Syllabus

MAF-1019 PROBABILIDAD Y ESTADISTICA

MPAR. SILVIA CANDELARIA ALMEYDA SAENZ

salmeyda@itescam.edu.mx

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

Prerrequisitos
  • Conoce la teoría de conjuntos y las técnicas de conteo
  • Manejar con propiedad funciones algebraicas y álgebra de funciones.
  • Resuelve problemas que implican el uso sumatoria.
  • Resolver problemas de límites y continuidad.
  • Aplicar la derivada y reglas de derivación.
  • Aplicar métodos para calcular Máximos y Mínimo.
  • Uso de graficadores y análisis de datos en hoja de cálculo,.
  • Actitud proactiva.

Competencias Atributos de Ingeniería

Normatividad
  1. El alumno se presentará al salón de clases con una tolerancia de 15 minutos, una vez pasado el siguiente minuto se considera falta no existe el retardo.
  2. Debera guardará el debido respeto en el momento de entrar al salón de clases (hacia sus compañeros y al profesor).
  3. Participar en todas las actividades escolares que el profesor le indique.
  4. Tendrá una tolerancia de 48 hrs. para justificar sus faltas ante la dirección académica.
  5. los trabajos se recibirán en el tiempo y la forma (no se aceptan trabajos fuera de los tiempos pactados) señalada por el profesor de la clase.
  6. No se permitirá que entrar con gorra al salón de clases.
  7. Cumplir con el 80 % de asistencia como mínimo para poder tener derecho al examen departamental.
  8. Resolver los ejercicios que se marquen.
  9. Solicitar permiso al profesor para salir del aula cuando se está impartiendo una clase, en caso contario tendrá una sanción en su calificación.
  10. El uso del teléfono celular deberá estar en modo vibrador y solo se contestan si son de urgencia.

Materiales
Calculadora científica.

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 2.3.2
PARCIAL 2 De la actividad 3.1.1 a la actividad 4.1.5

Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje)
1. Probabilidad
          1.1. Espacio muestral y eventos.
                   1.1.1. Espacio muestral y eventos.
                           Espacio muestral y eventos ( bytes)
                           Fuentelabrada Velásquez Irma. PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA Ediciones McGraw Hill, México. 2004. pp. 80-85
                          
          1.2. Técnicas de Conteo.
                   1.2.1. Principio multiplicativo y diagrama de árbol.
                           Principio multiplicativo y diagrama de árbol ( bytes)
                           Fuentelabrada Velásquez Irma. PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA Ediciones McGraw Hill, México. 2004. pp. 10, 33-39.
                          
                   1.2.2. Permutaciones.
                           Permutaciones ( bytes)
                           Fuentelabrada Velásquez Irma. PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA Ediciones McGraw Hill, México. 2004. pp.39-44.
                          
                   1.2.3. Combinaciones
                           Combinaciones ( bytes)
                           Fuentelabrada Velásquez Irma. PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA Ediciones McGraw Hill, México. 2004. pp. 59-63.
                          
          1.3. Probabilidad de un evento y Reglas aditivas.
                   1.3.1. Probabilidad de un evento y Reglas aditivas.
                           Probabilidad de un evento y reglas aditivas ( bytes)
                           Fuentelabrada Velásquez Irma. PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA Ediciones McGraw Hill, México. 2004. pp. 10, 33-39,110-126.
                          
          1.4. Probabilidad Condicional y reglas multiplicativas.
                   1.4.1. Probabilidad Condicional y reglas multiplicativas.
                           Probabilidad condicional y regla multiplicativa ( bytes)
                           Seymour y Marc, Probabilidad, Segunda edición, Schaum, cap. 4, pag.(86-90).
                          
          1.5. Teorema de Bayes.
                   1.5.1. Teorema de Bayes.
                           Teorema de Bayes ( bytes)
                           Fuentelabrada Velásquez Irma. PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA Ediciones McGraw Hill, México. 2004. pp. 136-142.
                          
2. Estadística descriptiva
          2.1. Definiciones.
                   2.1.1. Definiciones.
                           Fuentelabrada Velásquez Irma. PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA Ediciones McGraw Hill, México. 2004. pp. 143-145.
                           Definiciones ( bytes)
                          
          2.2. Datos no agrupados.
                   2.2.1. Medidas de tendencia central.
                           Medidas de tendencia central ( bytes)
                          
                   2.2.2. Medidas de dispersión.
                           http://dcb.fi-c.unam.mx/users/angellbs/htm/GRUPO1/ARCHIVOS_VARIOS_G1/PyE_T1.pdf
                          
                   2.2.3. Distribución de frecuencias.
                           Distribución de frecuencia ( bytes)
                          
          2.3. Datos Agrupados.
                   2.3.1. Medidas de tendencia central.
                           https://docs.google.com/viewer?a=v&q=cache:Dc1_ScRVfUIJ:190.121.143.77/textos/metodologia/estadistica/capitulo-iv.pdf+medidas+de+tendencia+central+para+datos+agrupados&hl=es-419&gl=mx&pid=bl&srcid=ADGEESiWkJRHfBx6yDfbHu_PyOLEbprLPGEE-5oLok9xCC3CoRXusWnSxHBxkhiBBPqwkddERhNYePFFQbBvi6CjV18P-8isV4CbYJs7URJIRlU6jpn364iLT6xODaM8-2b9bFObZtQk&sig=AHIEtbQJgXeePayNcT50WxacvB9VkgU5QA
                          
                   2.3.2. Medidas de dispersión.
                           http://www.slideshare.net/anthonymaule/tema-14-tendencia-central-y-dispersin-datos-agrupados
                          
3. Distribuciones de probabilidad.
          3.1. Distribuciones de probabilidad discretas.
                   3.1.1. Distribución binomial.
                           Distribución binomial ( bytes)
                          
                   3.1.2. Distribución Hipergeométrica.
                           Distribución Hipergeométrica ( bytes)
                          
                   3.1.3. Distribución Poisson.
                           Distribución Poisson ( bytes)
                          
          3.2. Distribuciones de probabilidad continuas.
                   3.2.1. Distribución normal.
                           Distribución normal ( bytes)
                           Distribución normal 2 ( bytes)
                          
                   3.2.2. Distribución normal como aproximación a la binomial.
                           Distribución normal como aproximación a la binomial ( bytes)
                          
                   3.2.3. Distribución de Weibul.
                           Distribución de Weibul ( bytes)
                          
4. Inferencial Estadística.
          4.1. Estimaciones.
                   4.1.1. Estimaciones para una media σ conocida.
                           http://web.udl.es/Biomath/Bioestadistica/Dossiers/6.3.pdf
                          
                   4.1.2. Estimaciones para una media σ desconocida.
                           Estimaciones para una media σ desconocida ( bytes)
                          
                   4.1.3. Pruebas de hipótesis.
                           Prueba de hipótesis ( bytes)
                           Prueba de hipótesis 2 ( bytes)
                          
                   4.1.4. Pruebas de hipótesis para una σ conocida.
                           http://www.virtual.unal.edu.co/cursos/sedes/manizales/4030006/lecciones/capitulotres/tema3.html
                          
                   4.1.5. Pruebas de hipótesis para una σ desconocida.
                           Pruebas de hipótesis para una σ desconocida ( bytes)
                          
5. Análisis de Regresión y Correlación.
          5.1. Regresión lineal simple.
                   5.1.1. Regresión lineal simple.
                           Regrsión lineal simple ( bytes)
                          
          5.2. Regresión lineal múltiple.
                   5.2.1. Regresión lineal múltiple.
                           Regrasión lineal multiple ( bytes)
                          
          5.3. Correlación.
                   5.3.1. Correlación.
                           Correlación ( bytes)
                          
6. Diseño de experimentos.
          6.1. Análisis de varianza en una sola dirección.
                   6.1.1. Análisis de varianza en una sola dirección.
                           Análisis de varianza en una sola dirección ( bytes)
                          
          6.2. Diseño de bloques.
                   6.2.1. Diseño de bloques.
                           Diseños de bloques ( bytes)
                          
          6.3. Cuadrados latinos.
                   6.3.1. Cuadrados latinos.
                           Cuadro latino ( bytes)
                          
          6.4. Introducción a diseños factoriales.
                   6.4.1. Introducción a diseños factoriales.
                           Diseño factorial ( bytes)
                           Introducción al diseño factorial ( bytes)
                          

Prácticas de Laboratorio (20212022P)
Fecha
Hora
Grupo
Aula
Práctica
Descripción

Cronogramas (20212022P)
Grupo Actividad Fecha Carrera

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