UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS

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TECNOLOGÍA INDUSTRIAL - INGENIERÍA DE PRODUCCIÓN POR CICLOS

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UNIVERSIDAD DISTRITAL

“Francisco José de Caldas”

Facultad Tecnológica

Ingeniería de Producción por ciclos

1. Información General:

Espacio Académico Métodos de búsqueda Estadística

Código 19511

Tipo Espacio Teórico-practico

Área Electiva de ingeniería

Créditos Académicos

HTD HTC HTA Horas / Semana

2 2 5 4

3 Créditos

Docentes Nelson Garavito

Espacio de Acompañamiento

2. Justificación:

El propósito del presente curso es brindar herramientas de la teoría estadística y además mostrar la relevancia e importancia de ésta teoría para resolver problemas prácticos del entorno real de las aplicaciones en ingeniería. La programación del curso esta apropiada para estudiantes del ciclo de ingeniería con fundamentos de estadística descriptiva, teoría de probabilidades y la teoría del cálculo diferencial e integral.

Para los futuros ingenieros de producción es vital importancia ya que permite comprender la mejora continua de la calidad, la optimización de procesos, tener elementos conceptuales para la toma de decisiones entre otras, además el estudiante puede conceptualizar, analizar, resolver problemas y tomar decisiones en determinado momento y en escenario de la economía, la administración, la logística y la producción.

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instrumento teórico y práctico, que obliga a detenerse y pensar cuidadosamente acerca de ideas relacionadas con estimación, hipótesis, intervalos de confianza y demás conceptos relacionados con otras áreas del conocimiento.

3. Objetivos

Objetivo general:

Conceptualizar, elementos de la estadística inferencial que permita resolver problemas y tomar decisiones en un determinado momento, en aplicaciones de ingeniería en producción.

Objetivos Específicos:

• Retomar los fundamentos de la estadística descriptiva para fundamentar los métodos estadísticos.

• Comprender el estudio de las distribuciones muéstrales.

• Reconocer la importancia de las pruebas de hipótesis.

• Comprender los métodos de estimación puntal y por intervalos.

• Estudio de modelos de regresión lineal simple y múltiple

• Analizar diversas situaciones de la ingeniería y las ciencias con métodos estadísticos.

4. Requerimientos:

Los conocimientos previos para un desempeño óptimo de este campo del conocimiento son:

• Elementos de estadística descriptiva.

• Elementos de cálculo diferencial y integral.

• Comprensión, lectoescritura.

• La mejor disposición por la adquisición de conocimiento.

5. Aspectos pedagógicos:

El conocimiento se fundamenta y conceptualiza para luego a partir del desarrollo de talleres en forma individual y en grupos de trabajo generar un ambiente en el cual el proceso enseñanza-aprendizaje fluya y se lleve a cabo en forma eficiente la adquisición de nuevos conocimientos.

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de los modelos matemáticos que caracterizan cada tema, después se resuelven algunos problemas de aplicación para finalizar con una retroalimentación en la cual el estudiante hallara la solución de ejercicios y problemas propuestos en los talleres elaborados por el docente.

Además de los conocimientos específicos de la tecnología industrial y la ingeniería de producción se generarán espacios, escenarios y actividades académicas en las cuales el estudiante:

• Desarrollara capacidades comunicativas escritas y verbales.

• Implementara la capacidad y habilidad para identificar, analizar, recoger y evaluar información para resolver problemas y tomar desiciones eficientes en escenarios específicos.

• Aumentara habilidad y capacidad para trabajar en equipo e interactuar con otros.

Teniendo como metas los anteriores imaginarios los estudiantes de ingeniería de producción estarán inmersos en experiencias de aprendizaje en el aula y fuera de ella. Realizarán lecturas antes de clase. La lectura será en forma crítica y reflexiva, con el propósito de compartir preguntas, ejercicios y reflexiones.

El desarrollo de éste espacio académico es de consideración teórico-práctico, la dinámica se sustenta en el desarrollo de un trabajo práctico (proyecto) tomado de una situación real del entorno del estudiante que se desarrolla durante el semestre.

6. Descripción de créditos

Actividades Horas

semana

Horas

semestre

Número de

Créditos

TRABAJO DIRECTO Clase presencial

• Lecturas reflexivas de conocimientos

• Introducción de conceptos

• Desarrollo del contenido

• Preguntas en clase.

• Realización de ejercicios y problemas por parte del profesor.

• Talleres de refuerzo.

• Evaluación

2 32

3

TRABAJO COOPERATIVO Acompañamiento

• Tutorías

• Trabajo individual y en equipo

• Talleres individual, en equipo en clase y extra clase

2 32

TRABAJO AUTÓNOMO Actividad Extractase

• Lecturas previas

• Talleres extraclase

• Guías de trabajo

• Realización del portafolio

5 80

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7. Competencias e indicadores

Unidad Temática

Lineamientos Programáticos

Competencias Indicadores H SP H SA T HS 1. Variables aleatorias discretas y algunas distribuciones de probabilidad Definición

Valor esperado y varianza

Uniforme, Binomial, Hipergeométrica y Poisson.

Teorema de Tchebysheff

Interpretativa, argumentativa, comunicativa, analítica

Expresa sus puntos

de vista con

argumentos

conceptuales

Comprende las

variables aleatorias

discretas

6 8 14

2. Variables aleatorias continuas y algunas distribuciones de probabilidad Definición

Valor esperado y varianza

Uniforme, Normal,

Teorema de Tchebysheff

Interpretativa, argumentativa, comunicativa, analítica

Expresa sus puntos

de vista con

argumentos

conceptuales

Comprende las

variables aleatorias

continuas

6 8 14

3.

Variables aleatorias bivariadas

Distribución de probabilidad marginal y condicional

Variables aleatorias

independientes

Valor esperado y propiedades

Covarianza de dos variables

aleatorias Interpretativa, argumentativa, comunicativa, analítica Conocimiento y destreza en las variables aleatorias bivariadas

6 8 14

4.

Distribuciones muéstrales

Introducción

Teorema del límite central Aproximación normal a la distribución binomial. Distribución de la media y la proporción.

Distribución de la diferencia entre dos medias y entre dos proporciones.

Distribución de la varianza y cociente entre varianzas.

Interpretativa, argumentativa, propositiva, comunicativa, crítica, creativa y analítica Identifica las características para una distribución maestral. Diferencias las distribuciones muéstrales para la media, proporción y varianza

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5

5.

Estimación

Propiedades de los estimadores (Insesgados, varianza mínima, error cuadrático medio) Métodos de estimación Estimadores puntuales comunes y sus propiedades (Insesgados, varianza mínima, error cuadrático medio)

Interpretativa, argumentativa, propositiva, comunicativa, crítica, creativa y analítica

Reconoce las propiedades básicas de los estimadores. Tiene conocimiento de los métodos de estimación.

8 10 18

6.

Prueba de hipótesis

Introducción

Hipótesis nula y alterna Tipo de errores (Tipo I y tipo II).

Prueba unilateral y bilateral. Prueba de hipótesis (p-valor).

Para la media, proporción y varianza.

Para diferencia de medias, diferencia de proporciones y cociente de varianzas.

Expresa sus puntos

de vista con

argumentos

conceptuales

Reconoce el planteamiento de la hipótesis nula en un proceso de estimación. Identifica los tipos de error en una prueba de hipótesis.

8 10 18

7.

Intervalos de confianza

Introducción.

Para la media, proporción y varianza.

Para diferencia de medias, diferencia de proporciones y cociente de varianzas.

Calcula intervalos de cofinancia para muestras grandes y pequeñas

6 8 14

8. Regresión lineal simple Regresión lineal múltiple Introducción.

Método de estimación por mínimos cuadrados.

Estimación de los coeficientes de regresión.

Análisis de inferencia para el modelo de regresión.

Comprende cuando se puede utilizar el estimado por modelo de regresión. Calculas los estimadores por mínimos cuadrados.

12 14 26

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8. Estrategias de evaluación

Indicadores _✓Talleres _✓

Evaluaciones ✓Ensayos, quiz. ✓

Proyecto ✓Participación en clase ✓

9. Valoración de las estrategias de evaluación

Nota Indicador Ejercicios Proyecto Temas a evaluar

1ra _20% _- _- _{Unidades temáticas 1., 2. y 3.}

2da _20% _- _- _{Unidades temáticas 4. ,5., 6., y 7.}

3ra _- _- _20% _{Diseño y elaboración del proyecto durante el}

semestre.

4ta _- _20% _- _{Presentación ejercicios de apoyo}

complementario realizados durante el semestre Quiz.

5ta _20% _- _- _{Todos los temas del semestre}

10. Bibliografía y demás fuentes de documentación

• NAVIDI, William ESTADÍSTICA PARA INGENIEROS Y CIENTÍFICOS; 1ra ed. McGraw-Hill Interamericana.

México. 2006.

• WACKERLY D., MENDENHALL W., SHEAFFER, R., Estadística Matemática con Aplicaciones Cengage Learning, México, Séptima Edición. 2008

• ANDERSON y Otros, Estadística para Administración y Economía. Cengage Learning, México, Décima Edición. 2008.

• WALPOLE, Ronald E. y MEYERS, Raymond H. PROBABILIDAD Y ESTADISTICA PARA INGENIEROS; 8 ed. PRENTICE HALL.

• CANAVOS G., PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA - APLICACIONES Y MÉTODOS, Mc Graw Hill.

• MEYER Paul L. Probabilidad y aplicaciones estadísticas, ADDISON.

• OSPINA B. Fabio, INTRODUCCIÓN AL MUESTREO. Departamento de estadística Facultad de Ciencias, Universidad Nacional de Colombia.

Complementarias

• M. E. Kabay, STATISTICS IN BUSINESS, FINANCE, MANAGEMENT AND INFORMATION TECHNOLOGY: A LAYERED INTRODUCTION WTIH EXCEL. 2013. Disponible en

http://www.mekabay.com/courses/academic/norwich/qm213/statistics_text.pdf

• Curso introductorio a la probabilidad y estadística del MIT (Massachusetts Institute of Technology).

https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-05-introduction-to-probability-and-statistics-spring-2014/

• http://www.cmat.edu.uy/~mordecki/notas_probabilidad.pdf • Enlaces virtuales en red