UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS

UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS

FACULTAD DE INGENIERIA INDUSTRIAL

SILABO DE ESTADISTICA Y PROBABILIDAD

I. INFORMACION GENERAL

1. Cdigo del curso

: 173303

2. Ciclo

: IV

3. Nro de Crditos

: 4.0

4. Nro de horas semanales: Teora 2 Prctica 2 Laboratorio 2

5. Pre requisito

: Matemtica III (140204)

6.- Semestre Acadmico: 2015-1

7. Departamento Acadmico: Ingeniera de Sistemas e Informtica

8. Profesores

: Ing. Vctor Prez Quispe

Ing. Daniel Mavila Hinojoza

Ing. Jorge Esponda VlizII. SUMILLA

Tcnicas estadsticas aplicadas a la recoleccin, clasificacin, organizacin, anlisis e interpretacin de los datos. Probabilidad. Distribuciones de probabilidad. Muestreo y distribuciones de muestreo. Intervalos de confianza.

III. OBJETIVOS

Al finalizar el desarrollo del curso, el estudiante podr realizar la clasificacin y presentacin de los datos en cuadros, tablas y grficos en forma sistemtica que permita interpretar los resultados obtenidos. Adems, tendr los elementos necesarios para realizar un anlisis estadstico de datos experimentales y formarse un concepto de poblacin en base a una muestra, obteniendo conclusiones y resultados dentro de ciertos mrgenes de aceptacin que son vlidas.

IV. UNIDADES TEMATICAS

SEMANA 1

Introduccin.- Qu es la Estadstica?.- Ramas de la Estadstica.- Conceptos bsicos.- Tipos de datos.- Niveles de medicin y tipos de escala de medicin.- Formas de obtener datos estadsticos.- El papel de los paquetes de computacin en la Estadstica.- Aplicaciones.

SEMANA 2

Resumen de datos cualitativos y cuantitativos.- Distribucin de frecuencias.- Distribucin de frecuencias relativas y de frecuencias porcentuales.- Grficas de barras y diagrama de pastel.- Grfica de puntos.- Histograma.- Distribuciones acumuladas.- Ojiva.- Diagrama de dispersin.SEMANA 3

Anlisis exploratorio de datos.- El diagrama de tallo y hojas.- Tabulaciones cruzadas.- Diagrama de dispersin. Medidas de localizacin.- Media.- Mediana.- Moda.- Percentiles.- Cuartiles.SEMANA 4

Medidas de variabilidad.- Rango.- Rango intercuartil.- Varianza.- Desviacin estndar.- Coeficiente de variacin.- Valores z.- Teorema de Chebyshev.- La regla emprica.- Deteccin de valores atpicos. Resumen de cinco nmeros.- Diagrama de caja.- Covarianza.- Interpretacin de la covarianza.- Coeficiente de correlacin.- Interpretacin del coeficiente de correlacin.- Media ponderada.- Datos agrupados.- Asimetra y Curtosis.SEMANA 5Experimentos, reglas de conteo y asignacin de probabilidades.- Regla de conteo, combinaciones y permutaciones.- Asignacin de probabilidades.- Eventos y su probabilidad.- Complemento de un evento.- Ley aditiva

SEMANA 6Probabilidad condicional.- Eventos independientes.- Ley multiplicativa.- Teorema de Bayes.- Aplicaciones. Prctica calificada 1.

SEMANA 7Distribuciones discretas de probabilidad.- Variables aleatorias: discretas y continuas.-Distribuciones discretas de probabilidad.- Valor esperado y varianza.- SEMANA 8

EXAMEN PARCIAL

SEMANA 9Distribucin de probabilidad binomial.- Experimento binomial.- Valor esperado y varianza para la distribucin binomial de probabilidad.- Distribucin de probabilidad de Poisson.- Distribucin de probabilidad hipergeomtrica.

SEMANA 10Distribuciones continuas de probabilidad.-Distribucin de probabilidad uniforme.- Distribucin de probabilidad normal.- Distribucin de probabilidad exponencial.- Relacin entre las distribuciones de Poisson y exponencial.

SEMANA 11Muestreo y distribuciones muestrales.- Muestreo aleatorio simple.- Estimacin puntual.- Distribucin muestral de .- Valor esperado de .- Desviacin estndar de .- Teorema del lmite central.- Relacin entre el tamao de la muestra y la distribucin muestral de .

SEMANA 12Distribucin muestral de .- Valor esperado de .- Forma de la distribucin muestral de .- Valor prctico de la distribucin muestral de . Propiedades de los estimadores puntuales: Insesgadez, Eficiencia y Consistencia.- Otros mtodos de muestreo: muestreo aleatorio estratificado, muestreo por conglomerado, muestreo sistemtico, muestreo por conveniencia y muestreo por juicio.

SEMANA 13Estimacin del intervalo de una media de la poblacin.- Error muestral.- Determinacin del tamao de la muestra.- Estimacin del intervalo de una proporcin.- Determinacin del tamao de la muestra.

SEMANA 14Regresin lineal simple.- Modelo de regresin simple.- Ecuacin de regresin estimada.- Mtodo de cuadrados mnimos.- Coeficiente de determinacin.- Coeficiente de correlacin.Prctica calificada 2.SEMANA 15

Uso de la ecuacin de regresin para evaluar y predecir: Estimacin puntual y estimacin de intervalo.- Estimacin del intervalo de confianza del valor medio de y.- Estimacin del intervalo de prediccin de un valor individual de y.- SEMANA 16

EXAMEN FINAL

SEMANA 17

EXAMEN SUSTITUTORIO

V. METODO GENERAL

1. Enseanza-aprendizaje.

a) Deductivo.

b) Analtico.

c) Solucin de problemas.

2. Procedimientos Didcticos.

a) Aula.

b) Laboratorio.

c) Estudio de casos reales.

d) Lecturas comentadas.

VI- EVALUACION

La evaluacin desde el punto de vista del aprendizaje del curso de Estadstica la asignatura es un proceso continuo y permanente de medicin cuantitativa. El promedio final resultar de la frmula siguiente:

Donde:

EP: Examen Parcial.

EF: Examen Final.

PP: Promedio de Prcticas.

PL: Promedio de Laboratorio.

I. BIBLIOGRAFA

Anderson/Sweeney/Williams, Estadstica para Administracin y Economa, Editorial International Thomson Editores S.A; Octava Edicin, 2004. Mason y Lind, Estadstica para Administracin y Economa, Editorial Alfaomega, Mxico, Sptima Edicin, 1995. Moya Rufino Saravia Gregorio, Probabilidad e Inferencia Estadstica, Editorial San Marcos. Segunda Edicin. 1998. Johnson/Kuby, Estadstica Elemental: Lo Esencial, Editorial Thomson, Tercera Edicin, 2003.

Crdova Manuel, Estadstica Descriptiva e Inferencial Aplicaciones, Editorial Moshera S.R.L., Quinta Edicin, 2003.

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