Estadística Aplicada Ii-MA

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Estadística Aplicada Ii-MA145-201900

Item Type

info:eu-repo/semantics/report

Authors

Ramirez Infante Raul Roberto; Chuquisana Mora Freddy; Reyes

Porras Briseida; Miklavec Moreno Angel David

Publisher

Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)

Rights

info:eu-repo/semantics/openAccess;

Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 United States

Download date

07/02/2021 09:28:59

Item License

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/us/

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III. INTRODUCCIÓN

Descripción

El curso de Estadística Aplicada II es una asignatura de naturaleza teórico-práctico para estudiantes de cuarto

ciclo de las carreras de Ingeniería Industrial e Ingeniería de Gestión Empresarial. Busca que el estudiante

aplique técnicas y herramientas de la estadística inferencial para analizar información y proponer alternativas de

solución a los problemas propios del contexto de su especialidad. En el curso se desarrolla un trabajo que busca

desarrollar en los estudiantes las habilidades necesarias para iniciar un proyecto de investigación aplicado. El

curso considera el uso del software estadístico MINITAB como instrumento de apoyo para el procesamiento de

los datos.

Propósito

El curso brinda al futuro ingeniero un conjunto de técnicas para el análisis de información cuantitativa en el

contexto de su especialidad y contribuye con el desarrollo de las competencias razonamiento cuantitativo y

pensamiento crítico a un nivel 2. Tiene como prerrequisito el curso Estadística Aplicadas I.

IV. LOGRO (S) DEL CURSO

Al finalizar el curso, el estudiante utiliza apropiadamente herramientas y técnicas de la estadística inferencial

para dar solución a problemas propuestos dentro de situaciones modeladas en el ámbito de su especialidad.

Razonamiento cuantitativo

Capacidad para interpretar, representar, comunicar y utilizar información cuantitativa diversa en situaciones de

contexto real. Incluye calcular, razonar, emitir juicios y tomar decisiones con base en esta información

cuantitativa. Nivel de logro esperado: 2

I. INFORMACIÓN GENERAL

CURSO

_:

Estadística Aplicada II

CÓDIGO

_:

MA145

CICLO

_:

201900

CUERPO ACADÉMICO

_:

_{Chuquisana Mora, Freddy}

Miklavec Moreno, Angel David

Ramírez Infante, Raúl Roberto

Reyes Porras, Briseida

CRÉDITOS

_:

4

SEMANAS

_:

8

HORAS

_:

2 H (Laboratorio) Semanal /3 H (Teoría) Semanal

ÁREA O CARRERA

_:

Ciencias

II. MISIÓN Y VISIÓN DE LA UPC

Misión: Formar líderes íntegros e innovadores con visión global para que transformen el Perú. Visión: Ser líder en la educación superior por su excelencia académica y su capacidad de innovación.

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Pensamiento Crítico

Capacidad para explorar de manera exhaustiva problemas, ideas o eventos para formular conclusiones u

opiniones sólidamente justificadas. Nivel de logro esperado: 2

UNIDAD Nº: 1 Prueba de hipotesis

LOGRO

Al término de la unidad, el estudiante utiliza el procedimiento de validación de pruebas de hipótesis referentes a uno o más parámetros poblacionales dentro de problemas en contextos reales.

TEMARIO

Semana 1 Contenido

Prueba de hipótesis: Conceptos generales. Tipos de errores. Pruebas de hipótesis de la media, la varianza y la proporción poblacional.

Actividades de aprendizaje

Búsqueda y revisión bibliográfica (libros, videos, materiales desarrollados en el curso, etc.) sobre prueba de hipótesis. Desarrollo de ejercicios.

Autoevaluación.

Online: Discusión de casos de pruebas de hipótesis Evidencias de aprendizaje

DD1: Actividades de clase

Lista de cotejo de resolución de ejercicios al cierre de la semana. Autoevaluación individual al cierre de la semana.

Bibliografía

Montgomery, D. y Runger, G. (2005) Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería. México, D.F. : Limusa Wiley. Capítulo 11.

Anderson, D., Sweeney, D., Williams T., Camm, J. y Cochran, J. (2016) Estadística para negocios y economía. México, D.F. : Cengage Learning. Capítulo 9.

Triola, M. (2013) Estadística. México, D.F. : Pearson Educación. Capítulo 8. Semana 2

Contenido

Prueba de hipótesis para dos varianzas. Prueba de hipótesis para comparar dos medias a partir de muestras independientes.

Prueba de hipótesis para dos medias a partir de muestras relacionadas). Prueba de hipótesis para dos proporciones poblacionales.

Búsqueda y revisión bibliográfica (libros, videos, materiales desarrollados en el curso, etc.) sobre el tema. Desarrollo de casos contextualizados.

Autoevaluación.

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Bibliografía

Montgomery, D. y Runger, G. (2005) Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería. México, D.F. : Limusa Wiley. Capítulo 11.

Anderson, D., Sweeney, D., Williams T., Camm, J. y Cochran, J. (2016) Estadística para negocios y economía. México, D.F.: Cengage Learning. Capítulos 10 y 11.

Triola, M. (2013) Estadística. México, D.F.: Pearson Educación. Capítulo 9.

HORA(S) / SEMANA(S)

1 y 2

UNIDAD Nº: 2 Muestreo

LOGRO

Al término de la unidad, el estudiante estima un parámetro a partir de los datos de una muestra aleatoria previamente seleccionada utilizando reglas probabilísticas.

TEMARIO

Semana 2 Contenidos:

Muestreo: Conceptos generales. Técnica de muestreo: muestreo aleatorio simple, muestreo sistemático y muestreo estratificado.

Metodología de selección de muestras aleatorias. Actividades de aprendizaje:

Búsqueda y revisión bibliográfica de técnicas de muestreo aleatorio. Desarrollo de caso (metodología de casos).

Online: Elección del problema de investigación, discusión de casos del ciclo pasado. Evidencias de aprendizaje

DD1: Actividades de clase Caso en AV, individual.

DD2: Elección del trabajo de aplicación Bibliografía

Anderson, D., Sweeney, D., Williams T., Camm, J. y Cochran, J. (2016) Estadística para negocios y economía. México, D.F.: Cengage Learning. Capítulo 7.

Triola, M. (2013) Estadística. México, D.F.: Pearson Educación. Capítulo 1 y 7. Web: Técnicas de muestreo

En:https://www.youtube.com/watch?v=elTml6zLxy4

2

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LOGRO

Al término de la unidad, el estudiante diseña experimentos para modelar las condiciones ideales de productos o servicios relacionados con su especialidad.

TEMARIO

Semana 3 Contenidos

Experimentos de uno y dos factores: Diseño. Validación de supuestos. Análisis de varianza. Pruebas Tukey. Diseño completamente aleatorizado.

Diseño de bloques completamente aleatorizados. Actividades de aprendizaje

Búsqueda y revisión bibliográfica (libros, videos, materiales desarrollados en el curso, etc.) sobre diseños experimentales.

Desarrollo de ejercicios.

Tarea: Esquema de diseño y análisis de experimentos y construcción de ANOVA Videoconferencia: Ejercicios de repaso de EA

Evidencias de aprendizaje

DD1: Evaluación individual PH y muestreo DD1: Actividades de clase

Lista de cotejo de actividad individual (tarea o autoevaluación) Bibliografía

Montgomery, D. y Runger, G. (2005) Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería. México, D.F.: Limusa Wiley. Capítulo 12.

Triola, M. (2013) Estadística. México, D.F.: Pearson Educación. Capítulo 12 Semana 4

Contenido

Diseño y análisis de experimentos con dos factores. Actividades de aprendizaje

Búsqueda y revisión bibliográfica (libros, videos, materiales desarrollados en el curso, etc.) sobre diseños experimentales.

Desarrollo de ejercicios. Entrega de avance 1

Asesoría de trabajos, avance 1 Evidencias de aprendizaje DD1: Actividades de clase Autoevaluación individual. Bibliografía

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México, D.F.: Cengage Learning. Capítulo 13.

Triola, M. (2013) Estadística. México, D.F.: Pearson Educación. Capítulo 12.

3 y 4

UNIDAD Nº: 4 Análisis de regresión

LOGRO

Al término de la unidad, el estudiante pronostica valores a partir de modelos de regresión que brindan la adecuada validez estadística.

TEMARIO

Semana 4 Contenidos:

Análisis de regresión. Variable dependiente e independientes. Correlación. Modelo de regresión. Pruebas de validación del modelo. Técnica de selección de variables regresoras: Stepwise. Validación de supuestos. Identificación de puntos influyentes. Estimación y validación del mejor modelo. Coeficiente de determinación y correlación. Predicción para un valor medio y para un valor individual.

Regresión lineal simple Regresión no lineal: Transformaciones no lineales Actividades de aprendizaje

Búsqueda y revisión bibliográfica (libros, videos, materiales desarrollados en el curso, etc.) sobre el tema. Casos aplicativos

Tarea: Plan de análisis para cada metodología (RLS, RNL, RLM) Online: Retroalimentación del avance 1 del trabajo

Evidencia de aprendizaje

DD2: Avance del trabajo de aplicación y retroalimentación. DD1: Actividades de clase

Lista de cotejo de resolución de casos cortos. EA: Evaluación parcial

Bibliografía

Anderson, D., Sweeney, D., Williams T., Camm, J. y Cochran, J. (2016) Estadística para negocios y economía. México, D.F.: Cengage Learning. Capítulo 14 y 16.

Jay L. Devore (2008) Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. México, D.F.: Cengage Learning Semana 5

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del modelo. Técnica de selección de variables regresoras: Stepwise. Validación de supuestos. Identificación de puntos influyentes. Estimación y validación del mejor modelo. Coeficiente de determinación y correlación. Predicción para un valor medio y para un valor individual.

Regresión lineal múltiple Multicolinealidad Actividades de aprendizaje

Búsqueda y revisión bibliográfica (libros, videos, materiales desarrollados en el curso, etc.) sobre el tema. Lista de ejercicios

Online: Revisión de casos de DCA y Regresión. Evidencias de aprendizaje

DD1: Evaluación individual Diseño de dos factores y RLS/RNL DD1: Actividades de clase

Lista de cotejo de actividad individual (tarea o autoevaluación) Bibliografía

Ronald E. Walpole, Raymond H. Myers, Sharon L. Myers. (2012) Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. Novena. Ed.: México Pearson Educación de México.

Semana 6 Contenido Trabajo de aplicación. Evidencia de aprendizaje DD2: Informes y exposiciones HORA(S) / SEMANA(S) 4, 5 y 6

UNIDAD Nº: 5 Series de tiempo

LOGRO

Al término de la unidad, el estudiante pronostica valores futuros a partir de series estacionarias y no estacionarias en situaciones problemas de contexto real.

TEMARIO

Semana 7 Contenido

Tipo y componentes de una serie de datos. Técnica de pronóstico:

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Descomposición de una serie de tiempo. Medición del error.

Búsqueda y revisión bibliográfica (libros, videos, materiales desarrollados en el curso, proyectos de investigación, etc.) sobre series de tiempo.

Lista de ejercicios.

Online: Desarrollo de caso o ABP. Evidencias de aprendizaje

Retroalimentación virtual del caso o problema. EB: Evaluación final

Bibliografía

Hanke, J. y Wichern, D. (2010) Pronósticos en los negocios. 9na Edición. Pearson Educación, México, 2010

7 y 8

VI. METODOLOGÍA

El Modelo Educativo de la UPC asegura una formación integral, la cual tiene como pilar el desarrollo de

competencias. Éstas son promovidas a través de metodologías activas donde el estudiante cumple un rol activo

en su aprendizaje.

El curso de Estadística Aplicada II ofrece un plan de estudios con sesiones de clase que están articuladas para

lograr que el estudiante adopte un enfoque profundo de su aprendizaje, en un proceso dinámico en el cual las

competencias son construidas a partir del análisis, la evaluación, la interacción con sus pares y la reflexión

crítica. Tanto las actividades de aprendizaje como las evaluaciones están alineadas para dar solución a

situaciones problemáticas reales o simuladas, reconociendo la importancia del uso de la estadística en su

formación profesional.

El curso contempla dos sesiones teóricas-prácticas presenciales de cuatro horas de duración y una sesión online

de dos horas de duración. La sesión online se desarrollará haciendo uso de las herramientas del aula virtual:

foro, videoconferencias, wiki o cuestionarios virtuales. Para el desarrollo de ejercicios y casos, se usará

metodología activa y durante las sesiones de laboratorio, se empleará el software estadístico MINITAB. El

estudiante debe dedicar al menos seis horas para las lecturas y desarrollo de las actividades complementarias a

la semana fuera del horario de clases.

El sistema de evaluación del curso contempla evaluaciones de desempeño (individual o grupal), un trabajo de

aplicación, examen parcial y final, como se detalla a continuación:

Evaluaciones de desempeño (DD1):

Son dos evaluaciones escritas individuales en la semana 3 y semana 5, y el desarrollo de actividades de clase,

grupales o individuales en las cinco primeras semanas de clase. Estas actividades de clase son: Resolución de

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ejercicios o casos cortos, autoevaluaciones al final de las clases o tareas expuestas.

DD1 = 6% Eval. Individual-Sem 3 + 6% Eval. Individual-Sem 5 + 8% Actividades de clase.

Trabajo (DD2):

Los estudiantes demostrarán el manejo de las herramientas estadísticas estudiadas para solucionar un problema

de aplicación en el contexto de su especialidad, el mismo que incluye un avance (semana 4), el informe final y

la exposición en la semana 6.

DD2 = 3% Avance + 5% Informe + 12% Exposición

Examen parcial (EA): esta evaluación la rendirán en la semana 4 de forma individual y en laboratorio utilizando

Minitab. En esta evaluación se verifica si el estudiante alcanzó el logro de los temas de la semana 1, 2 y 3.

Examen final (EB): esta evaluación la rendirán en la semana 8 de forma individual y en laboratorio utilizando

Minitab. En esta evaluación se verifica si el estudiante alcanzó el logro del curso.

VII. EVALUACIÓN

FÓRMULA

20% (DD1) + 20% (DD2) + 20% (EA1) + 40% (EB1)

TIPO DE NOTA PESO %

EA - EVALUACIÓN PARCIAL 20 DD - EVAL. DE DESEMPENO 20 DD - EVAL. DE DESEMPENO 20 EB - EVALUACIÓN FINAL 40 VIII. CRONOGRAMA TIPO DE PRUEBA DESCRIPCIÓN NOTA NÚM. DE PRUEBA

FECHA OBSERVACIÓN RECUPERABLE

EA EVALUACIÓN PARCIAL 1 4 Evaluación individual n o c a n c e l a t o r i a e n laboratorio utilizando Minitab

SÍ DD EVAL. DE DESEMPENO 1 7 DD1: 2 Evaluaciones

escritas individuales + D e s a r r o l l o d e actividades de clase NO DD EVAL. DE DESEMPENO 2 7 D D 2 : 3 % A v a n c e + 5 % I n f o r m e + 1 2 % E x p o s i c i ó n NO EB EVALUACIÓN FINAL 1 8 Evaluación individual

n o c a n c e l a t o r i a e n laboratorio utilizando Minitab

SÍ

IX. BIBLIOGRAFÍA DEL CURSO