1. DATOS INFORMATIVOS 1.1. FACULTAD: CIENCIAS ECONÓMICAS

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1 1. DATOS INFORMATIVOS 1.1. FACULTAD: CIENCIAS ECONÓMICAS 1.2. CARRERA: ESTADÍSTICA 1.3. ASIGNATURA: ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA 1.4. CÓDIGO DE ASIGNATURA: CRÉDITOS: 1.. SEMESTRE: SÉPTIMO 1.7. UNIDAD DE ORGANIZACIÓN CURRICULAR: PROFESIONAL 1.8. TIPO DE ASIGNATURA: OBLIGATORIA 1.9. PROFESOR COORDINADOR DE ASIGNATURA: Ing. Enrique Noboa Yépez PROFESORES DE LA ASIGNATURA: Ing. Enrique Noboa Yépez PERÍODO ACADÉMICO: Abril 201 Septiembre N. HORAS DE CLASE: Presenciales: 80 Prácticas: N. HORAS DE TUTORIAS: Presenciales: 1 Virtuales: PRERREQUISITOS Asignatura: Muestreo I Códigos: CORREQUISITOS Asignaturas: Indicadores Sociales y económicos Inteligencia de mercados II Códigos: DESCRIPCIÓN DE LA ASIGNATURA Se basa en buscar inferencias en contrastes que sean válidos bajo un amplio rango de distribuciones de la población (no necesariamente de aquellas que dependen del supuesto de normalidad). Las técnicas no paramétricas Son usadas para probar hipótesis, las pruebas que se utilizan a menudo se les llama distribuciones libres, por que la información que se analiza no suponen que hayan sido obtenidas de una población distribuida de una determinada manera. 3. OBJETIVO GENERAL DE LA ASIGNATURA Desarrollar en el estudiante saberes (conocer, hacer, ser y emprender) para realizar y comprobar pruebas de hipótesis no paramétricas mediante la estimación de parámetros en las distribuciones de regresión no paramétricas y la distribución de pruebas de adecuación para resolver problemas inherentes a la estadística de atributos (variables cualitativas). Período Página1

2 4. OBJETIVOS ESPECÍFICOS DE LA ASIGNATURA Planear, desarrollar y analizar pruebas de hipótesis no paramétricas Obtener y estimar parámetros no paramétricos. Analizar el comportamiento de variables cualitativas Analizar la aplicación de pruebas no distributivas normalmente Analizar la información de estadística de atributos. 5. CONTRIBUCIÓN DE LA ASIGNATURA EN LA FORMACIÓN DEL PROFESIONAL Carrera inmersa en el plan de desarrollo, es una asignatura profesionalizarte que se aplica a cualquier área del conocimiento, las pruebas no paramétricas se usan ampliamente en las aplicaciones de negocios, lo que demuestra la importancia de la habilidad para manejar datos categóricos o jerarquizados además de los cuantitativos. Contribuye en la formación profesional porque es parte determinante en la aplicación de pruebas no distribuidas normalmente Contribuye al análisis de información de la estadística de atributos, las pruebas no paramétricas eliminan la necesidad de suposiciones restrictivas de las pruebas paramétricas, se pueden usar con pequeñas muestras y con datos cualitativos.. RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA ASIGNATURA El estudiante con los conocimientos adquiridos en la asignatura sera capaz de identificar, definir y formular problemas relacionados con la estadística no paramétrica, estará en condiciones de realizar las aplicaciones en las diferentes ramas del conocimiento. 7. PROGRAMACIÓN DE UNIDADES CURRICULARES DATOS INFORMATIVOS DE LA UNIDAD CURRICULAR No. 1 NOMBRE DE LA UNIDAD: EL USO DE PRUEBAS ESTADISTICAS EN LA INVESTIGACION. OBJETIVO DE LA UNIDAD: RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA UNIDAD: Estudio de aplicación de conocimientos científicos. El estudiante estará en capacidad de aplicar pruebas de hipótesis, valoración de pruebas paramétricas y no paramétricas, analizar estudios de casos medidos en diferentes escalas. ESCENARIOS DE APRENDIZAJE N. Horas aprendizaje Teóricas N. Horas Prácticas- laboratorio CÁLCULO DE HORAS DE LA UNIDAD TUTORÍAS TRABAJO AUTÓNOMO N. Horas Presenciales N. Horas Aprendizaje Aula Virtual Horas de Trabajo Autónomo 2 Período Página2

3 PROGRAMACIÓN CURRICULAR CONTENIDOS 1.1 conceptos básicos: hipótesis de nulidad elección de la prueba estadística, el nivel de significación 1.2 el modelo estadístico, observaciones independientes, poblaciones distribuidas normalmente, varianza de la población, medición, escala nominal o clasificatoria, escala ordinal o escala de rango, escala de intervalo, escala de proporción. Pruebas estadísticas: paramétricas y no paramétricas, ventajas y desventajas. METODOLOGÍAS DE APRENDIZAJE: RECURSOS DIDÁCTICOS: BIBLIOGRAFÍA: Sidney Siegel, Estadistica No Parametrica. Richard I. Levin Estadistica Para Administradores OBRAS FÍSICAS BÁSICA COMPLEMENTARIA ACTIVIDADES DE TRABAJO AUTÓNOMO, ACTIVIDADES DE INVESTIGACIÓN Y DE VINCULACIÓN CON LA SOCIEDAD Formación de grupos de trabajo. Seguimiento proyectos de aplicación Sidney Siegel, Estadistica No Parametrica. Richard I. Levin Estadistica Para Administradores Conferencias Aula, biblioteca, internet DISPONIBILIDAD EN SI NO MECANISMOS DE EVALUACIÓN Lectura de pruebas de hipótesis. Presentación en plenario. Lectura de pruebas estadísticas. Presentación de resultados Examen. NOMBRE DATOS INFORMATIVOS DE LA UNIDAD CURRICULAR No.2 NOMBRE DE LA UNIDAD: ANALISIS DE PRUEBAS ESTADISTICAS NO PARAMETRICAS PARA PROBAR HIPOTESIS QUE REQUIEREN DE UNA SOLA MUESTRA OBJETIVO DE LA UNIDAD: El estudiante adquirirá conocimientos para la aplicación de pruebas de hipótesis y significación de una muestra y dos muestras RESULTADOS DE APRENDIZAJE El estudiante sera capaz de aplicar el conocimiento estadísticos para el estudio DE LA UNIDAD: de la información de una muestra y dos muestras. Habilidad para formular, resolver y analizar problemas del entorno. Habilidad oral para presentar ante la colectividad las aplicaciones. CÁLCULO DE HORAS DE LA UNIDAD ESCENARIOS DE APRENDIZAJE TUTORÍAS TRABAJO AUTÓNOMO N. Horas aprendizaje Teóricas N. Horas Prácticas- laboratorio N. Horas Presenciales N. Horas Aprendizaje Aula Virtual Horas de Trabajo Autónomo 2 Período Página3

4 PROGRAMACIÓN CURRICULAR CONTENIDOS 2.1 La prueba binomial, función y fundamento, métodos, muestras pequeñas, muestras grandes, potencia-eficiencia. 2.2 La prueba chi-cuadrado de una muestra, método, frecuencias esperadas pequeñas, potencia. 2.3 La prueba de rachas de una muestra, fundamento y método, muestras pequeñas, muestras grandes, potencia-eficiencia 2.4 la prueba de macnemar, significación de los cambios, fundamento y método, corrección por continuidad, frecuencias esperadas pequeñas, procedimiento de cálculo. 2.5 la prueba de signos, función, método, muestras pequeñas y grandes. 2. la prueba de wilcoxon, función, fundamento y método, ligas, pequeñas muestras y muestras grandes. 2.7 la prueba de walsh, funcion, método de aplicación, prueba de aleatoriedad para pares igualados, funcion y método 2.8 la prueba de fisher, funcion, método, modificaciones, potencia 2.9 la prueba chi-cuadrado para dos muestras independientes, funcion, método y potencia 2.10 la prueba de la mediana, funcion, fundamento y método 2.11 la prueba de mann-whitney, funcion, método, muestras pequeñas y muestras grandes 2.12 la prueba de rachas de wald-wolfowitz, funcion, método, muestras pequeñas, muestras grandes 2.13 la prueba de moses y la prueba de aleatoriedad para muestras independientes, función y fundamento, método, potencia METODOLOGÍAS DE APRENDIZAJE: RECURSOS DIDÁCTICOS: ACTIVIDADES DE TRABAJO AUTÓNOMO, ACTIVIDADES DE INVESTIGACIÓN Y DE VINCULACIÓN CON LA SOCIEDAD, Ejercicios de Aplicación, Ejercicios de Aplicación, ejercicios de aplicación, ejercicios de Aplicación Lecturas consultas Ejercicios de estudio de casos Lecturas consultas Ejercicios de estudio de casos Lecturas Lecturas Conferencias, Resolución de problemas Aula, biblioteca, internet, talleres MECANISMOS DE EVALUACIÓN Repetición de estudio de casos con información obtenida, análisis y producción. Replicación del método, control de lectura, presentación al grupo de estudiantes, prueba de conocimientos. Aplicación en investigación de estudio de casos. Presentación control de lectura Aplicación de casos Prácticos Trabajos prácticos Pruebas de conocimiento Presentación trabajos de Aplicación en investigación Presentación control de lectura Aplicación de casos prácticos Examen Trabajos grupales, diseño de talleres, Pruebas, control de lectura Trabajos de investigación Replicación de ejercicios Examen prácticos Desarrollo de casos prácticos Examen Período Página4

5 BIBLIOGRAFÍA: Snedecor Y Cochran- Estadistica Bernard Ostle- Estadistica Aplicada Sidney Siegel Estadistica No Parametrica Richard I. Levin- Estadistca Para Administradores OBRAS FÍSICAS BÁSICA COMPLEMENTARIA Sidney Siegel Estadística no paramétrica Richard i. Levin- Estadística para administradores Snedecor y Cochranestadística Bernard Ostle- estadística aplicada DISPONIBILIDAD EN SI NO NOMBRE DATOS INFORMATIVOS DE LA UNIDAD CURRICULAR No.3 NOMBRE DE LA UNIDAD: EL CASO DE K MUESTRAS INDEPENDIENTES OBJETIVO DE LA UNIDAD: El estudiante estará en capacidad de aplicar las diferentes pruebas no paramétricas para el caso de k muestras independientes, probar la significación entre tres o más grupos y analizar la información. RESULTADOS DE APRENDIZAJE El estudiante estará en capacidad de aplicar las pruebas no paramétricas para el DE LA UNIDAD: caso de tres o mas grupos Capacidad para el análisis de la información y solución de problemas Capaz de saber, comprender y demostrar aplicaciones adquiridas en el desarrollo de la materia Comprensión de lectura y expresión escrita Capaz de desarrollar pensamiento lógico CÁLCULO DE HORAS DE LA UNIDAD PROGRAMACIÓN CURRICULAR CONTENIDOS ESCENARIOS DE APRENDIZAJE TUTORÍAS TRABAJO AUTÓNOMO 3.1 la prueba chi-cuadrado para k muestras independientes, funcion y método N. Horas aprendizaje Teóricas N. Horas Prácticas- laboratorio N. Horas Presenciales N. Horas Aprendizaje Aula Virtual Horas de Trabajo Autónomo ACTIVIDADES DE TRABAJO AUTÓNOMO, ACTIVIDADES DE INVESTIGACIÓN Y DE VINCULACIÓN CON LA SOCIEDAD, 3.2 extensión de la prueba de la mediana 3.3 análisis de varianza 2 MECANISMOS DE EVALUACIÓN Trabajos grupales, diseño de talleres, exámenes s, control de lecturas Período Página5

6 METODOLOGÍAS DE APRENDIZAJE: RECURSOS DIDÁCTICOS: BIBLIOGRAFÍA: Sidney Siegel Estadistica No Parametrica H. Levin Estadistica Para Economistas Y Administradores Bernard Ostle- Estadistica Aplicada Richard I. Levin Estadistica Para Administradores. OBRAS FÍSICAS BÁSICA COMPLEMENTARIA Sidney Siegel Estadística no paramétrica Richard i. Levin- Estadística para administradores Snedecor y Cochranestadística Bernard Ostle- estadística aplicada Conferencias Desarrollo de ejercicios Resolución de problemas Aula Biblioteca Internet Talleres DISPONIBILIDAD EN SI NO NOMBRE DATOS INFORMATIVOS DE LA UNIDAD CURRICULAR No. 4 NOMBRE DE LA UNIDAD: LAS MEDIDAS DE CORRELACION Y SUS PRUEBAS DE SIGNIFICACION OBJETIVO DE LA UNIDAD: Determinar si dos conjuntos de puntajes están relacionados o conocer el grado de su relación RESULTADOS DE El estudiante estará en capacidad de aplicar en casos prácticos las medidas de APRENDIZAJE DE LA UNIDAD: correlación para probar la confiabilidad de las observaciones. ESCENARIOS N. Horas aprendizaje Teóricas DE APRENDIZAJE N. Horas Prácticas- laboratorio CÁLCULO DE HORAS DE LA N. Horas Presenciales UNIDAD TUTORÍAS N. Horas Aprendizaje Aula Virtual TRABAJO 2 Horas de Trabajo Autónomo AUTÓNOMO PROGRAMACIÓN CURRICLAR ACTIVIDADES DE TRABAJO AUTÓNOMO, ACTIVIDADES DE CONTENIDOS INVESTIGACIÓN Y DE MECANISMOS DE EVALUACIÓN VINCULACIÓN CON LA SOCIEDAD 4.1 coeficientes de contingencia Trabajos grupales, diseño de talleres, examen 4.2 coeficiente de correlación de spearman Coeficiente de correlación de kendall presentación de trabajos Período Página

7 4.3 coeficiente de concordancia de kendall METODOLOGÍAS DE APRENDIZAJE: Conferencias Resolución de problemas RECURSOS DIDÁCTICOS: Aula Biblioteca Internet Talleres BIBLIOGRAFÍA: Sidney Siegel Estadistica No Parametrica Bernard Ostle Estadistica Aplicada H. Levin Estadistica Para Economistas Y Administradores DISPONIBILIDAD EN OBRAS FÍSICAS SI NO Sidney Siegel Estadistica No BÁSICA Parametrica Bernard Ostle Estadistica Aplicada H. Levin Estadistica Para COMPLEMENTARIA Economistas Y Administradores Examen NOMBRE 8. RELACIÓN DE LA ASIGNATURA CON LOS RESULTADOS DEL PERFIL DE EGRESO DE LA CARRERA RESULTADOS O LOGROS DE APRENDIZAJE DEL PERFIL DE EGRESO DE LA CARRERA Analizar estudios de casos medidos en diferentes escalas Planteamiento de pruebas de hipótesis Formulación y resolución de problemas Aplicar conocimientos estadísticos para el estudio de la información Capacidad de evaluar las diferentes alternativas y solución de problemas Aplicación de conocimientos científicos que se aplican en la carrera Capacidad de evaluar las diferentes alternativas y solución de problemas Aplicar conocimientos estadísticos para establecer la relación existente entre las variables de estudio EL ESTUDIANTE DEBE Debe saber, conocer, aplicar y analizar la información en diferentes escalas de medida El estudiante es capaz de demostrar los conocimientos adquiridos y demostrar su destreza en la resolución de problemas El estudiante es capaz de identificar, formular, evaluar y resolver problemas relacionados con el estudios de pruebas de hipótesis aplicadas a una sola muestra El estudiante estará en capacidad de demostrar las destrezas adquiridas para aplicar técnicas, instrumentos, software estadístico para la resolución de problemas Ser capaz de diagnosticar, identificar y definir la resolución de problemas aplicados a la especialización Mediante la utilización de herramientas especializadas realizar aplicaciones de resolución de problemas Aplicar los conocimientos adquiridos en el estudio de la correlación para determinar la relación que existe entre dos o más variables Utilizando softwre especializado demostrar el desarrollo de la relación existente entre las variables de estudio y su grado de relación Período Página7

8 9. EVALUACIÓN DEL ESTUDIANTE POR RESULTADOS DE APRENDIZAJE TÉCNICAS PRIMER HEMISEMESTRE (PUNTOS) SEGUNDO HEMISEMESTRE (PUNTOS) Exámenes (10 Puntos) (10 Puntos) Lección escrita ( 5 Puntos) ( 5 Puntos) Trabajos Trabajos grupales ( 5 Puntos) ( 5 Puntos) Participación en clase TOTAL (20 Puntos) (20 Puntos) 10. PERFIL DEL DOCENTE QUE IMPARTE LA ASIGNATURA Profesional con amplia experiencia en estadística, título de tercer nivel e ingeniería estadística, ingeniería matemática. Amplia experiencia en el campo de aplicación de la estadística, experiencia profesional acorde a las necesidades de la asignatura. 11. REVISIÓN Y APROBACIÓN ELABORADO POR: REVISADO APROBADO FIRMA DE LOS DOCENTES QUE DICTAN LA ASIGNATURA FECHA: 201/03/29 Docente 1: Ing. Enrique Noboa Yépez Firma:.. FECHA: 201/04/05 Econ. Vicente Paspuel FIRMA: FECHA: 201/04/08 Ing. Enrique Noboa. FIRMA: Coordinador de Carrera (Director) Ing. Vanesa Mena. FIRMA: Consejo de Carrera Período Página8