Syllabus

AEF-1024 ESTADISTICA INFERENCIAL I

DR. JOSE ALFONSO CUEVAS BACAB

jacuevas@itescam.edu.mx

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

Prerrequisitos

Competencias Atributos de Ingeniería

Normatividad

Materiales

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 2.1.5
PARCIAL 2 De la actividad 3.1.1 a la actividad 5.1.3

Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje)
1. DISTRIBUCIONES FUNDAMENTALES PARA EL MUESTREO
          1.1. Competencia: Escoger el tipo de muestreo al que corresponde un experimento según la selección de la variable de estudio para observar su comportamiento.
                   1.1.1. Actividad 1. Buscar información sobre conceptos relacionados con el muestreo y discutir en grupo sobre ellos
                           1.1 Introducción a la Estadística Inferencial ( bytes)
                           Lunes https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3ameeting_YjQ3ZTkwMWYtMzQ0Zi00MzQ2LTljODUtMjk5ZjAyYmFlZTgw%40thread.v2/0?context=%7b%22Tid%22%3a%22d1871d6d-54ff-4f93-861f-7a28dca7e5f0%22%2c%22Oid%22%3a%22fcf3a37f-4901-4c93-9646-9799be556ab3%22%7d
                           Martes https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3ameeting_YjI5ZWI3MDgtODMxYi00NjAwLTgyMGUtYjhhOWExNTVjMTk2%40thread.v2/0?context=%7b%22Tid%22%3a%22d1871d6d-54ff-4f93-861f-7a28dca7e5f0%22%2c%22Oid%22%3a%22fcf3a37f-4901-4c93-9646-9799be556ab3%22%7d
                           Viernes https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3ameeting_NzQ0ZDk2NDMtZmRlYy00ZTc2LTkwZTItNmRlNzQ2YzRhMmI5%40thread.v2/0?context=%7b%22Tid%22%3a%22d1871d6d-54ff-4f93-861f-7a28dca7e5f0%22%2c%22Oid%22%3a%22fcf3a37f-4901-4c93-9646-9799be556ab3%22%7d
                           MOODLE AUTO INSCRIPCIÓN CLAVE AEF-1024-3B-20212022N
                           Manual de prácticas de Estadistica Inferencial AEF-1024 ( bytes)
                          
                   1.1.2. Actividad 2. Distinguir entre muestreo aleatorio probabilístico y no probabilístico.
                           1.2 Muestreo. Introducción al muestreo y tipos de muestreo. ( bytes)
                          
                   1.1.3. Actividad 3. Obtener un conjunto de datos de situaciones hipotéticas de procesos y/o poblaciones finitas para su análisis.
                           1.3 Teorema del límite central. ( bytes)
                          
                   1.1.4. Actividad 4. Obtener los valores de probabilidad de t, x^2, F y z de las diferentes distribuciones muestrales e interpretar los resultados obtenidos
                           1.4.1 Distribución muestral de la media. ( bytes)
                           1.4.2 Distribución muestral de la diferencia de medias. ( bytes)
                           1.4.3 Distribución muestral de la proporción. ( bytes)
                           1.4.4 Distribución muestral de la diferencia de proporciones. ( bytes)
                           1.4.5 Distribución t-student. ( bytes)
                           1.4.6 Distribución muestral de la varianza. ( bytes)
                           1.4.7 Distribución muestral de la relación de varianzas. ( bytes)
                          
2. ESTIMACIÓN
          2.1. Competencia: Aplicar los fundamentos de la teoría de estimación, el tamaño de la muestra, determinar los intervalos de confianza según la variable que se está analizando en procesos industriales y logísticos.
                   2.1.1. Introducción.
                           2.1 Introducción. ( bytes)
                          
                   2.1.2. Características de un estimador.
                           2.2 Características de un estimador. ( bytes)
                          
                   2.1.3. Estimación puntual.
                           2.3 Estimación puntual. ( bytes)
                          
                   2.1.4. Estimación por intervalos.
                           2.4 Estimación por intervalos. ( bytes)
                           2.4.1 Intervalo de confianza para la media. ( bytes)
                           2.4.2 Intervalo de confianza para la diferencia de medias. ( bytes)
                           2.4.3 Intervalos de confianza para la proporción. ( bytes)
                           2.4.4 Intervalos de confianza para la diferencia de proporciones. ( bytes)
                           2.4.5 Intervalos de confianza para la varianza. ( bytes)
                           2.4.6 Intervalos de confianza para la relación de varianzas. ( bytes)
                          
                   2.1.5. Determinación del tamaño de muestra.
                           2.5 Determinación del tamaño de muestra. ( bytes)
                           2.5.1 Basado en la media de la Población
                           2.5.2 Basado en la proporción de la Población
                          
3. PRUEBAS DE HIPÓTESIS
          3.1. Competencia: Realizar pruebas de hipótesis y considerar los criterios de aceptación o rechazo en problemas de industria y logística.
                   3.1.1. Introducción.
                           3.1 Introducción. ( bytes)
                          
                   3.1.2. Confiabilidad y significancia.
                           3.2 Confiabilidad y significancia. ( bytes)
                          
                   3.1.3. Errores tipo I y tipo II.
                           3.3 Errores tipo I y tipo II. ( bytes)
                          
                   3.1.4. Potencia de la prueba.
                           3.4 Potencia de la prueba. ( bytes)
                          
                   3.1.5. Formulación de Hipótesis estadísticas.
                           3.5 Formulación de Hipótesis estadísticas. ( bytes)
                          
                   3.1.6. Prueba de hipótesis para la media.
                           3.6 Prueba de hipótesis para la media. ( bytes)
                          
                   3.1.7. Prueba de hipótesis para la diferencia de medias.
                           3.7 Prueba de hipótesis para la diferencia de medias. ( bytes)
                          
                   3.1.8. Prueba de hipótesis para la proporción.
                           3.8 Prueba de hipótesis para la proporción. ( bytes)
                          
                   3.1.9. Prueba de hipótesis para la diferencia de proporciones.
                           3.9 Prueba de hipótesis para la diferencia de proporciones. ( bytes)
                          
                   3.1.10. Prueba de hipótesis para la varianza.
                           3.10 Prueba de hipótesis para la varianza. ( bytes)
                          
                   3.1.11. Prueba de hipótesis para la relación de varianzas.
                           3.11 Prueba de hipótesis para la relación de varianzas. ( bytes)
                          
4. PRUEBAS DE BONDAD DE AJUSTE Y PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS
          4.1. Realizar pruebas de bondad de ajuste y no paramétricas para determinar si el comportamiento de un experimento se adecua a una distribución determinada en procesos de la industria y la logística.
                   4.1.1. Análisis Ji-Cuadrada.
                           4.1.1 Análisis Ji-Cuadrada. ( bytes)
                          
                   4.1.2. Prueba de independencia.
                           4.1.2 Prueba de independencia. ( bytes)
                          
                   4.1.3. Prueba de la bondad del ajuste.
                           4.1.3 Prueba de la bondad del ajuste. ( bytes)
                          
                   4.1.4. Tablas de contingencia.
                           4.1.4 Tablas de contingencia. ( bytes)
                          
          4.2. Pruebas no paramétricas.
                   4.2.1. Escala de medición.
                           4.2.1 Escala de medición. ( bytes)
                          
                   4.2.2. Métodos estadísticos contra no paramétricos.
                           4.2.2 Métodos estadísticos contra no paramétricos. ( bytes)
                          
                   4.2.3. Prueba de Kolmogorov – Smirnov.
                          
                   4.2.4. Prueba de Anderson – Darling.
                          
                   4.2.5. Prueba de Ryan – Joiner.
                          
                   4.2.6. Prueba de Shappiro – Wilk.
                          
5. REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
          5.1. Competencia: Utilizar el diagrama de dispersión de datos bivariados en un experimento para hacer una estimación en procesos de la industria y la logística aplicando los conceptos de regresión lineal simple.
                   5.1.1. Prueba de hipótesis en la regresión lineal simple.
                           Prueba de hipótesis en la regresión lineal simple. ( bytes)
                          
                   5.1.2. Calidad del ajuste en regresión lineal simple.
                           Calidad del ajuste en regresión lineal simple. ( bytes)
                          
                   5.1.3. Estimación y predicción por intervalo en regresión lineal simple.
                           Estimación y predicción por intervalo en regresión lineal simple. ( bytes)
                          

Prácticas de Laboratorio (20232024P)
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