASIGNATURA
UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE CHILE FACULTAD DE ADMINISTRACION Y ECONOMIA DEPARTAMENTO DE CONTABILIDAD Y AUDITORIA PROGRAMA DE ESTUDIO ESTADISTICAS APLICADA I 1. IDENTIFICACION DE LA ASIGNATURA 2. OBJETIVOS
Más detallesTécnicas Cuantitativas para el Management y los Negocios I
Técnicas Cuantitativas para el Management y los Negocios I Licenciado en Administración Módulo II: ESTADÍSTICA INFERENCIAL Contenidos Módulo II Unidad 4. Probabilidad Conceptos básicos de probabilidad:
Más detallesÍNDICE CAPITULO UNO CAPITULO DOS. Pág.
ÍNDICE CAPITULO UNO Pág. Concepto de Estadística 1 Objetivo 1 Diferencia entre estadísticas y estadística 1 Uso de la estadística 1 Divisiones de la estadística 1 1. Estadística Descriptiva 1 2. Estadística
Más detallesUNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE BAJA CALIFORNIA DIRECCIÓN GENERAL DE ASUNTOS ACADÉMICOS PROGRAMA DE ASIGNATURA I. DATOS DE IDENTIFICACIÓN.
1.- Unidad Académica: Facultad de Ingeniería UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE BAJA CALIFORNIA DIRECCIÓN GENERAL DE ASUNTOS ACADÉMICOS PROGRAMA DE ASIGNATURA I. DATOS DE IDENTIFICACIÓN 2.- Programa (s) de estudio:
Más detallesProbabilidad y Estadística
Programa de: Hoja 1 de 5 Probabilidad y Estadística UNIVERSIDAD NACIONAL DE CORDOBA Código: Carrera: Materia común Res. Nº298-HCD-04 Plan: Puntos: 3,0 Escuela: Carga horaria: 72 hs. Hs. Semanales: 4,5
Más detallesOBJETIVOS TERMINALES DE APRENDIZAJE
MATERIA: Inferencia Estadística CÓDIGO: 08171 REQUISITO: Teoría de Probabilidades (08131) PROGRAMAS: Ingenierías, Economía, Contaduría y Finanzas, Administración de Empresas, Mercadeo y Publicidad. PERIODO
Más detalles1.- DATOS DE LA ASIGNATURA. Nombre de la asignatura: Probabilidad y Estadística. Carrera: Ingeniería en Materiales. Clave de la asignatura: MAM 0524
1.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Carrera: Clave de la asignatura: Horas teoría-horas práctica-créditos: Probabilidad y Estadística Ingeniería en Materiales MAM 0524 3 2 8 2.- HISTORIA
Más detallesEstadística Avanzada y Análisis de Datos
1-1 Estadística Avanzada y Análisis de Datos Javier Gorgas y Nicolás Cardiel Curso 2006-2007 2007 Máster Interuniversitario de Astrofísica 1-2 Introducción En ciencia tenemos que tomar decisiones ( son
Más detallesPROGRAMA ASIGNATURA. Horas Cronológicas Semanales Presénciales Adicionales Total. Nº de Semanas
PROGRAMA ASIGNATURA Facultad: Carrera: INGENIERIA INGENIERIA EN CONSTRUCCION 1.- IDENTIFICACIÓN DE LA ASIGNATURA: a. Nombre: ESTADISTICA b. Código: ICN 122 c. Nivel (semestre en que se ubica): SEGUNDO
Más detalles1.- DATOS DE LA ASIGNATURA. Nombre de la asignatura: Carrera: Clave de la asignatura: (Créditos) SATCA 1
1.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Carrera: Clave de la asignatura: (Créditos) SATCA 1 Estadística ll Ingeniería en Desarrollo Comunitario DCF-1008 2-3 - 5 2.- PRESENTACIÓN Caracterización
Más detallesNombre de la asignatura: Probabilidad y Estadística Ambiental
Nombre de la asignatura: Probabilidad y Estadística Ambiental Créditos: 2 2-4 Aportación al perfil Proporcionar los fundamentos necesarios para el manejo estadístico de datos experimentales que le permitan
Más detallesContenidos Programáticos. PROGRAMA: VARIAS (Ingeniería, Administración, edufísica, M. veterinaria )
Página 1 de 4 FACULTAD: CIENCIAS BÁSICAS PROGRAMA: VARIAS (Ingeniería, Administración, edufísica, M. veterinaria ) DEPARTAMENTO DE: MATEMÁTICA CURSO : ESTADISTICA I CÓDIGO: 157011 ÁREA: MATEMÁTICA REQUISITOS:
Más detallesPONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DEL ECUADOR FACULTAD DE INGENIERIA ESCUELA DE INGENIERIA DE SISTEMAS
1 1. DATOS INFORMATIVOS PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DEL ECUADOR FACULTAD DE INGENIERIA ESCUELA DE INGENIERIA DE SISTEMAS MATERIA: ESTADISTICA CODIGO: 11715 CARRERA: INGENIERIA DE SISTEMAS NIVEL: TERCERO
Más detallesMATEMÁTICA III. Régimen de Cursada: Semestral Caracter: Obligatoria Correlativas: Matemática II Profesor: Beatriz Pintarelli Hs. semanales: 6 hs.
MATEMÁTICA III Año 2015 Carrera/ Plan: Licenciatura en Informática Plan 2015-3º año Licenciatura en Sistemas Plan 2015 3º año Licenciatura en Informática Plan 2003-07 / Plan 2012-2º año Licenciatura en
Más detallesAsignatura: Horas: Total (horas): Obligatoria X Teóricas 4.5 Semana 4.5 Optativa Prácticas 0.0 16 Semanas 72.0
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO FACULTAD DE INGENIERÍA PROGRAMA DE ESTUDIO Aprobado por el Consejo Técnico de la Facultad de Ingeniería en su sesión ordinaria del 19 de noviembre de 2008 PROBABILIDAD
Más detallesPrograma de estudio PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA
1.-Área académica Técnica 2.-Programa educativo Ingeniería Mecánica Eléctrica 3.-Dependencia académica Facultad De Ingeniería Mecánica Eléctrica Xalapa, Veracruz, Poza Rica, Cd. Mendoza, Coatzacoalcos
Más detallesFACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y ADMINISTRATIVAS PROGRAMA DE MERCADEO
FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y ADMINISTRATIVAS PROGRAMA DE MERCADEO I. IDENTIFICACIÓN DE LA ASIGNATURA NOMBRE: Estadística I CODIGO: 41A03 PRERREQUISITO: Matemática I SEMESTRE: III CRÉDITOS: 3 II. OBJETIVO
Más detallesAnálisis estadístico básico (I) Magdalena Cladera Munar mcladera@uib.es Departament d Economia Aplicada Universitat de les Illes Balears
Análisis estadístico básico (I) Magdalena Cladera Munar mcladera@uib.es Departament d Economia Aplicada Universitat de les Illes Balears CONTENIDOS Introducción a la inferencia estadística. Muestreo. Estimación
Más detallesINSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL SECRETARIA DE INVESTIGACIÓN Y POSGRADO
SIP-0 INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL SECRETARIA DE INVESTIGACIÓN Y POSGRADO DIRECCIÓN DE POSGRADO FORMATO GUÍA PARA REGISTRO DE ASIGNATURAS Hoja 1 de I. DATOS DEL PROGRAMA Y LA ASIGNATURA 1.1 NOMBRE DEL
Más detallesPROGRAMA DE ESTUDIO. - Nombre de la asignatura : ESTADISTICA II. - Ubicación dentro del plan de estudio (semestre o año) : Quinto Semestre
PROGRAMA DE ESTUDIO A. Antecedentes Generales. - Nombre de la asignatura : ESTADISTICA II - Código : EME 312 - Carácter de la asignatura (obligatoria / electiva) : Obligatoria - Pre requisitos : Estadística
Más detallesIntroducción a la estadística básica, el diseño de experimentos y la regresión
Introducción a la estadística básica, el diseño de experimentos y la regresión Objetivos José Gabriel Palomo Sánchez gabriel.palomo@upm.es E.U.A.T. U.P.M. Julio de 2011 Objetivo general Organizar el estudio
Más detallesPROFESORADO DE EDUCACIÓN SECUNDARIA EN MATEMÁTICA EJE I-ALGUNAS DISTRIBUCIONES CONTINUAS DE PROBABILIDAD
PROFESORADO DE EDUCACIÓN SECUNDARIA EN MATEMÁTICA Ciclo Lectivo: 2014 Curso: Tercer año Espacio Curricular: PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA II Régimen de cursado: Anual Formato: Módulo Carga horaria: 4 hs cátedra.
Más detallesUNIVERSIDAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES Y SOCIALES
UNIVERSIDAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES Y SOCIALES Carrera: LICENCIATURA EN COMERCIO EXTERIOR Asignatura: ESTADÍSTICA APLICADA A LOS NEGOCIOS ESTADÍSTICA DE LOS NEGOCIOS Curso: 1º AÑO Año lectivo: 2016 Carga
Más detallesCarrera: SCC - 0424 4-2-10. Participantes. Representantes de la academia de sistemas y computación de los Institutos Tecnológicos.
1.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Carrera: Clave de la asignatura: Horas teoría-horas práctica-créditos Probabilidad y estadística Ingeniería en Sistemas Computacionales SCC - 0424 4-2-10
Más detallesUNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL DE GUAYANA VICERRECTORADO ACADÉMICO COORDINACION DE PRE-GRADO PROYECTO DE CARRERA DE INGENIERIA INDUSTRIAL
VICERRECTORADO ACADÉMICO COORDINACION DE PRE-GRADO PROYECTO DE CARRERA DE INGENIERIA INDUSTRIAL PROGRAMA: ESTADISTICA I CÓDIGO ASIGNATURA: 1215-311 PRE-REQUISITO: 1215209 SEMESTRE: 3 UNIDADES DE CRÉDITO:
Más detallesEstadística. Carrera: BQM - 0511 3-2-8. Participantes. Representantes de las academias de Ingeniería Bioquímica. Academia de Ingeniería Bioquímica.
1.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Carrera: Clave de la asignatura: Horas teoría-horas práctica-créditos Estadística Ingeniería Bioquímica BQM - 0511 3-2-8 2.- HISTORIA DEL PROGRAMA Lugar
Más detallesINTRODUCCIÓN DIAGRAMA DE DISPERSIÓN. Figura1
Capítulo 5 Análisis de regresión INTRODUCCIÓN OBJETIVO DE LA REGRESIÓN Determinar una función matemática sencilla que describa el comportamiento de una variable dadoslosvaloresdeotrauotrasvariables. DIAGRAMA
Más detallesTeoría de la decisión Estadística
Conceptos básicos Unidad 7. Estimación de parámetros. Criterios para la estimación. Mínimos cuadrados. Regresión lineal simple. Ley de correlación. Intervalos de confianza. Distribuciones: t-student y
Más detalles6. ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA Sesión 7 6. ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS 6.1 Características el estimador 6. Estimación puntual 6..1 Métodos 6..1.1 Máxima verosimilitud 6..1. Momentos 6.3 Intervalo de confianza
Más detallesPROGRAMA DETALLADO DE LA ASIGNATURA MATEMÁTICA III (transición)
PROGRAMA DETALLADO DE LA ASIGNATURA MATEMÁTICA III (transición) UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÉCNICA DE LA FUERZA ARMADA CICLO BÁSICO DE INGENIERÍA SEMESTRE ASIGNATURA 4 to. MATEMÁTICA III CÓDIGO
Más detallesLa Estadística Médica. Descripción General de la Bioestadística. Esquema de la presentación. La Bioestadística. Ejemplos de fuentes de Incertidumbre
Esquema de la presentación A. DESCRIPCIÓN GENERAL La Estadística Médica B. ORGANIZACIÓN DE LA ASIGNATURA 1. PROGRAMA 2. METODOLOGÍA DOCENTE 3. BIBLIOGRAFÍA 4. EVALUACIÓN 2 La Bioestadística Descripción
Más detallesANÁLISIS MULTIVARIANTE
GUIA DOCENTE DE LA ASIGNATURA ANÁLISIS MULTIVARIANTE Curso 2013-2014 MÓDULO MATERIA CURSO SEMESTRE CRÉDITOS TIPO Estadística PROFESOR(ES Inferencia Estadística y Análisis Multivariante 3º 5º 6 Obligatorio
Más detallesDISEÑO EXPERIMENTAL Biología, 2º Ciclo 2004-2005 Profesores: Mauro Santos y Hafid Laayouni PROGRAMA TEÓRICO
DISEÑO EXPERIMENTAL Biología, 2º Ciclo 2004-2005 Profesores: Mauro Santos y Hafid Laayouni PROGRAMA TEÓRICO Tema 1 Introducción Diseño experimental e inferencia estadística: las dos caras de una misma
Más detallesTema II. Las muestras y la teoría paramétrica
2.1. Muestras y muestreos: - La muestra:. Subconjunto de elementos de la población. Necesidad práctica:. Motivos económicos. Imposibilidad (práctica/teórica) de estudiar TODA la población. Inconveniencia
Más detallesDOCENCIA EN EL CURSO 2006-2007
DATOS DE LA ASIGNATURA Titulación: Licenciatura en Química Plan: 2004 Asignatura: Estadística y Programación Código: 8016 Créditos Totales LRU: 4.5 Teóricos: 3 Prácticos: 1.5 Créditos Totales ECTS 4.1
Más detallesCBE300396 IIM310796 Ing. Sist. Dig. Y MATEMATICAS AVANZADAS. CBE400396 NINGUNA Ing. Mecatrónica CONFIABILIDAD IIM310696
C a r t a D e s c r i p t i v a I. Identificadores del Programa: Carrera: INGENIERIAS Y LIC. EN MATEMATICAS Depto: Ciencias Básicas Exactas Materia: PROBABILIDAD Y ESTADISTICA Clave: CBE100696 No. Créditos:
Más detallesEstadística II Examen Final - Enero 2012. Responda a los siguientes ejercicios en los cuadernillos de la Universidad.
Estadística II Examen Final - Enero 2012 Responda a los siguientes ejercicios en los cuadernillos de la Universidad. No olvide poner su nombre y el número del grupo de clase en cada hoja. Indique claramente
Más detallesEstadística Empresarial II
Estadística Empresarial II Grado en Administración y Dirección de Empresas Curso Académico 2010/2011 Segundo Curso Primer Cuatrimestre GUÍA DOCENTE Nombre de la asignatura: Estadística Empresarial II Código:
Más detallesUNIVERSIDAD MICHOACANA DE SAN NICOLÁS DE HIDALGO FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA ÁREA: CIENCIAS DE LA INGENIERÍA
UNIVERSIDAD MICHOACANA DE SAN NICOLÁS DE HIDALGO FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA ÁREA: CIENCIAS DE LA INGENIERÍA Programa de la asignatura de: CONTROL ESTADÍSTICO DE LA CALIDAD CARRERA: INGENIERÍA MECÁNICA
Más detallesESTADÍSTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL CATEDRATICO M.A. VICTOR M. MARQUEZ CORONADO
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL CATEDRATICO M.A. VICTOR M. MARQUEZ CORONADO ESTADISTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL LA ESTADISTICA DESCRIPTIVA I.- MÉTODOS PARA UN ANÁLISIS ESTADÍSTICO I.1.- Introducción
Más detallesCONTENIDO. Prólogo a la 3. a edición en español ampliada... Prólogo...
CONTENIDO Prólogo a la 3. a edición en español ampliada.................................. Prólogo.................................................................. vii xvii 1. Métodos descriptivos................................................
Más detallesPrograma Estadística y Probabilidad I y II
Universidad Nacional Autónoma de México Colegio de Ciencias y Humanidades Área de Matemáticas Programa Estadística y Probabilidad I y II Junio de 2004 PROGRAMAS DE ESTADÍSTICA Y PROBABILIDAD I Y II I.
Más detallesUNIVERSIDAD NACIONAL FEDERICO VILLARREAL FACULTAD DE INGENIERÍA ELECTRÓNICA E INFORMÁTICA SÍLABO
SÍLABO ASIGNATURA: PROBABILIDADES Y ESTADÍSTICA CÓDIGO: IEE211 1. DATOS GENERALES 1.1. DEPARTAMENTO ACADÉMICO : Ingeniería Electrónica e Informática 1.2. ESCUELA PROFESIONAL : Ingeniería Electrónica 1.3.
Más detalles1.2.2. Técnicas estadísticas más utilizadas en la investigación
Contenido PRÓLOGO... 1. LA ESTADÍSTICA COMO HERRAMIENTA EN LA INVESTIGACIÓN TURÍSTICA 1.1. EL TURISMO Y LA ESTADÍSTICA... 2 1.1.1. El turismo... 2 1.1.2. La estadística... 4 1.2. LA ESTADÍSTICA Y LA INVESTIGACIÓN
Más detallesIngeniería en Innovación Agrícola Sustentable
1.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Carrera: Clave de la asignatura: Estadística Ingeniería en Innovación Agrícola Sustentable ASF-1010 (Créditos) SATCA: 3-2-5 2.- PRESENTACIÓN Caracterización
Más detallesTitulación: Diplomatura en Ciencias Empresariales Órgano responsable de la docencia: Departamento de Economía Financiera y Contabilidad II
Titulación: Diplomatura en Ciencias Empresariales Órgano responsable de la docencia: Departamento de Economía Financiera y Contabilidad II Asignatura: Estadística Empresarial Tipo: Troncal Curso 2008-2009
Más detallesTRABAJO PRÁCTICO ESTADISTICA APLICADA (746)
UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA VICERRECTORADO ACADEMICO AREA DE MATEMATICA TRABAJO PRÁCTICO ESTADISTICA APLICADA (746) JOSE GREGORIO SANCHEZ CASANOVA C.I. V-9223081 CARRERA: 610 SECCION Nº 1 SAN CRISTOBAL,
Más detallesPROGRAMA DE LA ASIGNATURA: ESTADÍSTICA II
PROGRAMA DE LA ASIGNATURA: ESTADÍSTICA II CLAVE: 1436 PLAN:98 CRÉDITOS: 8 LICENCIATURA: ADMINISTRACIÓN SEMESTRE : 4 AREA: MATEMÁTICAS HRS. CLASE: 2 REQUISITOS: ESTADÍSTICA I HRS. POR SEMANA: 4 TIPO DE
Más detallesEstadistica II Tema 1. Inferencia sobre una población. Curso 2009/10
Estadistica II Tema 1. Inferencia sobre una población Curso 2009/10 Tema 1. Inferencia sobre una población Contenidos Introducción a la inferencia Estimadores puntuales Estimación de la media y la varianza
Más detallesTema 11: Intervalos de confianza.
Tema 11: Intervalos de confianza. Presentación y Objetivos. En este tema se trata la estimación de parámetros por intervalos de confianza. Consiste en aproximar el valor de un parámetro desconocido por
Más detallesValidación de los métodos microbiológicos HERRAMIENTAS ESTADISTICAS. Bqca. QM Alicia I. Cuesta, Consultora Internacional de la FAO
Validación de los métodos microbiológicos HERRAMIENTAS ESTADISTICAS Bqca. QM Alicia I. Cuesta, Consultora Internacional de la FAO Objetivos de la clase Objetivos de la estadística. Concepto y parámetros
Más detallesGrado en Economía Universidad de Alcalá Curso Académico 2010/2011 Primer Curso Segundo Cuatrimestre
ESTADÍSTICA ECONÓMICA I Grado en Economía Universidad de Alcalá Curso Académico 2010/2011 Primer Curso Segundo Cuatrimestre GUÍA DOCENTE Nombre de la asignatura: Estadística Económica I Código: 360005
Más detallesUNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO FACULTAD DE ESTUDIOS SUPERIORES ACATLÁN LICENCIATURA EN MATEMÁTICAS APLICADAS Y COMPUTACIÓN
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO FACULTAD DE ESTUDIOS SUPERIORES ACATLÁN LICENCIATURA EN MATEMÁTICAS APLICADAS Y COMPUTACIÓN ACATLÁN PROGRAMA DE ASIGNATURA CLAVE: SEMESTRE: 5 (QUINTO) MODALIDAD
Más detallesUNIVERSIDAD DEL CARIBE UNICARIBE. Escuela de Educación. Programa de Asignatura
UNIVERSIDAD DEL CARIBE UNICARIBE Escuela de Educación Programa de Asignatura Nombre de la asignatura : Estadística I Carga académica : 4 créditos Modalidad : Semipresencial Clave : MAT-241 Pre-requisito
Más detallesInstituto: Instituto de Ciencias Biomédicas Modalidad: Presencial. Programa: Biología Carácter: Obligatoria
CARTA DESCRIPTIVA (FORMATO MODELO EDUCATIVO UACJ VISIÓN 2020) I. Identificadores de la asignatura Instituto: Instituto de Ciencias Biomédicas Modalidad: Presencial Departamento: Ciencias Químico Biológicas
Más detallesESTADÍSTICA. 4 horas a la semana 8 créditos Semestre variable según la carrera
ESTADÍSTICA 4 horas a la semana 8 créditos Semestre variable según la carrera Objetivo del curso: Aplicar los conceptos de la teoría, metodología y las técnicas de la Estadística, requeridas para modelar
Más detallesEstadística. UNIVERSIDAD NACIONAL DE CÓRDOBA Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales República Argentina. Programa de:
Programa de: Estadística UNIVERIDAD NACIONAL DE CÓRDOBA Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales República Argentina Carrera: Ciencias Geológicas Escuela: Geología. Departamento: Matemática. Código:
Más detallesREVISION DE CONCEPTOS BÁSICOS
REVISION DE CONCEPTOS BÁSICOS Objetivos Introducir, de manera muy general, algunos de los conceptos matemáticos y estadísticos que se utilizan en el análisis de regresión. La revisión no es rigurosa y
Más detallesEstadística II Tema 4. Regresión lineal simple. Curso 2010/11
Estadística II Tema 4. Regresión lineal simple Curso 010/11 Tema 4. Regresión lineal simple Contenidos El objeto del análisis de regresión La especificación de un modelo de regresión lineal simple Estimadores
Más detalles33104 - TAEDDPE - Técnicas de Análisis Estadístico de Datos y Diseño y Planificación de Experimentos
Unidad responsable: Unidad que imparte: Curso: Titulación: Créditos ECTS: 2016 330 - EPSEM - Escuela Politécnica Superior de Ingeniería de Manresa 749 - MAT - Departamento de Matemáticas MÁSTER UNIVERSITARIO
Más detallesEstadística Inferencial. Sesión 5. Prueba de hipótesis
Estadística Inferencial. Sesión 5. Prueba de hipótesis Contextualización. En la práctica, es frecuente tener que tomar decisiones acerca de poblaciones con base en información de muestreo. Tales decisiones
Más detallesUNIVERSIDAD NACIONAL SAN LUIS GONZAGA DE ICA FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA - ELÉCTRICA
UNIVERSIDAD NACIONAL SAN LUIS GONZAGA DE ICA FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA - ELÉCTRICA Escuela Académico Profesional de Ingeniería Electrónica Departamento de Ciencias de Investigación de la Ingeniería
Más detallesPlan de Estudios de la Carrera de Licenciatura en Turismo. Código MAT 1. Ciclo Académico: Área Curricular: Básica UVA 4
Nombre de la asignatura: MATEMÁTICA 1 a) Generalidades: Pre-requisito Bachill erato Código MAT 1 Ciclo Académico: Área Curricular: 1 Básica UVA 4 Duración del ciclo en semanas Duración Hora/clase en minutos
Más detallesUnidad Temática 5 Estimación de parámetros: medias, varianzas y proporciones
Unidad Temática 5 Estimación de parámetros: medias, varianzas y proporciones Responda verdadero o falso. Coloque una letra V a la izquierda del número del ítem si acepta la afirmación enunciada, o una
Más detallesRegresión lineal múltiple
Regresión lineal múltiple José Gabriel Palomo Sánchez gabriel.palomo@upm.es E.U.A.T. U.P.M. Julio de 2011 Índice I 1 El modelo de regresión lineal múltiple 1 El modelo de regresión múltiple. Introducción
Más detallesPLANIFICACIÓN 2007. Página 1 de 12
CARRERA: TÉCNICO SUPERIOR EN COMERCIO EXTERIOR Y MARKETING INTERNACIONAL MATERIA: ESTADÍSTICA HORAS SEMANALES: CUATRO CURSO: PRIMERO CUATRIMESTRE: SEGUNDO PROFESORA: ING. CECILIA SAVI PLANIFICACIÓN 2007
Más detallesPrograma. Asignatura: Estadística Aplicada. año de la Carrera de Contador Público
Sede y localidad Carrera Sede Atlántica, Viedma Contador Publico Programa Asignatura: Estadística Aplicada Año calendario: 2012 Carga horaria semanal: 6 (seis) hs. Cuatrimestre: Primer Cuatrimestre. Segundo
Más detallesEstadística Inferencial. Sesión No. 8 Pruebas de hipótesis para varianza.
Estadística Inferencial. Sesión No. 8 Pruebas de hipótesis para varianza. Contextualización. En las dos sesiones anteriores se vieron métodos de inferencia estadística para medias y proporciones poblacionales.
Más detallesTécnicas de validación estadística Bondad de ajuste
Técnicas de validación estadística Bondad de ajuste Georgina Flesia FaMAF 28 de mayo, 2013 Pruebas de bondad de ajuste Dado un conjunto de observaciones, de qué distribución provienen o cuál es la distribución
Más detallesCOORDINACIÓN DE CIENCIAS APLICADAS. INGENIERÍA ELÉCTRICA Y ELECTRÓNICA División Departamento Licenciatura
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉICO FACULTAD DE INGENIERÍA PROGRAMA DE ESTUDIO ESTADÍSTICA PARA 1593 ING. ELÉCTRICA ELECTRÓNICA 5 4 CIENCIAS BÁSICAS Asignatura Clave Semestre Créditos COORDINACIÓN DE
Más detallesTamaño de muestra agropecuaria
Pablo Tadeo Cruz * RESUMEN En este documento, se analizan condiciones de productividad y rentabilidad de los Sistemas de Producción Agropecuaria, dónde se aplica metodología de determinación de tamaño
Más detallesREGRESIÓN LINEAL CON SPSS
ESCUELA SUPERIOR DE INFORMÁTICA Prácticas de Estadística REGRESIÓN LINEAL CON SPSS 1.- INTRODUCCIÓN El análisis de regresión lineal es una técnica estadística utilizada para estudiar la relación entre
Más detallesUNIVERSIDAD MARIANO GÁLVEZ DE GUATEMALA ESCUELA DE GESTIÓN PÚBLICA
Programa de Curso de Maestría en Gestión Pública UNIVERSIDAD MARIANO GÁLVEZ DE GUATEMALA ESCUELA DE GESTIÓN PÚBLICA Maestría en Gestión Pública Código del Curso: 904 Nombre del Curso: Estadística Aplicada
Más detallesREPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA UNIVERSIDAD BICENTENARIA DE ARAGUA VICERRECTORADO ACADÉMICO ARAGUA VENEZUELA
REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA UNIVERSIDAD BICENTENARIA DE ARAGUA VICERRECTORADO ACADÉMICO ARAGUA VENEZUELA FACULTAD: ESCUELA: ASIGNATURA: CODIGO: CIENCIAS ADMINISTRATIVAS Y SOCIALES ADMINISTRACION
Más detallesTécnicas de validación estadística Bondad de ajuste
Técnicas de validación estadística Bondad de ajuste Georgina Flesia FaMAF 31 de mayo, 2011 Pruebas de bondad de ajuste Dado un conjunto de observaciones, de qué distribución provienen o cuál es la distribución
Más detallesTema 1. Modelo de diseño de experimentos (un factor)
Tema 1. Modelo de diseño de experimentos (un factor) Estadística (CC. Ambientales). Profesora: Amparo Baíllo Tema 1: Diseño de experimentos (un factor) 1 Introducción El objetivo del Análisis de la Varianza
Más detalles19 Código: EST 2 Duración del ciclo en semanas:
Nombre de la Asignatura: ESTADÍSTICA 2 a) Generalidades Número de orden Prerrequisito (s): 19 Código: EST 2 Duración del ciclo en semanas: EST 1 Ciclo Académico: IV Duración /Hora Clase en minutos: Área
Más detallesTema 3. 3. Correlación. Correlación. Introducción
3-1 Introducción Tema 3 Correlación Coeficiente de correlación lineal de Pearson Coeficiente de correlación poblacional Contraste paramétrico clásico Transformación de Fisher Correlación bayesiana Test
Más detallesPontificia Universidad Católica del Ecuador
1. DATOS INFORMATIVOS: MATERIA O MÓDULO: CÁLCULO I CÓDIGO: 20032 CARRERA: Economía NIVEL: Primero No. CRÉDITOS: 6 SEMESTRE / AÑO ACADÉMICO: I semestre 2011-2012 PROFESOR: Nombre: LUIS CASTRO ABRIL Grado
Más detallesNombre de la asignatura : Investigación de operaciones I. Carrera : Ingeniería en Sistemas Computacionales. Clave de la asignatura : SCB-9306
. D A T O S D E L A A S I G N A T U R A Nombre de la asignatura : Investigación de operaciones I Carrera : Ingeniería en Sistemas Computacionales Clave de la asignatura : SCB-906 Horas teoría-horas práctica-créditos
Más detalles1. DATOS INFORMATIVOS
1. DATOS INFORMATIVOS 1.1. FACULTAD: Ciencias Económicas 1.2. CARRERA: Finanzas 1.3. ASIGNATURA: Estadística Pirobalística II 1.. CÓDIGO DE ASIGNATURA: 6203 1.5. CRÉDITOS: (Cuatro) 1.6. SEMESTRE: Sexto
Más detallesTema 5. Muestreo y distribuciones muestrales
Tema 5. Muestreo y distribuciones muestrales Contenidos Muestreo y muestras aleatorias simples La distribución de la media en el muestreo La distribución de la varianza muestral Lecturas recomendadas:
Más detallesPruebas de Bondad de Ajuste
1 Facultad de Ingeniería IMERL PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA Curso 2008 Pruebas de Bondad de Ajuste En esta sección estudiaremos el problema de ajuste a una distribución. Dada una muestra X 1, X 2,, X n de
Más detallesASIGNATURA: MÉTODOS CUANTITATIVOS PARA LA TOMA DE DECISIONES.
ASIGNATURA: MÉTODOS CUANTITATIVOS PARA LA TOMA DE DECISIONES. Nombre de la asignatura: Línea trabajo: Métodos cuantitativos para la toma de decisiones. Emprendimiento y optimización de procesos Tiempo
Más detallesEconometria. 4. Modelo de Regresión Lineal Simple: Inferencia. Prof. Ma. Isabel Santana
Econometria 4. Modelo de Regresión Lineal Simple: Inferencia Prof. Ma. Isabel Santana MRLS: Inferencia Hasta ahora nos hemos ocupado solamente de la estimación de los parámetros del modelo de regresión
Más detallesTITULACION PLAN DE ESTUDIOS CURSO ACADÉMICO Grado en Ciencia y Tecnología de los Alimentos MATEMÁTICAS MATHEMATICS CRÉDITOS ECTS
TITULACION PLAN DE ESTUDIOS CURSO ACADÉMICO Grado en Ciencia y Tecnología de los Alimentos 0885 2014-2015 TITULO DE LA ASIGNATURA SUBJECT MATEMÁTICAS MATHEMATICS CODIGO GEA 804275 CARÁCTER (BASICA, Básica
Más detallesUNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO FACULTAD DE CONTADURÍA Y ADMINISTRACIÓN. Programa de la asignatura: MATEMÁTICAS IV (ESTADÍSTICA INFERENCIAL)
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO FACULTAD DE CONTADURÍA Y ADMINISTRACIÓN Programa de la asignatura: MATEMÁTICAS IV (ESTADÍSTICA INFERENCIAL) LICENCIATURA: INFORMÁTICA CLAVE: SEMESTRE:4º. PLAN: 2005
Más detallesGUIA DOCENTE ESTADÍSTICA II
GUIA DOCENTE 2016-17 ESTADÍSTICA II Mayo 2016 DATOS GENERALES Nombre del curso: Código: ESTADÍSTICA II 801101, ADE 801916, MKCD Curso: 2016-17 Titulación: Grado en Administración y Dirección de Empresas
Más detallesEl método utilizado en esta investigación será el método probabilístico ya que el universo en estudio es finito.
CAPITULO III: MARCO METODOLOGICO. 3.1 TIPO DE INVESTIGACION: El tipo de estudio que se desarrollara en la investigación es, descriptiva, porque está dirigido a determinar cómo es, cómo está la situación
Más detallesCOORDINACIÓN DE CIENCIAS APLICADAS. INGENIERÍA GEOMÁTICA División Departamento Licenciatura
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉICO FACULTAD DE INGENIERÍA PROGRAMA DE ESTUDIO ESTADÍSTICA APLICADA 1447 A INGENIERÍA GEOMÁTICA 4 4 CIENCIAS BÁSICAS Asignatura Clave Semestre Créditos COORDINACIÓN DE
Más detallesCAPITULO III. METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION
CAPITULO III. METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION La metodología aplicada en esta investigación fue la siguiente: 1. Definición del problema. 2. Diseño de la investigación. 3. Muestreo estadístico. 4. Procedimiento
Más detallesPROGRAMA ANALÍTICO. I. Objetivos El alumno deberá: II. Contenidos del Programa Analítico. Año 2013
Año 013 PROGRAMA ANALÍTICO Asignatura: ÁLGEBRA Y GEOMETRÍA ANALÍTICA Departamento: Matérias Básicas Unidad Docente Básica: Matemática Bloque: Ciencias Básicas Especialidad: COMÚN A TODAS LAS ESPECIALIDADES
Más detallesCÁLCULO DE SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA PARA RESULTADOS SIMCE
CÁLCULO DE SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA PARA RESULTADOS SIMCE SIMCE Unidad de Currículum y Evaluación Ministerio de Educación 011 Índice 1. Antecedentes Generales 1. Comparación de puntajes promedios.1. Errores
Más detallesContenidos mínimos 4B ESO. 1. Contenidos. Bloque I: Aritmética y álgebra.
Contenidos mínimos 4B ESO. 1. Contenidos. Bloque I: Aritmética y álgebra. 1. Clasificar distintos tipos de números: naturales, enteros, racionales y reales. 2. Operar con números reales y aplicar las propiedades
Más detallesUNIVERSIDAD MILITAR NUEVA GRANADA FACULTAD DE CIENCIAS BASICAS Y APLICADAS DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICAS
CONTENIDO PROGRAMÁTICO Fecha Emisión: 2011/09/15 AC-DO-F-8 Revisión No. 1 Página 1 de 6 ESTADÍSTICA II CÓDIGO 12251 PROGRAMA ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS Y CONTADURÍA PÚBLICA ÁREA DE FORMACIÓN CIENCIAS BÁSICAS
Más detalles1445 FUNDAMENTOS DE ESTADÍSTICA 4 8. INGENIERÍA EN COMPUTACIÓN División Departamento Licenciatura COORDINACIÓN DE CIENCIAS APLICADAS
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉICO FACULTAD DE INGENIERÍA PROGRAMA DE ESTUDIO 1445 FUNDAMENTOS DE ESTADÍSTICA 4 8 CIENCIAS BÁSICAS Asignatura Clave Semestre Créditos COORDINACIÓN DE CIENCIAS APLICADAS
Más detallesINGENIERÍA EN GESTIÓN INFORMÁTICA ( D.U.N 6 0 8 2 0 0 3 / D.U.N 7 3 4 2 0 0 4 / D.U.N 8 0 8 2 0 0 4 )
INGENIERÍA EN GESTIÓN INFORMÁTICA ( D.U.N 6 0 8 2 0 0 3 / D.U.N 7 3 4 2 0 0 4 / D.U.N 8 0 8 2 0 0 4 ) Facultad de Ingeniería Sede Santiago, Campus República Sazié 2315, Santiago Tel: (56-2) 661 82 55 www.unab.cl
Más detalles