Syllabus

AEF-1024 ESTADISTICA INFERENCIAL I

ING. CINTIA JANET BURGOS GONZALEZ

cjburgos@itescam.edu.mx

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

Prerrequisitos
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.- El alumno deberá tener una asistencia mínima del 80% para tener derecho a presentar sus exámenes departamentales. 2.- El alumno se presentará al salón de clases con una tolerancia de 20 minutos, a partir del minuto 21 se considera falta. 3.- La falta colectiva del grupo a clases será considerada doble y se dará por visto el tema de ese día. 4.- El alumno justificará sus faltas en caso de portar un documento que acredite dicha falta y deberá presentarla el día inmediato que se presente a clase después de los días de ausencia. 5.- El alumno guardará el debido respeto en el momento de entrar al salón de clases (hacia sus compañeros y al profesor), en caso contrario, será suspendido el tiempo que considere el profesor, y se verá reflejada dicha actitud en su calificación del 20% correspondiente al indicador de participación. 6.- El alumno deberá solicitar permiso al profesor para salir del aula, en caso contrario, no se le permitirá de nuevo el acceso. 7.- No se permite el uso de gorras, lentes negros, y los celulares deberán estar en el modo de vibrador, las llamadas podrán contestarse fuera del salón de clases solo si son de urgencia. 8.- Los trabajos se recibirán en el tiempo y la forma indicados por el profesor de la clase, NO SE ACEPTAN trabajos fuera de los tiempos pactados, (queda a consideración del profesor casos extraordinarios comprobables en los que se reciban los trabajos, pero éstos tendrán un puntaje inferior). 9.- Una vez revisados los trabajos éstos se deberán subir al MOODLE para quedar como evidencia. 10.- Es obligación del alumno el trabajo en equipo, participación y presentación.

Materiales
1.- Libreta o cuaderno profesional. 2.- Calculadora científica. 3.- Pluma y lápiz para apuntes.

Bibliografía disponible en el Itescam
Título
Autor
Editorial
Edición/Año
Ejemplares
Probabilidad y estadística para ingeniería /
Hines, William W.
Cecsa,
3a / 2002.
2
-

Parámetros de Examen
PARCIAL 1 De la actividad 1.1.1 a la actividad 2.1.1
PARCIAL 2 De la actividad 2.1.2 a la actividad 3.1.3

Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje)
1. Distribuciones fundamentales para el muestreo
          1.1. Escoge el tipo de muestreo al que corresponde un experimento según la selección de la variable de estudio para observar su comportamiento.
                   1.1.1. Buscar información sobre conceptos relacionados con el muestreo.
                           MANUAL DE PRACTICAS (4944896 bytes)
                           Introducción a la Estadística Inferencial (309367 bytes)
                          
                   1.1.2. Distinguir entre muestreo aleatorio probabilístico y no probabilístico.
                           Muestreo (161322 bytes)
                          
                   1.1.3. Obtener los valores de probabilidad de t, χ2, F y Z de las diferentes distribuciones muestrales.
                           Muestreo (82440 bytes)
                           Estimación (357637 bytes)
                          
2. Estimación
          2.1. Aplica los fundamentos de la teoría de estimación en problemas que requieran el cálculo del tamaño de la muestra para determinar los diferentes intervalos de confianza según la variable que se está analizando en procesos industriales y logísticos.
                   2.1.1. Buscar información sobre conceptos relacionados con estimación.
                           Introducción (50870 bytes)
                          
                   2.1.2. Proporcionar al estudiante situaciones hipotéticas de procesos y/o poblaciones finitas para que obtengan un conjunto de datos para establecer una estimación por intervalo dependiendo la variable que se está midiendo con el fin de obtener la muestra d
                           Estimación (357637 bytes)
                          
                   2.1.3. Interpretar el significado de los intervalos de confianza para: la media, diferencia de medias, la proporción, diferencia de proporciones, varianza y relación de varianzas.
                           Estimación (89004 bytes)
                           Tabla chi-cuadrada (31076 bytes)
                           Tabla t (51248 bytes)
                          
3. Pruebas de hipótesis
          3.1. Realiza pruebas de hipótesis para comparar si los valores de los estadísticos obtenidos de una muestra tienen una diferencia significativa con un valor supuesto asumiendo cierto nivel de confianza y tomando en cuenta los criterios de aceptación o rec
                   3.1.1. Buscar información sobre conceptos relacionados con pruebas de hipótesis.
                           Introducción (134400 bytes)
                          
                   3.1.2. Formular y resolver ejercicios aplicando la metodología de prueba de hipótesis para la variable que se está midiendo y obtener tamaño de muestra para diferentes situaciones error tipo I, error tipo II y potencia de la prueba.
                           Prueba de hipótesis (2913195 bytes)
                          
                   3.1.3. Simular un caso en donde se genere una hipótesis para una situación en donde el interés pueda ser, la media, diferencia de medias, proporción, diferencia de proporciones, varianza y relación de varianzas: Generar datos del caso, Probar la hipótesis,
                           Hipotesis (11783676 bytes)
                          
4. Pruebas de bondad de ajuste y pruebas no paramétricas
          4.1. Realiza 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. Buscar información sobre conceptos relacionados con pruebas de bondad de ajuste y pruebas no paramétricas.
                           Análisis Ji-Cuadrada (42433 bytes)
                          
                   4.1.2. Resolver ejercicios aplicando: Prueba χ2, Prueba de Kolmogorov-Smirnov, prueba de Anderson Darling, Prueba de Ryan – Joiner, Prueba de Shappiro – Wilk.
                           Prueba de independencia (112693 bytes)
                          
                   4.1.3. Utilizar TIC’s para realizar las pruebas de bondad y ajuste y pruebas no paramétricas.
                           Prueba de la bondad del ajuste (32370 bytes)
                          
5. Regresión lineal simple y múltiple
          5.1. Utiliza el diagrama de dispersión de datos bivariados de un experimento para hacer una estimación en procesos de la industria y la logística aplicando los conceptos de regresión lineal simple.
                   5.1.1. Buscar información sobre conceptos relacionados con la regresión lineal simple.
                           Prueba de hipótesis en la regresión lineal simple (969103 bytes)
                          
                   5.1.2. Utilizar un modelo de regresión para propósitos de estimación y predicción para analizar la relación entre dos variables.
                           Calidad del ajuste en regresión lineal simple (969103 bytes)
                          
                   5.1.3. Aplicar las pruebas de hipótesis para evaluar su calidad de ajuste.
                           Estimación y predicción por intervalo en regresión lineal simple (969103 bytes)
                          

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