PLANEACIÓN DIDÁCTICA FO205P

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1 PLANEACIÓN DIDÁCTICA FO205P DIVISIÓN (1) INGENIERÍA EN TICS DOCENTE (2) ING. JULIO MELÉNDEZ PULIDO NOMBRE DE LA ASIGNATURA (3) PROBABILIDAD Y ESTADISTICA CRÉDITOS (4) 5 CLAVE DE LA ASIGNATURA (5) AEF-1052 FECHA DE ELABORACIÓN (6) MARZO DE 2016 PERIODO (7) GRUPO (8) 1021-V FECHA DE AUTORIZACIÓN (9) MARZO DE 2016 ACADEMIA (10) CIENCIAS BASICAS TOTAL DE HORAS SEMESTRE (11) 80 HORAS ASIGNATURA ANTERIOR (12) NA ASIGNATURA SIGUIENTE (13) INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES HORAS TEÓRICAS (14) 3 HORAS PRÁCTICAS (15) 2 TALLERES (16) - LABORATORIOS (17) - HORARIO (18) GRUPO (19) LUNES MARTES MIÉRCOLES JUEVES VIERNES SÁBADO TOTAL DE HORAS (20) 1021-V CARACTERIZACIÓN DE LA ASIGNATURA. (21) Esta asignatura aporta al perfil del egresado los conocimientos matemáticos adquiridos en esta materia proveen al futuro profesionista las competencias que le permitan entender, aplicar y desarrollar modelos matemáticos utilizando técnicas de probabilidad y estadística, para el análisis de información y toma de decisiones en las diferentes áreas de las ciencias de la ingeniería.

2 COMPETENCIA (S) ESPECÍFICA(S) DE LA ASIGNATURA (22) Seleccionar modelos probabilísticos, aplicar cálculos de inferencia estadística sobre datos y desarrollar modelos para la toma de decisiones en sistemas con componentes aleatorios. Competencias Genéricas (23) Sistémicas Instrumentales Interpersonales Indicadores de nivel de desempeño Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica Habilidades de investigación Capacidad de aprender Capacidad de adaptarse a nuevas Situaciones Capacidad de generar nuevas ideas (creatividad) Habilidad para trabajar en forma Autónoma Búsqueda del logro Capacidad de análisis y síntesis Capacidad de organizar y planificar Conocimientos generales básicos Conocimientos básicos de la carrera Comunicación oral y escrita en su propia lengua Habilidades básicas de manejo de la computadora Capacidad crítica y autocrítica Trabajo en equipo Habilidades interpersonales 1. Se adapta a situaciones y contextos complejos. 2. Hace aportaciones a las actividades académicas desarrolladas (por ejemplo usa más bibliografía, consulta fuentes en un segundo idioma, entre otras) 3. Propone y/o explica soluciones o procedimientos no vistos en clase (creatividad) 4. Introduce recursos y experiencias que promueven un pensamiento crítico. (por ejemplo el uso de las tecnologías de la información con criterio) 5. Incorpora conocimientos y actividades interdisciplinarias en su aprendizaje. 6. Realiza su trabajo de manera autónoma y auto regulada. Habilidades de gestión de información(habilidad para buscar y analizar información proveniente de fuentes diversas Solución de problemas Toma de decisiones. 2

3 1. Técnicas de conteo Horas teórico-prácticas (25) 3-2 Competencia específica: (26) 1.1 Conocer los fundamentos y técnicas básicas de estadística, para organizar, representar y analizar datos obtenidos de una situación simulada o real Fecha programada: (27) 01-03/ Principio aditivo. 1.2 Principio multiplicativo Actividad sobre técnicas de conteo ( Solución de ejercicios en clase) x x x Reporte actividad en equipo Guía de observación estructurada 40% 1.3 Notación Factorial. 1.4 Permutaciones 1.5 Combinaciones 1.6 Diagrama de Árbol 1.7 Teorema del Binomio Test x x x Examen Examen 60% 3

4 2.- Fundamentos la teoría de probabilidad. Horas teórico-prácticas (25) 3-2 Competencia específica: (26) 2.1. Conocer los conceptos básicos de probabilidad para aplicarlos en la solución de problemas 2.1 Teoría elemental de probabilidad. Fecha programada: (27) 04-07/ Probabilidad de Eventos: Definición de espacio muestral, definición de evento, simbología, unión, intersección, diagramas de Venn. 2.3 Probabilidad con Técnicas de Conteo: Axiomas, Teoremas Aplicar en una actividad los conceptos tales como: Espacio muestral, suceso, probabilidad, probabilidad condicional, variable aleatoria discreta y continua, en un problema real en equipos de trabajo. X X X REPORTE DEL PROBLE- MARIO RESUELTO DE EVALUACIÓN DE PRO- BLEMARIO RESUELTO 40% 2.4 Probabilidad condicional: Dependiente, Independiente. 2.5 Ley multiplicativa Eventos independientes: Regla de Bayes. 2.7 Variable aleatoria. 2.8 Variables aleatorias conjuntas. 2.9 Modelos analíticos de fenómenos aleatorios discretos Modelos analíticos de fenómenos aleatorios continuos Test x x x Examen Examen 60% 4

5 3.- Estadística descriptiva Horas teorico-prácticas (25) 3-2 Competencia específica: (26) Estadística Conocer los aspectos fundamentales de la inferencia 3.1 Conceptos básicos de estadística: Definición, Teoría de decisión, Población, Muestra aleatoria, Parámetros aleatorios. 3.2 Descripción de datos: Datos agrupados y no agrupados, Frecuencia de clase, Frecuencia relativa, Punto medio, Límites. 3.3 Medidas de tendencia central: Media aritmética, geométrica y ponderada, Mediana, Moda Medidas de dispersión, Varianza, Desviación estándar, Desviación media, Desviación mediana, Rango Investigar y describir conceptos tales como: Teoría de decisión, Población, Muestra aleatoria, datos agrupados y no agrupados, Frecuencia de clase, Frecuencia relativa, Punto medio, Límites en datos agrupados y no agrupados, Frecuencia de clase, Frecuencia relativa, Punto medio, Límites Media aritmética, geométrica y ponderada, Mediana, Moda. Varianza, Desviación estándar, Desviación media, Desviación mediana, Rango, encaso de existir. X X REPORTE DE INVESTI- GACIÓN Fecha programada: (27) 08/ DE EVALUACIÓN DE RE- PORTE DE INVESTIGACIÓN 50% Test x x x Examen Examen 60% 5

6 3.- Estadística descriptiva Horas teórico-prácticas (25) Definir la aplicación de la inferencia estadística en situaciones reales o simu- Competencia específica: (26) ladas Fecha programada: (27) 09-10/ Parámetros para datos agrupados. 3.6 Distribución de frecuencias. 3.7 Técnicas de agrupación de datos. 3.8 Técnicas de muestreo Desarrollar un ejercicio un conjunto de no más de 30 datos (muestra pequeña), de una situación real, y calcular su media aritmética, media geométrica, moda, mediana, desviación media absoluta, varianza, desviación, frecuencia de clase, frecuencia relativa, Punto medio, Límites y elaborar el histograma. X X X REPORTE DEL PROBLE- MA RESUELTO DE EVALUACIÓN DE PRO- BLEMA RESUELTO 50% 3.9 Histogramas Test x x x Examen Examen 50% 6

7 4.- Distribuciones Muéstrales Horas teórico-prácticas (25) 3-2 Competencia específica: (26) 4.1. Identificar las distribuciones Binomial, Hipergeométrica, Poisson, Normal, T / Student, Chi-cuadrada y F de Fisher para su aplicación. Fecha programada: (27) 4.1 Función de probabilidad. 4.2 Distribución binomial. 4.3 Distribución hipergeométrica. 4.4 Distribución de Poisson. 4.5 Esperanza matemática. 4.6 Distribución normal A partir de una situación real o simulada en equipos, identificar el tipo de función de distribución: Binomial, poisson, normal, T de student, chi cuadrada con respecto a sus características para así determinar el apropiado a la situación planteada. X X X REPORTE DEL PROBLE- MA RESUELTO DE EVALUACIÓN DE PRO- BLEMA RESUELTO 50% 4.7 Distribución T-student. 4.8 Distribución Chi cuadrada. 4.9 Distribución F Test x x x Examen Examen 60% 7

8 4.- Distribuciones Muéstrales Horas teórico-prácticas (25) 3-2 Competencia específica: (26) 4.2. Aplicar las distribuciones de probabilidad, basándose en datos de situaciones 13-14/ reales o simuladas que impliquen eventos aleatorios Fecha programada: (27) 4.1 Función de probabilidad. 4.2 Distribución binomial. 4.3 Distribución hipergeométrica. 4.4 Distribución de Poisson. 4.5 Esperanza matemática. 4.6 Distribución normal A partir de una situación real o simulada en equipos, dar solución a una problemática planteada identificando, el tipo de función de distribución: Binomial, poisson, normal, T de student, chi cuadrada con respecto a sus características para así determinar la apropiada. X X X REPORTE DEL PROBLE- MA RESUELTO DE EVALUACIÓN DE PRO- BLEMA RESUELTO 50% 4.7 Distribución T-student. 4.8 Distribución Chi cuadrada. 4.9 Distribución F Test x x x Examen Examen 60% 8

9 5.- Estadística Aplicada Horas teórico-prácticas (25) 3-2 Competencia específica: (26) 5.1. Comprender el concepto de correlación y regresión, expresarlo matemáticamente y usarlo para tomar decisiones Fecha programada: (27) 15-16/ Inferencia estadística: Concepto, Estimación, Prueba de hipótesis. 5.2 Estimaciones puntuales y por intervalos de Confianza. 5.3 Regresión y correlación Proporcionar situaciones hipotéticas de procesos y/o poblaciones finitas para que en grupo, obtengan de dichos procesos, un conjunto de datos para su análisis, obtener los valores los estimadores, hacer la prueba de hipótesis y la regresión y correlación X X X REPORTE DEL PROBLE- MA RESUELTO DE EVALUACIÓN DE PRO- BLEMA RESUELTO 100% 9

10 FUENTES DE INFORMACIÓN (34) a) Berenson, M., Levine, D. y Krebiel, T. (2006). Estadística para administración. México: Pearson Educación. b) Douglas, L., Marchal,W. y Wathen, S. (2008). Estadística aplicada a los negocios y economía. México: McGrawHill. c) Mendenhall, W. y Sincich, T. (1992). Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. México: Prentice Hall. d) Webster, A. (2000). Estadística aplicada a los negocios y a la economía. México: McGrawHill. e) Mason, R. y Lind, D. (1998). Estadística para administración y economía. México: Alfaomega. f) Levin, R. y Rubien, D. (2004). Estadística para administración y economía. México: Prentice Hall. APOYOS DIDÁCTICOS (35) PANTALLA, LAP TOP, PRESENTACIONES EN POWER POINT, CALCULADORA, BIBLIOGRAFÍA OBSERVACIONES: (36) ING. JULIO MELÉNDEZ PULIDO ELABORÓ NOMBRE Y FIRMA SECRETARIO DE ACADEMIA LIC. ROCIÓ ORTEGA JIMENEZ AUTORIZÓ JEFE DE DIVISION 10