Universidad Nacional Autónoma de Nicaragua UNAN-Managua. Curso de Estadística. Programa de Estadística

Transcripción

1 Universidad Nacional Autónoma de Nicaragua UNAN-Managua Curso de Estadística Profesor: MSc. Julio Rito Vargas Avilés. Programa de Estadística Estudiantes: FAREM-Carazo Quien tiene un libro y no lo lee, no se diferencia de aquel que no sabe leer Año académico: II Semestre 2010

2 Contenido 1 Obetivos de la Asignatura 2 Unidades Témáticas 3 Metodología de trabajo 4 Formas de Evaluación

3 Objetivos de la Asignatura OBJETIVOS GENERALES Contribuir al desarrollo del razonamiento lógico. Desarrollar la capacidad de plantear analíticamente un problema estadístico y resolverlo Observar hechos y evaluar la descripción que se hace de un fenómeno. OBJETIVOS PARTICULARES Interpretar medidas de probabilidad en relación con las situaciones que describen. Familiarizarse con las distribuciones de probabilidad usuales y distinguir sus propiedades básicas. Comprender el alcance y significado de las medidas que se obtienen de muestras en términos de la descripción de los fenómenos. Realizar análisis estadístico descriptivo haciendo uso de cálculo de medidas de tendencias central y medias de variabilidad. Introducir en el uso de modelos estadísticos en las en la administración y en particular en la Economía. 6. Familiarizarse con un software estadístico

4 Distribución de las Unidades N UNIDADES CT CP TOTAL 1 Estadística descriptiva Probabilidades Distribuciones de probabilidad de variables Aleatorias discretas 4 Distribución normal Evaluación 4 4 Total

5 Objetivos de la Unidad 1 Mostrar la diferencia entre muestra y población. Diferenciar los conceptos de parámetro y estadísticos, censo, y muestreo, estadística descriptiva e inferencial. Convertir los datos sin procesar en información útil. Ordenar datos y contruir distribuciones de frecuencias Representar gráficamente distribuciones de frecuencias con histogramas, polígonos y ojivas. Constrir gráficos de barras, pasteles, áreas y lineales. Realizar analices descriptivo de los datos, para la toma de decisiones; calculando medidas de tendencia central, medidas de dispersión y percentiles entre otros.

6 UNIDAD 1 : Estadística Descriptiva. Introducción. Algunas aplicaciones de la Estadística en las Ciencias Económicas. Conceptos básicos: población, muestra, parámetro estadístico. Encuesta. Estadística descriptiva e inferencial. Descripción de conjuntos de datos. Variables, datos, tipos de datos. Recopilación, organización y presentación de datos: Tablas de frecuencia, Histograma y polígonos de frecuencia. Gráficas de barra de sectores y lineales. Análisis descriptivo de datos: Cálculo de la media aritmética, moda, mediana, varianza, desviación estándar. Coeficiente de variación para datos agrupados y no agrupados. Forma de las distribuciones de frecuencia: medidas de Asimetría y de Curtosis.

7 Objetivos de la Unidad 2 Aplicar las situaciones cotidianas en términos de lenguaje y símbolos en el cálculo de la probabilidad Definir: modelos determinísticos y modelos no determinísticos o probabilísticas. Definir: espacio muestra, suceso, sucesos mutuamente excluyentes, frecuencia relativa, probabilidad. Calcular la probabilidad de que un evento ocurra según condiciones dadas. Definir sucesos dependientes, sucesos Independientes y probabilidad condicional. Utilizar el Teorema de Bayes en la solución de problemas propuestos. Resolver problemas relativos a probabilidad condicional

8 UNIDAD 2 : Probabilidades. Introducción. Conceptos básicos de probabilidad: experimento aleatorio, espacio muestral, eventos, tipos de eventos. Tipos de probabilidad clásica, empírica y subjetiva. Probabilidad simple o marginal. Probabilidad conjunta. Regla de la edición. Eventos mutuamente excluyentes. Probabilidad condicional. Regla de la multiplicación. Teorema de Bayes.

9 Objetivos de la Unidad 3 Dominar el uso de las funciones asociadas a una variable aleatoria discreta para calcular probabilidades. Conocer el significado y saber calcular la esperanza y la varianza de una variable aleatoria discreta. Reconocer y aplicar modelos de probabilidad discretos Aplicar a problemas específicos los modelos matemáticos de variables discreteas tales de Poisson o binomial o Hipergeométrica.

10 UNIDAD 3 : Distribuciones de probabilidad de variables aleatorias discreta. Introducción: definición de una variable aleatoria discreta. Distribución de probabilidad y función de distribución acumulada de una variable aleatoria discreta. Valor esperado y varianza de una variable aleatoria discreta. Propiedades. Distribución binomíal: modelo matemático y características. Distribución hipergeométrica: Modelo matemático, características. Distribución de Poisson: Modelo matemático, características.

11 Objetivos del Unidad 4 Identificar las propiedades de una distribución normal. Encontrar el área bajo una distribución normal estándar. Interpretar áreas bajo la curva normal de acuerdo al problema planteado.

12 UNIDAD 4 : Distribución normal. Introducción: definición de una variable aleatoria continua. Distribución normal: importancia propiedades y modelo matemático. Estandarización de la distribución normal. Uso de la tabla. Determinación de los valores correspondiente a probabilidades conocidas.

13 Evaluación Se valuarán: Los trabajos de campos Las prácticas de laboratorios Pruebas parciales y sistemáticas.

14 BIBLIOGRAFIA Bereson Mark L. / Levine David M.. Estadística básica en Administración, conceptos y aplicaciones. Editorial PEARSON, sexta edición México Levin, Richard I / Rubin, David S. Estadística para Administradores Prentice Hall. Séptima edición México Douglas A. Lind. Estadística para la Administración y la economía. McGrawHill México Software SPSS ver. 17.0

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