1
Download Estadísticas y Probabilidades.
Document related concepts
Transcript
FACULTAD CARRERA CURSO CRÉDITOS CÓDIGO REQUISITOS : CIENCIAS DE LA INGENIERÍA : INGENIERÍA CIVIL INFORMÁTICA : ESTADÍSTICA Y PROBABILIDAD : 10 : ICI-213 : ICI-127 – CÁLCULO II. I.- DESCRIPCIÓN O FUNDAMENTACIÓN DE LA ASIGNATURA Curso teórico-práctico con énfasis en aplicaciones en la especialidad. Contiene técnicas de manejo de datos, un desarrollo explícito de la teoría de probabilidades y el modelamiento de fenómenos aleatorios y dedicación a la inferencia estadística. El alumno participará activamente en las clases expositivas y desarrollará actividades de resolución de problemas, a partir de la aplicación de los conceptos, principios y modelos estadísticos analizados. II.- OBJETIVO GENERAL. Aplicar los diferentes modelos estadísticos y de probabilidades a situaciones teóricas y prácticas. III.- OBJETIVOS ESPECÍFICOS. Resolver situaciones problemáticas en los diferentes modelos de probabilidades Aplicar conceptos, principios y modelos de estadística en la resolución de problemas en el área de Ingeniería. Analizar cuantitativamente un conjunto de datos. Resolver problemas del campo profesional a partir del uso de software estadístico. IV.- CONTENIDOS A.- Elementos de Estadística Descriptiva Caracterización de Variables y Constantes Discriminación entre Variables Cualitativas y Cuantitativas Discriminación entre Variables Continuas y Discretas Aplicación de Escalas de Medición Presentación de información a través de tablas Presentación de información a través de gráficos Aplicación de Medidas de Resumen: Medidas de tendencia central (Media, Mediana, Moda) Otras medidas de posición (Cuartiles, Percentiles) Medidas de Dispersión (Rango, Desviación Media, Varianza, Desviación Estándar Coeficiente de Variación) B.- Elementos de Probabilidades Caracterización de fenómenos aleatorios, espacio muestral, eventos Definición clásica, empírica y axiomática de probabilidad Aplicación de principios y técnicas de conteo Aplicación de teoremas básicos de probabilidades Determinación de probabilidad condicional e independencia Aplicación de Teorema de Bayes C.- Distribuciones de probabilidades Conceptualización de Variable aleatoria Aplicación de distribuciones de probabilidad de variable aleatoria discreta Aplicación de distribuciones de probabilidad de variables aleatorias continuas Cálculo de valor esperado de una variable aleatoria Determinación de momentos de una variable aleatoria D.- Algunas distribuciones discretas de probabilidad Aplicación de distribución Binomial Aplicación de distribución hipergeométrica Aplicación de distribución de Poisson Aplicación de distribución binomial negativa E.- Algunas distribuciones continuas de probabilidad Aplicación de distribución normal Aplicación de distribución uniforme Aplicación de distribución beta Aplicación de distribución gama F.- Variables aleatorias estadísticamente independientes Determinación de covarianza y coeficiente de correlación G.- Inferencia Distribuciones muestrales Distribución de la media muestral Distribución de la varianza muestral Estimación Estimación puntual Propiedades de los estimadores puntales Estimación por intervalos Dócima de Hipótesis Elementos de una prueba de hipótesis Tipo de errores. Prueba de hipótesis para uno y dos parámetros H.- Diseño y análisis de experimentos Implementación de experimentos estadísticos Diseño estadístico Análisis de experimentos unifactoriales en un diseño completamente aleatorio Análisis de varianza para un modelo de efectos fijos Aplicación de Método de Tukey para comparaciones múltiples Aplicación de Método de Cheffé para comparaciones múltiples Análisis de residuos y efectos de la violación de las suposiciones Análisis de experimentos con un solo factor en un diseño en bloque completamente aleatorizado Implementación de experimentos factoriales I.- Análisis de regresión Estimación por mínimos cuadrados para el modelo lineal simple Aplicación de propiedades de los estimadores de mínimos cuadrados. Inferencia estadística para el modelo lineal simple Implementación de análisis de varianza Determinación de correlación lineal Estimación de los parámetros por mínimos cuadrados Implementación de modelos no lineales V.- METODOLOGÍA Se realizarán 3 módulos teóricos y uno práctico. Los módulos teóricos se desarrollán para introducción de los temas, y luego los alumnos desarrollaran actividades individuales o grupales, para afianzar la conceptualización y resolver problemas. Además los alumnos utilizarán paquetes de software estadísticos en el desarrollo de trabajos prácticos. VI.- EVALUACIÓN Con el fin de verificar el dominio de los conceptos y la aplicación de éstos y, de controlar aspectos procedimentales y actitudinales, se realizarán tres pruebas sumativas con un 20% cada una, luego una evaluación con una ponderación del 15% de actividades prácticas y una prueba de síntesis con una ponderación del 25%. VII.- BIBLIOGRAFÍA BÁSICA Canavos, C. (1998), Probabilidad y Estadística Aplicaciones y métodos, Ed. McGrawHill, Madrid, España. Devore J. (2004), Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias, Ed. Thomson Learning, México. Mendenhall, Sincich (2007), Introducción a la Probabilidad y estadística, Editorial Cengage, México. Meyer (1998), Probabilidad y Aplicaciones Estadísticas, Ed. Addison- Wesley Iberoamericano, México. Montgomery D.; Runger G. (2003), Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería, Ed. Limusa Wiley, México.
