UNIVERSIDAD DEL VALLE DE MÉXICO PROGRAMA DE ESTUDIO DE LICENCIATURA PRAXIS MES XXI

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Ernesto Ruiz Alcaraz
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1 UNIVERSIDAD DEL VALLE DE MÉXICO PROGRAMA DE ESTUDIO DE LICENCIATURA PRAXIS MES XXI NOMBRE DE LA ASIGNATURA: INFERENCIA ESTADÍSTICA APLICADA FECHA DE ELABORACIÓN: ENERO 2005 ÁREA DEL PLAN DE ESTUDIOS: AS ( ) AC ( X ) APOBL ( ) APOPT ( ) ASIGNATURA INTEGRADORA ( ) HORAS DE APRENDIZAJE A LA SEMANA CON DOCENTE INDEPENDIENTES TOTAL CLAVE: ASIGNATURA ANTECEDENTE: PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA PARA CIENCIAS ECONÓMICO ADMINISTRATIVAS CLAVE NOMBRE CRÉDITOS: 6.6 TOTAL DE HORAS CLASE POR ASIGNATURA: 105 OBJETIVO GENERAL El estudiante aplicará los conocimientos de la estadística inferencial en la toma de decisiones con el fin de resolver problemas de tipo económico administrativo. 1. Distribución probabilística una variable y múltiples variables. 2. Estimación puntual y por intervalos. 3. Modelos de regresión múltiple. 4. Series de tiempo. 5. Diseño muestral. 6. Determinación del tamaño de la muestra. 7. Muestreo probabilístico. 8. Pruebas de hipótesis. ÍNDICE DE UNIDADES

2 HORAS: (5.5/4.5) Distribución probabilística una variable y múltiples variables. El estudiante aplicará las distribuciones de probabilidad en variables discretas y variables continuas, para utilizarlas en procesos de toma de decisiones. 1.1 Introducción. 1.2 Distribuciones de probabilidad bivariables y multivariables. 1.3 Distribuciones de probabilidad marginal y de probabilidad condicional. 1.4 Variables aleatorias independientes.

3 HORAS: (8.5/6.5) Estimación puntual y por intervalos. El estudiante conocerá los distintos elementos básicos del enfoque clásico de los métodos de la estadística inferencial para efectuar generalizaciones de elementos de una población a partir de la información contenida en una muestra aleatoria obtenida de dicha población. 2.1 Conceptos Básicos. 2.2 Estimación Puntual Introducción Propiedades de estimadores puntuales Estimadores más comunes (muestras grandes). 2.3 Muestras Pequeñas. 2.4 IC para la media. 2.5 IC para la varianza (desviación estándar). 2.6 IC para la diferencia de medias. 2.7 IC para el cociente de varianzas. reafirmar la importancia de los teóricos básicos (DD). a tra vés de y de aplicación de aprendizaje (CE). ejerció en el pizarrón apoyado por el docente) en equipo (DI) de las tareas (DD) y de aplicación a en forma

4 HORAS: (8.5/6.5) Modelos de regresión múltiple. El estudiante conocerá las características, aplicaciones y diseño de los modelos de regresión múltiple con el objeto que distinga su importancia en la toma de decisiones en su área profesional. 3.1 Introducción. 3.2 Modelo Probabilístico. 3.3 Modelo Polinomial. 3.4 Interpretaciones de las Salidas de Computadora. 3.5 Ejercicios de Aplicación.

5 HORAS: (8.5/6.5) Series de tiempo. El estudiante comprenderá las características e importancia de los pronósticos en la toma de decisiones por medio del análisis de series de tiempo. 4.1 Variación en las series de tiempo. 4.2 Análisis de Tendencia. 4.3 Variación cíclica. 4.4 Variación irregular. 4.5 Análisis de serie de tiempo en pronósticos. 4.6 Modelado autorregresivo. C onstrucción de mapas ESCENARIOS ESTRATEGIAS DE EVALUACIÓN RECURSOS DIDÁCTICOS

6 5. Diseño muestral. El estudiante identificará con efectividad las etapas para el diseño óptimo de una muestra. HORAS: (5.5/4.5) Elementos que afectan la información contenida en una muestra. 5.2 Procedimiento del diseño de un experimento 5.3 Diseño de experimentos que aumentan la intensidad. 5.4 Diseño de experimentos que disminuyen la interferencia.

7 HORAS: 8.5/6.5) Determinación del tamaño de la muestra. El estudiante comprenderá los elementos para determinar el tamaño óptimo de una muestra considerando las características poblacionales y el objetivo de la investigación a fin de aplicarlo en la solución de problemas de tipo administrativo. 6.1 Población infinita Media Diferencia de medias Proporción Diferencia de Proporciones. 6.2 Población Finita Media Diferencia de medias Proporción Diferencia de Proporciones.

8 7. Muestreo probabilístico. El estudiante aplicará los diferentes tipos de muestreo probabilística a fin de aplicarlos en casos prácticos. HORAS: 5.5/4.5) Muestreo aleatorio simple. 7.2 Muestreo aleatorio estratificado. 7.3 Muestreo por conglomerados. 7.4 Muestreo sistemático. 7.5 Muestreo por conveniencia. 7.6 Muestreo por juicio. C onstrucción de mapas ESCENARIOS ESTRATEGIAS DE EVALUACIÓN RECURSOS DIDÁCTICOS

9 HORAS: 8.5/6.5) Pruebas de hipótesis. El estudiante identificará la metodología para el diseño y contrastación de hipótesis, mediante la utilización de pruebas estadísticas a fin de aplicarlas en la solución de problemas de tipo administrativo. 8.1 Conceptos. Muestras Pequeñas. 8.2 PH para la media. 8.3 PH para la varianza (desviación estándar). 8.4 Comparación de dos medias Muestras independientes Muestras dependientes. 8.5 Comparación de dos varianzas

10 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS BÁSICA: Berenson. (2000) Estadística para administración. Pearson. 2ª edición. Hildebrand. (1997). Estadística aplicada a la administració n y a la economía. Pearson. 1ª edición. Levin. (2004). Estadística para administración y econom ía. Pearson. 7ª edición. COMPLEMENTARIA: Anderson, David R. Dennis J. Sweeney & Thomas A. Williams. (1999). Estadística para Administración y Economía. México: Internacional Thomson.

11 UNIVERSIDAD DEL VALLE DE MÉXICO PROGRAMA DE ESTUDIO DE LICENCIATURA PRAXIS MES XXI ASIGNATURA: INFERENCIA ESTADÍSTICA APLICADA CLAVE: PERFIL DOCENTE NIVEL DE ESCOLARIDAD PROFESIÓN EXPERIENCIA PROFESIONAL ÁREA ACTIVIDADES AÑOS NIVEL EDUCATIVO EXPERIENCIA DOCENTE ASIGNATURAS AÑOS Y/O SEMESTRES Maestría Lic. en Física y Matemáticas o Control de Calidad Muestreo áreas afines Ingeniería en Sistemas o en Informática Investigación de Operaciones Investigador, Diseño de Experimentos Apoyo a áreas de investigación de Operaciones Desarrollo de Sistemas del sector público o privado 3 ó más Licenciatura Probabilidad y estadística Diseño de Experimentos Muestreo Investigación de Operaciones Métodos Numéricos 3 ó más OTROS CONOCIMIENTOS DESEABLES: Contar con al menos 6 cursos de una Maestría y / o Doctorado en el área de la asignatura. Manejo de Paquetes Computacionales.

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