Análisis Estadístico: Estadística Descriptiva e Inferencial
Descripción:
- Estadística: Herramienta para la toma de decisiones ante situaciones de incertidumbre.
- Estadística: Tratamiento de grandes masas de datos, formalización matemática de un experimento aleatorio o procesos de inducción: Modelos Econométricos,
Contabilidad de Costos, Dirección Estratégica, Investigación de Mercados, Investigación Científica, Experimentos Científicos.
- Estadística Descriptiva: Herramientas estadísticas para extraer, resumir y organizar la información de un conjunto de datos.
- Probabilidades: Aprendizaje de los fundamentos del Cálculo de Probabilidades y Modelos de Probabilidad.
- Inferencia Estadística: técnicas que permiten atribuir a toda la población las conclusiones obtenidas del análisis de una muestra representativa extraída de ella.
Análisis Estadístico: Estadística Descriptiva e Inferencial
- Objetivo:
Desarrollar habilidades para el análisis e interpretación de los datos con la ayuda de las herramientas de la estadística descriptiva e inferencial.- Resultados del Aprendizaje:
▪ Resumir mediante distintas medidas estadísticas, tablas y gráficos la información contenida en un conjunto de datos.
▪ Reconocer la importancia de los procedimientos estadísticos en el análisis estadístico de problemas caracterizados por la incertidumbre.
▪ Fundamentar con argumentos estadísticos, mediciones estadísticas, conclusiones y decisiones que se derivan de los resultados muestrales para la población.
Unidad I: Estadística Descriptiva
- Subunidades:
1.1.- Conceptos Básicos de Estadística: Conoce diversas formas en que puede aplicarse la estadística. Conoce las diferencias entre estadística descriptiva e inferencial. Identifica los tipos de variables y los niveles de medición.
1.2.- Distribución de frecuencias: Realiza tabla de frecuencias a partir de un grupo de datos.
1.3.- Presentación de los datos en gráfico: Organiza los datos en una gráfica y tabla.
Ejercicios de aplicación de tablas de frecuencia y gráficos con base de datos.
1.4.- Medidas de tendencia central: Realiza cálculos de medidas de tendencia central:
media aritmética, mediana, moda para datos agrupados y no agrupados. Ejercicios.
1.5.- Medidas de variabilidad o dispersión: Realiza cálculos de rango, varianza, desviación estándar y coeficiente de variación para datos agrupados y no agrupados.
Ejercicios.
1.6.- Medidas de posición: Realiza cálculos de cuartiles, deciles, percentiles.
Interpretación.
1.7.- Medidas de forma: Realiza cálculos de asimetría y curtosis. Interpretación.
1.8.- Diagrama de cajas: Gráfico del diagrama de cajas.
Unidad II: Probabilidades
- Subunidades:
2.1.- Introducción a la teoría de Probabilidades: Conoce la importancia de las probabilidades y conceptos básicos para la interpretación. 2.2.-
Experimentos y sucesos aleatorios:
2.3.- Probabilidades y propiedades: Experimento, eventos, espacio muestral.
2.4.- Combinatoria y Enfoques de probabilidades: Reglas de conteo, multiplicación, permutación y combinación aplicadas en probabilidades.
Enfoques de probabilidades: planteamiento clásico y de frecuencia relativa.
2.5.- Probabilidad condicionada e independencia de sucesos: Reglas de la adición, Regla de la multiplicación. Ejercicios.
2.6.- Teoremas de la probabilidad total y de Bayes: Calcula probabilidades con el teorema de probabilidad total y Bayes. Ejercicios.
2.7.- Distribución discreta: Binomial y Poisson. Identifica distribuciones de probabilidad y calcula valor esperado y varianza. Ejercicios de Distribución Probabilidad Binomial y Poisson.
2.8.- Distribución continua: Normal. Calcula probabilidades de distribución
Normal. Ejercicios.
Unidad III: Inferencia Estadística
- Subunidades:
3.1.- Introducción a distribuciones de muestreo: Reconoce lo que es una hipótesis nula y alternativa, valor crítico, región de rechazo y aceptación, riesgos en la toma de decisiones al aplicar hipótesis.
3.2.- Técnicas de muestreo: aleatorio, simple, estratificado y conglomerado. Reconocer los tipos de muestreo probabilístico.
3.3.- Distribución muestral de la media y proporción: Identifica las distribuciones de muestreo de la media y de proporción Ejercicios.
3.4.- Teorema del Límite Central: Explicar el teorema del límite central.
3.5.- Intervalo de confianza para la media y proporción: Comprende el uso de la estimación de intervalos de confianza, media poblacional conocida y desconocida y proporción poblacional.
3.6.- Tamaño de la muestra para estimar la media y proporción: Determinación del tamaño de la muestra.
3.7.- Prueba de hipótesis sobre la media y proporción: Prueba de una sola muestra, prueba de hipótesis de medias cuando se conoce la desviación estándar de la población y cuando no se
conoce la desviación estándar de la población. Prueba de hipótesis para proporciones: muestras grandes.
3.8.- Prueba de hipótesis de independencia: Obtiene conclusiones en base al análisis de las pruebas de hipótesis de independencia.
Metodología, Medios, Forma y Evaluación
Metodología: Uso de métodos, técnicas, herramientas, instrumentos y materiales relacionados a los objetivos, contenidos y secuencia de
actividades: Razonamientos, Preguntas-Respuestas, Ejercicios, Tareas, Talleres.
Medios: aula virtual, computadora, internet, software, libros, diapositivas.
Forma: Conferencia, talleres, seminarios, estudio de casos.
Evaluación: Proceso de evaluación a seguir por el Ecotec.
Bibliografía
1) I. Miller, Probabilidad y Estadística para Ingenieros, Prentice-Hall Hispanoamérica S.A., México, 1992.
2) Lind, Estadística aplicada a los Negocios y Economía, Mc Graw Hill, México, 2008.
3) Walpole, Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias, Pearson Education, México, 2012.
4) Murray R. Spiegel, Estadística, Mc Graw Hill, México, 1970.
5) Antonio Pulido San Román, Julián Santos Peñas, Estadística aplicada para ordenadores personales, Ediciones Pirámide, 1998.
6) Luz Stella Torres de Castro, Manual práctico de Estadística, Editorial Printer, Colombia, 1986.
7) Giovanni Alcocer, Estadística Descriptiva e Inferencial con Excel, Editorial Académica Española, 2016.
