informacion general de la asignatura

Licenciatura en Matemáticas Información general de la asignatura

Ciencias exactas, Ingenierías y tecnologías | Licenciatura en Matemáticas

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Licenciatura en Matemáticas

4° semestre

Estadística II

Información general de la asignatura

Clave: 050920728/060920728

Universidad Abierta y a Distancia de México



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Índice

Presentación .......................................................................................................................... 3

Competencia general ............................................................................................................ 4

Metodología de trabajo ......................................................................................................... 4

Evaluación ............................................................................................................................. 5

Fuentes de consulta básica .................................................................................................. 6

Fuentes de consulta complementaria .................................................................................. 7



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Ficha de identificación

División Ciencias Exactas, Ingenierías y Tecnología

Nombre de la licenciatura Licenciatura en Matemáticas

Nombre la asignatura Estadística II

Clave de asignatura 050920728/060920728

Seriación Estadística básica

Semestre Cuarto

Horas contempladas 72

Presentación

En la asignatura Estadística II se utilizan diversas herramientas auxiliares para tomar decisiones

en distintas áreas del conocimiento como biología, medicina, química, etc.

La asignatura Estadística II abordará los temas de estadística no paramétrica y análisis de

regresión lineal. El primer tema sigue con la idea de las pruebas estadísticas que se manejó en

la asignatura Estadística I pero, en esta ocasión, enfocada a variables nominales u ordinales.

También abordará la verificación del supuesto distribucional.

El análisis de regresión lineal, segundo tema del presente curso, es una técnica estadística

utilizada para estudiar las relaciones entre las variables. Dentro de este tema aplicarás

conocimientos previos de estadística como pruebas de hipótesis, estadística descriptiva y se

dotará de conocimientos para lograr modelar problemas del entorno.

Dentro del plan curricular, la asignatura Estadística II se ubica en el Cuarto Semestre de la

licenciatura en Matemáticas, precedida de la asignatura Estadística I.

En la Unidad 1 se abordan temas de estadística no paramétrica para distintas poblaciones y los

tipos de pruebas de bondad y ajuste para identificar la distribución de pertenencia.

En la Unidad 2 se utilizará el método de regresión lineal simple para ajustar dos variables

correlacionadas.

En la Unidad 3 se aplicará el método de regresión lineal múltiple para ajustar distintas variables

correlacionadas.



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Propósitos

El propósito de esta asignatura es formar profesionales capaces de aplicar sus conocimientos

en técnicas estadísticas, partiendo de los siguientes puntos:

Propósitos

Identificar el tipo de prueba no paramétrica adecuada

dependiendo del tipo de datos que se le asignen.

Resolver problemas de estadística no paramétrica de

diversas poblaciones.

Verificar supuestos distribucionales.

Ajustar modelos de regresión lineal para diferentes tipos

de situaciones en la vida real, cuando las variables estén

correlacionadas.

Ajustar modelos de regresión múltiple para diferentes tipos

de situaciones en la vida real, cuando existan varias

variables correlacionadas.

Competencia general

Competencia general

Ajustar modelos para resolver problemas estadísticos en diversas

poblaciones mediante la regresión lineal.

Metodología de trabajo

En esta asignatura es indispensable que dediques tiempo a la resolución de ejercicios y

problemas que se plantean a los diferentes temas. No decaigas al primer intento, ya que esto es

parte de la formación como matemático. Recuerda que los errores permiten darte cuenta de las

oportunidades que tienes para poder resolver los problemas planteados.



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La metodología empleada en esta asignatura es el aprendizaje basado en ejercicios y

problemas matemáticos. Para ello se presentan diferentes situaciones que deberás resolver

aplicando las técnicas estadísticas presentadas a lo largo de las tres unidades, resolviendo

dudas y teniendo un aprendizaje significativo.

El aprendizaje de los conceptos estadísticos se basa en el análisis y la utilización de técnicas

aprendidas en asignaturas anteriores, tales como Estadística I, Probabilidad I y Probabilidad II,

por lo que será necesario que trabajes de manera colaborativa con tus compañeros a través de

actividades de interacción planteadas en cada una de las unidades.

Evaluación

En el marco del Programa de la UnADM, la evaluación se conceptualiza como un proceso

participativo, sistemático y ordenado que inicia desde el momento en que se interactúa con los

diversos componentes educativos del aula virtual, por lo que se le considera desde un enfoque

integral y continuo.

Por lo anterior, para acreditar la asignatura se espera tu participación responsable y activa,

contando con el acompañamiento y comunicación estrecha de tu Docente en línea, quien a

través de la retroalimentación permanente, podrá evaluar de manera objetiva su desempeño.

Para lograrlo es necesaria la recolección de evidencias que reflejen tu logro respecto a las

competencias a desarrollar.

En este contexto, la evaluación forma parte del proceso de aprendizaje, en el que la

retroalimentación permanente es fundamental para promover el aprendizaje significativo y

reconocer el esfuerzo. Es requisito indispensable la entrega oportuna de cada una de las

tareas, actividades y evidencias, así como la participación en foros y demás actividades

programadas en cada una de las unidades y conforme a las indicaciones dadas. Las rúbricas

establecidas para cada actividad contienen los criterios y lineamientos para realizarlas, por lo

que es importante que las revises antes de elaborar tus actividades.

En lo que se refiere a la asignación a cargo del (de la) Docente en línea, hará uso de

instrumentos y técnicas de evaluación previa planificación, que permitirán retroalimentarte y

ayudarte a reforzar tus aprendizajes de manera pertinente, de acuerdo al avance y

características del grupo, enriqueciendo tu proceso formativo.

A continuación se presenta el esquema general de evaluación.



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ESQUEMA DE EVALUACIÓN

Evaluación continua Interacciones individuales y colaborativas 10%

Actividades formativas

Tareas 35%

E-portafolio

Evidencias 40%

Autorreflexiones 5%

Asignación a cargo del Docente en línea

Instrumentos y técnicas de evaluación propuestas por el facilitador

10%

CALIFICACIÓN FINAL 100%

Cabe señalar que para aprobar la asignatura, se debe de obtener la calificación mínima

indicada por la UnADM. Más específicamente, la evaluación a través de actividades se realizará

de la siguiente manera:

La Unidad 1 se evalúa con tres actividades que contemplan la resolución de ejercicios y

problemas. La primera actividad será la resolución de ejercicios para contrastar las pruebas no

paramétricas. En la actividad dos participarás en un foro en donde se plantea una pregunta

detonante. Por último resolverás de manera integral, a través de la evidencia de aprendizaje,

ejercicios y problemas de la unidad.

En la Unidad 2, construirás de manera grupal un glosario con los conceptos básicos del curso.

También realizarás dos tareas en donde ajustarás un modelo de regresión y comprobarás sus

supuestos. Para la evidencia de aprendizaje modelarás una regresión lineal simple en un

problema contextualizado.

Finalmente en la Unidad 3, realizarás dos tareas en donde ajustarás y comprobarás supuestos

en el modelo de regresión lineal múltiple, participarás en un foro y como evidencia de

aprendizaje, seleccionarás las mejores variables para ajustar un modelo de regresión lineal

múltiple.

Fuentes de consulta básica

Conover, W. J. (1980). Practical Nonparametric Statistics. Second Edition. New York: Wiley &

Sons.

Daniel, W. (1990). Applied Nonparametric Statistics. Second Edition, Boston: PWS Kent.

Gibbons, J.D.& Charkraborti, S. (2003). Nonparametric Statistical Inference. Fourth Edition. New

York: Marcel Dekker.

González, M. T. & Pérez de Vargas, A. (2009). Estadística aplicada, una visión instrumental:

teoría y más de 500 problemas resueltos o propuestos con solución. España: Díaz de

Santos.



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Hollander, M. (1999). Nonparametric Statistical Methods. New York: J. Wiley.

Montgomery, D.C., Peck, E. A. & Vinning, G. G. (2001). Introduction to Linear Regression

Analysis. Third Edition, New York: John Wiley and Sons.

Neter, J., Wasserman, W., Kunter, M.H. (1990). Applied Linear Statistical Models. Third Edition.

Boston: Irwin.

Fuentes de consulta complementaria

Aitkin, M., Francias, B. & Darell, Ross (2009). Statistical Modelling in R. Oxford: Oxford

University Press.

Cook, R.D. (1998). Regression graphics: ideas for studying regressions through graphics. New

York: Wiley.

Purohit, S.G., Gore, S.D. & Deshmukh, S.R. (2008). Statistics Using R. Oxford: Alpha Science

International.

Rayner, J.C.W. & Best, D.J. (1989). Smooth Test of Goodness of Fit. New York: Oxford

University Press.

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