UNIVERSIDAD AUTONOMA DE TAMAULIPAS

Transcripción

1 R-RS UNIVERSIDAD AUTONOMA DE TAMAULIPAS NOMBRE DE LA FACULTAD O UNIDAD ACADEMICA NOMBRE DEL PROGRAMA INGENIERO INDUSTRIAL NOMBRE DE LA ASIGNATURA PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA PROGRAMA DE LA ASIGNATURA LUGAR Y FECHA Reynosa, Tamaulipas, Octubre de 2008

2 DATOS REFERENCIALES NUCLEO DE PERIODO CLAVE CREDITOS CARGA H O R A S FORMACION HORARIA CONDUCIDAS POR PROFESOR DE TRABAJO INDEPENDIENTES DEL ALUMNO ASIGNATURAS 3 EN ANTECEDENTE CONSECUENTE DESCRIPCION GENERAL DE LA ASIGNATURA El curso de Probabilidad y Estadística es parte fundamental en la formación de todo científico, ya que proporciona las herramientas básicas para la presentación, el análisis de datos experimentales y la inferencia acerca de las variables del fenómeno o experimento aleatorio en cuestión. En este curso se desarrollarán las habilidades que le permitirán: comprender las variables aleatorias y sus modelos de probabilidad, así como la obtención de los parámetros que describen un conjunto de datos y aplicar estas herramientas a problemas que involucren un conjunto de datos. Este curso comienza con una breve introducción a los conceptos fundamentales de la probabilidad y la estadística. La parte central del curso es el estudio y comprensión de los conceptos elementales de la probabilidad y la estadística, tales como muestra, medidas de tendencia central y de dispersión, variables aleatorias, modelos probabilísticos, presentación y análisis de datos. INTENCION EDUCATIVA El estudiante de la carrera de ingeniería industrial al finalizar el curso poseerá los conocimientos teóricos básicos necesarios para el análisis de sistemas aleatorios así mismo desarrollará las habilidades para proponer soluciones por medio de modelos probabilísticas para facilitar la toma de decisiones. OBJETIVO(S) GENERAL (ES) Que el alumno domine de una manera sólida, los conocimientos fundamentales estadísticos y adquiera la habilidad para utilizarlos en la resolución de problemas que se le presenten. Así mismo conozca la importancia de la estadística en el desarrollo actual, al proporcionar los métodos estadísticos para la producción industrial con el necesario control de calidad y en escala, la investigación científica y la tecnología orientada hacia el futuro. Conocer las herramientas elementales para el análisis estadístico de datos y comprender las nociones básicas de probabilidad a través del estudio de fenómenos aleatorios con un número finito de resultados.

3 UNIDADES CONTENIDOS TEMATICOS OBJETIVOS PARTICULARES I INTRODUCCIÓN 1.1 Definición. 1.2 División de la estadística. 1.3 Aplicaciones. Comprenderá los fundamentos y aplicaciones básicas de la estadística. II DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS 2.1 Tabulación de datos. 2.2 Agrupación de frecuencias 2.3 Frecuencia acumulada 2.4 Representación gráfica Construirá e interpretara una grafica a partir de un conjunto de datos. III CARACTERÍSTICAS DE LAS DISTRIBUCIONES DE TENDENCIA CENTRAL 3.1 Promedios 3.2 Media Aritmética 3.3 Mediana 3.4 Moda 3.5 Sesgo o asimetría 3.6 Cuartiles 3.7 Media Geométrica IV CARACTERÍSTICAS DE LAS DISTRIBUCIONES: DISPERSIÓN 4.1 Varianza 4.2 Desviación estándar 4.3 Desviación media 4.4 Coeficiente de variación. Determinara y describirá el punto alrededor del cual se agrupan los diversos valores observados. Determinara y describirá la separación respecto al promedio.

4 UNIDADES CONTENIDOS TEMÁTICOS OBJETIVOS PARTICULARES V PROBABILIDAD, DISTRIBUCIÓN PROBABILÍSTICA 5.1 Permutaciones 5.2 Combinaciones 5.3 Probabilidad 5.4 Distribución probabilística Calculara las permutaciones y combinaciones posibles a partir de un conjunto de datos. VI VII VIII IX DISTRIBUCIÓN BINOMINAL 6.1 Deducción de la formula 6.2 Media y desviación estándar 6.3 Comparación entre las distribuciones experimentales y binominal. DISTRIBUCIÓN DE POISSION 7.1 Deducción a partir de la distribución binominal 7.2 Media y desviación estándar 7.3 Graficas DISTRIBUCIÓN NORMAL 8.1 Deducción de la función 8.2 Curva normal 8.3 Área bajo la curva MÉTODOS DE MÍNIMOS CUADRADOS Y REGRESIÓN 9.1 Mínimos cuadrados 9.2 Línea de regresión 9.3 Rectificación Describirá y resolverá problemas referentes a la distribución binominal. Comprenderá y resolverá problemas referentes a la distribución de Poission. Describirá la distribución normal Comprenderá y aplicara la solución de problemas, los métodos de mínimos cuadrados y regresión.

5 UNIDADES CONTENIDOS TEMÁTICOS OBJETIVOS PARTICULARES X CORRELACIÓN 10.1 Coeficiente de correlación 10.2 Correlación y acusación. Explicara el concepto de correlación y lo aplicara en la solución de problemas. UNIDADES En todas las unidades ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE EN EL TRABAJO CONDUCIDO POR EL PROFESOR ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE EN EL TRABAJO INDEPENDIENTE DEL ALUMNO Exposición oral de la teoría. Los conceptos se introducirán a partir de problemas planteados y se intercalarán ejercicios a modo de ejemplos. Propiciar la investigación en diversas fuentes de información. Hacer una evaluación diagnóstica de conocimientos y habilidades. Trabajar con la clase dividiéndola en grupos pequeños e individualmente. En algunas ocasiones se hará uso de proyector de acetatos o de diapositivas para la mejor asimilación de los conceptos mediante esquemas e imágenes. En cada clase se encargará al alumno una serie de ejercicios relacionados con el tema para su mejor comprensión. Propiciar el desarrollo y la realización de ejercicios prácticos. Resolución individual y grupal de ejercicios. Elaborar un cuaderno de problemas propuestos por cada unidad y revisar continuamente las soluciones planteadas para los ejercicios. Presentación de trabajos prácticos.

6 SECUENCIA ESTRATEGIAS DE EVALUACION Para todas las unidades % Asistencia y 10 % Participación Exámenes 60 % parciales Trabajos 30 % (problemarios) Total 100 % BASICA MÉTODOS ESTADÍSTICOS APLICADOS. Quinta edición. Norville M. Downie Robert W. Heath Editorial Harla ESTADÍSTICA 4ª Edición John E. Freud Richard Manning Smith Editorial Hispanoamericana B I B L I O G R A F I A COMPLEMETARIA Hall Cochran, W.G. y G.M. Cox Diseños esperimentales. Trillas, México, 660 pp. Infante S. Y G.P. Zárate Métodos estadísticos. Trillas, México, 643 pp. Mendez R.I Modelos estadísticos lineales. Interpretación y aplicaciones. FOCCAVI/CONAC y T, México. Montgomery, D Diseños experimentales. Ed. MacGraw Hill, México. Parker, R.E Estadística para biólogos. 2ª. Ed. Omega, España. Sokal, R.R. y F.J. Rohlf Introducción to biostatistics. Ed. W.H. Freeman. NOMBRE Lorena Enríquez Huerta COMISION ELABORADORA FACULTAD O UNIDAD DE ADSCRIPCION Unidad Académica Multidisciplinaria Reynosa Aztlán