Syllabus

AEC-1053 PROBABILIDAD Y ESTADISTICA

DR. RACIEL JAVIER ESTRADA LEON

rjestrada@itescam.edu.mx

Semestre Horas Teoría Horas Práctica Créditos Clasificación
2 2 2 4 Ciencias Básicas

Prerrequisitos
Es deseable que los alumnos: • Conozcan Aplicaciones de álgebra • Apliquen la teoría de conjuntos • Apliquen técnicas de conteo • Resuelvan funciones algebraicas. • Conozcan Aplicaciones de cálculo integral

Competencias Atributos de Ingeniería

Normatividad
1.-El pase de lista, se realizará 10 min después de iniciada la sesión. 2.- Las faltas sólo podrán ser justificadas con documentos oficiales. 3.- No se permitirá introducir comidas y bebidas al salón de clases. 4.- Los trabajos de investigación, tareas y/o exposiciones, deberán entregarse en tiempo y forma indicada, no se aceptarán de manera extemporánea. 5.- Los alumnos deberán dirigirse con respeto y de manera apropiada a sus compañeros y al profesor usando un lenguaje apropiado y cortés, no se permitirá el uso de gorras y/o lentes de sol en el salón de clase, así como tampoco tomar fotografías o grabar video con los celulares en clase, las llamadas podrán contestarse fuera del salón de clases siempre y cuando el celular se encuentre en modo de vibrador.

Materiales
Notas del Syllabus. Calculadora Científica.

Bibliografía disponible en el Itescam
Título
Autor
Editorial
Edición/Año
Ejemplares
Probabilidad y estadística para ingeniería /
Hines, William W.
Cecsa,
3a / 2002.
2
-
Probabilidad /
Lipschutz, Seymour
McGraw-Hill ,
1991.
4
-
Statistics principles and methods/
Johnson, Richard A.
Wiley,
6a / 2010.
5
-
Probabilidad y estadística aplicadas a la ingenieria /
Montgomery, Douglas C.
McGraw-Hill,
1996.
10
-
Probabilidad y estadística /
Vega Trucíos, Samuel Fuenlabrada
McGraw-Hill,
3a. / 2008.
21
-

Parámetros de Examen
PARCIAL 1 De la actividad 1.1.1 a la actividad 1.3.1
PARCIAL 2 De la actividad 2.1.1 a la actividad 3.1.2

Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje)
1. Estadística Descriptiva.
          1.1. El estudiante diseñara un cuestionario para la obtención de una muestra representativa de la población de interés.
                   1.1.1. Investigar y discutir los conceptos entre población y muestra, entre medidas de tendencia central, de posición, de dispersión y de forma.
                           Datos no agrupados. (101327 bytes)
                          
          1.2. Utilizara las técnicas de muestreo de tipo aleatorio probabilístico para la colección de datos, más apropiada a la situación real.
                   1.2.1. Recopilar un conjunto de no más de 30 datos (muestra pequeña), Y calcular su media aritmética, media geométrica, moda, mediana, desviación media absoluta, varianza, desviación estándar, cuartiles, percentiles, curtosis, y coeficiente de asimetría.
                           Tabla de frecuencia (100331 bytes)
                          
                   1.2.2. Recopilar de 30 a 100 datos (muestras grandes) para construir una distribución de frecuencias y representarlos gráficamente mediante Histogramas, Polígono de frecuencias, ojivas, sectores, etc.
                           Medidas de tendencia central y de posición. (181760 bytes)
                          
          1.3. Analizar el conjunto de datos en la muestra, determinando estadísticamente sus parámetros y representaciones gráficas. Facilitando la toma de decisiones.
                   1.3.1. Calcular en base a la distribución de frecuencias las medidas como la media, moda, mediana, varianza y desviación estándar.
                           Diagramas de Tallo y Hojas (71323 bytes)
                          
2. Fundamentos de Probabilidad.
          2.1. Aplicar los fundamentos de la teoría de la probabilidad en el cálculo de diferentes tipos de sucesos.
                   2.1.1. Aplicar los fundamentos de la teoría de la probabilidad en el cálculo de diferentes tipos de sucesos.
                           Conjuntos y técnicas de conteo (133295 bytes)
                          
                   2.1.2. Investigar y describir conceptos tales como: experimentos aleatorios. espacio muestral, suceso, probabilidad, clasificación de la probabilidad, importancia de la probabilidad.
                           Probabilidad (133295 bytes)
                          
                   2.1.3. Establecer con base en un experimento aleatorio la distribución de probabilidad apropiada, corroborando los axiomas y teoremas correspondientes.
                           axiomas y teoremas (350083 bytes)
                          
                   2.1.4. Distinguir tipos de sucesos y asociarlos con el modelo matemático correspondiente en la solución de problemas.
                           solución de problemas. (173448 bytes)
                          
                   2.1.5. Resolver problemas inmersos en el marco de la probabilidad condicional.
                           probabilidad condicional. (138862 bytes)
                          
                   2.1.6. Resolver problemas inmersos en el marco de la probabilidad condicional.
                           marco de la probabilidad condicional. (137026 bytes)
                          
3. Distribuciones de Probabilidad Discretas.
          3.1. Identificar las propiedades de las distribuciones discretas, sus características.
                   3.1.1. Investigar tipos de variables aleatorias discretas.
                           Definición de variable aleatoria discreta. (128033 bytes)
                          
                   3.1.2. Establecer la función de probabilidad de una variable aleatoria discreta a partir de una situación real o simulada, y calcular sus propiedades: la esperanza matemática, varianza y desviación estándar, coeficiente de variabilidad, interpretación y re
                          
          3.2. Identificar y determinar el modelo matemático apropiado a las características de las distribuciones de probabilidad discretas y análisis de resultados por: • Binomial, • Multinomial, • Hipergeométrica, • Poisson y • Geométrica.
                   3.2.1. Función de probabilidad y de distribución, valor esparado, varianza y desviación estándar.
                           Función de probabilidad y de distribución (250546 bytes)
                          
                   3.2.2. Realizar cálculos de probabilidad mediante fórmula, y conocimiento del manejo de las tablas correspondientes a las distribuciones Binomial y de Poisson.
                          
                   3.2.3. Aproximar los cálculos de la distribución de Poisson a la distribución Binomial.
                          
4. Distribuciones de Probabilidad Continuas.
          4.1. Conocer y aplica los conceptos de variable aleatoria continua, con base a situaciones reales o simuladas
                   4.1.1. nvestigar las funciones de distribución de una variable aleatoria continua, como son las distribuciones: • Uniforme • Exponencial • Normal • t-student
                           Definición de variable aleatoria continúa. (324028 bytes)
                          
          4.2. Establecer la correspondiente distribución de probabilida
                   4.2.1. Realizar cálculos de probabilidad mediante fórmula y el uso de las tablas correspondientes a cada distribución.
                           Función de densidad y acumulativa. (243910 bytes)
                          
          4.3. Aplicar en el estudio de procesos logísticos las distribuciones • Uniforme, • Exponencial y • Normal.
                   4.3.1. Relacionar las distribuciones: • Binomial y Normal • Poisson y Normal • Aproximación de la distribución normal a la Binomial. • Investigar y aplicar el tgeorema de Chebyshev.
                           Valor esperado, varianza y desviación estándar (300806 bytes)
                          

Prácticas de Laboratorio (20232024P)
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