Sylabus BQF-1007

Syllabus

BQF-1007 ESTADISTICA

MIM. CARLOS ALBERTO DECENA CHAN

cadecena@itescam.edu.mx

Semestre	Horas Teoría	Horas Práctica	Créditos	Clasificación
1	3	2	5	Ciencias Básicas

Prerrequisitos

El alumno debera de dominar el uso de la calculadora cientifica para que facilite su aprendizaje de la materia de Estadística y control de calidad, tener conocimiento respecto a las tablas estadísticas y su utilización en las distintas distribuciones correspondientes.

Competencias

Atributos de Ingeniería

Normatividad

• Los estudiantes deben guardar silencio desde el inicio hasta el final de la Sesión de Clase. Regla Primordial en las sesiones de clase. Existen dos Advertencias a esta regla (NO existe la tercera advertencia): 1.- La primera advertencia consiste en solicitar al estudiante de la manera más cordial su salida de la Sesión de Clase, sanción correspondiente la respectiva falta del día de clase. 2.- La segunda advertencia consiste: El estudiante que incurra por segunda ocasión en no guardar el orden dentro del aula de clase, obtendrá como sanción su expulsión de la materia, en consecuencia debido a faltas pierde el derecho a exámenes ordinarios.-- • Formar filas uniformes, dejando un pasillo en la parte de en medio del aula, sin excepción alguna ningún estudiante podrá tomar asiento en la parte final del aula.-- • Respecto a una Petición o Solicitud de Palabra del estudiante hacia el profesor, durante la Sesión de Clase, el estudiante deberá alzar la mano -- • Esta estrictamente prohibido ingerir alimentos, golosinas y refrescos durante la sesión de clases, lo anterior hace acreedor al estudiante a una Sanción. -- • Celulares en Modo Silencio, el alumno que incurra en lo anterior, obtendrá como sanción ser voluntario a participar en las dinámicas de clase o resolver ejercicios si la clase lo amerita. --- • 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: 10 min., después se considerará como FALTA. --- • La falta grupal a clase será considerada doble y se dará como visto el tema del día. --- • Respetar los días (horario) y formas programados 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. --- • 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 cientifica, 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)

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 2.7.1
PARCIAL 2	De la actividad 3.1.1 a la actividad 3.6.1

Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje)
1. Estadística descriptiva. 1.1. Introducción. 1.1.1. Introducción. Introducción. ( bytes) 1.2. Datos no agrupados 1.2.1. Datos no agrupados Datos no agrupados ( bytes) 1.3. Datos agrupados. 1.3.1. Datos agrupados. Datos agrupados ( bytes) 1.4. Representación gráfica. 1.4.1. Representación gráfica. Representación gráfica. ( bytes)
2. Variables aleatorias discretas y continuas. 2.1. Definición de variable aleatoria discreta. 2.1.1. Definición de variable aleatoria discreta. Definición de variable aleatoria discreta. ( bytes) 2.2. Función de distribución de una variable aleatoria según sus características. 2.2.1. Función de distribución de una variable aleatoria según sus características Función de distribución de una variable aleatoria según sus características ( bytes) 2.3. Definición de variable aleatoria continúa. 2.3.1. Definición de variable aleatoria continúa. Definición de variable aleatoria continúa. ( bytes) 2.4. Teorema de Chebyshev. 2.4.1. Teorema de Chebyshev. Teorema de Chebyshev ( bytes) 2.5. Distribución de t student. 2.5.1. Distribución de t student. Distribución de t student. ( bytes) 2.6. Distribución X2 (chi-cuadrada). 2.6.1. Distribución X2 (chi-cuadrada). Distribución X2 (chi-cuadrada). ( bytes) 2.7. Distribución F 2.7.1. Distribución F Distribución F ( bytes)
3. Estimación y prueba de hipótesis. 3.1. Muestreo aleatorio. 3.1.1. Muestreo aleatorio. Muestreo aleatorio. ( bytes) 3.2. Estimación puntual. 3.2.1. Estimación puntual. Estimación puntual. ( bytes) 3.3. Estimación por intervalos de confianza 3.3.1. Estimación por intervalos de confianza Estimación por intervalos de confianza ( bytes) 3.4. Pruebas de hipótesis. 3.4.1. Pruebas de hipótesis. Pruebas de hipótesis. ( bytes) 3.5. Ajuste de distribuciones de frecuencia a distribuciones de probabilidad a una distribución Normal. 3.5.1. Ajuste de distribuciones de frecuencia a distribuciones de probabilidad a una distribución Normal. Ajuste de distribuciones de frecuencia a distribuciones de probabilidad a una distribución Normal. ( bytes) 3.6. Estadística no paramétrica. 3.6.1. Estadística no paramétrica. Estadística no paramétrica. ( bytes)
4. Análisis de la regresión 4.1. Terminología de la regresión. 4.1.1. Terminología de la regresión. Terminología de la regresión. ( bytes) 4.2. Estimación de parámetros. 4.2.1. Estimación de parámetros. Estimación de parámetros. ( bytes) 4.3. Prueba de hipótesis en la regresión lineal simple. 4.3.1. Prueba de hipótesis en la regresión lineal simple. Prueba de hipótesis en la regresión lineal simple ( bytes) 4.4. Medición de la adecuación del modelo de regresión lineal simple 4.4.1. Medición de la adecuación del modelo de regresión lineal simple Medición de la adecuación del modelo de regresión lineal simple ( bytes) 4.5. Modelo de regresión múltiple. 4.5.1. Modelo de regresión múltiple. Modelo de regresión múltiple. ( bytes)
5. Diseños de experimentos 5.1. Experimentos con un factor. 5.1.1. Experimentos con un factor. Experimentos con un factor. ( bytes) 5.2. Experimentos con dos factores. 5.2.1. Experimentos con dos factores. Experimentos con dos factores ( bytes) 5.3. Experimentos con tres factores. 5.3.1. Experimentos con tres factores. Experimentos con tres factores. ( bytes) 5.4. Comparación de las medias de los tratamientos. 5.4.1. Comparación de las medias de los tratamientos Comparación de las medias de los tratamientos ( bytes) 5.5. Diseño de bloques totalmente aleatorizado. 5.5.1. Diseño de bloques totalmente aleatorizado. Diseño de bloques totalmente aleatorizado. ( bytes) 5.6. Diseños factoriales. 5.6.1. Definición de diseños factoriales 2K. Definición de diseños factoriales 2K. ( bytes) 5.6.2. Diseños Factoriales Fraccionales. Diseños Factoriales Fraccionales. ( bytes) 5.7. Métodos de Optimización. 5.7.1. Métodos de Optimización. Métodos de Optimización. ( bytes)

Prácticas de Laboratorio (20222023P)

Fecha

Hora

Grupo

Aula

Práctica

Descripción

Cronogramas (20222023P)
Grupo	Actividad	Fecha	Carrera

Temas para Segunda Reevaluación

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