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Universidad Salesiana de Bolivia Ingeniería de Sistemas PLAN DE DISCIPLINA GESTIÓN I- 2013 I DATOS DE IDENTIFICACIÓN INSTITUCIÓN UNIVERSITARIA RECTOR CARRERA DIRECTOR DE CARRERA DOCENTE NIVEL DE LA MATERIA ASIGNATURA SIGLA REQUISITO HORAS DE CLASES SEMANALES E-MAIL II OBJETIVOS DE LA MATERIA :Universidad Salesiana de Bolivia :Lic. Rvdo. P. Thelian Argeo Corona :Ingeniería de Sistemas :Lic. Eduardo Fernández :Lic. Porfirio Arduz Urquieta :Cuarto Semestre “A1”(Mañana) :Inferencia Probabilística :MAT - 223 :MAT - 213 :4 Hrs. tparduzp@hotmail.com GENERAL Plantear, resolver, interpretar, verificar, estimar, predecir, tomar decisiones correctamente ante problemas inherentes a modelos probabilísticos, que contienen un cierto grado de incertidumbre, en base a la Teoría Probabilística, Estadística Inferencial y el Análisis de la Regresión. ESPECÍFICOS - Identificar y utilizar correctamente las distintas Distribuciones probabilísticas. Utilizar correctamente las distribuciones muestrales en problemas inherentes al muestreo. Estimar correctamente los parámetros mediante la estimación puntual y por Intérvalos de Confianza. Utilizar eficientemente los diferentes estadísticos y sus correspondientes Distribuciones de Probabilidades, en las diferentes pruebas de Hipótesis. Utilizar correctamente las Distribuciones Bidimensionales y sus estadísticos en la Predicción y / o en la realización de Políticas de Control, mediante el Análisis de Regresión. - 1 - ADICIONAL Implementar el Estilo Salesiano en el proceso Enseñanza – Aprendizaje, en base a la RAZÓN, AMOR Y RELIGIÓN. COMPETENCIAS.Identifica y utiliza correctamente los modelos probabilísticos en la solución de problemas inherentes a variables aleatorias que con llevan un cierto grado de incertidumbre para la toma de decisiones coherentes Utiliza eficientemente el Análisis de Regresión en la predicción y la realización de políticas de control a través del sistema de aprendizaje-cooperativo III CONTENIDOS CONTENIDOS MÍNIMOS OFICIALES Distribuciones de Probabilidades – Distribuciones Muestrales – Estimación Puntual y por Intérvalos de Confianza – Pruebas de Hipótesis – Variable aleatoria bidimensional y Análisis de Regresión. CONTENIDOS ANALÍTICOS UNIDADES Y CONTENDIDO ANALÍTICO DE LA MATERIA UNIDAD I DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD Introducción. Distribución Bernoulli. Distribución Binomial. Distribución Hipergeométrica. Distribución Geométrica. Distribución Poisson. Distribución Uniforme. Distribución Exponencial. Distribución Normal. UNIDAD II DISTRIBUCIONES MUESTRALES Población y muestra. Distribuciones muestrales. Distribución muestral de la media ( Distribución t – student ). Distribución de la varianza (Distribución chi – cuadrado ). Distribución de la razón de dos varianzas ( Distribución F – Fisher ). UNIDAD III ESTIMACIÓN PUNTUAL Y POR INTÉRVALOS Introducción. Estimación puntual. Propiedad de un estimador. Métodos de estimación. Estimación por intérvalos de confianza. Tamaño muestral para estimar una proporción. Tamaño de la muestra para poblaciones finitas. Intervalo de confianza para la diferencia de proporciones. Intervalo de confianza para la media con varianza desconocida, muestra pequeña. Intérvalos de confianza para la varianza para la varianza. Intervalos de confianza para la razón de dos varianzas. UNIDAD IV PRUEBA DE HIPÓTESIS Hipótesis estadísticas. Tipos de errores. Pruebas relativas a medias y varianzas. Prueba de hipótesis sobre la diferencia de medias. Prueba de hipótesis relativas a proporciones. Prueba de hipótesis relativas a la diferencia de proporciones. Prueba de hipótesis de la varianza y la razón de varianzas. UNIDAD V ANÁLISIS DE REGRESIÓN LINEAL Y CORRELACIÓN Distribuciones bidimensionales. Correlación lineal y covarianza. Regresión lineal simple. Estimación método mínimo cuadrados ordinarios. Coeficiente de determinación. Predicción y políticas de control-Extensión del simple-Regresión múltiple 2 IV CRONOGRAMA CRONOGRAMA DE EJECUCIÓN UNIDADES Y CONTENIDO ANALITICO 04-FEBRERO-13 Presentación e introducción de la materia, explicación del sistema evaluativo. PORCENTAJE MEDIOS Y TECNICAS AVANZADO UTILIZADOS 1% La metodología de Aprendizaje 06-FEBRERO-13 11-FEBRERO-13 13-FEBRERO-13 18-FEBRERO-13 20-FEBRERO-13 25-FEBRERO-13 27-FEBRERO-13 04-MARZO-13 06-MARZO-13 11-MARZO-13 13-MARZO-13 18-MARZO-13 20-MARZO-13 25-MARZO-13 27-MARZO-13 01-ABRIL-13 03-ABRIL-13 08-ABRIL-13 UNIDAD I DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDADES Introducción Distribución Bernoulli UNIDAD I DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDADES Introducción Distribución Binomial Feriado de carnaval UNIDAD I DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD continuación Distribución Binomial. mediante tablas y máquina de calcular UNIDAD I Continuación La Binomial en el muestreo. Distribución Geométrica UNIDAD I Continuación Distribución Pascal o Binomial negativa UNIDAD I Continuación Distribución multinomial UNIDAD I Continuación Distribución Hipergeométrica UNIDAD I Continuación Distribución multivariante UNIDAD I Continuación Distribución Poisson UNIDAD I Continuación Distribución Normal y Estándar PRIMERA EVALUACION UNIDAD I Continuación Teorema central de límite UNIDAD I Continuación Aproximaciones a la Normal De modelos discretos UNIDAD I Continuación Aproximaciones a la Normal De modelos continuos UNIDAD II DISTRIBUCIONES MUESTRALES Población y Muestra Distribuciones muestrales. UNIDAD II DISTRIBUCIONES MUESTRALES Distribución de la Media muestral ( tstudent). UNIDAD II Continuación Distribución de la varianza(Chi-cuadrado UNIDAD II Continuación Distribución razón de varianzas (Fisher) 3% Pizarra 8% Pizarra-Tablas 10% Pizarra 12% Pizarra 15% Pizarra 18% Pizarra 22% Pizarra-Tablas 25% Pizarra-tablas 28% Pizarra-Tablas 31% Hoja impresa Pizarra 34% Pizarra-tablas 37% Pizarra -Tablas 40% Pizarra 43% Pizarra-tablas 46% Pizarra-tablas 49% Pizarra-tablas 3 10-ABRIL-13 15-ABRIL-13 17-ABRIL-13 22-ABRIL-13 24-ABRIL-13 29-ABRIL-13 01-MAYO-13 06-MAYO-13 08-MAYO-13 13-MAYO-13 15-MAYO-13 20-MAYO-13 22-MAYO-13 27-MAYO-13 29-MAYO-13 03-JUNJIO-13 05-JUNIO-13 52% Pizarra-tablas 55% Pizarra 58% Pizarra - tablas 61% Pizarra-tablas 64% Pizarra - tablas 66% Pizarra 68% HOJA IMPRESA Pizarra 70% Pizarra 72% Pizarra UNIDAD IV PUEBAS DE HIPOTESIS Introducción ,hipótesis estadísticas Tipos de errores. Prueba de hipótesis para la media muestras grandes (Distribución Z UNIDAD IV Continuación Pruebas relativas a medias muestras y pequeñas (Distribución T). 75% Pizarra 78% Pizarra UNIDAD IV Continuación Pruebas relativas a proporciones muestras grandes(Distribución Z). UNIDAD IV Continuación Pruebas relativas a proporciones muestras grandes(Distribución Z). Diferencia de Proporciones muestras grandes(Z) UNIDAD IV Continuación Pruebas relativas a Varianza(Chicuadrado). a razón de varianzas UNIDAD V REGRESIÓN LINEAL Y CORRELACIÓN Distribuciones bidimensionales Análisis de la regresión, Modelos de regresión lineal simple 81% Pizarra 84% Pizarra 87% Pizarra 90% Pizarra UNIDAD III ESTIMACIÓN PUNTUAL Y POR INTERVALOS DE CONFIANZA Estimación puntual Propiedades de un buen estimador. UNIDAD III ESTIMACIÓN PUNTUAL Y POR INTERVALOS DE CONFIANZA Métodos de estimación puntuales: Momentos y máxima verosimilitud UNIDAD III Continuación Estimación por intervalos de confianza para la media muestras grandes UNIDAD III Continuación Tamaño muestral para poblaciones finitas e infinitas cuando se estima la media UNIDAD III Continuación Estimación por IC para proporciones Muestras grandes UNIDAD III Continuación Tamaño muestral para poblaciones finitas e infinitas cuando se estima la proporción Feriado Dia del Trabajo 2° EVALUACIÓN PARCIAL UNIDAD III Continuación Intervalos de confianza para la media muestras pequeñas UNIDAD III Continuación Intervalos de confianza para la Diferencia de medias muestras grandes y pequeñas UNIDAD III continuación Intervalos de confianza para la varianza y razón de varianzas. 4 10-JUNIO-13 UNIDAD V REGRESIÓN LINEAL Y CORRELACIÓN Distribuciones bidimensionales Análisis de la regresión, Modelos de regresión lineal simple 94% Power Point 12-JUNIO-13 UNIDAD V REGRESIÓN LINEAL Y CORRELACIÓN Extensión de Modelos de regresión lineal simple CORRELACIÓN Modelos múltiples Matricial y E-viewS EXAMEN FINAL 97% Pizarra-.Máquina 100% Pizarra-.Máquina Data Show Hoja impresa 17-JUNIO-13 19-JUNIO-13 V. MÉTODOS DE ENSEÑANZA: Clase magistral en el desarrollo y exposición de los temas ,utilizando el método inductivo y deductivo y constructivo(lluvia de ideas) Resolución de los problemas utilizando el procedimiento dialéctico( participación del alumnado de manera individual como grupal ) de manera manual como utilizando paquetes especializados de Programación( SPSS ,EWIEVS) con estilo salesiano VI. METODOLOGÍA DE EVALUACIÓN Dos evaluaciones parciales:: 1er. Parcial 100%( examen 60%;Prácticas 25%; participación 5%; asistencia 10%) 2er. Parcial 100%( examen 60%;Prácticas 25%; participación 5%; asistencia 10%) Examen Final 100%( examen 60%;Prácticas 25%; participación 5%; asistencia 10%) TOTAL 100%(Promedio final= Promedio de los dos primeros parciales con el examen final) VII. BIBLIOGRAFÍA AUTOR OBRA LUGAR DE EDICIÓN Inferencia Perú EDITORIAL AÑO R. Moya – G. Saravia “Probabilidad Estadística” M. Córdova Zamora “Estadística Inferencial ” Freund - Walpole “Estadística Matemática con México aplicaciones ” Prentice - Hall 1990 Miller-Freund-Jhonson “Probabilidad y Estadística para México Ingenieros ” Prentice - Hall 1992 e San Marcos Descriptiva Perú 1988 1996 La Paz, 1-febrero-2013 Lic. Porfirio Arduz Urquieta C.I 477508 L.P. Vo.Bo. Director Carrera Vo.Bo. Secretario Académico 5