Estadística. Carrera: AGM Participantes Representante de las academias de Ingeniería Agronomía de los Institutos Tecnológicos.

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1 1.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Carrera: Clave de la asignatura: Horas teoría-horas práctica-créditos Estadística Ingeniería en Agronomía AGM HISTORIA DEL PROGRAMA Lugar y fecha de elaboración o revisión Instituto Tecnológico de Roque del 13 al 17 de febrero 2006 Participantes Representante de las academias de Ingeniería en Agronomía de los Institutos Tecnológicos. Observaciones (cambios y justificación) Reunión Nacional de Evaluación Curricular de la Carrera de Ingeniería en Agronomía. Institutos Tecnológicos de Conkal, Tlajomulco, Jal., Ursulo Galván y Valle de Morelia Academias Ingeniería Agronomía. de en Análisis y enriquecimiento de las propuestas de los programas diseñados en la reunión nacional de evaluación Instituto Tecnológico de Tlajomulco, Jal. del 15 al 19 de mayo 2006 Comité de Consolidación de la carrera de Ingeniería en Agronomía Definición de los programas de estudio de la carrera de Ingeniería en Agronomía. 3. UBICACIÓN DE LA ASIGNATURA a) Relación con otras asignaturas del plan de estudio

2 Anteriores Posteriores Asignaturas Temas Asignaturas Temas Matemáticas I Derivadas Diseños Diseño Experimentales Matemáticas II Matemáticas III Integrales Ecuaciones lineales. Matrices y determinantes. Completamente al azar. Diseño en bloques al azar. Diseño en cuadro latino. Arreglos factoriales. Genética General Agroecología Genética de poblaciones Estudio de poblaciones. b) Aportación de la asignatura al perfil del egresado Proporcionar elementos para conocer a través de un análisis estadístico la problemática social, económica y política de su entorno. Dominar una herramienta estratégica en el manejo de datos experimentales, de campo y en proyectos de investigación. 4. OBJETIVO(S) GENERAL(ES) DEL CURSO Aplicará los conceptos, técnicas de la probabilidad, estadística descriptiva y técnicas de muestreo más usuales en el área de su competencia Analizará las características de una población mediante técnicas de estimación y modelos de regresión.

3 5. TEMARIO Unidad Temas Subtemas 1 Fundamentos 1.1 Estadística Incertidumbre Método científico. 1.2 Conceptos generales Estadística Población y parámetro. Muestra y estimador 2 Estadística Descriptiva 2.1 Introducción. 2.2 Medidas de tendencia central para datos agrupados y no agrupados Media Mediana Moda Cuartiles y percentiles, 2.3 Medidas de dispersión para datos agrupados y no agrupados Desviación media. Varianza Desviación estándar Coeficiente de variación. Rango. 2.4 Organización y presentación de datos. 3 Introducción a la 3.1 Conceptos. probabilidad Probabilidad Eventos Espacio muestral. 3.2 Variables aleatorias Discretas Continuas. 3.3 Distribuciones de probabilidad Binomial Poisson Normal Ji cuadrada. 4 Estimación. 4.1 Hipótesis estadística Hipótesis nula. Hipótesis alterna. 4.2 Tipos de errores Error tipo I. Error tipo II. 4.3 Procedimientos para las pruebas de hipótesis de una población Para la media

4 Para la varianza Para la proporción 4.4 Intervalos de Confianza de una población Para la media Para la varianza Para la proporción 5 Regresión y correlación. 5.1 Regresión Regresión lineal. Regresión no lineal. 5.2 Correlación Correlación lineal. Coeficiente de determinación. 6 Muestreo aleatorio simple y 6.1 Conceptos básicos de muestreo sistemático 7 Muestreo por conglomerados Unidad de muestreo. Marco de muestreo. Diferencias entre parámetros y estimadores. 6.2 Conceptos de muestreo aleatorio simple y sistemático 6.3 Estimación de la media y total poblacional Estimadores Propiedades Varianza estimada Intervalos de confianza Selección del tamaño de muestra. 6.4 Estimación de proporciones poblacionales Estimadores Varianza estimada 6.5 Recolección análisis e interpretación de datos 7.1 Introducción 7.2 Estimación de la media y total poblacional Estimadores Propiedades Varianza estimada Intervalos de confianza Selección del tamaño de la muestra Estimación de proporciones poblacionales Estimadores.

5 Varianza estimada. Recolección, análisis e interpretación de datos. 6. APRENDIZAJES REQUERIDOS Recopilación de datos I o Análisis para determinar tamaño de muestra o Determinación del método de análisis o Determinación de parámetros poblacionales 7. SUGERENCIAS DIDÁCTICAS Realizar visitas a diferentes tipos de empresas Utilizar ejemplos prácticos. Realizar talleres de solución de casos prácticos tanto en clase como en laboratorio. Organizar sesiones grupales de discusión de conceptos. Promover la investigación Ensayos Realizar un talleres de muestra de procedimientos 8. SUGERENCIAS DE EVALUACIÓN Ensayos, exámenes escritos, prácticas de laboratorio y solución de casos prácticos, reportes de visitas, participación individual y en grupo. Participación en talleres 9. UNIDADES DE APRENDIZAJE Unidad 1: Fundamentos El estudiante analizará la aplicación que posee en la actualidad los tratamientos estadísticos de datos Participar en un taller de muestra de procedimientos de tratamiento estadístico de datos 3,4,5, 7,10,11

6 Unidad 2: Estadística descriptiva Aplicará la técnica para la construcción de tablas de contingencia y graficas tipo pastel, histogramas y polígonos de frecuencia Desarrollar un caso práctico donde llevará a cabo el procedimiento completo de recopilación, construcción de la tabla de contingencia y presentación de gráficas 3,4, 5,10 Unidad 3: Introducción a la probabilidad Comprenderá y aplicará los conceptos probabilísticos en ejemplos reales. Participar en un taller con datos tipo apuesta o casino (con dinero falso) 3,6, 7,11 Unidad 4: Estimación Estimará los parámetros poblacionales a partir de una muestra Calcular y graficar estimaciones por intervalos de confianza para la media y la proporción. Elaborar un programa de cómputo que resuelva problemas de estimación. 1,2, 5,6 Unidad 5: Regresión y correlación. Aplicará la técnica ajuste de datos al modelo lineal, exponencial, potencial para extrapolar Graficar en excel los modelos ajustados a partir de datos de campo. 3,4,7, 10,11

7 comportamiento de poblaciones vegetales y animales. Unidad 6: Muestreo aleatorio simple y sistemático Aplicará muestreo aleatorio simple y sistemático en problemas Investigar y participar en la solución de problemas de la estimación de media y proporciones poblacionales. 1,2,3,4, 5,6,7,8, 9,10, FUENTES DE INFORMACIÓN 1. Abad, A. Y. Servín, L. A. Introducción al muestreo. Editorial Limusa Crochran, W.G. Técnicas de muestreo. Editorial CECSA Hines, W. W. y D. C. Montgomery. Probabilidad y estadística para ingeniería. Editorial CECSA Kish, L. Muestreo de encuestas. Editorial Trillas Mason, R. D. y A. L. Lind. Estadística para administración y economía. Editorial Alfaomega Meyer, Paul. Probabilidad y aplicaciones estadísticas. Editorial Edison Wesley Iberoamericana. México Millar, Irwin. y Freud, J. E. Probabilidad y Estadística para ingenieros. Editorial Prentice Hall. México Raj, Des. Teoría del muestreo. Editorial Fondo de Cultura Económica, México Seymour, Lipschutz. Teoría de conjuntos y Temas afines. Editorial Mc Graw Hill.México Spiegel, Murray R. y Stephens, L. J. Estadística. Editorial Mc Graw Hill. México Walpole, Ronald E., Myers Raymond. Probabilidad y Estadística para ingenieros. Editorial Mc Graw Hill.1989.

8 11. PRÁCTICAS PROPUESTAS. Mediciones, precisión y conversión Recabar un conjunto de datos ( de campo ) y con ellos realizar la conversión a diversas unidades, aumentar o disminuir la precisión, manejando diferentes instrumentos de medición. Para peso, utilizar balanza granataria, eléctrica y electrónica Para volumen utilizar una bureta, una probeta, o densidad Construcción de un memorama de conceptos En un tamaño de un cuarto de cartulina, jugar a relacionar la definición del concepto con un símbolo o aparato relacionado. Ejemplo presentar un tronco de árbol con dos ramas, este empata con la lamina que dice: descriptiva e inferencial.