FACULTAD DE INGENIERÍA Y ARQUITECTURA ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERIA DE MINAS
SÍLABO
ESTADÍSTICA Y PROBABILIDAD I. DATOS GENERALES
1.0. Unidad Académica : Ingeniería de Minas
1.1. Semestre Académico : 2018 – 1B 1.2. Código de la Asignatura : 3202-32206
1.3. Ciclo : III
1.4. Créditos : 3
1.5. Pre requisito : Matemática I
1.6. Duración : 16 semanas
1.7. Horas semanales totales :
Horas presenciales Horas a distancia
Total
Teoría Práctica Total Teoría Práctica Total
02 02 04 00 00 00 04
1.8. Docente(s) :
II. SUMILLA
La asignatura de Estadística y Probabilidad es de naturaleza teórica – práctica, pertenece al área de formación específica. Tiene como propósito que el estudiante desarrolle capacidades y destrezas para aplicar técnicas estadísticas en la resolución de problemas, interpretando con precisión resultados utilizando software, estadístico en el procesamiento de la información.
Su contenido está organizado en cuatro unidades didácticas:
Unidad I: Recolección, organización y presentación de información.
Unidad III: Correlación de Pearson y Análisis de Regresión Lineal. Unidad IV: Distribuciones de probabilidad.
III. COMPETENCIA DE LA ASIGNATURA
Aplica modelos y técnicas estadísticas adecuadas en la solución de problemas que se presentan en el campo de la ingeniería, utilizando software estadístico, valorando el uso de los métodos estadísticos en su desarrollo profesional y en trabajos de investigación.
3.1 CAPACIDADES
• Utiliza las variables estadísticas según su clasificación en un estudio planteado.
• Utiliza técnicas estadísticas para recabar y resumir la información en forma de tablas y gráficos asociados a una situación problema.
• Calcula e interpreta las medidas de tendencia central, dispersión, de forma y posición usando lenguaje matemático y/o estadístico en la formulación y resolución de problemas.
• Aplica en forma eficiente y coherente los métodos y técnicas estadísticas bidimensionales para un análisis adecuado de los datos.
• Interpreta el coeficiente de correlación de Pearson como relaciones lineales entre variables.
• Construye modelos de regresión lineal para representar la relación entre dos variables cuantitativas.
• Usa los teoremas y propiedades de probabilidad para resolver problemas de probabilidades.
• Utiliza distribuciones de probabilidades de variables aleatorias discretas y variables aleatorias continuas e interpreta resultados con precisión.
• Utiliza el software estadístico SPSS para procesamiento y análisis de los datos.
• Organiza y planifica el trabajo en equipo para el desarrollo del procesamiento, análisis e interpretación de datos y resultados de un trabajo de investigación
3.2 ACTITUDES Y VALORES
• Asiste regularmente a las sesiones presenciales y mantiene comunicación permanente por medios electrónicos con el docente.
• Respeta y valora las opiniones de sus compañeros.
• Asume con responsabilidad la búsqueda de información en tareas asignadas.
• Se expresa con corrección al expresar sus opiniones ante sus compañeros de equipo.
• Demuestra automotivación, entusiasmo, dedicación y confianza en lograr los resultados.
• Desarrolla la creatividad y responsabilidad social, en el planteamiento de alternativas de soluciones a problemas planteados.
• Reconoce y valora la importancia del análisis estadístico de la información para el procesamiento y análisis de datos e información en un trabajo de investigación.
IV. PROGRAMACIÓN DE CONTENIDOS
UNIDAD I
RECOLECCIÓN, ORGANIZACIÓN Y PRESENTACIÓN DE INFORMACIÓN CAPACIDADES:
a) Utiliza las variables estadísticas según su clasificación en un estudio planteado.
b) Utiliza técnicas estadísticas para recabar y resumir la información en forma de tablas y gráficos asociados a una situación problema.
c) Utiliza el software estadístico SPSS para procesamiento y análisis de los datos.
SEMANA CONTENIDOS ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE HORAS
PRESENCIALES
HORAS A DISTANCIA
1
Presentación y entrega del sílabo. Prueba de evaluación diagnóstica.
Concepto de estadística y su clasificación. Variable estadística. Variable cualitativa y cuantitativa.
Entrega del contenido del trabajo académico que se desarrollará durante el ciclo.
Desarrolla la prueba de evaluación diagnóstica.
Trabajo aplicativo en laboratorio: Elaboración de cuadros con estudios estadísticos en los que nombra la variable y la clasifica.
2
Concepto de población, unidad estadística, parámetro, muestra y estadístico.
Trabajo aplicativo en laboratorio: Desarrolla ejercicios en los que identifica la población en estudio, la muestra, la variable de interés, tipo de variable y subtipo. Utiliza SPSS para ingresar las variables y sus tipos.
4 0
3
Definición de muestreo, Método probabilístico y no probabilístico. Plan de recolección de datos. Presentación de la información.
Trabajo aplicativo en laboratorio: Desarrolla ejercicios aplicando las técnicas de muestreo. Elabora un instrumento para recolección de datos, los resume en tablas.
4 0
4
Tablas de Distribución de
frecuencias. Tipos de gráficos estadísticos.
1ra. Práctica calificada
Trabajo aplicativo en laboratorio: Describe el procesamiento de datos realizando un ejemplo práctico de la vida laboral en donde aplique las tablas de distribución utilizando SPSS Elabora gráficos estadísticos para describir el comportamiento de datos.
Desarrolla la 1ra. Práctica calificada
UNIDAD II
MEDIDAS ESTADÍSTICAS CAPACIDADES:
a) Calcula e interpreta las medidas de tendencia central, dispersión, de forma y posición usando lenguaje matemático y/o estadístico en la formulación y resolución de problemas.
b) Aplica en forma eficiente y coherente los métodos y técnicas estadísticas bidimensionales para un análisis adecuado de los datos.
c) Utiliza el software estadístico SPSS para procesamiento y análisis de los datos.
SEMANA CONTENIDOS ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE HORAS
PRESENCIALES
HORAS A DISTANCIA
5
Concepto de estadígrafo y su clasificación. Media aritmética, mediana y moda. Datos agrupados.
Trabajo aplicativo en laboratorio: Desarrolla ejercicios para calcular la media aritmética, mediana y moda. Elabora tablas y analiza los resultados con SPSS. Explica los resultados.
Elabora tablas bidimensionales y representa los datos con gráficas agrupadas y líneas.
6
Estadígrafos de dispersión: varianza, desviación estándar, coeficiente de variación.
Trabajo aplicativo en laboratorio: Desarrolla ejercicios en los que identifica y clasifica los estadísticos de dispersión. Describe el procesamiento de datos y explica los resultados obtenidos en SPSS.
4 0
7
Medidas de posición: cuartiles, deciles, percentiles.
Trabajo aplicativo en laboratorio: Desarrolla ejemplos para calcular las medidas de posición.
Elabora tablas bidimensionales y representa los datos con gráficas agrupadas y líneas.
4 0
8
Casos prácticos para el cálculo de medidas de dispersión.
EXAMEN PARCIAL
Analizan los casos prácticas
correspondientes a las medidas de dispersión.
Primera entrega (avance) del trabajo académico.
Desarrolla el Examen Parcial.
UNIDAD III
CORRELACIÓN DE PEARSON. ANÁLISIS DE REGRESIÓN LINEAL CAPACIDADES:
a) Interpreta el coeficiente de correlación de Pearson como relaciones lineales entre variables.
b) Construye modelos de regresión lineal para representar la relación entre dos variables cuantitativas. c) Utiliza el software estadístico SPSS para procesamiento y análisis de los datos.
SEMANA CONTENIDOS ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE HORAS
PRESENCIALES
HORAS A DISTANCIA
9
Concepto del coeficiente de
Correlación de Pearson para
variables cuantitativas.
Puntuaciones directas y
diferenciadas.
Trabajo aplicativo en laboratorio: Desarrolla ejercicios para variables cuantitativas e interpreta el coeficiente de correlación de Pearson.
4 0
10
Prueba estadística Chi cuadrado para estudios correlaciónales. Estadístico de prueba. Variables
categóricas y tablas de
contingencia.
Trabajo aplicativo en laboratorio: Desarrolla ejercicios y asocia variables cualitativas con la prueba
Chi cuadrada. Interpreta los
resultados obtenidos en SPSS.
11
Conceptos de variable
dependiente e independiente.
Método de Regresión Lineal. Recta de regresión lineal.
Trabajo aplicativo en laboratorio: Formula un modelo de regresión lineal para estimar valores. Grafica una tendencia lineal y escribe la ecuación de la recta.
4 0
12
Manejo de tablas estadísticas. 2da Práctica calificada
Analiza el contenido de las tablas estadísticas para la resolución de problemas.
Segunda entrega (avance) del Trabajo Académico.
Desarrolla la 2da. Práctica calificada
UNIDAD IV
DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD CAPACIDADES:
a) Usa los teoremas y propiedades de probabilidad para resolver problemas de probabilidades.
b) Utiliza distribuciones de probabilidades de variables aleatorias discretas y variables aleatorias continuas e interpreta resultados con precisión.
c) Utiliza el software estadístico SPSS para procesamiento y análisis de los datos.
SEMANA CONTENIDOS ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE HORAS
PRESENCIALES
HORAS A DISTANCIA
13
Conceptos básicos de Probabilidad.
Operaciones con eventos.
Probabilidad de un evento.
Propiedades. Regla de Laplace.
Trabajo aplicativo en laboratorio: Desarrolla ejercicios aplicando las propiedades de las probabilidades y la regla de Laplace.
4 0
14
Probabilidad condicional. Eventos dependientes e independientes. Teorema de Bayes.
Trabajo aplicativo en laboratorio: Utiliza diagramas de Venn para
15
Concepto de Variable aleatoria y su clasificación. Distribución Bernoulli.
Trabajo aplicativo en laboratorio: Desarrolla ejercicios para una distribución Bernoulli y calcula la probabilidad.
4 0
16
Distribución de Poisson. EXAMEN FINAL
Desarrolla ejercicios para una distribución Poisson y calcula la probabilidad.
Presentación y sustentación del Trabajo Académico.
Desarrolla el examen final.
4 0
V. ESTRATEGIAS METODOLÓGICAS
Por la naturaleza de la asignatura, se desarrollará de manera dinámica, con métodos de integración entre el estudiante y el docente, se utilizarán estrategias del aprendizaje y enseñanza basada en problemas y el estudio de casos a través de la investigación.
Para lograr las competencias se realizaran las siguientes actividades de aprendizaje:
a. Método expositivo del docente. b. Participación guiada del estudiante. c. Discusión grupal de casos.
d. Análisis de resultados.
e. Desarrollo de un trabajo de investigación (académico) o proyecto grupal de una problemática que se aplique en ingeniería, el cuál será desarrollado de manera progresiva.
VI. EQUIPOS Y MATERIALES
Equipos: Computadora, multimedia. Materiales:
Impresos: Manuales tutoriales, guías de prácticas, hojas de actividad. Digitales: Presentaciones, videos, audio.
Medios electrónicos: Blackboard, correo electrónico, direcciones electrónicas relacionadas con la asignatura.
VII.EVALUACIÓN DEL APRENDIZAJE
Procedimientos: Evaluación sumativa (examen parcial y examen final). Evaluación de proceso (avance procesual del trabajo de investigación)
Frecuencia: Semanal (evaluación permanente).
Ponderación: La obtención del Promedio Final (PF) será: PF = (EPx0.30) + (EFx0.30) + (PPx0.40)
EP = Examen Parcial EF = Examen Final
PP = Promedio de Prácticas
Autoevaluación: Cada cuatro semanas (contenido actitudinal).
Coevaluación: Presentación del avance del trabajo de investigación general y sustentación final (1 por mes).
VIII. FUENTES DE INFORMACIÓN Bibliográficas
Romero, R. E. (2016). Estadística para todos: análisis de datos: estadística descriptiva, teoría de la probabilidad e inferencia. Madrid, ESPAÑA: Difusora Larousse - Ediciones Pirámide.
Shanmugam, R., & Chattamvelli, R. (2015). Statistics for scientists and engineers. Retrieved from https://ebookcentral.proquest.com
Goos, P., & Meintrup, D. (2015). Statistics with jmp : graphs, descriptive statistics and probability. Retrieved from https://ebookcentral.proquest.com
Sánchez, S. E. A. (2014). Probabilidad y estadística II. México, D.F., MX: Grupo Editorial Patria.
Gil, I. M., Gonzáles, M. A. I., & Jano, S. M. D. (2014). Ejercicios de estadística teórica: probabilidad e Inferencia (2a.e d.). Madrid, ES: Editorial Universidad Autónoma de Madrid.
Electrónicas
D., R. (s.f.). eumed.net. Recuperado el febrero de 2016, de http://www.eumed.net/cursecon/libreria/drm/ped-drm-est.htm
Gallegos, U. R. (2013). Comprensión y uso de la Estadística. Recuperado el febrero de 2016, de http://www.cortland.edu/flteach/stats/stat-sp.html J., G. (s.f.). thales.cica.es. Recuperado el febrero de 2016, de
