FUNDAMENTOS DE ESTADSTICA 2013-1

1

UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE

SAN MARCOS (Universidad del Per, DECANA DE AMRICA)

FACULTAD DE CIENCIAS BIOLOGICAS

ESCUELA ACADEMICO PROFESIONAL DE CIENCIAS BIOLOGICAS

Ciencias Biolgicas hacia la calidad Acadmica mediante la Autoevaluacin

SYLLABUS

SEMESTRE ACADMICO 2013-1

I. DATOS GENERALES 1.1 Nombre Del Curso: Fundamentos de Estadstica

1.2 Cdigo del Curso: B01012 1.3 Crditos: 5 1.4 Ao de Estudios: Tercer Ciclo-Segundo Ao

1.5 Nmero de horas Teora Prctica

7 3 4

1.6 Pre-requisito Matemtica AII 1.7 Horario

Grupo A

Teora: Martes 8- 11 horas Aula: 212

Prctica: Martes 11 -13 horas Aula: 212 Laboratorio:

GA1: Martes 14-16 horas Lab. de Cmputo

GA2: Martes 16-18 horas Lab. de Cmputo

Grupo B Teora: Lunes 14 -17 horas Aula: 305 Prctica: Lunes 17 -19 horas Aula: 305 Laboratorio:

GA1: Jueves 11-13 horas Lab. de Cmputo

GA2: Jueves 14-16 horas Lab. de Cmputo

1.8 Profesores Responsables

Grupo A

Teora-Prctica: Dra. Doris Gmez Ticern Laboratorio G1-G2:

Lic. Victor Ramn Garcia Herbozo

Grupo B Teora- Prctica: Mg. Rosa Ysabel Adriazola

Laboratorio: G1 Lic.Herclides Carlos Dvila Laboratorio: G2 Mg. Rosa Ysabel Adriazola

1.9 Profesoras Colaboradoras

Grupo A Prctica: Lic. Carla Ziga Vilca

Grupo B Laboratorio: Lic. Tania Adela Chilquillo Revatta

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2

II. SUMILLA Definicin de Estadstica. Organizacin y anlisis de datos en tablas y grficos de frecuencias. Medidas

de Tendencia central. Medidas de Dispersin. Medidas de Asimetra. Distribuciones bidimensionales. Introduccin al clculo de probabilidades. Teorema de multiplicacin. Teorema de probabilidad total. Teorema de Bayes. Variables aleatorias. Funcin de distribucin. Distribuciones de variables aleatorias

discretas importantes. Distribuciones de variables aleatorias continuas importantes.

III. OBJETIVOS La intencin del equipo de docentes responsables de esta asignatura es proporcionar al alumno

las herramientas necesarias que permitan desarrollar los conocimientos que se impartirn en este curso de tal forma que sean capaces de:

Elegir y aplicar los mtodos estadsticos descriptivos en el tratamiento de informacin inherente a las

Ciencias Biolgicas.

Aplicar los conceptos bsicos de probabilidades, para que luego dichos conceptos sean usados correctamente en los experimentos del quehacer profesional del bilogo.

Usar del software estadstico SPSS para el tratamiento de los datos.

Contar con los conocimientos bsicos para el curso de Bioestadstica.

IV. EVALUACION

Se utilizarn los siguientes instrumentos para evaluar al alumno:

Exmenes: Se evala el material estudiado desde el inicio del curso hasta la clase inmediata

anterior. Los alumnos rendirn dos exmenes que darn origen a un promedio de exmenes (PE).

Prcticas Calificadas-Laboratorios: Se evala el material estudiado hasta la clase inmediata

anterior. Los alumnos rendirn dos prcticas calificadas que darn origen a un promedio de

prcticas y evaluaciones continuas en laboratorio (PL).

Proyecto de Investigacin: Se plantear un problema de investigacin (PI), con informacin

diferente en cada uno de los grupos; para cuya solucin pondr en prctica los conocimientos

adquiridos en el curso. El trabajo ser desarrollado y expuesto en forma grupal segn la

programacin del Slabo.

Calificacin final del curso. La nota final del curso se calcula con la siguiente frmula:

x x x 0.7 0.20 0.10NF PE PL PI

Donde

PE: Promedio de exmenes

PL: Promedio de prcticas calificadas y laboratorios

PI : Proyecto de investigacin

Solo para efectos del clculo de la nota final la fraccin 0.5 se redondea a la unidad inmediatamente

superior.

Examen Sustitutorio:

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3

El estudiante para acogerse a ste examen deber:

1. Haber aprobado por lo menos uno de los exmenes

2. Haber asistido como mnimo al 80% de las clases

El examen sustitutorio es de todo el curso y sustituye la nota ms baja de los exmenes.

No se sustituyen las Prcticas Calificadas.

V. METODOLOGIA

El desarrollo del curso tendr una orientacin terico-prctico, aplicando mtodos que permitan a los alumnos desarrollar su capacidad de anlisis e interpretacin, en base a una gradual presentacin de casos y problemas propios de la biologa; asimismo propiciando la participacin activa de los alumnos.

Exposiciones, principalmente a cargo del profesor (a) del curso, en las que se tratarn los temas incluidos en el Slabo y se discutirn ejemplos de aplicacin.

Las prcticas en clases son esencialmente dirigidas con participacin activa de los estudiantes.

Los laboratorios permitirn afianzar los conocimientos impartidos en las clases de teora y prctica respectivamente.

La asistencia a clases es obligatoria.

Tienen derecho a rendir los exmenes solamente los estudiantes que como mnimo hayan asistido al 80% de las clases tanto tericas como prcticas.

VI. PROGRAMACIN

SEMANA TEMA

1 25/03/13

Conceptos fundamentales.

Estadstica. Clasificacin de la Estadstica. Principales definiciones: Estadstica, poblacin, muestra, unidad estadstica, parmetro, estadstica. Variables y tipos de variables. Organizacin y presentacin de datos cualitativos.

2 01/04/13

Aplicaciones de organizacin y presentacin de datos cualitativos. Tabulacin unidimensional de datos cualitativos Representacin grfica. Uso del SPSS.

3

08/04/13 Organizacin y presentacin de datos cuantitativos

Tabulacin unidimensional de datos cuantitativos discretos. Tabulacin unidimensional de datos cuantitativos continuos. Representacin grfica. Entrega del

primer avance del proyecto de investigacin

4

15/04/13

Medidas de posicin: media aritmtica, mediana, moda, percentiles.

PRACTICA CALIFICADA 1.

5 22/04/13

Medidas de dispersin: Rango, varianza, desviacin estndar, coeficiente de variacin, rango intercuartlico. Medidas de asimetra y de curtosis

6

29/04/13

Distribuciones bidimensionales. Distribuciones marginales. Distribuciones

condicionales. Covarianza. Coeficiente de correlacin. Aplicaciones.

7

06/05/13

Aplicaciones: Medidas de posicin, medidas de dispersin y medidas de asimetra y

curtosis. Uso del SPSS. Distribuciones bidimensionales.

8 13/05/13

EXAMEN PARCIAL

9 20/05/13

EXPOSICIN DEL PROYECTO DE INVESTIGACION

10

27/05/13 Introduccin al clculo de probabilidades

Experimento aleatorio, espacio muestral, evento. Algebra de eventos Probabilidades: Definicin, probabilidad de un evento. Probabilidad condicional. Teorema de multiplicacin. Teorema de probabilidad total. Teorema de Bayes. Independencia.

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4

11 03/06/13

Aplicaciones: Asignacin de probabilidades. Probabilidad condicional. Teorema de multiplicacin. Teorema de probabilidad total. Teorema de Bayes. Independencia.

PRACTICA CALIFICADA 2

12

10/06/13

Variables aleatorias Variables aleatorias discretas. Funcin de probabilidad. Funcin de distribucin.

Esperanza y varianza. Distribuciones: Bernoulli, binomial, Poisson. Propiedades. Esperanza y varianza.

13 17/06/13

Variables aleatorias Variables aleatorias continuas. Funcin de densidad de probabilidad. Funcin de distribucin. Esperanza y varianza. Distribuciones: Exponencial, normal, T-Student, ji

cuadrado, F. Propiedades. Esperanza y varianza. Entrega del informe final de los proyectos de investigacin.

14 24/06/13

Aplicaciones de las distribuciones: binomial, de Poisson, Exponencial, Normal, T-Student, Ji cuadrado, F.

15

01/07/13 EXPOSICIN FINAL DEL PROYECTO DE INVESTIGACION

16 08/07/13

EXAMEN FINAL

17 15/07/13

EXAMEN SUSTITUTORIO

I. BIBLIOGRAFIA

1. Rius Daz F. (2005) BIOESTADSTICA. Thomson.

2. Milton, J. Susan (2001) ESTADISTICA PARA BIOLOGIA Y CIENCIAS DE LA SALUD.

Interamericana MC Graw Hill. 3ra Edicin.

3. Wayne W. Daniel(2003) BIOESTADISTICA. Base para el Anlisis de las Ciencias de la

Salud. Ed. Limusa S.A.

4. Celis de la Rosa A. (2008) BIOESTADSTICA. Editorial el Manual Moderno S.A.D.C.V.

5. Sokal, Robert (1969) BIOMETRY. W.H Freeman and Company.

6. Gmez T. Condado, Adriazola, Solano (2005). Introduccin a la Inferencia Estadstica con

Soporte del SPSS y MATLAB. Unidad de Post Grado de la Facultad de Educacin-

UNMSM. Fondo Editorial de la UNMSM.

7. Gmez T. Condado, Crdenas, Martinez, Adriazola, Solano, Depaz. (2006) Estadstica

descriptiva con soporte del SPSS y MATLAB. Fondo Editorial de la UNMSM.

8. Mead R. & Curnow R. & Hasted A. (1998) Statistical Methods in Agriculture and

Experimental Biology. Second Edition. Chapman & Hall/CRC. New York

9. www.bioestadistica.uma.es/baron/apuntes/