PLANIFICACION DE ASIGNATURA

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1 PLANIFICACION DE ASIGNATURA AÑO ACADÉMICO 2016 Asignatura: Estadística I. Aprobada por Res. De CD: 110/16 Horas: 56 a) Objetivos del aprendizaje. Generales Que los estudiantes de la carrera de Ingeniería Agronómica adquieran conocimientos de la metodología estadística aplicada al análisis de la información proporcionada por un conjunto de datos obtenidos a partir de un muestreo. Cognocitivos: Aprender los conceptos básicos de estadística descriptiva: población, muestra, parámetros y estadísticos, variables y medidas de tendencia central y dispersión. Aprender los conceptos básicos de probabilidad: experimento aleatorio, variable aleatoria, probabilidad simple y condicional, características de las funciones y distribuciones de probabilidad más comunes. Aprender los conceptos de parámetro poblacional e inferencia estadística, propiedades de los estimadores, prueba de hipótesis sobre parámetros y tipos de errores. Aprender los conceptos básicos sobre estadística no paramétrica. Aprender los conceptos de regresión y correlación entre variables aleatorias. Procedimentales: que el alumno sea capaz de Organizar, resumir y realizar un análisis exploratorio de datos. Calcular probabilidades de fenómenos aleatorios, apoyándose en el uso de tablas de distribución de probabilidades. Estimar parámetros poblacionales a partir de información obtenida en una muestra así como realizar pruebas de hipótesis sobre dichos parámetros. Realizar inferencias y pruebas de hipótesis no paramétricas. Realizar análisis de regresión y correlación simple estimando por el método de mínimos cuadrados los parámetros de la función de regresión. Actitudinales Reconocer el componente aleatorio de los fenómenos biológicos y la necesidad de caracterizar dichos procesos a partir de la información proveniente de muestreos. Incorporar las herramientas estadísticas para la toma de decisiones en un contexto de incertidumbre. Desarrollar actitud crítica hacia la información publicada a partir de estudios observacionales o experimentales haciendo énfasis en la metodología utilizada y la validez y generalización de las conclusiones.

2 b) Contenidos: PROGRAMA ANALÍTICO Tema 1: Estadística Descriptiva 1.1. Población y muestra. Parámetros y estadísticas Ideas básicas de muestreo. Muestreo simple al azar. Manejo de tablas de números aleatorios Variables cualitativas y cuantitativas. Escalas de medición Métodos de ordenamiento y presentación de datos. Tablas de distribuciones de frecuencias y representaciones gráficas Medidas de tendencia central: media, mediana y modo para datos agrupados y sin agrupar Medidas de dispersión: rango, variancia, desvío estándar y rango intercuartílico, para datos agrupados y sin agrupar. Coeficiente de variación Medidas de posición relativa: percentiles. Medidas de asimetría y kurtosis Análisis exploratorio de datos. Tema 2: Probabilidad Introducción. Conceptos de probabilidad básica Experimento aleatorio Variables aleatorias discretas y continuas Espacio muestral. Punto muestral Suceso elemental. Suceso compuesto Regla de la adición. Regla de la multiplicación Probabilidad condicional. Probabilidad conjunta y marginal Independencia estadística. Tema 3: Distribuciones de probabilidad 3.1. Función de probabilidad para variables aleatorias discretas y continuas. Propiedades Función de distribución para variables aleatorias discretas y continuas. Propiedades Esperanza matemática y variancia de variables aleatorias. Tema 4: Distribuciones especiales de probabilidad Distribución Binomial Distribución Hipergeométrica Distribución de Poisson Distribución Normal Distribución Normal estándar La distribución normal como aproximación a varias distribuciones discretas Distribuciones del muestreo. Teorema del límite central. Distribución de la media de las muestras. Distribución de la diferencia de las medias de las muestras Distribución Chi-cuadrado Distribución t de Student Distribución F de Snedecor. Tema 5: Estadística Inferencial 5.1. Estimación de parámetros Estimación puntual. Propiedades de los estimadores Estimación por intervalos de confianza Test de hipótesis Generalidades. Hipótesis estadísticas: Hipótesis nula y alternativa Errores de Tipo I y II. Potencia de un test Test de hipótesis respecto de la media de una población normal con variancia conocida y desconocida. Estadísticos de prueba. Regla de decisión. Significancia estadística y significancia

3 práctica Test de Hipótesis respecto de la variancia y del cociente de variancias de una población normal. Estadísticos de prueba. Regla de decisión Test de hipótesis respecto de la diferencia de dos medias de poblaciones normales con variancias conocidas y desconocidas. Estadísticos de prueba. Regla de decisión Test de hipótesis respecto de una proporción y de la diferencia de proporciones. Tema 6: Estadísticas No Paramétricas 6.1. Introducción La prueba del Chi-cuadrado y análisis de datos de conteo. Tablas de contingencia Pruebas de bondad de ajuste Pruebas de homogeneidad e independencia. Tema 7: Análisis de regresión y correlación lineal simple 7.1. Introducción. Regresión lineal simple. Modelo. Supuestos Estimación de los parámetros del modelo: método de los mínimos cuadrados Pruebas de hipótesis acerca de los parámetros Intervalos de confianza para los parámetros del modelo Análisis de los residuales Correlación lineal simple. Coeficiente de correlación poblacional. Coeficiente de correlación de la muestra. Coeficiente de determinación. Interpretación Pruebas de hipótesis acerca del coeficiente de correlación.

4 PROGRAMA DE TRABAJOS PRÁCTICOS Trabajo Práctico Nº 1: Construcciones tablas de distribuciones de frecuencias y de gráficos (variables continuas y discretas). Gráficos de tallo y hojas. Trabajo Práctico Nº 2: Medidas de tendencia central: media, mediana y modo: medidas de posición relativa (percentiles), partiendo de datos sin agrupar y de datos agrupados. Medidas de dispersión: rango, variancia y desvío estándar; rango intercuartil, coeficiente de variación; partiendo de datos sin agrupar y de datos agrupados. Análisis exploratorio de datos: Construcción del gráfico de la caja. Trabajo Práctico Nº 3: Probabilidades de sucesos simples y compuestos. Aplicación de la regla de la suma y de la multiplicación. Probabilidad condicional. Trabajo Práctico Nº 4: Probabilidades utilizando distribuciones de tipo discreta: Binomial, Poisson e Hipergeométrica. Probabilidades utilizando distribuciones de tipo continua: la distribución Normal. Trabajo Práctico Nº 5: Inferencia Estadística: Estimación puntual y por intervalos de confianza. Inferencia Estadística: Prueba de hipótesis respecto de una media, de una variancia y de una proporción poblacional. Inferencia Estadística: Prueba de hipótesis respecto del cociente de dos variancias, de la diferencia de dos medias y de dos proporciones poblacionales. Trabajo Práctico Nº 6: Inferencia Estadística: Prueba del Chi-cuadrado. Tablas de contingencia: pruebas de homogeneidad e independencia. Bondad de ajuste. Trabajo Práctico Nº 7: Análisis de regresión lineal simple. Estimación de parámetros del modelo y pruebas de hipótesis. Análisis de correlación. Pruebas de hipótesis.

5 c) Bibliografía. BASICA Apuntes entregados a través del Entorno Virtual realizados por los docentes de la asignatura. Walpole F., Myers R., Myers S. y Ye K. Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias na ed. México. Editorial Pearson. COMPLEMENTARIA Hines W y Montgomery D. Probabilidad y estadística para ingeniería y administración era ed. México. Compañía Editorial Continental. Devore J. Probabilidad y Estadistica para Ingenieria y Ciencias ma ed. Cengage Learning Editores. Steel, R.G.D. y J.H. Torrie Principles and Procedures of Statistics. (With special Reference to the Biological Sciences.) McGraw-Hill Book Company, New York, Toronto, London 1960, 481 S., 15 Abb.; 81 s 6 d. McGraw-Hill Book Company, New York, USA. 481 pp. Todos el material estará disponible en la cátedra y en fotocopiadora.

6 d) Recursos humanos y materiales existentes. CARLOS AGUSTÍN ALESSO (Jefe de Trabajos Prácticos, dedicación semiexclusiva): Ingeniero Agrónomo (Universidad Nacional del Litoral). Doctor en Ciencias Agropecuarias (Universidad Nacional de Córdoba). Becario Posdoctoral CONICET. PATRICIA ACETTA (Ayudante de cátedra, dedicación exclusiva): Ingeniera Agrónoma (Universidad Nacional del Litoral). ARIANA RABELLINO (Ayudante alumna, dedicación simple) e) Cronograma por semana y responsable de cada actividad. Las fechas que se indican en la distribución del tiempo son tentativas y sujetas al cronograma establecido para tal fin por Secretaría Académica. Responsable Teóricos/prácticos: Patricia Acetta, Agustín Alesso Colaboran en Prácticos: Ariana Rabelino SEMANA TEMA Dictado tema Evaluación 1 R y R studio Teoría en EV 2 1: Estadística Descriptiva Teoría en EV Cuestionario Tema 1 en EV 3 2: Probabilidad Teoría en EV Cuestionario Tema 2 en EV 4 3: Distribuciones de probabilidad Teoría en EV Cuestionario Tema 3 en EV 5 4: Distribuciones especiales de probabilidad Teoría en EV Cuestionario Tema 4 en EV 6 5: Estadística Inferencial Teoría en EV 7 5: Estadística Inferencial Teoría en EV Cuestionario Tema 5 en EV 8 6: Estadísticas No Paramétricas Teoría en EV Cuestionario Tema 6 en EV 9 7: Análisis de regresión y correlación lineal simple Teoría en EV 10 7: Análisis de regresión y correlación lineal simple Teoría en EV Cuestionario Tema 7 en EV 11 R y 1: Estadística Descriptiva 12 2: Probabilidad 3: Distribuciones de probabilidad 4: Distribuciones especiales de probabilidad 13 5: Estadística Inferencial 14 6: Estadísticas No Paramétricas 7: Análisis de regresión y correlación lineal simple EV:Entorno Virtual Teórico Práctico en gabinete Teórico Práctico en gabinete Teórico Práctico en gabinete Teórico Práctico en gabinete Cuestionario Tema 1, 2, 3 y 4 en EV Cuestionario Tema 5 en EV Cuestionario Tema 6 y 7 en EV Evaluación Integradora en gabinete

7 f) Estrategias de enseñanza-aprendizaje a emplear. La asignatura se dictará de forma semi-presencial. Las clases teorico-prácticas de carácter presencial se desarrollarán en el gabinete de informática utilizando y los cómputos se realizarán con la ayuda del software estadístico R. Para la parte no presencial, se utilizará el aula virtual de Estadística I creada en la plataforma Moodle del Entorno Virtual de UNL. Se comenzará con el dictado no presencial donde semanalmente se irán habilitando en el EV (Entorno Virtual) los contenidos teóricos del programa analítico con sus aplicaciones en el lenguaje estadístico R. Transcurrida cada semana, el lunes siguiente deberán contestar un cuestionario a través del EV sobre los temas habilitados. El mismo estará disponible todo ese día pero una vez comenzado tendrá un tiempo límite para completarlo. Contarían con dos intentos para hacerlo por cada tema. No se realizarán en horarios de clases, pueden hacerlos en sus casas. Pasados los 7 temas del programa analítico, se comenzará con el dictado presencial de la asignatura con clases teórico-prácticas en el gabinete de informática aplicando los conceptos vistos en la resolución de problemas aplicados con la ayuda del software estadístico R. Estas clases teórico-prácticas se evaluarán en tres cuestionarios a través del EV. Los mismos estarán disponibles todo el día pero una vez comenzado tendrá un tiempo límite para completarlo, contando además con dos intentos de hacerlo por cada tema. No se realizarán en horarios de clases, pudiendo hacerlos en sus casas. Al finalizar, se tomará una Evaluación integradora de todos los temas, en el gabinete, de forma presencial. Esta evaluación la realizarán aquellos interesados en promocionar la asignatura.

8 g) Número de evaluaciones parciales exigidas durante el cursado. 8 cuestionarios teóricos a través del Entorno Virtual (uno por cada tema del programa analítico) 3 cuestionarios de teórico/prácticos a través del Entorno Virtual cuestionario 1: tema 1, 2, 3 y 4 cuestionario 2: tema 5 cuestionario 3: tema 6 y 7 1 evaluación integradora PRESENCIAL: todos los temas h) Exigencias para obtener la regularidad o promoción parcial o total. Modalidad de los exámenes finales para alumnos regulares y libres. Requisitos para regularizar: asistir a no menos del 80% de las clases presenciales, participar en todos los cuestionarios teóricos Aprobar 3 de 7 cuestionarios teóricos en cualquiera de los intentos, nota mínima: 60% Aprobar 3 cuestionarios prácticos en 1 o 2 intento, nota mínima: 60% Requisitos para promocionar: asistir a no menos del 80% de las clases presenciales, participar en todos los cuestionarios teóricos Aprobar 3 de 7 cuestionarios teóricos en cualquiera de los intentos, nota mínima: 60% Aprobar 3 cuestionarios prácticos en 1 o 2 intento, nota mínima: 60% Aprobar la evaluación integradora, nota mínima: 60% (sin recuperatorio) nota final compuesta por: 15% nota de c/cuestionario práctico + 65% nota de Evaluación integradora Justificación de Inasistencias: Sólo se justificarán las inasistencias por: razones médicas (acreditadas con su respectivo certificado médico) participaciones en Congresos en los que el alumno representa a la FCA UNL (acreditado con su respectivo certificado). actividades extracurriculares aprobadas por el Consejo Directivo de la FCA UNL.

9 i) Modalidad de los exámenes finales para alumnos regulares, libres y oyentes, incluyendo programa de examen. alumnos regulares: realización de un examen escrito en aula y que deberán aprobar con un mínimo del 60%. El mismo contendrá temas del programa analítico con contenidos teóricos y prácticos. No tendrá instancia en gabinete. Los alumnos libres y oyentes: consta de dos partes, que deberán aprobar cada una con un mínimo del 60%. 1 parte: en gabinete, preguntas con contenidos prácticos que podrán resolver con la ayuda del software estadístico. 2 parte: en aula, preguntas con contenidos teóricos, prácticos y de interpretación. La nota final es un promedio de las notas de las dos partes. Si no aprueba alguna de las partes aunque el promedio de las notas supera el 60%, la nota final será un 5 (insuficiente).