en: Ingeniería Industrial Academia de: Ciencias básicas Unidad de Aprendizaje: Estadística 2 Semestre: 4to. Grupo: 4 LITA Ciclo Escolar 2013-A Académico: Figueroa Varela Delia Karina e-mail: karinavarela74 @hotmail.com Clave Horas Teoría Horas Práctica Total de Horas Créditos ID218 40 50 10 11 20 Horas de estudio autodirigido Pre-requisito: Precalculo Programa Elaborado por: UDG Actualizado por: Figueroa Varela Delia Karina Introducción La Estadística es una ciencia formal que estudia la recolección, análisis e interpretación de datos de una muestra representativa, ya sea para ayudar en la toma de decisiones o para explicar condiciones regulares o irregulares de algún fenómeno o estudio aplicado, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional. Sin embargo, la estadística es más que eso, es decir, es el vehículo que permite llevar a cabo el proceso relacionado con la investigación científica. Es transversal a una amplia variedad de disciplinas, desde la física hasta las ciencias sociales, desde las ciencias de la salud hasta el control de calidad. Se usa para la toma de decisiones en áreas de negocios o instituciones gubernamentales. La estadística se divide en dos grandes áreas: La estadística descriptiva, se dedica a la descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos de estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente. Ejemplos básicos de parámetros estadísticos son: la media y la desviación estándar. Algunos ejemplos gráficos son: histograma, pirámide poblacional, gráfico circular, entre otros. La estadística inferencial, se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas si/no (prueba de hipótesis), estimaciones de unas características numéricas (estimación), pronósticos de futuras observaciones, descripciones de asociación RC-SAC-01 1/7
(correlación) o modelamiento de relaciones entre variables (análisis de regresión). Otras técnicas de modelamiento incluyen anova, series de tiempo y minería de datos. Ambas ramas (descriptiva e inferencial) comprenden la estadística aplicada. Hay también una disciplina llamada estadística matemática, la que se refiere a las bases teóricas de la materia. La palabra «estadísticas» también se refiere al resultado de aplicar un algoritmo estadístico a un conjunto de datos, como en estadísticas económicas, estadísticas criminales, entre otros. Competencias Saberes teóricos: Dominio para interpretar rápidamente la información gráfica, y sabrá aplicar los métodos estadísticos adecuados, obtener cálculos exactos sobre los parámetros estadísticos que se requieran y en forma personal hacer una reflexión y análisis de sus resultados. Conocimiento para interpretar datos, y descifrar si se encuentran dentro de las especificaciones de calidad en los procesos de producción de objeto de estudio. Conocimiento para utilizar la información clasificada, y estará apto para discernir cuáles son los datos significativos y cuáles datos superfluos. Metodológicos y prácticos: Capacidad para reunir, clasificar, ordenar, agrupar, analizar e interpretar datos numéricos. Capacidad para la aplicación de métodos estadísticos para obtener información a partir de datos dispersos y aparentemente sin relación entre ellos. Capacidad para elaborar y presentarlos todos en un sencillo cuadro que facilite el hallazgo de las relaciones que puede haber entre ellos, puestos así de manifiesto. Será hábil para graficar: Histogramas, Polígono de Frecuencias, Frecuencias acumuladas y gráficas circular. Estará capacitado para la sustitución de ecuaciones estadísticas para el calculo de promedios, medidas de dispersión, sesgo y curtosis Capacidad para el cálculo y el establecimiento de parámetros estadísticos, y habilidad para discernir el método más conveniente y a criterio a utilizar Capacidad para el cálculo de las probabilidades realizando predicciones, con aplicación del método de mínimos cuadrados. Será capaz de interpretar datos, y descifrar si se encuentran dentro de las especificaciones de calidad en los procesos de producción. Formativos: Sensibilidad, creatividad, agudeza, honestidad que le permitan enfrentarse a los requerimientos de su entorno y desarrollar los conocimientos y actitudes que le permitan convertirse en ciudadanos RC-SAC-01 2/7
atentos a la sociedad. Capacidad para interpretar los datos, hacer un análisis en cuestión y establecer conclusiones razonables del suceso para contribuir a prevenir y dar solución al problema presentado Metodología y Técnicas Didácticas La práctica reflexiva se lleva a cabo utilizando la técnica Expositiva y hacia un enfoque constructivista. La metodología será que el alumno realice investigación del tema y lo expondrá en clase mediante diapositivas, el profesor apoyará para aclarar dudas, y realizará explicación de prácticos, después el alumno se integrará para ejercitar lo explicado sobre un ejemplo desarrollando los cálculos dispuestos Se tomará como estrategia utilizar analogías y metáforas durante el proceso de aprendizaje para ayudar a los alumnos a construir un significado de los conceptos, se utilizará la técnica SQA Interrogatorio del maestro acerca del planteamiento, análisis del problema, así como la interpretación del resultado. Formación de pequeños grupos para plantear, analizar y resolver problemas. Encargar tareas para reforzar los conocimientos aprendidos Actividades de campo (extracurriculares) Nombre Fecha de visita Objetivo Propuesto Normativa La normatividad será de acuerdo a los lineamientos y reglamento para los alumnos y docente en licenciatura con apego al manual del alumno propuesta por la Universidad Guadalajara Lamar. Acredita el alumno que tenga el dominio del contenido temático para la aplicación de lo métodos Estadística en casos prácticos. Así como dominio en el cálculo de parámetros estadísticos. La evaluación semestral será de la siguiente forma: Primer Examen parcial (20%) Participación 20 % RC-SAC-01 3/7
Tareas 20% Trabajo en clase 20% Examen 20% Trabajo final 20% Segundo examen parcial (20%) Participación 20 % Tareas 20% Trabajo en clase 20% Examen 20% Trabajo final 20% Ordinario (60%) Participación 10 % Tareas 20% Trabajo en clase 20% Examen 20% Trabajo final 30% Planeación de la Unidad de Aprendizaje Bibliografía Básica: Estadística Murray R. Spieguel Ed, Mc Graw Hill Complementaria: Estadística para Administradores. Richard Lewin Ed. Prentice Probabilidad y Estadística para Ingenierías y Ciencias Jay L. Devore. Ed. Thomson y Leaning Estadística para Administración y Economía Robert D Mason y Douglas. A. Lind Ed. Alfaomega Sitios WEB: RC-SAC-01 4/7
AGENDA DE TRABAJO Fecha No. de Sesió n 18 Febrero 1 Encuadre 19, 25 y 26 Febrero 4, 5, 11 y 12 Marzo 18 y 19 Marzo 8 y 9 Abril 15 Abril 16, 22 23, 29 y 30 Abril 2, 3, 4, 5, 6, 7 y 8 9, 10, 11 y 12 13 14, 15, 16, 17 y 18 Tema/ subtemas 1 DESCRIPCION DE UN CONJUNTO DE DATOS 1.1 Descripción numérica de un conjunto de datos 1.2 Medidas de tendencia central 1.3 Medidas de Dispersión 1.4 Regla Empírica 1.5 Descripción gráfica de un conjunto de datos 1.6 Histograma y tabla de frecuencias 1.7 Diagrama de caja 1.8 Descripción de datos categóricos 1.9 Diagrama de barras y gráfica circular 1.10 Diagrama de Pareto 1.11 Errores típicos ll. RELACION ENTRE DOS CONJUNTOS DE DATOS 2.1 Diagrama de dispersión 2.2 Coeficiente de correlación 2.3 Recta de regresión III. CONCEPTOS BASICOS DE PROBABILIDAD 3.1 Experimento, espacio muestral y evento 3.2 Reglas de probabilidad 3.3 Regla de la adición 3.4 Regla de la multiplicación Objetivo/ Resultado de aprendizaje Conocer los objetivos del curso así como el programa de la unidad de aprendizaje 1, Aprender la simbología estadística para la organización de los datos 2, Aprender los diferentes tipos de medidas. 3, Realizar diagramas. 4, Describir los errores típicos 1.- Organizar, ordenar y agrupar datos para presentar la información en una tabla de distribución de frecuencias EXAMEN PRIMER PARCIAL 1, Aprender los conceptos básicos de probabilidad 2.- Establecer especificaciones para el control de Actividad de aprendizaje El alumno llenará una encuesta para saber si tiene conocimiento de Estadística científica Construirá una tabla de distribución de frecuencias a partir de datos desorganizados Exposición en clase, por parte del alumno y maestro. Evidencia o producto de desempeño Entrega de la encuesta 1, El alumno elaborará un resumen (capítulo 1 y del libro Estadística de Spieguel) de los conceptos. 2, Ejemplos y de los diferentes temas que existen en este apartado. 3, Entrega de diagramas. 4, Entrega de histogramas Resumen del capítulo del libro Estadística, autor Spieguel. Entrega de un ejercicio aplicando lo aprendido 1, Entregar en electrónico los conceptos y aplicarlos en varios ejemplos reales de la probabilidad RC-SAC-01 5/7
6, 7, 13 y 14 Mayo 19, 20, 21 y 22 3.5 Independencia y probabilidad condicional 3.6 Variables aleatorias discretas 3.7 Variables aleatorias continuas 3.8 Función de probabilidad 3.9 Función de densidad de probabilidades 3.10 Función de distribución acumulada 3.11 Esperanza y varianza 3.12 Teorema de Chebyshev IV. MODELOS PROBABILISTICOS 3.13 4.1 Experimento de Bernoulli 3.14 4.2 Distribución de Bernoulli 3.15 4,3 Distribución Binomial 4,4 Distribución Hipergeométrica 3.16 4,5 Distribución de Poisson 4,6 Distribución normal 4,7Distribución uniforme calidad 1.Identificar los sucesos dependiente e independientes, Aprender a calcular la distribución Normal Binomial y de Poisson 20 Mayo 23 EXAMEN SEGUNDO PARCIAL V DISTRIBUCIONES DERIVADAS DEL MUESTREO 5,1 Población y muestra 1, Identificar las (5,2 Estadísticos y sus diferentes 21, 27 y 124, 25 distribuciones distribuciones y 28 Mayo y 26 5,3 Distribución normal 5,4 aplicarlas a ejemplos Distribución ji-cuadrada reales 5,5 Distribución t de Student 5,6 Distribución F de Snedecor 3 y 4 Junio 10 y 11 Junio 27 y 28 29 y 30 VI. ESTIMACION 6,1 Estimación y sus propiedades 6,2 Estimación puntual de una media y una proporción 6,3 Estimación por intervalo de una media y una proporción 6,4 Estimación de una varianza Vll PRUEBA DE HIPOTESIS 7,1 Hipótesis estadística 7,2 Errores tipo I y tipo II 7,3 Prueba de hipótesis para diferencia de medias 7,4 Prueba de hipótesis para diferencia de proporciones 7,5 Comparación de varianzas Obtener por diferentes métodos (para relaciones lineales y no lineales), para realizar pruebas de errror 17 Junio 31 EXAMEN ORDINARIO científica científica. científica Problemas propuestos sobre sucesos dependientes independientes distribución normal, binomial y Poisson Entregar un ejemplo como tarea de cada una de ellas. Resolverá prácticos de aplicación para hacer pruebas de error RC-SAC-01 6/7
Currículo del Profesor Ingeniero en Comunicaciones y Electrónica, de la UDG, Maestría en Educación Superior de la UGL. RC-SAC-01 7/7