Syllabus

BQF-1007 ESTADISTICA

ING. CINTIA JANET BURGOS GONZALEZ

cjburgos@itescam.edu.mx

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

Prerrequisitos
Aplica conceptos de álgebra, de teoría de conjuntos, de técnicas de conteo, de cálculo integral, resolver operaciones con matrices, resolver sistemas de ecuaciones lineales y usar software para el desarrollo de aplicaciones.

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 lapiz para apuntes.

Bibliografía disponible en el Itescam
Título
Autor
Editorial
Edición/Año
Ejemplares
Probabilidad y estadística /
Sánchez Corona, Octavio
McGraw-Hill,
3a. / 2010.
21
-
Introducción a la probabilidad y estadística/
Mendenhall, William
Cengage Learning,
13a / 2010.
5
-
Probabilidad y estadística para ingeniería: Un enfoque moderno/
Nieves Hurtado, Antonio
McGraw-Hill,
2010.
2
-
Probabilidad y estadística para ingeniería: Un enfoque moderno/
Nieves Hurtado, Antonio
McGraw-Hill,
2010.
2
-

Parámetros de Examen
PARCIAL 1 De la actividad 1.1.1 a la actividad 2.2.1
PARCIAL 2 De la actividad 2.3.1 a la actividad 3.6.1

Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje)
1. Estadística descriptiva.
          1.1. COMPETENCIA: Investiga, selecciona y organiza información actualizada y relacionada con la estadística descriptiva para conocer y analizar poblaciones de datos recolectados de diferentes procesos.
                   1.1.1. Introducción.
                           MANUAL DE PRACTICAS ( bytes)
                           1.1 Introducción. Arq. Ramiro José González Horta. Agosto 2011 ( bytes)
                          
          1.2. Datos no agrupados.
                   1.2.1. Datos no agrupados.
                           1.2 Datos no agrupados. Arq. Ramiro José González Horta. Agosto 2011 ( bytes)
                          
          1.3. Datos agrupados.
                   1.3.1. Datos agrupados.
                           1.3 Datos agrupados. Arq. Ramiro José González Horta. Agosto 2011 ( bytes)
                          
          1.4. COMPETENCIA: Hace representaciones gráficas de los datos obtenidos en los procesos productivos y experimentales en diagramas de barras, histogramas, de pastel empleando software. .
                   1.4.1. Representación gráfica.
                           1.4 Representación gráfica. Arq. Ramiro José González Horta. Agosto 2011 ( bytes)
                          
2. Variables aleatorias discretas y continuas.
          2.1. COMPETENCIA: Aplica las distribuciones de variables aleatorias discretas y continúas para la validación de hipótesis y el desarrollo de modelos matemáticos.
                   2.1.1. Definición de variable aleatoria discreta.
                           2.1. Definición de variable aleatoria discreta. Arq. Ramiro José González Horta. Agosto 2011 ( 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.
                           2.2. Función de distribución de una variable aleatoria. Arq. Ramiro José González Horta. Agosto 2011 ( bytes)
                          
          2.3. Definición de variable aleatoria continúa.
                   2.3.1. Definición de variable aleatoria continúa.
                           2.3. Definición de variable aleatoria continúa. Arq. Ramiro José González Horta. Agosto 2011 ( bytes)
                           Tabla Normal ( bytes)
                          
          2.4. Teorema de Chebyshev.
                   2.4.1. Teorema de Chebyshev.
                           2.4. Teorema de Chebyshev. Arq. Ramiro José González Horta. Agosto 2011 ( bytes)
                          
          2.5. Distribución de t student.
                   2.5.1. Distribución de t student.
                           2.5. Distribución de t student. Arq. Ramiro José González Horta. Agosto 2011 ( bytes)
                           Tabla t ( bytes)
                          
          2.6. Distribución X2 (chi-cuadrada).
                   2.6.1. Distribución X2 (chi-cuadrada).
                           2.6. Distribución X2 (chi-cuadrada). Arq. Ramiro José González Horta. Agosto 2011 ( bytes)
                           Tabla chi-cuadrada ( bytes)
                          
          2.7. Distribución F
                   2.7.1. Distribución F
                           2.7. Distribución F. Arq. Ramiro José González Horta. Agosto 2011 ( bytes)
                          
3. Estimación y prueba de hipótesis.
          3.1. COMPETENCIA: Establece los criterios de muestreo en función de las características de la población
                   3.1.1. Muestreo aleatorio.
                           3.1. Muestreo aleatorio.Arq. Ramiro González Horta. Septiembre 2011. ( bytes)
                          
          3.2. Estimación puntual.
                   3.2.1. Estimación puntual.
                           3.2. Estimación puntual. Arq. Ramiro González Horta. Septiembre 2011. ( bytes)
                          
          3.3. COMPETENCIA: Realiza pruebas de estimación puntual y por intervalos de confianza.
                   3.3.1. Estimación por intervalos de confianza
                           3.3. Estimación por intervalos de confianza. Arq. Ramiro González Horta. Septiembre 2011. ( bytes)
                          
          3.4. COMPETENCIA: Realiza y aplica contrastación de hipótesis para la toma de decisiones o validación de un experimento o proceso.
                   3.4.1. Pruebas de hipótesis.
                           3.4. Pruebas de hipótesis.. Arq. Ramiro González Horta. Septiembre 2011. ( 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.
                           3.5. Ajuste de distribuciones de frecuencia a distribuciones de probabilidad a una distribución Normal. Arq. Ramiro González Horta. Septiembre 2011. ( bytes)
                          
          3.6. Estadística no paramétrica.
                   3.6.1. Estadística no paramétrica.
                           3.6. Estadística no paramétrica. Arq. Ramiro González Horta. Septiembre 2011. ( bytes)
                          
4. Análisis de la regresión
          4.1. Terminología de la regresión.
                   4.1.1. Terminología de la regresión.
                           4.1. Terminología de la regresión. Arq. ramiro González Horta. Septiembre 2011 ( bytes)
                          
          4.2. Estimación de parámetros.
                   4.2.1. Estimación de parámetros.
                           4.2. Estimación de parámetros. Arq. ramiro González Horta. Septiembre 2011 ( bytes)
                          
          4.3. Prueba de hipótesis en la regresión lineal simple.
                   4.3.1. Prueba de hipótesis en la regresión lineal simple.
                           4.3. Prueba de hipótesis en la regresión lineal simple. Arq. ramiro González Horta. Septiembre 2011 ( 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.
                           4.4. Medición de la adecuación del modelo de regresión lineal simple. Arq. ramiro González Horta. Septiembre 2011 ( bytes)
                          
          4.5. COMPETENCIA: Aplica los modelos de regresión lineal y múltiple para la validación de hipótesis y el desarrollo de modelos matemáticos.
                   4.5.1. Modelo de regresión múltiple.
                           4.5. Modelo de regresión múltiple. Arq. ramiro González Horta. Septiembre 2011 ( bytes)
                          
5. Diseños de experimentos
          5.1. COMPETENCIA: Desarrolla diseños experimentales para análisis de procesos o proyectos de investigación, evaluando estos con las herramientas estadísticas adecuadas
          5.2. Experimentos con un factor.
                   5.2.1. Experimentos con un factor.
                           5.1. Experimentos con un factor. ( bytes)
                          
          5.3. Experimentos con dos factores.
                   5.3.1. Experimentos con dos factores.
                           5.2. Experimentos con dos factores. ( bytes)
                          
          5.4. Experimentos con tres factores.
                   5.4.1. Experimentos con tres factores.
                           5.3. Experimentos con tres factores. ( bytes)
                          
          5.5. Comparación de las medias de los tratamientos.
                   5.5.1. Comparación de las medias de los tratamientos.
                           5.4. Comparación de las medias de los tratamientos. ( bytes)
                          
          5.6. Diseño de bloques totalmente aleatorizado.
                   5.6.1. Diseño de bloques totalmente aleatorizado.
                           5.5. Diseño de bloques totalmente aleatorizado. ( bytes)
                          
          5.7. Diseños factoriales:
                   5.7.1. Definición de diseños factoriales 2K.
                           5.6.1. Definición de diseños factoriales 2K. ( bytes)
                          
                   5.7.2. Diseños Factoriales Fraccionales.
                           5.6.2. Diseños Factoriales Fraccionales. ( bytes)
                          
          5.8. Métodos de Optimización.
                   5.8.1. Métodos de Optimización.
                           5.7. Métodos de Optimización. ( bytes)
                          

Prácticas de Laboratorio (20222023P)
Fecha
Hora
Grupo
Aula
Práctica
Descripción

Cronogramas (20222023P)
Grupo Actividad Fecha Carrera

Temas para Segunda Reevaluación