Estadística Aplicada I-MA

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Estadística Aplicada I-MA469-201700

Item Type info:eu-repo/semantics/report

Authors Piña Rucoba Gilber Francisco; Chuquisana Mora Freddy;

Limaymanta Alvarez Cesar Halley; Pajuelo Travezaño Carlos;

Santana Flores Carlos Alberto

Publisher Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) Rights info:eu-repo/semantics/openAccess; Attribution-

NonCommercial-ShareAlike 3.0 United States Download date 29/01/2022 06:56:45

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

Link to Item http://hdl.handle.net/10757/649076

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III. INTRODUCCIÓN

El curso Estadística Aplicada 1 comprende el estudio de los métodos de la Estadística Descriptiva y la Teoría de Probabilidades, base para la toma de decisiones a partir de los datos recopilados, organizados y presentados convenientemente, y que todo ingeniero debe estar en capacidad de hacer. Los conceptos impartidos en clase serán afianzados con ejemplos prácticos usando software aplicativo.

IV. LOGRO (S) DEL CURSO

Al término del curso, el alumno reconoce y aplica convenientemente los métodos y las técnicas estadísticas en la recopilación, organización y presentación de datos útil y aplica con propiedad concepto de probabilidad, utilizando herramientas tecnológicas de manejo de datos como soporte para la toma de decisiones.

UNIDAD Nº: 1 Organización de datos

LOGRO

Al término de la unidad 1, el alumno aplica las técnicas de recopilación, organización y presentación tabular y gráfica de datos.

TEMARIO

Definición de estadística. Muestra y población. Variables: definición, tipos y escalas de medición.Organización de datos cualitativos y cuantitativos: tablas de distribución de frecuencias. Gráficos estadísticos. Criterios de análisis.

I. INFORMACIÓN GENERAL

CURSO

:

Estadística Aplicada I

CÓDIGO

:

^MA469

CICLO

:

²⁰¹⁷⁰⁰

CUERPO ACADÉMICO

: Chuquisana Mora, Freddy

Limaymanta Alvarez, Cesar Halley Pajuelo Travezaño, Carlos

Piña Rucoba, Gilber Francisco Santana Flores, Carlos Alberto

CRÉDITOS

:

⁴

SEMANAS

:

⁸

HORAS

:

2 H (Práctica) 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.

V. UNIDADES DE APRENDIZAJE

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HORA(S) / SEMANA(S) Semana 1

UNIDAD Nº: 2 Medidas Descriptivas

LOGRO

Al término de la unidad 2, el alumno modela y analiza procesos haciendo uso de medidas estadísticas descriptivas.

TEMARIO

Medidas de tendencia central: media aritmética, moda, mediana, media ponderada y media geométrica.

Medidas de dispersión: rango, varianza, desviación estándar, coeficiente de variación, valor estándar.Medidas de asimetría.

Medidas de posición: cuartiles, deciles, centiles.Diagrama de cajas

HORA(S) / SEMANA(S) Semana 1-2

UNIDAD Nº: 3 Teoría de Probabilidades

LOGRO

Al término de la unidad 3, el alumno modela y analiza procesos usando la teoría de probabilidad.

TEMARIO

Definiciones: experimento aleatorio, espacio muestral y evento. Operaciones con eventos. Análisis combinatorio: permutaciones y combinaciones. Probabilidad de un evento. Definiciones de probabilidad:

clásica, empírica y subjetiva. Cálculo de probabilidades. Regla de la multiplicación. Regla de la adición.Probabilidad Simple, probabilidad conjunta y probabilidad condicional. Diagrama de Venn, tabla de

contingencias y diagrama del árbol. Probabilidad de eventos independientes, probabilidad total y Teorema de Bayes.

HORA(S) / SEMANA(S) Semana 3

UNIDAD Nº: 4 Variable aleatoria discreta y distribuciones discretas de probabilidad

LOGRO

Al término de la unidad 4, el alumno analiza el comportamiento de variables mediante modelos

matemáticos aplicados a situaciones aleatorias discretas. Reconoce, modela y analiza procesos aplicando las distribuciones de probabilidad y su aplicación práctica.

TEMARIO

Definición de variable aleatoria discreta. Función de probabilidad y función de distribución acumulada de una variable aleatoria discreta. Valor esperado y varianza de variables aleatorias discretas: propiedades.

Estudio de propiedades y aplicaciones de las principales distribuciones de probabilidad discreta: binomial, hipergeométrica y Poisson.

HORA(S) / SEMANA(S) Semana 3 - 4

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UNIDAD Nº: 5 Variable aleatoria continua y distribuciones continuas de probabilidad

LOGRO

Al final de la unidad 5, el alumno analiza el comportamiento de variables mediante modelos matemáticos aplicados a situaciones aleatorias continuas. Reconoce, modela y analiza procesos aplicando las funciones de densidad y acumulativas más utilizadas para la toma de decisiones.

TEMARIO

Definición de variable aleatoria continua. Función densidad de probabilidad y función de distribución acumulada de una variable aleatoria continua. Valor esperado y varianza de variables aleatorias continuas.

Estudio de propiedades y aplicaciones de las principales distribuciones de probabilidad continua: uniforme, exponencial y normal.

HORA(S) / SEMANA(S) Semana 4 - 5

UNIDAD Nº: 6 Inferencia estadística

LOGRO

Al final de la unidad 6, el alumno analiza y determina las inferencias estadísticas de parámetros principales sobre la base de muestras, valorando la probabilidad como medio para entender su comportamiento.

TEMARIO

Error muestral y error no muestral. Tamaño de muestra, muestreo aleatorio. Intervalo de confianza de la media : distribución t-student. Intervalo de confianza para la proporción: distribución normal estándar.Intervalo de confianza para la varianza: distribución chi-cuadrado. Intervalo de confianza de la media, proporción, varianza. Intervalo de confianza de la diferencia de medias de nuestras

independientes y de muestras relacionadas. Intervalo de confianza de la diferencia de proporciones.

HORA(S) / SEMANA(S) Semana 6-7

VI. METODOLOGÍA

El curso se desarrolla mediante exposiciones teóricas y resolución de problemas en clase. Se analizan casos.

Las evaluaciones del curso son permanentes, cuenta con tres prácticas calificadas las cuales serán aplicadas en clase de teoría. El trabajo final del curso será de descripción de datos recopilados y de modelación de las distribuciones desarrolladas en clase.

El alumno cuenta con recursos y material de apoyo para el autoaprendizaje y retroalimentación, el cual se

encuentra en el aula virtual del curso (http://upc.blackboard.com). Además, en el aula virtual, antes de cada

evaluación, el alumno podrá encontrar el diseño de la misma, es decir, los temas a evaluar y el puntaje que se ha

asignado a cada uno de ellos en la evaluación.

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VII. EVALUACIÓN

FÓRMULA

10% (PC1) + 6% (LB1) + 20% (EA1) + 10% (PC2) + 6% (LB2) + 17% (TF1) + 6% (DD1) + 25% (EB1)

TIPO DE NOTA PESO %

PC - PRÁCTICAS PC 10

LB - PRACTICA LABORATORIO 6

EA - EVALUACIÓN PARCIAL 20

PC - PRÁCTICAS PC 10

LB - PRACTICA LABORATORIO 6

TF - TRABAJO FINAL 17

DD - EVAL. DE DESEMPENO 6

EB - EVALUACIÓN FINAL 25

VIII. CRONOGRAMA TIPO DE

PRUEBA

DESCRIPCIÓN NOTA NÚM. DE PRUEBA

FECHA OBSERVACIÓN RECUPERABLE

PC PRÁCTICAS PC 1 Semana 2 SÍ

LB PRACTICA

LABORATORIO

1 Semana 2 NO

EA EVALUACIÓN PARCIAL 1 Semana 4 SÍ

PC PRÁCTICAS PC 2 Semana 5 SÍ

LB PRACTICA

LABORATORIO

2 Semana 5 NO

TF TRABAJO FINAL 1 Semana 6 NO

DD EVAL. DE DESEMPENO 1 Semana 6 NO

EB EVALUACIÓN FINAL 1 Semana 7 SÍ

IX. BIBLIOGRAFÍA DEL CURSO

BÁSICA

MONTGOMERY, Douglas, C. Delfos UPC.

RECOMENDADA

(No necesariamente disponible en el Centro de Información)

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