Syllabus

ALC-1020 PROBABILIDAD Y ESTADISTICA

M.C. DANY ALEJANDRO DZIB CAUICH

dadzib@itescam.edu.mx

Semestre Horas Teoría Horas Práctica Créditos Clasificación
2 2 2 4 Ciencias Básicas

Prerrequisitos
*Interpretar y aplicar las operaciones básicas en diferentes operaciones algebraicas. *Manejo, uso y aplicación del cálculo diferencial e integral. *Uso de hoja de cálculo electrónica. *Capacidad de analizar y estructurar ideas.

Competencias Atributos de Ingeniería

Normatividad
* Los estudiantes deben guardar orden desde el inicio hasta el final de la sesión de clase. * Dirigirse de manera respetuosa hacia sus compañeros y el profesor. * Para tener derecho a presentar cada una de las evaluaciones parciales correspondientes al semestre el alumno ha de mantener el 80 % de asistencia, al término de cada parcial. * Las tolerancias máximas de ingreso al salón de clases, serán: 5 minutos., después se considerará como retardo. * La falta grupal a clase será considerada doble y se dará como visto el tema del día. * Respetar los días para la entrega de los trabajos, tareas, reportes y exposiciones, el trabajo fuera de esa programación se calificará en una escala del 80%, sin excepción. * Los celulares deben de estar en modo silencio, el alumno que incurra en lo anterior, obtendrá como sanción ser voluntario a participar en las dinámicas y ejercicios que se desarrollen en la clase. * La falta de respeto hacia compañeros o autoridades académicas será sancionada con la expulsión del salón de clases por ese día y la reincidencia será informada vía un acta a las autoridades correspondientes. * Otras circunstancias, merecedoras de llamadas de atención o sanciones, serán resueltas en los tiempos y formas pertinentes.

Materiales
Calculadora científica, Computadora

Bibliografía disponible en el Itescam
Título
Autor
Editorial
Edición/Año
Ejemplares
Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias /
Walpole, Ronald E.
Pearson educación,
8a. / 2007.
12
-
Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias /
Sheldon, M. Ross
McGraw-Hill,
2a. / 2002.
12
-

Parámetros de Examen
PARCIAL 1 De la actividad 1.1.1 a la actividad 1.5.1
PARCIAL 2 De la actividad 2.1.1 a la actividad 3.2.1

Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje)
1. Teoría de conjuntos
          1.1. Establecer e interpretar relaciones entre conjuntos haciendo uso de las definiciones, operaciones y leyes de estos, llegando a soluciones de aplicación real.
                   1.1.1. Definición ,notación y operaciones con conjuntos
                           Definición ,notación y operaciones con conjuntos ( bytes)
                           Unidad 1. Teoría de conjuntos ( bytes)
                          
          1.2. Utilización y manejo de las técnicas de conteo para el razonamiento de la solución a problemas.
                   1.2.1. Leyes y representación de Diagramas de Venn
                           Leyes y representación de Diagramas de Venn ( bytes)
                           Análisis combinatorio Principio fundamental de conteo (diagramas de árbol). ( bytes)
                          
          1.3. Analizar conjuntos de datos obtenidos a partir de una situación real o simulada, haciendo síntesis de ellos, mediante descripciones numéricas
                   1.3.1. Análisis combinatorio Principio fundamental de conteo (diagramas de árbol).
                           Análisis combinatorio Principio fundamental de conteo (diagramas de árbol). ( bytes)
                          
          1.4. Resolver problemas algebraicos de procesos alimenticios que involucren expresiones con factoriales.
                   1.4.1. Permutaciones (simples, circulares y con repetición).
                           Permutaciones (simples, circulares y con repetición). ( bytes)
                          
          1.5. Resolver problemas de las industrias alimentarias para arreglos circulares, estableciendo las correspondientes expresiones para permutaciones circulares.
                   1.5.1. Combinaciones y Teorema del Binomio
                           Combinaciones y Teorema del Binomio ( bytes)
                          
2. Variables Aleatorias discretas y sus distribuciones de probabilidad
          2.1. Determinar probabilidades en base a funciones acumulativas de distribución de probabilidad que se obtengan de los procesos productivos.
                   2.1.1. Variable aleatoria discreta
                           Variable aleatoria discreta ( bytes)
                           Unidad 2. Variables Aleatorias discretas y sus distribuciones de probabilidad ( bytes)
                           Unidad 2. Variables Aleatorias discretas y sus distribuciones de probabilidad ( bytes)
                          
                   2.1.2. Función de probabilidad y de distribución Distribución Binomial
                           Función de probabilidad y de distribución Distribución Binomial ( bytes)
                          
          2.2. Calcular la media y varianza de variables aleatorias discretas de datos de procesos productivos.
                   2.2.1. Distribución hipergeométrica
                           Distribución Hipergeométrica ( bytes)
                          
                   2.2.2. Distribución geométrica
                           Distribución geométrica ( bytes)
                          
          2.3. Seleccionar la distribución de probabilidad discreta adecuada para calcular probabilidades en situaciones específicas.
                   2.3.1. Distribución multinomial
                           Distribución multinomial ( bytes)
                          
                   2.3.2. Distribución de Poisson
                           Distribución de poisson ( bytes)
                          
3. Variables Aleatorias continuas y sus distribuciones de probabilidad
          3.1. Seleccionar la distribución de probabilidad discreta adecuada para calcular probabilidades en situaciones específicas
                   3.1.1. Variable aleatoria continua
                           Variables Aleatorias Continuas ( bytes)
                           Unidad 3.Variables Aleatorias continuas y sus distribuciones de probabilidad ( bytes)
                          
          3.2. Determinar probabilidades a partir de funciones de distribución de probabilidad continua.
                   3.2.1. Variable aleatoria continua
                           Variables aleatorias continuas ( bytes)
                          
          3.3. Aplicar la distribución de probabilidad normal, uniforme y exponencial en la resolución de problemas.
                   3.3.1. Función de densidad y acumulativa
                           función de densidad y acumulativa ( bytes)
                          
          3.4. Calcular la media y varianza de variables aleatorias continuas.
                   3.4.1. Función de densidad y acumulativa
                           función de densidad y acumulativa ( bytes)
                          
          3.5. Usar el concepto de estandarización de variable aleatoria normal para analizar problemáticas y tomar decisiones.
                   3.5.1. Distribuciones uniforme y exponencial
                           Distribuciones uniforme y exponencial ( bytes)
                          
          3.6. Construir intervalos de confianza de la media de distribución normal, para futuras estimaciones
                   3.6.1. Aproximación de la Distribución binomial a la normal.
                           Aproximación de la Distribución binomial a la normal ( bytes)
                          
4. Estadística Descriptiva e inferencial.
          4.1. Analizar conjuntos de datos obtenidos a partir de una situación real o simulada, haciendo síntesis de ellos, mediante descripciones numéricas
                   4.1.1. Datos no agrupados
                           Datos no agrupados ( bytes)
                           Unidad 4.Estadística Descriptiva e inferencial. ( bytes)
                          
          4.2. Determinar las relaciones entre las medidas de tendencia central y medidas de dispersión. Procediendo a su representación gráfica mediante un diagrama de puntos, y diagrama de pastel, de un caso real
                   4.2.1. Datos agrupados
                           Medidas de tendencia central para datos no agrupados ( bytes)
                           Medidas de tendencia central para datos agrupados ( bytes)
                          
          4.3. Aplicar la distribución normal como una técnica de muestreo estadístico
                   4.3.1. Técnicas de Muestreo
                           Técnicas de muestreo ( bytes)
                          
          4.4. Aplicar técnicas para muestrear experimentos.
                   4.4.1. Distribuciones muéstrales.
                          
          4.5. Estimar parámetros de una población o de una distribución de probabilidad, en base al análisis de una muestra.
                   4.5.1. Estimación
                           Estimación en estadística ( bytes)
                          
          4.6. Estructurar problemas de decisión como pruebas de hipótesis. Establecer y hacer uso de la relación entre intervalo de confianza y prueba de hipótesis
                   4.6.1. Pruebas de Hipótesis
                           Pruebas de Hipótesis ( bytes)
                          
          4.7. Realizar muestreos y estimaciones en problemas relacionados con la industria alimentaria
                   4.7.1. Pruebas de Hipótesis
                           Pruebas de Hipótesis ( bytes)
                          

Prácticas de Laboratorio (20212022P)
Fecha
Hora
Grupo
Aula
Práctica
Descripción

Cronogramas (20212022P)
Grupo Actividad Fecha Carrera

Temas para Segunda Reevaluación