Syllabus

AEF-1024 ESTADISTICA INFERENCIAL I

MIH. EDUARDO REYES PEREZ

ereyes@itescam.edu.mx

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

Prerrequisitos
El alumno deberá de dominar el uso de la calculadora científica para que facilite su aprendizaje de la materia de Probabilidad y estadística, tener conocimiento respecto a tablas estadísticas.

Competencias Atributos de Ingeniería
Escoger el tipo de muestreo al que corresponde un experimento según la selección de la variable de estudio para observar su comportamiento.   Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones
Aplicar 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.   Aplicar, analizar y sintetizar procesos de diseño de ingeniería que resulten en proyectos que cumplen las necesidades específicas
Realizar pruebas de hipótesis y considerar los criterios de aceptación o rechazo en problemas de industria y logística.   Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones
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
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   Trabajar efectivamente en equipos que establecen metas, planean tareas, cumplen fechas límite y analizan riesgos e incertidumbre

Normatividad
1. Asistencia mínima de un 80% para tener derecho a presentar sus exámenes. 2. El alumno tendrá una tolerancia de 10 minutos como máximo. Después de este tiempo se considerará retardo. Llegar con 15 minutos de retardo, equivale a una falta. Tres retardos en el mes equivale a una falta. 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 (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. 5. El trabajo en equipo, participación y presentación es obligatoria. 6. No se permite en el salón de clases comida, solo el acceso de agua estará permitido. 7. En el salón no se permite el uso de gorras, lentes negros, así como tampoco vestimenta considerada inadecuada (faldas cortas, shorts, bermudas, blusas escotadas). 8. No está permitido el uso de celulares o algún otro equipo electrónico como los ordenadores, éstos se usarán en caso que el profesor lo indique. 9. Las llamadas podrán contestarse fuera del salón de clases siempre y cuando el celular se encuentre en modo de vibrador. 10. El alumno que demuestre una mala actitud ante sus compañeros o ante el profesor será suspendido el tiempo que ésta considere y se verá reflejada dicha actitud en su calificación del 20% correspondiente al puntaje formativo.

Materiales
Calculadora científica, regla, tablas estadísticas, hojas milimétricas.

Bibliografía disponible en el Itescam
Título
Autor
Editorial
Edición/Año
Ejemplares
Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias /
Devore, Jay L.
Cengage learning,
México: / 2008
16
-
Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias /
Walpole, Ronald E.
Pearson educación,
8a. / 2007.
12
-

Parámetros de Examen
PARCIAL 1 De la actividad 1.1.1 a la actividad 3.3.12
PARCIAL 2 De la actividad 4.4.1 a la actividad 5.5.3

Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje)
1. Distribuciones Fundamentales para el Muestreo.
          1.1. 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. Introducción a la Estadística Inferencial.
                           Formulario primer parcial. (210432 bytes)
                           Introducción a la Estadística Inferencial. (27136 bytes)
                           Tablas Estadísticas. (28954 bytes)
                           Tablas. (212756 bytes)
                           http://www.itchihuahua.edu.mx/academic/industrial/estadistica1/u0102.pdf
                          
                   1.1.2. Muestreo: Introducción al muestreo y tipos de muestreo.
                           Muestreo: Introducción al muestreo y tipos de muestreo. (31232 bytes)
                           Muestreo: Introducción al muestreo y tipos de muestreo parte 2. (17627 bytes)
                          
                   1.1.3. Teorema del límite central.
                           Teorema del límite central. (23177 bytes)
                          
                   1.1.4. Distribuciones fundamentales para el muestreo
                           Distribución muestral de la relación de varianzas. http://members.fortunecity.com/estatbas/dm.htm
                           Distribución muestral de la varianza. http://members.fortunecity.com/estatbas/dm.htm
                           Distribución muestral de la diferencia de proporciones (pagina 5) (177624 bytes)
                           Distribución muestral de la proporción (páginas 4 y 5) (177624 bytes)
                           Distribución muestral de la media (pagina 1 hasta la 3) (177624 bytes)
                           Distribución t-student. (546067 bytes)
                          
2. Estimación.
          2.2. Aplicar 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.
                   2.2.1. Estimación puntual.
                           Estimación puntual 1. (29180 bytes)
                           Estimación puntual 2. (126438 bytes)
                          
                   2.2.2. Estimación por intervalos.
                           Intervalo de confianza para la media. (130548 bytes)
                           Intervalos de confianza para la diferencia proporciones. (130548 bytes)
                           Intervalos de confianza para la proporción. (130548 bytes)
                           Intervalo de confianza para la diferencia de medias. (130548 bytes)
                           Intervalos de confianza para la varianza. (130548 bytes)
                           Intervalos de confianza para la relación de varianzas. (130548 bytes)
                          
                   2.2.3. Determinación del tamaño de muestra.
                           Basado en la media de la Población. (31744 bytes)
                           http://www.psico.uniovi.es/Dpto_Psicologia/metodos/tutor.7/p3.html
                           http://www.psico.uniovi.es/Dpto_Psicologia/metodos/tutor.7/p3.html Basado en la proporción de la población.
                           http://www.psico.uniovi.es/Dpto_Psicologia/metodos/tutor.7/p3.html Basado en la diferencia entre las medias de la población.
                          
3. Prueba de hipótesis.
          3.3. Realizar pruebas de hipótesis y considerar los criterios de aceptación o rechazo en problemas de industria y logística.
                   3.3.1. Introducción.
                           Introduccion. (648206 bytes)
                          
                   3.3.2. Confiabilidad y significancia.
                           Confiabilidad y significancia. (31986 bytes)
                          
                   3.3.3. 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 tipoI y tipo II.
                          
                   3.3.4. Potencia de la prueba.
                           Potencia de la prueba. (73516 bytes)
                          
                   3.3.5. Formulación de Hipótesis estadísticas.
                           Formulación de Hipótesis estadísticas. (49024 bytes)
                          
                   3.3.6. Prueba de hipótesis para la media.
                           http://www.virtual.unal.edu.co/cursos/sedes/manizales/4030006/lecciones/capitulotres/tema2.htm
                          
                   3.3.7. Prueba de hipótesis para la diferencia de medias.
                           http://www.virtual.unal.edu.co/cursos/sedes/manizales/4030006/lecciones/capitulotres/tema6.html
                          
                   3.3.8. Prueba de hipótesis para la proporción.
                           http://www.virtual.unal.edu.co/cursos/sedes/manizales/4030006/lecciones/capitulotres/tema3.html
                          
                   3.3.9. Prueba de hipótesis para la diferencia de proporciones
                           http://www.virtual.unal.edu.co/cursos/sedes/manizales/4030006/lecciones/capitulotres/tema7.html
                          
                   3.3.10. Prueba de hipótesis para la varianza.
                           http://www.virtual.unal.edu.co/cursos/sedes/manizales/4030006/lecciones/capitulotres/tema4.html
                          
                   3.3.11. Prueba de hipótesis para la relación de varianzas.
                           http://www.virtual.unal.edu.co/cursos/sedes/manizales/4030006/lecciones/capitulotres/tema5.html
                          
                   3.3.12. 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.
          4.4. 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.
                   4.4.1. Bondad de ajuste.
                           Prueba de independencia.
                           Análisis Ji-Cuadrada. (54082 bytes)
                           Prueba de la bondad del ajuste. (325118 bytes)
                           Tablas de contingencia. (42642 bytes)
                           Uso del software estadístico. (42642 bytes)
                           http://es.wikipedia.org/wiki/Distribuci%C3%B3n_%CF%87%C2%B2
                           http://es.wikipedia.org/wiki/Distribuci%C3%B3n_%CF%87%C2%B2
                          
                   4.4.2. Pruebas no paramétricas.
                           Escalas de medición. http://members.fortunecity.com/bucker4/estadistica/escalas.htm
                           Prueba de Anderson – Darling.
                           Prueba de Ryan – Joiner. http://www.buenastareas.com/ensayos/Normalidad-De-Datos/2170728.html
                           Métodos estadísticos contra no paramétricos. (207405 bytes)
                           Prueba de Kolmogorov – Smirnov. (48688 bytes)
                           Prueba de Shappiro – Wilk. (48688 bytes)
                           Aplicaciones del paquete computacional. (628478 bytes)
                          
5. Regresión Lineal Simple.
          5.5. 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
                   5.5.1. Regresión Lineal Simple.
                           Prueba de hipótesis en la regresión lineal simple. (345776 bytes)
                           Calidad del ajuste en regresión lineal simple. (345776 bytes)
                           Estimación y predicción por intervalo en regresión lineal simple. (345776 bytes)
                           Uso de software estadístico. (345776 bytes)
                          
                   5.5.2. Regresión Lineal Multiple.
                           Pruebas de hipótesis en regresión lineal múltiple. (45166 bytes)
                           Intervalos de confianza y predicción en regresión múltiple. (45166 bytes)
                           Uso de un software estadístico. (305578 bytes)
                          
                   5.5.3. Regresión no lineal.
                           Regresión no lineal. (589630 bytes)
                          

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