Syllabus
LAD-1017 ESTADISTICA PARA LA ADMINISTRACIÓN II
MII. PEDRO FELIX BEBERAJE SANCHEZ
pfbeberaje@itescam.edu.mx
Semestre | Horas Teoría | Horas Práctica | Créditos | Clasificación |
3 | 2 | 3 | 5 |
Prerrequisitos |
Comprender y utilizar las distribuciones de frecuencias en situaciones real dentro de cualquier ámbito de trabajo | Explicar la diferencia entre un parámetro y una estimación en los datos observados | Aplicar las diferentes distribuciones para analizar alternativas de decisión en las organizaciones | Presentar y comparar los elementos de estudios de forma gráfica y clara en los informes de resultados | Analizar e interpretar resultados. | Consultar, clasificar, seleccionar y analizar información. | Recolección de datos para la formulación de problemas. |
Competencias | Atributos de Ingeniería |
Normatividad |
1. Los teléfonos celulares deben ser apagados antes de la sesión o configurarlo en la modalidad de vibración,no se deben utilizar dentro del salón de clases 2. Los alumnos deberán tener una compostura correcta en la sesión de clases 3. Está prohibido introducir alimentos al salón de clases 4. Al inicio de la sesión los alumnos tendrán 10 minutos de tolerancia para poder ingresar al salón de clases sin que esto ocasione falta o retardo, pasados estos 10 minutos el alumno tendrá falta, puede ingresar al salon de clases con la debida autorización del docente 5. Para presentar el examen institucional es que el alumno tenga como mínimo 80% de asistencia 6. Los trabajos extraclase se tiene que entregar en la fecha estipulada, en caso contario, por un día que se pase la entrega, la calificación del trabajo disminuirá un 10% por día (máximo 2 diás de retraso) 6. Respetar el código de vestimenta |
Materiales |
Calculadora científica |
Bibliografía disponible en el Itescam | |||||
Título |
Autor |
Editorial |
Edición/Año |
Ejemplares |
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Parámetros de Examen | ||
PARCIAL 1 | De la actividad 1.1.1 a la actividad 2.6.1 | |
PARCIAL 2 | De la actividad 2.7.1 a la actividad 3.6.1 |
Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje) | |
1. Inferencia estadistica y pruebas de hipótesis
1.1. Muestreo y distribución de muestreo aplicados a situaciones cotidianas 1.1.1. Muestreo y distribución de muestreo aplicados a situaciones cotidianas Muestreo (2118503 bytes) Ejemplo y notas encuesta (31291 bytes) Encuestas (27128 bytes) 1.2. Pruebas de hipótesis aplicadas en el área administrativa 1.2.1. Pruebas de hipótesis aplicadas en el área administrativa Pruebas de hipótesis (220698 bytes) 1.3. ANOVA, aplicación práctica. 1.3.1. ANOVA, aplicación práctica. ANOVA (268651 bytes) |
2. Análisis de regresión lineal y múltiple
2.1. Estimación mediante la línea de regresión. 2.1.1. Estimación mediante la línea de regresión. Estimación mediante la línea de regresión (29475 bytes) 2.2. Diagrama de dispersión. 2.2.1. Diagrama de dispersión. Diagrama de dispersión (48032 bytes) 2.3. Método de mínimos cuadrados. 2.3.1. Método de mínimos cuadrados. Mínimos cuadrados (66864 bytes) 2.4. Interpretación del error estándar de la estimación 2.4.1. Interpretación del error estándar de la estimación Error estándar (208240 bytes) 2.5. Intervalos de predicción. 2.5.1. Intervalos de predicción. Intervalos de predicción (64336 bytes) 2.6. Análisis de correlación 2.6.1. Análisis de correlación Correlación (35153 bytes) 2.7. Análisis de regresión múltiple y correlación 2.7.1. Análisis de regresión múltiple y correlación Regresión múltiple y correlación (25934 bytes) 2.8. Residuales y graficas de residuales 2.8.1. Residuales y graficas de residuales Residuales y graficas de residuales (186295 bytes) 2.9. Interpretación del intervalo de confianza 2.9.1. Interpretación del intervalo de confianza Intervalo de confianza (12925 bytes) 2.10. Uso del coeficiente de determinación múltiple 2.10.1. Uso del coeficiente de determinación múltiple Coeficiente de determinación múltiple (13634 bytes) |
3. Series de tiempo
3.1. Números índices 3.1.1. Números índices Números índices (13524 bytes) 3.2. Importancia del pronóstico en los negocios 3.2.1. Importancia del pronóstico en los negocios Pronóstico en los negocios (14708 bytes) 3.3. Enfoque clásico a la tendencia, el ciclo y la estacionalidad 3.3.1. Enfoque clásico a la tendencia, el ciclo y la estacionalidad Tendencia, el ciclo y la estacionalidad (12896 bytes) 3.4. Análisis de tendencia y medición de la variación 3.4.1. Análisis de tendencia y medición de la variación Análisis de tendencia y medición de la variación (179584 bytes) 3.5. Análisis, medición y ajustes en las variaciones cíclicas y estacionales 3.5.1. Análisis, medición y ajustes en las variaciones cíclicas y estacionales Análisis, medición y ajustes (13630 bytes) 3.6. Tendencia irregular 3.6.1. Tendencia irregular Tendencia irregular (15365 bytes) 3.7. Pronósticos basados en factores de tendencia y estacionales 3.7.1. Pronósticos basados en factores de tendencia y estacionales Pronósticos (11111 bytes) 3.8. Pronósticos, ciclos e indicadores económicos 3.8.1. Pronósticos, ciclos e indicadores económicos Pronósticos, ciclos e indicadores económicos (12380 bytes) 3.9. Técnica y uso de Promedios móviles y suavización exponencial en las organizaciones 3.9.1. Técnica y uso de Promedios móviles y suavización exponencial en las organizaciones Promedios móviles y suavización exponencial (13435 bytes) 3.10. Ventajas y Desventajas del análisis de las series de tiempo 3.10.1. Ventajas y Desventajas del análisis de las series de tiempo Ventajas y Desventajas (14412 bytes) |
4. Estadística no paramétrica.
4.1. Escalas de medición 4.1.1. Escalas de medición Escalas de medición (403492 bytes) 4.2. Métodos estadísticos paramétricos contra no paramétricos 4.2.1. Métodos estadísticos paramétricos contra no paramétricos Métodos estadísticos paramétricos contra no paramétricos (443580 bytes) 4.3. Prueba de rachas para aleatoriedad. 4.3.1. Prueba de rachas para aleatoriedad. Prueba de rachas para aleatoriedad (14384 bytes) 4.4. Una muestra: prueba de signos. 4.4.1. Una muestra: prueba de signos. Una muestra: prueba de signos. (14005 bytes) 4.5. Una muestra: prueba de Wilcoxon. 4.5.1. Una muestra: prueba de Wilcoxon. Una muestra: prueba de Wilcoxon. (13550 bytes) 4.6. Dos muestras: prueba de Mann-Whitney 4.6.1. Dos muestras: prueba de Mann-Whitney Dos muestras: prueba de Mann-Whitney (14147 bytes) 4.7. Observaciones pareadas: prueba de signos 4.7.1. Observaciones pareadas: prueba de signos Observaciones pareadas: prueba de signos (14407 bytes) 4.8. Observaciones pareadas prueba de Wilcoxon 4.8.1. Observaciones pareadas prueba de Wilcoxon Observaciones pareadas prueba de Wilcoxon (14241 bytes) 4.9. Varias muestras independientes: prueba de Krauskal-Wallis 4.9.1. Varias muestras independientes: prueba de Krauskal-Wallis Varias muestras independientes: prueba de Krauskal-Wallis (13980 bytes) 4.10. Aplicaciones con el uso de software 4.10.1. Aplicaciones con el uso de software Aplicaciones con el uso de software (10605 bytes) |
5. Uso de herramientas estadísticas con el apoyo de software
5.1. Elaboración de proyectos aplicativos del área administrativa 5.1.1. Elaboración de proyectos aplicativos del área administrativa |
Prácticas de Laboratorio (20242025N) |
Fecha |
Hora |
Grupo |
Aula |
Práctica |
Descripción |
Cronogramas (20242025N) | |||
Grupo | Actividad | Fecha | Carrera |
Temas para Segunda Reevaluación |