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 |
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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. ![]() ![]() 1.2. Datos no agrupados. 1.2.1. Datos no agrupados. ![]() 1.3. Datos agrupados. 1.3.1. Datos agrupados. ![]() 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. ![]() |
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. ![]() 2.2. Función de distribución de una variable aleatoria según sus características. 2.2.1. Función de distribución de una variable aleatoria según sus características. ![]() 2.3. Definición de variable aleatoria continúa. 2.3.1. Definición de variable aleatoria continúa. ![]() ![]() 2.4. Teorema de Chebyshev. 2.4.1. Teorema de Chebyshev. ![]() 2.5. Distribución de t student. 2.5.1. Distribución de t student. ![]() ![]() 2.6. Distribución X2 (chi-cuadrada). 2.6.1. Distribución X2 (chi-cuadrada). ![]() ![]() 2.7. Distribución F 2.7.1. Distribución F ![]() |
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. ![]() 3.2. Estimación puntual. 3.2.1. Estimación puntual. ![]() 3.3. COMPETENCIA: Realiza pruebas de estimación puntual y por intervalos de confianza. 3.3.1. Estimación por intervalos de confianza ![]() 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. ![]() 3.5. 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. ![]() 3.6. Estadística no paramétrica. 3.6.1. Estadística no paramétrica. ![]() |
4. Análisis de la regresión
4.1. Terminología de la regresión. 4.1.1. Terminología de la regresión. ![]() 4.2. Estimación de parámetros. 4.2.1. Estimación de parámetros. ![]() 4.3. Prueba de hipótesis en la regresión lineal simple. 4.3.1. Prueba de hipótesis en la regresión lineal simple. ![]() 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. ![]() 4.5. 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. ![]() |
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. ![]() 5.3. Experimentos con dos factores. 5.3.1. Experimentos con dos factores. ![]() 5.4. Experimentos con tres factores. 5.4.1. Experimentos con tres factores. ![]() 5.5. Comparación de las medias de los tratamientos. 5.5.1. Comparación de las medias de los tratamientos. ![]() 5.6. Diseño de bloques totalmente aleatorizado. 5.6.1. Diseño de bloques totalmente aleatorizado. ![]() 5.7. Diseños factoriales: 5.7.1. Definición de diseños factoriales 2K. ![]() 5.7.2. Diseños Factoriales Fraccionales. ![]() 5.8. Métodos de Optimización. 5.8.1. Métodos de Optimización. ![]() |
Prácticas de Laboratorio (20232024N) |
Fecha |
Hora |
Grupo |
Aula |
Práctica |
Descripción |
Cronogramas (20232024N) | |||
Grupo | Actividad | Fecha | Carrera |
Temas para Segunda Reevaluación |