Syllabus
AEF-1024 ESTADISTICA INFERENCIAL I
MIM. GERARDO ISRAEL DE ATOCHA PECH CARAVEO
giapech@itescam.edu.mx
Semestre | Horas Teoría | Horas Práctica | Créditos | Clasificación |
3 | 3 | 2 | 5 | Ciencias Básicas |
Prerrequisitos |
COMPETENCIAS PREVIAS • 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. |
Competencias | Atributos de Ingeniería |
Normatividad |
1.-*Será obligatorio para el alumno tener como mínimo un 90% de asistencia a clases, o bien presentar 3 faltas como máximo para tener derecho a cada uno de los exámenes aplicados por el profesor por cada parcial de lo contrario quedará sin derecho a presentar los exámenes salvo cuando justifique sus faltas con el entendido que la justificación deberá estar avalada por una institución gubernamental (IMSS, ISSSTE, SSA), asuntos de carácter legal (comprobables) o causas de fuerza mayor (especificando cuáles son. El alumno deberá traer consigo la justificación firmada por el Director Académico. 2.- *El alumno deberá estar en el aula a más tardar 5 minutos después de la hora indicada en el horario oficial; un minutos después se considerará como retardo hasta el minuto 10 y después de este tiempo se considerará como falta y no se le permitirá la entrada al salón de clases. Si la clase es de 2 o 3 horas a partir del minuto 11 se considerará falta doble o triple según sea el caso. 3.- *La falta colectiva del grupo a clases será considerada doble y se dará por visto el tema de ese día. 4.- * Los trabajos documentales se entregarán en tiempo y forma de acuerdo a la fecha indicada por el profesor, quedando claro que NO SE RECIBIRÁN trabajos posteriores a la fecha indicada. 5.- * El alumno deberá solicitar permiso al profesor para salir del aula en caso contrario tendrá una sanción impuesta por el profesor. 6.- *No se permite el uso de gorras, lentes negros, y los celulares deberán estar en el modo de vibrador.7.- *El alumno que demuestre una mala actitud ante sus compañeros o ante el maestro será suspendido el tiempo que considere el profesor, y se verá reflejada dicha actitud en su calificación del 20% correspondiente al indicador de participación. |
Materiales |
Calculadora cientifica, tablas estadisticas correspondientes a la materia, formularios corespondientes 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 |
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Parámetros de Examen | ||
PARCIAL 1 | De la actividad 1.1.1 a la actividad 2.4.6 | |
PARCIAL 2 | De la actividad 2.5.1 a la actividad 4.1.5 |
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 (37871 bytes) Introducción a la Estadística Inferencial (41769 bytes) 1.2. Muestreo: Introducción al muestreo y tipos de muestreo 1.2.1. Muestreo: Introducción al muestreo y tipos de muestreo Muestreo: Introducción al muestreo y tipos de muestreo (28478 bytes) 1.3. Teorema del límite central 1.3.1. Teorema del límite central Teorema del límite central (29400 bytes) 1.4. Distribuciones fundamentales para el muestreo 1.4.1. Distribución muestral de la media Distribución muestral de la media (35802 bytes) 1.4.2. Distribución muestral de ladiferencia de medias Distribución muestral de ladiferencia de medias (17852 bytes) 1.4.3. Distribución muestral de la proporción Distribución muestral de la proporción (60297 bytes) 1.4.4. Distribución muestral de la diferencia de proporciones Distribución muestral de la diferencia de proporciones (488012 bytes) 1.4.5. Distribución t-student Distribución t-student (51930 bytes) 1.4.6. Distribución muestral de la varianza Distribución muestral de la varianza (520192 bytes) 1.4.7. Distribución muestral de la relación de varianzas Distribución muestral de la relación de varianzas (520192 bytes) |
2. Estimación
2.1. Introducción 2.1.1. Introducción Introducción a la estimacion (147194 bytes) 2.2. Características de un estimador 2.2.1. Características de un estimador Características de un estimador (41863 bytes) 2.3. Estimación puntual 2.3.1. Estimación puntual Estimación puntual (24275 bytes) 2.4. Estimación por intervalos 2.4.1. Intervalo de confianza para la media Intervalo de confianza para la media (50845 bytes) 2.4.2. Intervalo de confianza para la diferencia de medias Intervalo de confianza para la diferencia de medias (172958 bytes) 2.4.3. Intervalos de confianza para la proporción Intervalos de confianza para la proporción (26702 bytes) 2.4.4. Intervalos de confianza para la diferencia de proporciones Intervalos de confianza para la diferencia de proporciones (93727 bytes) 2.4.5. Intervalos de confianza para la varianza Intervalos de confianza para la varianza (351390 bytes) 2.4.6. Intervalos de confianza para la relación de varianzas Intervalos de confianza para la relación de varianzas (43980 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 (27146 bytes) 2.5.2. Basado en la proporción de la Población Basado en la proporción de la Población (27146 bytes) 2.5.3. Basado en la diferencia entre las medias de la Población Basado en la diferencia entre las medias de la Población (43728 bytes) |
3. Pruebas de hipótesis
3.1. Introducción 3.1.1. Introducción Introducción (47003 bytes) 3.2. Confiabilidad y significancia 3.2.1. Confiabilidad y significancia Confiabilidad y significancia (43728 bytes) Confiabilidad y significancia (13027 bytes) 3.3. Errores tipo I y tipo II 3.3.1. Errores tipo I y tipo II Errores tipo I y tipo II (75180 bytes) 3.4. Potencia de la prueba 3.4.1. Potencia de la prueba Potencia de la prueba (52145 bytes) 3.5. Formulación de Hipótesis estadísticas 3.5.1. Formulación de Hipótesis estadísticas Formulación de Hipótesis estadísticas (510825 bytes) 3.6. Prueba de hipótesis para la media 3.6.1. Prueba de hipótesis para la media Prueba de hipótesis para la media (661924 bytes) 3.7. Prueba de hipótesis para la diferencia de medias 3.7.1. Prueba de hipótesis para la diferencia de medias Prueba de hipótesis para la diferencia de medias (244000 bytes) 3.8. Prueba de hipótesis para la proporción 3.8.1. Prueba de hipótesis para la proporción Prueba de hipótesis para la proporción (48104 bytes) 3.9. Prueba de hipótesis para la diferencia de proporciones 3.9.1. Prueba de hipótesis para la diferencia de proporciones Prueba de hipótesis para la diferencia de proporciones (29752 bytes) 3.10. Prueba de hipótesis para la varianza 3.10.1. Prueba de hipótesis para la varianza Prueba de hipótesis para la varianza (85374 bytes) 3.11. Prueba de hipótesis para la relación de varianzas. 3.11.1. Prueba de hipótesis para la relación de varianzas. Prueba de hipótesis para la relación de varianzas. (807548 bytes) 3.12. Uso de software estadístico 3.12.1. Uso de software estadístico Uso de software estadístico (15862 bytes) |
4. Pruebas de bondad de ajuste y pruebas no paramétricas
4.1. Bondad de ajuste 4.1.1. Análisis Ji-Cuadrada Análisis Ji-Cuadrada (17125 bytes) 4.1.2. Prueba de independencia Prueba de independencia (20952 bytes) 4.1.3. Prueba de la bondad del ajuste Prueba de la bondad del ajuste (929224 bytes) 4.1.4. Tablas de contingencia Tablas de contingencia (57314 bytes) 4.1.5. Uso del software estadístico. Uso del software estadístico. (15862 bytes) 4.2. Pruebas no paramétricas 4.2.1. Escala de medición Escala de medición (32274 bytes) 4.2.2. Métodos estadísticos contra no paramétricos Métodos estadísticos contra no paramétricos (32274 bytes) 4.2.3. Prueba de Kolmogorov – Smirnov Prueba de Kolmogorov – Smirnov (32274 bytes) 4.2.4. Prueba de Anderson – Darling Prueba de Anderson – Darling (236840 bytes) 4.2.5. Prueba de Ryan – Joiner Prueba de Ryan – Joiner (336624 bytes) 4.2.6. Prueba de Shappiro – Wilk. Prueba de Shappiro – Wilk (336624 bytes) 4.2.7. Aplicaciones del paquete computacional Aplicaciones del paquete computacional (53884 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 (421594 bytes) 5.1.2. Calidad del ajuste en regresión lineal simple Calidad del ajuste en regresión lineal simple (2240755 bytes) 5.1.3. Estimación y predicción por intervalo en regresión lineal simple Estimación y predicción por intervalo en regresión lineal simple (788164 bytes) 5.1.4. Uso de software estadístico Uso de software estadístico (18293 bytes) 5.2. Regresión lineal múltiple 5.2.1. Pruebas de hipótesis en regresión lineal múltiple Pruebas de hipótesis en regresión lineal múltiple (417792 bytes) 5.2.2. Intervalos de confianza y predicción en regresión múltiple Intervalos de confianza y predicción en regresión múltiple (30679 bytes) 5.2.3. Uso de un software estadístico Uso de un software estadístico (18293 bytes) 5.3. Regresión no lineal 5.3.1. Regresión no lineal Regresión no lineal (46076 bytes) |
Prácticas de Laboratorio (20232024P) |
Fecha |
Hora |
Grupo |
Aula |
Práctica |
Descripción |
Cronogramas (20232024P) | |||
Grupo | Actividad | Fecha | Carrera |
Temas para Segunda Reevaluación |