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BIOESTADÍSTICA Y DISEÑO EXPERIMENTAL

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Academic year: 2021

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(1)

Asignatura:

BIOESTADÍSTICA Y DISEÑO EXPERIMENTAL

Semestre:

II

Código:

3020202

No. De Créditos

4

I.H.:

196

PRESENTACIÓN.

Siguiendo el formato anterior, esta propuesta se presenta como un conjunto

mínimo de temáticas que requieren ser conocidas por cualquier Ingeniero.

En la primera parte se incluyen temas de estadística descriptiva y posteriormente

se desarrollan los conceptos de probabilidad, estimación.

1. OBJETIVO GENERAL

Proporcionar al futuro egresado, las herramientas necesarias que le permitan la

elaboración y análisis de proyecciones, pronostique y tome decisiones en áreas

tales como la investigación, la economía, la administración, la producción, las

finanzas y el mercadeo.

2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Conocer la metodología para el manejo de la información, medidas de tendencia

central, medidas de dispersión, indicadores de variación.

Aprender a manejar el Excel como herramienta estadística que agiliza los

procesos de toma de decisiones.

Reconocer los conceptos de espacio muestral, cuenteo, experimento aleatorio.

Crear habilidad y destreza para plantear y resolver problemas que requieran de

modelos probabilísticos para su solución.

(2)

CONTENIDO

1. ESTADÍSTICA BÁSICA

TP

TD

TI

1.1. Medidas de tendencia central: Media, Moda, Mediana

1

2

3

1.2. Medidas de posición: Cuartiles, deciles, percentiles

2

2

3

1.3. Medidas de dispersión: Varianza y desviación estándar

2

2

Total

3

6

8

2. PROBABILIDAD

TP

TD

TI

2.1. Espacio muestral

1

2.2. Eventos

1

2.3. Eventos independientes

1

2.4. Conteo de puntos muestrales

2

3

2.5. Probabilidad de un evento

1

2

2.6. Reglas aditivas

1

1

2

2.7. Probabilidad condicional

1

2

2.8. Reglas multiplicativas

1

1

2

2.9. Regla de Bayes

1

1

3

Total

5

5

17

3. VARIABLES

ALEATORIAS

Y

DISTRIBUCIONES

DE

PROBABILIDAD

TP

TD

TI

3.1. Concepto de variable aleatoria

2

3.2. Distribuciones discretas de probabilidad

2

3.3. Distribuciones continuas de probabilidad

2

3.4. Distribuciones empíricas

2

3.5. Distribuciones de probabilidad conjunta

2

1

3.6. Independencia estadística

1

Total

3

1

8

4. ESPERANZA MATEMÁTICA

TP

TD

TI

4.1. Media de una variable aleatoria

2

2

1

4.2. Variancia y covariancia

1

1

2

4.3. Medias y variancias de combinaciones lineales de

variables aleatorias

1

1

2

4.4. Teorema de Chebyshev

1

1

1

Total

5

5

6

5. ALGUNAS DISTRIBUCIONES DISCRETAS DE

PROBABILIDAD

TP

TD

TI

5.1. Introducción

1

(3)

5.3. Distribuciones binomial y multinomial, proceso Bernoulli

2

2

1

5.4. Distribución hipergeométrica

1

2

5.5. Distribuciones binomial negativa y geométrica

1

1

2

5.6. La distribución de Poisson y el proceso de Poisson

1

1

2

Total

5

4

10

6. ALGUNAS DISTRIBUCIONES CONTINUAS DE

PROBABILIDAD

TP

TD

TI

6.1. Distribución normal

1

6.2. Áreas bajo la curva normal

1

1

2

6.3. Aplicaciones de la distribución normal

1

2

6.4. Aproximación de la distribución normal a la binomial

2

6.5. Distribuciones gamma y exponencial

1

3

6.6. Aplicaciones de las distribuciones exponencial y gamma

2

2

6.7. Distribución ji cuadrada

1

2

6.8. Distribución Weibull

1

2

Total

6

3

15

7. FUNCIONES DE VARIABLES ALEATORIAS

TP

TD

TI

7.1. Transformaciones de variables

1

7.2. Momentos y funciones generadoras de momentos

2

1

2

7.3. Combinaciones lineales de variables aleatorias

2

7.4. Muestreo aleatorio

2

7.5. Despliegue de datos

2

7.6. Distribuciones muestrales

1

7.7. Distribuciones muestrales de medias

1

1

2

7.8. Distribución muestral de Ji cuadrado

1

1

2

7.9 Distribución T

1

1

2

7.10.Distribución f

1

1

2

Total

7

6

16

Total Asignatura

34

30

80

4. METODOLOGÍA DE TRABAJO.

A nivel de metodología se busca integrar investigación y docencia.

Darle al estudiante el mayor contacto posible con la investigación desde el momento de su vinculación a la asignatura.

Se hace necesario, por tanto, buscar el desarrollo de su capacidad de lectura, de análisis, síntesis y escritura de forma tal que esté preparado para enfrentar situaciones cambiantes.

(4)

El docente enfatizará su trabajo sobre el trabajo del estudiante, lo cual hace necesario buscar desarrollar la capacidad de lectura, de análisis, síntesis, y escritura matemática del estudiante, de forma tal que esté preparado a enfrentar situaciones cambiantes. Antes que transcribir respuestas, el discente debe ser capaz de construir preguntas y respuestas.

El proceso de enseñanza - aprendizaje combinará la instrucción teórica con el ejercicio práctico de laboratorio y de campo. Se busca no crear barreras innecesarias entre la docencia y la investigación. Igualmente se busca un mayor trabajo independiente por parte del estudiante, privilegiando una pedagogía intensiva sobre una extensiva en la Universidad de la Amazonia.

Se considera fundamental la flexibilidad de los contenidos de la asignatura para promover la formación integral del estudiante en un marco pluralista. Se considera prioritario el estudio de los contenidos con mayor profundidad, con el fin de acercar los patrones y ritmos de trabajo y comunicación de la docencia a los patrones y ritmos de trabajo y comunicación de la investigación proporcionando a su vez óptimos productos que surtan los procesos de extensión.

La asignatura debe buscar la máxima interrelación posible con el entorno amazónico. Se busca romper con esquemas según los cuales una vez aprobada una determinada asignatura por el estudiante, éste se desvincula totalmente con esa área específica del conocimiento, para ello se considera importante poder brindarle la opción de continuar ampliando sus conocimientos en ese saber, si así lo desea, permitiéndole colaborar con las actividades de investigación, docencia y extensión que el responsable de la materia esté llevando a cabo a través de monitorías u otras actividades que resulten pertinentes.

La nota final de cada asignatura podrá variar de 1 (uno) a 5 ( cinco). Se obtendrá a partir de exámenes orales, trabajo de laboratorio, prácticas, seminarios y otros sistemas que el docente considere pertinentes. La nota mínima aprobatoria será 3 (tres). No habrá habilitaciones.

5. IDENTIFICACION DE RECURSOS

La universidad debe aliarse, a través de convenios, con estaciones de investigación que ya existen en su área de influencia, como la estación que posee la Universidad Nacional de Colombia en Leticia o las instalaciones del SINCHI en el Araracuara.

A nivel de material bibliográfico se deberá contar con mínimo 6 (seis) de los títulos referenciados como bibliografía de la asignatura, además de la adquisición de una programa de estadística de buena capacidad de acción como SPSS, SAS o por lo menos es STATGRAFF ,con licencias de por lo menos treinta computadoras o para el servidor. En la actualidad la universidad cuenta con varias salas de computo, que permiten viabilidad para el manejo de paquetes estadísticos y acercan más al estudiante ala utilización de esta herramienta.

(5)

6.

CRITERIOS DE EVALUACIÓN

Este componente busca garantizar la dinámica del proceso educativo, corregir aquellos factores que interfieran, y potenciar al máximo aquellos que resultaran de mayor valor e incidencia en la obtención de los resultados propuestos. Cuando se habla de evaluación y autoevaluación, se busca a partir de la autocrítica y de la crítica sistemática de la labor de otros, una vía que garantice la dinámica y desarrollo sostenido de la asignatura misma y del programa. Se espera de la comunidad una actitud abierta, participativa y franca, la noción de que la crítica construye, y que en un proceso de esta naturaleza son roles, funciones, competencias los que entran en juego y se confrontan. El proceso de autoevaluación se irá consolidando y definiendo en la medida en que se vaya desarrollando la asignatura.

Se intentará evaluar en el desarrollo de la asignatura la concordancia que el estudiante logre establecer entre el concepto estadístico y su correspondencia con un fenómeno de tipo biológico al igual que con dinámicas de producción.

7. BIBLIOGRAFIA

- Wayne W. Daniel, Estadística con aplicaciones a las ciencias sociales y a la

educación. Mc GRAW-HILL.

- Ricardo Martínez Becerra. Diseño de Experimentos. Fondo Nacional

Universitario.

- Pedro Reyes Castañeda, Diseño de Experimentos Aplicados, Trillas.

- Walpole-Myers, Probabilidad y estadística, Mc GRAW-HILL.

- Ricardo Martínez B. Bioestadística: Principios y Procedimientos, Mc

GRAW-HILL.

- S. Grossman, ; J. Turner 1974: Mathematics for the biological, Sciences. Mc

Millan Publishing Co, inc New York.

- Leslie, P. H. On the use of matrices in certain population mathematics. En:

Biometrika. Vol. 33(1945); 183-212.

- Usher, M. B. A matrix model for forest management. En: Biometrics( junio

1969); p. 309-315.

Referencias

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