UNIVERSIDAD EXTERNADO DE COLOMBIA FACULTAD DE CONTADURIA PROGRAMA DE PREGRADO CICLO DE FUNDAMENTACION

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1 UNIVERSIDAD EXTERNADO DE COLOMBIA FACULTAD DE CONTADURIA PROGRAMA DE PREGRADO CICLO DE FUNDAMENTACION Nombre de la Materia Plan de Estudios Profesor Número de Créditos Correos electrónicos Coordinador de ciclo ESTADISTICA I II Guillermo Díaz Moreno y Miller J Ariza Garzón 2 Prerrequisito Cálculo II Grupos 004 y 104 Semestre 4 guillermo.diaz@uexternado.edu miller.ariza@uexternado.edu.co.co.co José Ubaldo Díaz Henao jpse.diaz@uexternado.edu.co Justificación En todos los campos de la investigación es indispensable el uso adecuado de métodos estadísticos para comprender la estructura y operatividad de un fenómeno determinado, para ello se requiere disponer de una sólida fundamentación conceptual y práctica que le permita realizar eficientemente la evaluación de cualquier situación que amerite una intervención basada en análisis de datos e información. Por otro lado, el estudio de muchos fenómenos se basa en la aleatoriedad e incertidumbre que tienen los posibles resultados de una medición, Introducción experimento o inversión y la teoría de probabilidad permite diseñar modelos de experimentos aleatorios para comprender su estructura y operatividad, y formular conclusiones medibles y cuantificables. El conocimiento y apropiamiento de los métodos estadísticos descriptivos y la fundamentación en probabilidad darán en este curso al estudiante herramientas para continuar su formación integral y en su ejercicio profesional. Objetivo General Proporcionar al estudiante los conceptos indispensables para que adquiera seguridad y habilidad en la aprehensión de los conocimientos referentes a los fundamentos en los cuales se basan los métodos estadísticos; lo que le permite identificar apropiadamente las herramientas para la presentación, caracterización y análisis de los datos, y aspectos fundamentales de la teoría de probabilidad para apoyar la toma de decisiones en situaciones de incertidumbre. 1

2 Objetivos específicos. Objetivos Específicos Presentar y caracterizar la información mediante métodos gráficos y numéricos. Identificar y aplicar los métodos básicos del análisis exploratorio de datos. Aplicar los conceptos básicos de probabilidad asociados a una variable como apoyo en la toma de decisiones en situaciones de incertidumbre. Realizar un análisis estadístico de una base de datos que permita validar los conocimientos adquiridos en el curso. Familiarizar al estudiante con los conceptos básicos de probabilidad y distribuciones probabilísticas más usuales. Dotar al estudiante de elementos que le permitan entender, analizar y hacer una evaluación crítica de documentos y publicaciones especializadas relacionadas con la probabilidad y la toma de decisiones. Conocer y aplicar herramientas informáticas para ejecutar los cálculos probabilísticos y estadísticos. Adquirir la capacidad de abordar de manera autónoma métodos estadísticos, no estudiados en el curso. Metodología El Curso se desarrollará con la exposición de los temas bajo exposición magistral con ilustraciones enfocadas en variables empresariales con el fin de que el estudiante se apropie de los conceptos y de su aplicación. Se expone la teoría acompañada de ejemplos prácticos, complementando con Microsoft Excel y el Software estadístico SPSS. El estudiante participa activamente en el desarrollo de las clases, lee con anterioridad el material que se cubre en cada clase y la resuelven los ejercicios propuestos. A lo largo del curso se proponen varios talleres guiados grupales que sirven para desarrollar la comprensión sobre el tema y para preparar las pruebas y actividades de la evaluación. 2

3 Programa Sintético Introducción, conceptos básicos Distribución de frecuencias y gráficos para resumir datos y cualitativos y cuantitativos. Medidas de tendencia central (media, mediana y moda) y sus propiedades. Medidas de posición (Percentiles y cuartiles) Medidas de dispersión. Análisis Bivariado variables cuantitativas (correlación) Análisis de Regresión. Principios de la teoría de probabilidades. (Experimentos aleatorios, espacio muestral, eventos, técnicas de conteo y tipos de probabilidad) Variables aleatorias discretas y continúas, valor esperado y varianza de una variable aleatoria. Algunas variables aleatorias y sus aplicaciones. Distribuciones discretas de probabilidad (Binomial, Poisson, Hipergeométrica). Distribución de probabilidad normal (Características de la distribución, Características de la distribución normal estándar) 3

4 Contenido SEMANA SESIÓN TEMAS A TRATAR 1 Julio INTRODUCCIÓN. 1. Presentación general de este programa. 2. Contextualización de la estadística. Concepto de población, muestra, parámetro, estimador, clases de variables. 2 ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Definición de estadística, Clasificación de la estadística, Estadística descriptiva, Estadística inferencial, Tipos de datos según el período de tiempo involucrado, Datos de corte transversal, Datos de corte longitudinal, Datos de panel, Tipos de análisis según el número de variables estudiadas, Análisis univariado, Análisis multivariado, Tipos de investigación según su cobertura, Censo, Población, Parámetro, Muestreo, Muestra aleatoria, Estadística o estadístico. 2 Julio CARACTERÍSTICAS ESTUDIADAS EN ESTADÍSTICA Variable aleatoria, Clasificación según su naturaleza, Variable aleatoria discreta, Variable aleatoria continua, Tipos de datos estadísticos, Datos originales. 4 Taller FESTIVO 6 Datos agrupados, Distribución de frecuencias, Frecuencia absoluta, Definición, Propiedades, Frecuencia relativa, Definición, Propiedades, Frecuencia absoluta acumulada, Definición, Propiedades, Frecuencia relativa acumulada, Definición, Propiedades. Ejercicios. 7 Frecuencia absoluta conjunta, Frecuencia relativa conjunta, Frecuencia relativa marginal de la variable fila, Frecuencia relativa marginal de la variable columna, Distribución de frecuencias relativas condicionales de la variable fila, Distribución de frecuencias relativas condicionales de la variable columna. 8 Gráficas para datos de corte transversal, Diagrama de líneas, Diagrama de líneas acumuladas, Histograma de frecuencias, Polígono de frecuencias, Ojiva de frecuencias, Diagrama de sección circular (torta). 9 MEDIDAS ESTADÍSTICAS MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Media y propiedades, Mediana, Moda, Cuantiles, Momentos originales o respecto al origen, MEDIDAS DE DISPERSIÓN, Rango, Varianza y propiedades, Desviación estándar, Coeficiente de variación, Rango intercuartílico, Momentos centrales o respecto a la media 10 MEDIDAS DE FORMA Coeficiente de asimetría, Coeficiente de curtosis, 11 Taller 12 EVALUACION (primer parcial 20%) 4

5 Noviembre 2 15 Noviembre Retroalimentación y entrega de parcial. Exposición NTF 14 Análisis Bivariado de variables cuantitativas Medidas de Correlación (covarianza y coeficiente de Pearson) 15 SEMANA DE RECESO Introducción a la regresión. Regresión lineal simple y coeficiente de determinación CONCEPTOS BÁSICOS DE LA TEORÍA DE PROBABILIDAD 16 Definición de probabilidad, Espacio muestral, Tipos de Experimentos, Experimentos determinísticos y Experimentos aleatorios 17 Técnicas de Conteo. 18 CONCEPTOS BÁSICOS DE LA TEORÍA DE PROBABILIDAD Tipos de probabilidad, propiedades y axiomas. 19 Probabilidad Condicional, independencia y teorema de Bayes. 20 Taller de probabilidad 21 Revisión avances proyecto integrador (NTF) 22 EVALUACION (segundo parcial 20%) 23 Retroalimentación y entrega de parcial. 24 VARIABLE ALEATORIAS Y DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DISCRETA Concepto de variable aleatoria, Clasificación según su naturaleza, Variable aleatoria discreta, Distribución (función) de probabilidad, Función de distribución, valor esperado y varianza 25 Talleres variables aleatorias. 26 Distribución Binomial y Distribución de Bernoulli. ejercicios 27 Distribución Hipergeométrica, Distribución de Poisson. ejercicios 28 Taller de distribución Binomial, Bernoulli, Hipergeométrica y de Poisson. 29 VARIABLE ALEATORIAS Y DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD CONTINUA Variable aleatoria continua, Distribución (función) de probabilidad (función de densidad), Función de distribución, valor esperado y varianza. 16 Noviembre Distribución normal Ejercicios de aplicación de la distribución normal. Presentación trabajo final. EXAMEN FINAL:22 de noviembre de 7:00 am. A 9:00 am. Evaluación 1 (30%): 20% evaluación escrita (parcial); 5% talleres y quices; 5% NTF. Evaluación Criterios 2 (30%): de Evaluación 20% evaluación escrita (parcial); 5% talleres y quices; 5% NTF Evaluación Criterios 3 (40%); de Evaluación 25% evaluación escrita (examen final) y 5% talleres y quices; 10%NTF 5

6 Bibliografía: Newbold, Paul y Otros. (2013). Estadística para administración y economía. 8 Edición. Pearson. Mendenhall, W., Beaver, R. y Beaver, B. (2015). Introducción a la Probabilidad y la Estadística. Cengage Learning. 14 Edición. Levin R. y Rubin D. (2010). Estadística para Administración y Economía. Prentice Hall. Séptima Edición Anderson D., Sweeney D. y Williams T. (2008). Estadística para administración y economía. Cengage Learning. 10 Edición. Martínez Ciro. (2012). Estadística y Muestreo. Ecoe Ediciones. 13 Edición. Berenson Mark L., Levine David M. y Krehbrel Timothy. (2014) Estadística para administración. 6 Edición. Pearson. 6