Sylabus AEF-1024

Syllabus

AEF-1024 ESTADISTICA INFERENCIAL I

MPAR. SILVIA CANDELARIA ALMEYDA SAENZ

salmeyda@itescam.edu.mx

Semestre	Horas Teoría	Horas Práctica	Créditos	Clasificación
3	3	2	5	Ciencias Básicas

Prerrequisitos

El alumno deberá tener conocimientos de:

Concepto y manejo de límites y continuidad.
Aplicar reglas de derivación.
Calcular Máximos y Mínimos.
Tener conocimientos del cálculo integral.
Calcular e interpretar las medidas de tendencia central y de dispersión de una variable.
Conceptuar la variable aleatoria: Discreta y Continua.
Calcular una matriz inversa.
Calcular el valor esperado.
Utilizar las tablas de las distribuciones normal x², t y F.

Competencias

Atributos de Ingeniería

Normatividad

El alumno se presentará al salón de clases con una tolerancia de 15 minutos, una vez pasado el siguiente minuto se considera falta no existe el retardo.
El alumno guardará el debido respeto en el momento de entrar al salón de clases (hacia sus compañeros y al profesor).
El alumno deberá participar en todas las actividades escolares que el profesor le indique.
El alumno tendrá una tolerancia de 48 hrs. para justificar sus faltas ante la dirección académica.
Los trabajos se recibirán en el tiempo y la forma (no se aceptan trabajos fuera de los tiempos pactados) señalada por el profesor de la clase.
El alumno no debe de entrar con gorra al salón de clases
El alumno debe de cumplir con el 80 % de asistencia como mínimo para poder tener derecho al examen departamental (el maestro no justifica faltas).
Resolver los ejercicios que se marquen.
El alumno deberá solicitar permiso al profesor para salir del aula cuando se está impartiendo una clase, en caso contario tendrá una sanción en su calificación.
El uso del teléfono celular deberá estar en modo vibrador y solo se contestan si son de urgencia.
No se permitirá tomar fotografías o grabar video en clase.
Respecto a una Petición o Solicitud de Palabra del estudiante hacia el profesor, durante la Sesión de Clase, el estudiante deberá alzar la mano.
Esta estrictamente prohibido ingerir alimentos, golosinas y refrescos durante la sesión de clases, lo anterior hace acreedor al estudiante a una Sanción
La primera advertencia consiste en solicitar al estudiante de la manera más cordial su salida de la Sesión de Clase, sanción correspondiente la respectiva falta del día de clase. La segunda advertencia consiste: El estudiante que incurra por segunda ocasión en no guardar el orden dentro del aula de clase, obtendrá como sanción su falta doble de la materia, en consecuencia debido a faltas podría perder el derecho a exámenes ordinarios.
El estudiante tiene la obligación de investigar con anticipación, los temas a tratar en clases de tal forma que se encuentre capacitado para responder cualquier cuestionamiento del profesor en materia de teoría.
El estudiante deberá leer de manera anticipada (en caso que aplique) el material que se encuentre en la página del syllabus correspondiente a los temas a tratar en clases.
Todas las exposiciones deberán ser entregadas en formato electrónico en la fecha programada para su presentación.

Materiales

Calculadora científica, tablas estadísticas correspondientes a la materia, formularios correspondientes a los temas vistos por parcial.(tablas proporcionadas por el maestro y los formularios elaborados por los propios alumnos a partir de los apuntes de clase).

Bibliografía disponible en el Itescam
Título	Autor	Editorial	Edición/Año	Ejemplares

Parámetros de Examen
PARCIAL 1	De la actividad 1.1.1 a la actividad 2.5.3
PARCIAL 2	De la actividad 3.1.1 a la actividad 3.12.1

Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje)
1. Distribuciones Fundamentales para el Muestreo. 1.1. Introducción a la Estadística Inferencial. 1.1.1. Introducción a la Estadística Inferencial. Introducción a la estadística inferencial (27648 bytes) Formulario del primer parcial (210432 bytes) Tablas de estadísticas (154643 bytes) http://www.cdlibre.org/pau/varios/Distribucion_normal_0z.html#L5519 1.2. Muestreo: Introducción al muestreo y tipos de muestreo. 1.2.1. Muestreo: Introducción al muestreo y tipos de muestreo. Introducción al muestreo y tipos de muestreo 1 (27136 bytes) Introducción al muestreo y tipos de muestreo 2 (23897 bytes) 1.3. Teorema del límite central. 1.3.1. Teorema del límite central. Teorema del límite central (281003 bytes) 1.4. Distribuciones fundamentales para el muestreo. 1.4.1. Distribución muestral de la media, Distribución muestral de la media(pagina 1 hasta la 3) (177624 bytes) 1.4.2. Distribución muestral de la diferencia de medias. Distribución muestral de la media (pagina 4 y 5) (177624 bytes) 1.4.3. Distribución muestral de la proporción. Distribución muestral de la proporción (página 5) (177624 bytes) 1.4.4. Distribución muestral de la diferencia de proporciones. Distribución muestral de la diferencia de proporciones (125791 bytes) 1.4.5. Distribución t-student. Distribución t-student (546067 bytes) 1.4.6. Distribución muestral de la varianza. http://members.fortunecity.com/estatbas/dm.htm 1.4.7. Distribución muestral de la relación de varianzas. http://members.fortunecity.com/estatbas/dm.htm
2. Estimación 2.1. Introducción. 2.1.1. Introducción Introducción (estimaciones) (24576 bytes) 2.2. Características de un estimador. 2.2.1. Características de un estimador. http://maralboran.org/wikipedia/index.php/Estad%C3%ADsticos#Caracter.C3.ADsticas_de_los_estimadores 2.3. Estimación puntual. 2.3.1. Estimación puntual. Estimación puntual 1 (29180 bytes) Estimación puntual (126438 bytes) 2.4. Estimación por intervalos. 2.4.1. Intervalo de confianza para la media. Intervalo de confianza para la media (130548 bytes) 2.4.2. Intervalo de confianza para la diferencia de medias. Intervalo de confianza para la diferencia de medias (130548 bytes) 2.4.3. Intervalos de confianza para la proporción. Intervalo de confianza para las proporciones (130548 bytes) 2.4.4. Intervalos de confianza para la diferencia proporciones. Intervalo de confianza para la diferencia (130548 bytes) 2.4.5. Intervalos de confianza para la varianza. Intervalo de confianza para la varianza (130548 bytes) 2.4.6. Intervalos de confianza para la relación de varianzas. Intervalo de confianza para la relación de varianzas (130548 bytes) 2.5. Determinación del tamaño de muestra. 2.5.1. Basado en la media de la Población. Basado en la media de la Población (31744 bytes) http://www.psico.uniovi.es/Dpto_Psicologia/metodos/tutor.7/p3.html 2.5.2. Basado en la proporción de la Población. http://www.psico.uniovi.es/Dpto_Psicologia/metodos/tutor.7/p3.html 2.5.3. Basado en la diferencia entre las medias de la Población. http://www.psico.uniovi.es/Dpto_Psicologia/metodos/tutor.7/p3.html
3. Pruebas de hipótesis. 3.1. Introducción. 3.1.1. Introducción. Introducción (648206 bytes) 3.2. Confiabilidad y significancia. 3.2.1. Confiabilidad y significancia. Confiabilidad y significancia (31986 bytes) 3.3. Errores tipo I y tipo II. 3.3.1. Errores tipo I y tipo II. Estadística, Murray R. Spiegel et al., tercera edición serie de Schaum. Capitulo 10 págs. 219 a la 243 Errores tipo I y tipo II (648206 bytes) 3.4. Potencia de la prueba. 3.4.1. Potencia de la prueba. Potencia de la prueba (73516 bytes) 3.5. Formulación de Hipótesis estadísticas. 3.5.1. Formulación de Hipótesis estadísticas. Formulación de Hipótesis estadísticas (49024 bytes) 3.6. Prueba de hipótesis para la media. 3.6.1. Prueba de hipótesis para la media. http://www.virtual.unal.edu.co/cursos/sedes/manizales/4030006/lecciones/capitulotres/tema2.html 3.7. Prueba de hipótesis para la diferencia de medias. 3.7.1. Prueba de hipótesis para la diferencia de medias. http://www.virtual.unal.edu.co/cursos/sedes/manizales/4030006/lecciones/capitulotres/tema6.html 3.8. Prueba de hipótesis para la proporción. 3.8.1. Prueba de hipótesis para la proporción. http://www.virtual.unal.edu.co/cursos/sedes/manizales/4030006/lecciones/capitulotres/tema3.html 3.9. Prueba de hipótesis para la diferencia de proporciones 3.9.1. Prueba de hipótesis para la diferencia de proporciones . http://www.virtual.unal.edu.co/cursos/sedes/manizales/4030006/lecciones/capitulotres/tema7.html 3.10. Prueba de hipótesis para la varianza. 3.10.1. Prueba de hipótesis para la varianza. http://www.virtual.unal.edu.co/cursos/sedes/manizales/4030006/lecciones/capitulotres/tema4.html 3.11. Prueba de hipótesis para la relación de varianzas. 3.11.1. Prueba de hipótesis para la relación de varianzas. http://www.virtual.unal.edu.co/cursos/sedes/manizales/4030006/lecciones/capitulotres/tema5.html 3.12. Uso de software estadístico. 3.12.1. Uso de software estadístico. http://www.rcim.sld.cu/revista_3/articulos_html/articulo_tito.htm#Resumen
4. Pruebas de bondad de ajuste y pruebas no paramétricas. 4.1. Bondad de ajuste. 4.1.1. Análisis Ji-Cuadrada. Análisis Ji-Cuadrada (54082 bytes) 4.1.2. Prueba de independencia. Prueba de independencia (325118 bytes) http://es.wikipedia.org/wiki/Distribuci%C3%B3n_%CF%87%C2%B2 4.1.3. Prueba de la bondad del ajuste. Prueba de la bondad del ajuste (325118 bytes) http://es.wikipedia.org/wiki/Distribuci%C3%B3n_%CF%87%C2%B2 4.1.4. Tablas de contingencia. Tablas de contingencia (42642 bytes) 4.1.5. Uso del software estadístico. Uso del software estadístico (42642 bytes) 4.2. Pruebas no paramétricas. 4.2.1. Escala de medición. http://members.fortunecity.com/bucker4/estadistica/escalas.htm 4.2.2. Métodos estadísticos contra no paramétricos. Métodos estadísticos contra no paramétricos. (207405 bytes) 4.2.3. Prueba de Kolmogorov – Smirnov. Prueba de Kolmogorov – Smirnov (48688 bytes) 4.2.4. Prueba de Anderson – Darling. Prueba de Anderson – Darling (578663 bytes) 4.2.5. Prueba de Ryan – Joiner. http://www.buenastareas.com/ensayos/Normalidad-De-Datos/2170728.html 4.2.6. Prueba de Shappiro – Wilk. Prueba de Shappiro – Wilk (48688 bytes) 4.2.7. Aplicaciones del paquete computacional. Aplicaciones del paquete computacional (628478 bytes)
5. Regresión lineal simple y múltiple. 5.1. Regresión Lineal simple. 5.1.1. Prueba de hipótesis en la regresión lineal simple. Prueba de hipótesis en la regresión lineal simple (345776 bytes) 5.1.2. Calidad del ajuste en regresión lineal simple. Calidad del ajuste en regresión lineal simple (345776 bytes) 5.1.3. Estimación y predicción por intervalo en regresión lineal simple. Estimación y predicción por intervalo en regresión lineal simple (345776 bytes) 5.1.4. Uso de software estadístico. Uso de software estadístico (345776 bytes) 5.2. Regresión lineal múltiple. 5.2.1. Pruebas de hipótesis en regresión lineal múltiple. Pruebas de hipótesis en regresión lineal múltiple (45166 bytes) 5.2.2. Intervalos de confianza y predicción en regresión múltiple. Intervalos de confianza y predicción en regresión múltiple (45166 bytes) 5.2.3. Uso de un software estadístico. Uso de un software estadístico (305578 bytes) 5.3. Regresión no lineal. 5.3.1. Regresión no lineal. Regresión no lineal (589630 bytes)