. D A T O S D E L A A S I G N A T U R A Nombre de la asignatura : Estadística Aplicada Carrera : Ingeniería en Sistemas Computacionales Clave de la asignatura : SCB-908 Horas teoría-horas práctica-créditos : -0-8. U B I C A C I O N D E L A A S I G N A T U R A a) RELACION CON OTRAS ASIGNATURAS DEL PLAN DE ESTUDIO A N T E R I O R E S P O S T E R I O R E S ASIGNATURAS TEMAS ASIGNATURAS TEMAS Diseño de experimentos Análisis de varianza de los diferentes tipos de diseños experimentales b) APORTACION DE LA ASIGNATURA AL PERFIL DEL EGRESADO Proporciona conceptos sólidos de análisis estadístico que permiten el análisis de sistemas que contengan variables aleatorias.. O B J E T I V O (S) G E N E R A L E S(ES) D E L C U R S O Adquirir los elementos necesarios para analizar aspectos probabilísticos de los sistemas que incluyen componentes aleatorios.
. T E M A R I O. NUMERO T E M A S S U B T E M A S I Distribuciones muestrales. Distribución muestral de la media con varianza conocida. Teorema del límite central. Distribución muestral de la proporción. Distribución muestral de diferencia de medias y diferencia de proporciones.5 Distribución muestral de la media con varianza desconocida..6 Distribución muestral de diferencia de medias con varianza desconocida.7 Distribución muestral de la varianza.8 Distribución muestral de la razón de varianzas II Teoría de estimación. Estimación y propiedades de los estimadores. Estimación puntual. Estimación por intervalo - Intervalos de confianza para la media con varianza conocida y desconocida - Intervalos de confianza para una proporción y diferencia de proporciones - Intervalos de confianza para diferencia de medias con varianza desconocida y conocida - Intervalos de confianza para una varianza - Intervalos de confianza para una razón de varianzas III Pruebas de hipótesis. Conceptos de la teoría de Pruebas de hipótesis. Errores alfa y beta. Pruebas de hipótesis para una media con varianza conocida y desconocida. Pruebas de hipótesis para una proporción y diferencia de proporciones.5 Pruebas de hipótesis para diferencia de medias con varianzas conocidas y desconocidas.6 Pruebas de hipótesis para una varianza.7 Pruebas de hipótesis para una razón de varianzas.8 Pruebas de bondad de ajuste
. T E M A R I O (Continuación) IV Análisis de regresión lineal. Análisis de regresión lineal con una variable independiente. Relaciones entre variables. Modelos de regresión y sus usos. Estimación de la función de regresión - Método de los mínimos cuadrados - Estimación de la varianza de los errores.5 Inferencias en el análisis de regresión - Inferencias respecto a A B y B - Intervalos de confianza para la función de regresión y los valores observados.6 Medidas descriptivas de la asociación entre X y Y en el modelo de regresión - Coeficiente de determinación - Coeficiente de correlación V Análisis de regresión múltiple 5. Modelos de regresión múltiple 5. Modelos de primer orden con más de una variable independiente 5. Modelo general de regresión lineal en términos matriciales 5. Estimación de parámetros 5.5 Inferencias respecto a los parámetros de regresión 5.6 Coeficiente de determinación múltiple 5. A P R E N D I Z A J E S R E Q U E R I D O S - Probabilidad 6. S U G E R E N C I A S D I D A C T I C A S - Ejercicios en clase y extraclase - Investigación documental y experimental sobre aplicaciones de las técnicas estadísticas, o problemas reales, o de campo - Visitas industriales - Exposición de tema con sesión de preguntas y respuestas grupales - Utilización/Elaboración de software para la solución de problemas estadísticos
7. S U G E R E N C I A S D E E V A L U A C I O N - Trabajos de investigación documental y experimentación - Evaluación ejercicios extraclase - Reportes de visitas a empresas - Evaluación escrita 8. U N I D A D E S D E A P R E N D I Z A J E NUMERO DE UNIDAD: I NOMBRE DE LA UNIDAD: DISTRIBUCIONES MUESTRALES Que el alumno aprenda las diversas distribuciones muestrales, así como utilizarlas de manera eficiente. Que conozca la distribución muestral de la media. Que conozca el teorema del límite central. Que comprenda la distribución muestral (DM) de la proporción. Que comprenda la diferencia de medias y diferencia de proporciones.5 Que interprete la DM de la media con varianza desconocida.6 Que interprete la DM de diferencia de medias con varianza desconocida.7 Que conozca la DM de la varianza.8 Que conozca la DM de la razón de varianzas
NUMERO DE UNIDAD: II NOMBRE DE LA UNIDAD: TEORIA DE LA ESTIMACION Que el alumno comprenda la necesidad de conocer los estimadores y calcularlos de manera eficiente. Que conozca qué es estimación y propiedades de los estimadores. Que comprenda qué es estimación puntual. Comprenderá la estimación por intervalo NUMERO DE UNIDAD: III NOMBRE DE LA UNIDAD: PRUEBAS DE HIPOTESIS Que el alumno adquiera la capacidad para plantear una hipótesis acerca del valor de un parámetro. Que conozca los conceptos de la teoría de pruebas de hipótesis. Que comprenda los errores alfa y beta. Que realice pruebas de hipótesis para una media, con varianza conocida y desconocida. Que realice pruebas de hipótesis para una proporción y diferencia de proporciones.5 Que realice pruebas de hipótesis para diferencia de medias con varianzas conocidas y desconocidas.6 Que conozca pruebas de hipótesis para una varianza.7 Que conozca pruebas de hipótesis para una razón de varianzas.8 Que comprenda las pruebas de bondad de ajuste
NUMERO DE UNIDAD: IV NOMBRE DE LA UNIDAD: ANALISIS DE REGRESION LINEAL Al término de ésta unidad el alumno será capaz de interpretar el proceso metodológico de un modelo de regresión lineal, así como manipular un conjunto de datos en computadora a través de software ( Programación o paquete) con el fin de obtener los parámetros del modelo.. Que el alumno realice el análisis de regresión lineal con una variable independiente. Que comprenda las relaciones entre variables. Que conozca los modelos de regresión y sus usos. Que comprenda la estimación de la función de regresión.5 Que analice las inferencias en el análisis de regresión.6 Que conozca las medidas descriptivas de la asociación entre X y Y en el modelo de regresión 5 6 NUMERO DE UNIDAD: V NOMBRE DE LA UNIDAD: ANALISIS DE REGRESION SIMPLE El alumno será capaz de interpretar con precisión el proceso metodológico para la construcción de un modelo de regresión múltiple 5. Que conozca los modelos de regresión simple 5. Que comprenda los modelos de er. Orden con más de una variable independiente 5. Que comprenda el modelo de regresión lineal en términos matriciales 5. Que realice estimación de parámetros 5.5 Que conozca las inferencias respecto a los parámetros de regresión 5.6 Que conozca el coeficiente de determinación múltiple 5 6
9. B I B L I O G R A F I A B A S I C A Y C O M P L E M E N T A R I A.- Probabilidad y Estadística para Ingenieros y Administración Hines, William, W. Y Douglas C. Montgomery Ed. CECSA 986.- Estadística para Ingenieros Bowker Albert H. Y Lieberman Gerald J. Ed. Prentice-Hall Hispanoamericana 98.- Mathematical Statistics Freud John E. Ed. Prentice-Hall ª. Ed. 97.- Probability and Statistics for Engineers Walpole, Ronald E. y Raymond H. Myers Ed. nd. Ed. 978 Capitulo 5 5.- Estadística Matemática Erwing Kreyszing Ed. Limusa 6.- Estadística para Administración William J. Stevenson