Syllabus

AEF-1024 ESTADISTICA INFERENCIAL I

MAC. RAMIRO JOSÉ GONZÁLEZ HORTA

rjgonzalez@itescam.edu.mx

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

Prerrequisitos
COMPETENCIAS ESPECÍFICAS. 1.Aplica los conceptos de la teoría de la probabilidad. 2. Aplica los conceptos de estadística. 3. Organiza, clasifica, analiza e interpreta datos para la toma de decisiones en aplicaciones de industrial y logística. COMPETENCIAS GENÉRICAS. 1. Capacidad de abstracción, análisis y síntesis. 2. Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica. 3. Capacidad para identificar, plantear y resolver problemas.

Competencias Atributos de Ingeniería
Competencia: Escoger el tipo de muestreo al que corresponde un experimento según la selección de la variable de estudio para observar su comportamiento.   Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería
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.   Aplicar, analizar y sintetizar procesos de diseño de ingeniería que resulten en proyectos que cumplen las necesidades específicas
Competencia: Realizar pruebas de hipótesis y considerar los criterios de aceptación o rechazo en problemas de industria y logística.   Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería
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.   Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería
Pruebas no paramétricas.   Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería
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.   Aplicar, analizar y sintetizar procesos de diseño de ingeniería que resulten en proyectos que cumplen las necesidades específicas

Normatividad
Asistencia. 1. La asistencia mínima a clases es de 80% para tener derecho a presentar sus exámenes departamentales. 2. El alumno tendrá una tolerancia de 10 minutos como máximo, según el horario programado, para tener asistencia. 3.Se considerará como retardo, llegar de 15 a 20 minutos después del horario programado. 4.Después de 20 minutos del horario señalado no podrá ingresar al aula. 5. Tres retardos en el parcial, corresponden a una falta. 6. La falta colectiva del grupo a clases será considerada doble y se dará por visto el tema de ese día. Actividades. 1. Los trabajos de evidencias (tareas, cuestionarios, investigaciones, etc.) 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. 2. Una vez revisados los trabajos éstos se deberán subir al MOODLE para quedar como evidencia de su participación. 3. El trabajo en equipo, participación y presentación es obligatoria. Actitudes. 1. No se permite en el salón de clases comida, solo el acceso de agua estará permitido. 2. En el salón no se permite el uso de gorras, lentes negros, así como tampoco vestimenta considerada inadecuada (faldas cortas, shorts, bermudas, blusas escotadas). 3. No está permitido el uso de celulares o algún otro equipo electrónico como los ordenadores, a menos que la profesa indique su uso en el salón de clases. 4. Las llamadas podrán contestarse fuera del salón de clases siempre y cuando el celular se encuentre en modo de vibrador. 5. 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 en el componente formativo.

Materiales
1. Materiales de aprendizaje Syllabus 2. Calculadora científica 3. software excel 4. 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) 5. software Statgraphics centurion

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 (631808 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 (934625 bytes)
                          
                   1.1.2. Actividad 2. Distinguir entre muestreo aleatorio probabilístico y no probabilístico.
                           1.2 Muestreo. Introducción al muestreo y tipos de muestreo. (72704 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. (157696 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. (96768 bytes)
                           1.4.2 Distribución muestral de la diferencia de medias. (158720 bytes)
                           1.4.3 Distribución muestral de la proporción. (162816 bytes)
                           1.4.4 Distribución muestral de la diferencia de proporciones. (144384 bytes)
                           1.4.5 Distribución t-student. (164864 bytes)
                           1.4.6 Distribución muestral de la varianza. (2439168 bytes)
                           1.4.7 Distribución muestral de la relación de varianzas. (111104 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. (54784 bytes)
                          
                   2.1.2. Características de un estimador.
                           2.2 Características de un estimador. (56832 bytes)
                          
                   2.1.3. Estimación puntual.
                           2.3 Estimación puntual. (105984 bytes)
                          
                   2.1.4. Estimación por intervalos.
                           2.4 Estimación por intervalos. (95744 bytes)
                           2.4.1 Intervalo de confianza para la media. (107008 bytes)
                           2.4.2 Intervalo de confianza para la diferencia de medias. (100352 bytes)
                           2.4.3 Intervalos de confianza para la proporción. (77824 bytes)
                           2.4.4 Intervalos de confianza para la diferencia de proporciones. (74240 bytes)
                           2.4.5 Intervalos de confianza para la varianza. (100864 bytes)
                           2.4.6 Intervalos de confianza para la relación de varianzas. (236544 bytes)
                          
                   2.1.5. Determinación del tamaño de muestra.
                           2.5 Determinación del tamaño de muestra. (208896 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. (76800 bytes)
                          
                   3.1.2. Confiabilidad y significancia.
                           3.2 Confiabilidad y significancia. (479744 bytes)
                          
                   3.1.3. Errores tipo I y tipo II.
                           3.3 Errores tipo I y tipo II. (75776 bytes)
                          
                   3.1.4. Potencia de la prueba.
                           3.4 Potencia de la prueba. (129024 bytes)
                          
                   3.1.5. Formulación de Hipótesis estadísticas.
                           3.5 Formulación de Hipótesis estadísticas. (128512 bytes)
                          
                   3.1.6. Prueba de hipótesis para la media.
                           3.6 Prueba de hipótesis para la media. (85504 bytes)
                          
                   3.1.7. Prueba de hipótesis para la diferencia de medias.
                           3.7 Prueba de hipótesis para la diferencia de medias. (95744 bytes)
                          
                   3.1.8. Prueba de hipótesis para la proporción.
                           3.8 Prueba de hipótesis para la proporción. (97792 bytes)
                          
                   3.1.9. Prueba de hipótesis para la diferencia de proporciones.
                           3.9 Prueba de hipótesis para la diferencia de proporciones. (147968 bytes)
                          
                   3.1.10. Prueba de hipótesis para la varianza.
                           3.10 Prueba de hipótesis para la varianza. (123904 bytes)
                          
                   3.1.11. Prueba de hipótesis para la relación de varianzas.
                           3.11 Prueba de hipótesis para la relación de varianzas. (147968 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. (120832 bytes)
                          
                   4.1.2. Prueba de independencia.
                           4.1.2 Prueba de independencia. (139776 bytes)
                          
                   4.1.3. Prueba de la bondad del ajuste.
                           4.1.3 Prueba de la bondad del ajuste. (1296384 bytes)
                          
                   4.1.4. Tablas de contingencia.
                           4.1.4 Tablas de contingencia. (152064 bytes)
                          
          4.2. Pruebas no paramétricas.
                   4.2.1. Escala de medición.
                           4.2.1 Escala de medición. (80896 bytes)
                          
                   4.2.2. Métodos estadísticos contra no paramétricos.
                           4.2.2 Métodos estadísticos contra no paramétricos. (461824 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. (517632 bytes)
                          
                   5.1.2. Calidad del ajuste en regresión lineal simple.
                           Calidad del ajuste en regresión lineal simple. (331264 bytes)
                          
                   5.1.3. Estimación y predicción por intervalo en regresión lineal simple.
                           Estimación y predicción por intervalo en regresión lineal simple. (175104 bytes)
                          

Prácticas de Laboratorio (20232024P)
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