Syllabus

BQF-1007 ESTADISTICA

M.C. DULCE MARIA AC CHIM

dmac@itescam.edu.mx

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

Prerrequisitos
Competencia específica de la asignatura: Resuelve problemas donde se involucren eventos con incertidumbre, analiza procesos estadísticos para toma de decisiones mediante pruebas de hipótesis y un diseño de experimentos aplicado al tipo de proceso aplicando los modelos analíticos apropiados y la obtención de modelos matemáticos que describan el comportamiento de los procesos o sistemas.

Competencias Atributos de Ingeniería
Investiga, selecciona y organiza información actualizada y relacionada con la estadística descriptiva para conocer y analizar poblaciones de datos recolectados de diferentes procesos.   Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones
Hace representaciones gráficas de los datos obtenidos en los procesos productivos y experimentales en diagramas de barras, histogramas, de pastel empleando software.   Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería
Aplica las distribuciones de variables aleatorias discretas y continúas para la validación de hipótesis y el desarrollo de modelos matemáticos.   Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones
Establece los criterios de muestreo en función de las características de la población.   Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería
Realiza pruebas de estimación puntual y por intervalos de confianza.   Aplicar, analizar y sintetizar procesos de diseño de ingeniería que resulten en proyectos que cumplen las necesidades específicas
Realiza y aplica contrastación de hipótesis para la toma de decisiones o validación de un experimento o proceso.   Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones
Aplica los modelos de regresión lineal y múltiple para la validación de hipótesis y el desarrollo de modelos matemáticos.   Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones
Desarrolla diseños experimentales para análisis de procesos o proyectos de investigación, evaluando estos con las herramientas estadísticas adecuadas   Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones

Normatividad
1. El alumno tendrá máximo 10 minutos de retardo, después de ese tiempo se considera falta. 2. El alumno deberá prestar atención durante la clase, en caso contrario, no tendrá derecho de aclarar dudas. 3. El alumno debe mostrar respeto al profesor y a sus compañeros. 4. No está permitido comer en el aula. 5. Las tareas serán aceptadas siempre que se entreguen en tiempo y forma, después NO se aceptarán. 6. Para tener derecho a entregar tareas, el alumno deberá cubrir al menos el 80% de asistencias. 7. Para tener derecho a reevaluación, el alumno debe entregar las tareas, en caso de NO entregarla, NO tendrá derecho a reevaluación. 8. Las prácticas NO son reprogramables.

Materiales
El alumno debe tener una libreta exclusiva de la materia, así como calculadora científica, bolígrafo, lápiz y borrador. Cuando se requiera deberá traer laptop para el desarrollo y complemento de la clase.

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 /
Devore, Jay L.
Thomson,
6a. / 2005.
1
-
Diseño y análisis de experimentos /
Montgomery, Douglas C.
Limusa Wiley,
2a. / 2008.
13
-
Probabilidad y estadística para ingeniería /
Hines, William W.
Patria,
4a. / 2003.
14
-
Metodología de la investigación /
Hernández Sampieri, Roberto
McGraw-Hill,
5a. / 2010.
22
-

Parámetros de Examen
PARCIAL 1 De la actividad 1.1.1 a la actividad 3.2.1
PARCIAL 2 De la actividad 3.3.1 a la actividad 5.1.1

Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje)
1. Estadística descriptiva
          1.1. 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. Dado un conjunto de datos calcular las medidas de tendencia central y de dispersión como datos no agrupados y como datos agrupados.
                           ( bytes)
                           TEMARIO ( bytes)
                          
                   1.1.2. Mediante el uso de apoyo computacional o uso de calculadora científica avanzada, calcular los estadísticos de un conjunto de datos.
                          
          1.2. Hace representaciones gráficas de los datos obtenidos en los procesos productivos y experimentales en diagramas de barras, histogramas, de pastel empleando software.
                   1.2.1. Realizar casos prácticos donde se muestren distribuciones de frecuencias relativas y acumuladas y a partir de ellas obtener las gráficas tipo histogramas, ojiva, polígono de frecuencia, etc.
                          
2. Variables aleatorias discretas y continuas
          2.1. Aplica las distribuciones de variables aleatorias discretas y continúas para la validación de hipótesis y el desarrollo de modelos matemáticos.
                   2.1.1. Obtener los coeficientes de las funciones de variables aleatorias discretas y continuas, apoyándose con un paquete computacional o bien calculadora científica avanzada a partir de un conjunto de datos de un problema real.
                          
3. Estimación y prueba de hipótesis
          3.1. Establece los criterios de muestreo en función de las características de la población.
                   3.1.1. Describir las características principales de los métodos de muestreo mediante un mapa conceptual y realiza un muestreo real de campo con las cartas de colecta de datos y exponer su ensayo en plenaria.
                          
          3.2. Realiza pruebas de estimación puntual y por intervalos de confianza.
                   3.2.1. Analiza las características de un estimador puntual mediante un mapa mental y diferenciar de un estimador por intervalo de confianza.
                          
          3.3. Realiza y aplica contrastación de hipótesis para la toma de decisiones o validación de un experimento o proceso.
                   3.3.1. Conoce y discute el concepto de prueba de hipótesis y significado de los errores de tipo I y tipo II mediante un diaporama donde se incluyan aplicaciones reales de los tipos de hipótesis
                           ( bytes)
                           TABLA DE DISTRIBUCION NORMAL Y T DE STUDENT ( bytes)
                           ( bytes)
                           http://lcolladotor.github.io/courses/Courses/MEyAdDG/day2/Pruebas%20de%20Hip%C3%B3tesis.pdf
                          
4. Análisis de la regresión
          4.1. Aplica los modelos de regresión lineal y múltiple para la validación de hipótesis y el desarrollo de modelos matemáticos.
                   4.1.1. Obtiene los coeficientes de la regresión lineal simple y múltiple, apoyándose con un paquete computacional o bien calculadora científica avanzada a partir de un conjunto de datos de un problema real.
                           ( bytes)
                           ( bytes)
                          
5. Diseño de experimentos
          5.1. Desarrolla diseños experimentales para análisis de procesos o proyectos de investigación, evaluando estos con las herramientas estadísticas adecuadas
                   5.1.1. Elabora un resumen sobre las características de los diseños experimentales y lo discute en plenaria, evaluando con las herramientas estadísticas adecuadas.
                           ( bytes)
                          

Prácticas de Laboratorio (20222023P)
Fecha
Hora
Grupo
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