Syllabus
AEF-1024 ESTADISTICA INFERENCIAL I
DR. ALEJO MOSSO VAZQUEZ
amosso@itescam.edu.mx
Semestre | Horas Teoría | Horas Práctica | Créditos | Clasificación |
3 | 3 | 2 | 5 | Ciencias Básicas |
Prerrequisitos |
COMPETENCIAS PREVIAS
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Competencias | Atributos de Ingeniería |
Escoge 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 | 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. | Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería | 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 | Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería | 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. | Aplicar, analizar y sintetizar procesos de diseño de ingeniería que resulten en proyectos que cumplen las necesidades específicas | 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. | Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería |
Normatividad |
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Materiales |
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Bibliografía disponible en el Itescam | |||||
Título |
Autor |
Editorial |
Edición/Año |
Ejemplares |
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Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias / |
Devore, Jay L. |
Cengage learning, |
México: / 2008 |
16 |
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Estadística / |
Spiegel, Murray R. |
Mcgraw-Hill. |
3a. / 2002. |
6 |
- |
Parámetros de Examen | ||
PARCIAL 1 | De la actividad 1.1.1 a la actividad 3.1.2 | |
PARCIAL 2 | De la actividad 4.1.1 a la actividad 5.1.2 |
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. Introducción a la Estadística Inferencial 1.1.1 Introducción a la Estadística Inferencial (423603 bytes) 1.1.2. Muestreo: Introducción al muestreo y tipos de muestreo. 1.1.2 Random variable (314780 bytes) 1.1.2 Random variable - Solution (100373 bytes) 1.1.2 Tarea 1 (47930 bytes) 1.1.2 Random variable - x (44927 bytes) 1.1.2 Muestreo: Introducción al muestreo y tipos de muestreo (243933 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. 2.1.2. Dado un conjunto de datos diferenciar la importancia de utilizar estimadores puntuales y estimadores por intervalos. |
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. 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. |
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. Discutir en grupo sobre los conceptos investigados. 4.1.2. Utilizar TIC’s para realizar las pruebas de bondad y ajuste y pruebas no paramétricas. |
5. Regresión Lineal Simple.
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. Utilizar un modelo de regresión para propósitos de estimación y predicción para analizar la relación entre dos variables. 5.1.2. Utilizar TIC’s para realizar la regresión lineal simple. |
Prácticas de Laboratorio (20232024P) |
Fecha |
Hora |
Grupo |
Aula |
Práctica |
Descripción |
Cronogramas (20232024P) | |||
Grupo | Actividad | Fecha | Carrera |
Temas para Segunda Reevaluación |