UNIVERSIDAD NACIONAL FEDERICO VILLARREAL FACULTAD DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS SILABO

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1 UNIVERSIDAD NACIONAL FEDERICO VILLARREAL FACULTAD DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS SILABO ASIGNATURA: ESTADISTICA CODIGO: 5B DATOS GENERALES 1.1. Departamento Académico Ingeniería de Transporte 1.2. Escuela Profesional Ingeniería de Transporte 1.3. Especialidad Ingeniería de Transporte 1.4. Nombre de la Carrera Ingeniería de Transporte 1.5. Ciclo de Estudios III 1.6. Créditos Área de la Asignatura Básica 1.8. Condición Obligatoria 1.9. Pre - Requisitos Matemática II 1.10 Horas de Clase Semanal 4 Horas Teoría (2) Práctica (2) 1.11 Horas de Clase Total 68 Horas 1.12 Profesores Responsable Ing. Lauro Palomino Lázaro 1.13 Año Lectivo Académico I 2. SUMILLA La naturaleza del curso es teórico-práctico, cuyo propósito es lograr que el alumno aprenda a interpretar y utilizar la información estadística en la toma de decisiones. La asignatura comprende los siguientes temas: Distribución de Frecuencias, Medidas de Tendencia Central, Medidas de Dispersión, Análisis de Regresión y Correlación, Teoría de Probabilidades, Variables Aleatorias y Distribuciones Probabilísticas de Variables Discretas y Continuas. 3. OBJETIVOS GENERALES Brindar los conocimientos teóricos y prácticos de Estadística para que el alumno pueda recopilar, organizar, graficar, analizar, probar la veracidad de la información estadística y obtener alternativas de solución para la toma de decisiones oportunas. Desarrollar las habilidades del estudiante para interpretar fenómenos cuantitativos y cualitativos, mediantes casos de aplicación práctica, en el campo de la planificación, investigación, tecnología, etc. 4. APORTES DE LA ASIGNATURA AL PERFIL PROFESIONAL La asignatura contribuye a la formación del estudiante con el desarrollo de las técnicas y procedimientos de la estadística, que le permita analizar y evaluar la información que lo lleve a una acertada toma de decisiones, para obtener un buen desempeño organizacional y la optimización de procesos de gestión de transportes, así como de procesos industriales y administrativos.

2 5. ORGANIZACIÓN DE LA ASIGNATURA UNIDAD DENOMINACIÓN HORAS 1 Distribución de Frecuencias 12 2 Medidas de Tendencia Central 12 3 Medidas de Dispersión 8 EXAMEN PARCIAL 4 4 Teoría de Probabilidades 12 5 Variables Aleatorias. Distribuciones 16 Probabilísticas EXAMEN FINAL 4 TOTAL DE HORAS PROGRAMACIÓN POR UNIDADES DE APRENDIZAJE PRIMERA UNIDAD 1.1 Denominación DISTRIBUCION DE FRECUENCIAS 1.2 Número de Sesiones Objetivo Específico Desarrollar los métodos y técnicas de recolección de datos y organizar y presentar los datos estadísticos en cuadros y diagramas. 1.4 Contenidos 1ra Semana Introducción y división de la Estadística. Etapas del quehacer estadístico, Recolección de Datos. Muestreo. 2da Semana Elementos de una Distribución de Frecuencias. Reglas para 3ra Semana Organizar datos Discretos y Continuos. Representación gráfica de una Distribución de Frecuencias: Histogramas, Polígonos y Ojivas. Resolución de casos prácticos. 1.5 Actividades Ejemplificar y ejercitar la organización y presentación de los datos estadísticos 1.6 Bibliografía Específica Chou, Ya Lun (1999) Análisis Estadístico. México: McGraw Hill Webster, Allen (2000 Estadística Aplicada a los Negocios y a la Economía. México: Irwin Mc Graw Hill. Moya, Rufino (2007) Estadística Descriptiva. Lima: San Marcos. SEGUNDA UNIDAD 2.1 Denominación MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL 2.2 Número de Sesiones Objetivo Específico Calcular los promedios describiendo sus propiedades, así como su empleo, ventajas y desventajas. 2.4 Contenidos 4ta Semana Aplicaciones. 5ta Semana 6ta Semana Media Aritmética, Mediana, Moda.Propiedades y Relación Empírica de Media, Mediana y Moda. Media Armónica y Media Geométrica. Propiedades y aplicaciones. Percentiles, Deciles, Cuartiles y Quintiles. Métodos de cálculo

3 Aplicaciones. 2.5.Actividades Exponer, demostrar, ejercitar y analizar promedios mediante la solución de problemas prácticos. 2.6 Bibliografía Específica Moya, Rufino (2007) Estadística Descriptiva. Lima: San Marcos Navidi, William (2006)Estadística para Ingenieros y Científicos. México: McGraw Hill. TERCERA UNIDAD 3.1 Denominación MEDIDAS DE DISPERSIÓN 3.2 Número de Sesiones Objetivo Específico Calcular las medidas de dispersión para analizar su variabilidad y evaluar el comportamiento de los datos. 3.4 Contenidos 7ma Semana 8va Semana Dispersión, conceptos y Clasificación. Rango, Desviación Estándar. Varianza. Desviación Media. Rango Intercuartilico. Desviación Semi - Intercuartìlica Coeficiente de Variación. Medidas de Asimetría. Medidas de Curtosis. Momentos. Casos Prácticos. Análisis de Regresión y Correlación. 3.5 Actividades Exponer, demostrar, ejercitar y analizar las medidas de dispersión mediante la solución de problemas prácticos. 3.6 Bibliografía Específica Moya, Rufino (2007) Estadística Descriptiva. Lima: San Marcos. Lind, D. Marchal, W. Wathen, S. (2008) Estadística aplicada a los Negocios y la Economía. México: Mc Graw Hill 9na. Semana EXAMEN PARCIAL CUARTA UNIDAD 4.1 Denominación TEORIA DE PROBABILIDADES 4.2 Número de Sesiones Objetivo Específico Obtener y evaluar la ocurrencia de sucesos en actividades determinanticas y no determinanticas. 4.4 Contenidos 10ma Semana 11ra Semana 12da Semana Experimentos Aleatorios, Espacio Muestral y Eventos. Álgebra de Eventos. Técnicas de Conteo. Probabilidad: Definición, Axiomas y Propiedades. Probabilidad Condicional, Regla de Multiplicación. Teorema de Bayes. Eventos Independientes y Secuencia de Experimentos Independientes. Probabilidad en Espacio Muestral Infinito y Continuo. 4.5 Actividades Resolver ejercicios y problemas con la plena participación de los alumnos. 4.6 Bibliografía Específica Moya, Rufino y Saravia, Gregorio (1988) Probabilidades e Inferencia Estadística. Lima: San Marcos

4 Mendenhall, W. (2007) Introducción a la Probabilidad y Estadística. México: Cengage. QUINTA UNIDAD 5.1 Denominación VARIABLES ALEATORIAS. DISTRIBUCIONES PROBABILISTICAS 5.2 Número de Sesiones Objetivo Específico Describir y presentar las características más importantes de las variables aleatorias para su aplicación. Desarrollar modelos estadísticos para representar y pronosticar aproximadamente la probabilidad de ocurrencia de un fenómeno. 5.4 Contenidos 13ra Semana 14ma Semana 15maSeman 16va Semana Variables Aleatorias Discretas y Continuas. Definición y aplicaciones. Función de Densidad. Función de Distribución. Propiedades. Esperanza Matemática. Función. Características. Propiedades. Variable Aleatoria Bidimensional. Distribución Bidimensional Discreta. Distribuciones Bidimensionales Continuas. Distribuciones Probabilísticas de Variables Discretas y Distribuciones Probabilísticas de Variables Continuas. 5.5 Actividades Resolver problemas tipos con participación integral grupal. 5.6 Bibliografía Específica Spiegel, Murray; (2001) Probabilidad y Estadística. México: Mc Graw Hill Manrique, L. Ochoa, N. y Bendezú, E. (2001) Probabilidades: Problemas resueltos y propuestos. Lima: San Carlos 17ma Semana EXAMEN FINAL 7. ESTRATEGIAS METODOLÓGÍCAS 7.1 MÉTODOS Las Clases se realizarán en forma expositiva estimulando la participación activa de los estudiantes, mediante el desarrollo de ejercicios y trabajos prácticos grupales e individuales. Se utilizará el método deductivo- inductivo analítico (ejemplificación, comprobación, demostración y aplicación observación, análisis, comparación y generalización). 7.2 TÉCNICAS Los alumnos se organizarán en grupos para investigar e intercambiar experiencias de aprendizaje y trabajo. Las exposiciones del docente orientarán el trabajo grupal al complementar o sistematizar la información y en la resolución de problemas. 7.3 MEDIOS DIDÁCTICOS Pizarra Acrílica, plumones, software, computadora, proyector multimedia, separatas, libros, calculadora, correo electrónico.

5 8. EVALUACIÓN 8.1 TÉCNICAS La evaluación se realizara mediante la observación directa e indirecta., dando énfasis a las intervenciones orales y al desarrollo de las pruebas académicas para que el alumno tenga la libertad de demostrar sus conocimientos adquiridos para su interpretación y aplicación. 8.2 INSTRUMENTOS Se utilizarán las exposiciones y las pruebas no estructuradas, como prácticas calificadas y exámenes escritos, además de trabajos prácticos individuales y grupales para contrastar los conocimientos teóricos con la realidad. 8.3 CRITERIOS La evaluación del alumno será permanente e integral en función de los objetivos. El sistema utilizado es el vigesimal de 01 a 20. La nota mínima aprobatoria será de 10.5 y se necesita como mínimo el 70 % de asistencia. El Promedio Final (PF) se obtiene un promediando aritméticamente, el Examen Parcial (EP), el Examen Final (EF) y el Promedio de Prácticas (PP): PF = (EP + EF + 2PP) / 4 El promedio de prácticas se obtendrá de un mínimo de cuatro prácticas calificadas y/o trabajos individuales y de un trabajo grupal aplicativo. Los exámenes se tomarán las fechas programadas por el Vice Rectorado Académico y la Facultad de Ingeniería Industrial y de Sistemas ASPECTOS -Conceptuales: Nivel de aprendizaje de conocimiento -Actitudinales: Actitud frente a situaciones problemáticas -Procedimentales: Habilidades y destrezas, tanto intelectuales como motoras, procedimientos y estrategias Para el cumplimiento de estos objetivos se consigna lo siguiente: Exposiciones, desempeño en el aula, control de lectura, exámenes escritos, prácticas calificadas, trabajos de campo, etc. 9.- BIBLIOGRAFÍA GENERAL Moya, Rufino y Saravia Gregorio (1988) Probabilidad e Inferencia Estadística. Lima: San Marcos Walpole, R. Myers, R. y Myers, S. (1998) Probabilidad y Estadística para Ingenieros. México: Prentice Hall Hispanoamericana. Chou, Ya Lun (1999) Análisis Estadístico. México: McGraw Hill/Interamericana. Webster, Allen L. (2000). Estadística Aplicada a los Negocios y a la Economía. Colombia: Mc Graw Hill/Interamericana.

6 Spiegel, Murray; (2001) Probabilidad y Estadística. México : Mc Graw Hill Manrique, L. Ochoa N. y Bendezú, E. (2001) Probabilidades: Problemas resueltos y propuestos. Lima: San Carlos Martinez Bencardino, Ciro (2003) Estadística y Muestreo. Bogotá: Ecoe Ediciones. Payton Z. Peebles Jr. (2006) Principios de Probabilidad, Variables y Señales Aleatorias. España: Mc Graw Hill/ Interamericana. Montero Lorenzo, Jose M. (2007) Estadística Descriptiva. España: Thomson Paraninfo Navidi, William (2006) Estadística para Ingenieros y Científicos. México: Mc. Graw Hill. Córdova Zamora, Manuel(2003) Estadística Descriptiva e Inferencial. Lima: Moshera. Moya, Rufino (2007) Estadística Descriptiva. Lima: San Marcos. Lind, D. Marchal, W. y Wathen, S. (2008) Estadística aplicada a los Negocios y la Economía. México: Mc Graw Hill Ing. Lauro Palomino Lázaro Responsable del Curso MG. CAROLINA SALAZAR BRAVO JEFE DAIT