programa

UNIVERSIDAD DEL BO BO

VICERECTORA ACADMICA DIRECCIN GENERAL DE DOCENCIA

ASIGNATURA: ESTADISTICA Y PROBABILIDAD

CDIGO : 220112

1. IDENTIFICACIN

1.1 CAMPUS

: CONCEPCIN

1.2 FACULTAD

: CIENCIAS

1.3 UNIDAD

: DEPARTAMENTO DE MATEMATICA

1.4 CARRERA

: INGENIERIA DE EJECUCIN EN COMPUTACIN E INFORMATICA

1.5 CRDITOS

: 5

HORAS TERICAS

: 04

HORAS PRCTICAS

: 02

LABORATORIO O TALLER: 00

REQUISITOS DE LA ASIGNATURA: Clculo II

2. DESCRIPCIN Y OBJETIVOS

Descripcin: Esta asignatura proporciona a los estudiantes de Ingeniera Civil Informtica y de Ejecucin en Computacin los conceptos bsicos de las numerosas aplicaciones de la Estadstica, en sus ramas descriptiva e inferencial. Se presentan las tcnicas estadsticas fundamentales que resultan tiles en el apoyo a la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre.

Objetivos:

Objetivo General :

A nivel conceptual:

- Comprender los conceptos elementales de las diversas aplicaciones de la Estadstica, en sus ramas descriptiva e inferencial y su utilizacin en la toma de decisiones.

A nivel procedimental:

Identificar y organizar datos en distribuciones de frecuencias.

Formular, resolver e interpretar problemas de estimacin de parmetros y pruebas estadsticas de hiptesis.

A nivel actitudinal:

Valorar los conocimientos estadsticos como elementales para estimar e interpretar informacin cuantitativa y su aplicacin en la informtica.

Objetivos Especficos:

1. Primera Unidad: Estadstica Descriptiva.

Conceptual.

Identificar los distintos tipos de datos que recogen los analistas.

Conocer herramientas grficas y cuantitativas para describir conjuntos de datos.

Conocer propiedades de medidas descriptivas de centro y de variabilidad.

Procedimental.

Organizar datos originales en una distribucin de frecuencias.

Representar grficamente una distribucin de frecuencias.

Desarrollar una representacin de tallo y hoja.

Calcular e interpretar las medidas de tendencia central y de variabilidad

Explicar las ventajas y desventajas de las medidas de tendencia central y de variabilidad.

Calcular e interpretar las medidas de posicin (cuantiles).

Aplicar el teorema de Chebyshev y la Regla Emprica.

Calcular y explicar los usos del coeficiente de variacin y del coeficiente de asimetra.

Construir y utilizar el diagrama de caja y bigote para detectar puntos atpicos.

2. Segunda Unidad: Elementos de Probabilidades.

Conceptual.

Conocer el concepto de probabilidad.

Distinguir los tres enfoques de la probabilidad.

Conocer tcnicas bsicas de conteo.

Conocer las reglas de la probabilidad.

Reconocer espacios muestrales y eventos.

Reconocer eventos independientes.

Procedimental.

Calcular probabilidades aplicando las reglas de adicin y multiplicacin.

Calcular probabilidades utilizando el teorema de Bayes.

Determinar el nmero de posibles permutaciones y combinaciones en problemas simples.

3. Tercera Unidad: Variables Aleatorias Unidimensionales

Conceptual.

Conocer distribuciones de probabilidad o probabilstica.

Identificar distribuciones de probabilidad discretas y continuas.

Conocer el concepto de valor esperado y varianza de una variable aleatoria.

Procedimental.

Calcular probabilidades asociadas con sucesos especficos para distribuciones de probabilidad discretas y continuas.

Calcular valores esperados y varianzas de variables aleatorias discretas y continuas.

4. Cuarta Unidad: Modelos Probabilsticas

Conceptual.

Conocer modelos de probabilidad discretos y continuos

Identificar los parmetros que caracterizan los modelos de probabilidad.

Conocer tablas de probabilidades.

Procedimental.

Calcular probabilidades asociadas a modelos discretos y continuos de probabilidad

Enumerar las propiedades importantes de la distribucin de probabilidad normal.

Calcular valores z.

Utilizar tablas de probabilidades

5. Quinta Unidad: Elementos de Inferencia Estadstica

Conceptual.

Explicar el concepto de distribuciones muestrales.

Construir una distribucin de la muestra con las medias muestrales.

Construir una distribucin de la muestra con las proporciones muestrales.

Explicar el teorema del lmite central y su importancia en la inferencia estadstica

Describir la media y la proporcin de una poblacin usando estimaciones puntuales y de intervalos.

Construir estimaciones de intervalo para una media poblacional y una proporcin poblacional.

Calcular el tamao de muestra requerido para un problema de estimacin que incluye la media poblacional y la proporcin poblacional.

Definir qu son una hiptesis y una prueba de hiptesis.

Describir el procedimiento de cinco pasos para demostrar una hiptesis.

Distinguir entre una prueba de hiptesis unilateral y bilateral.

Realizar una prueba de hiptesis respecto a una media poblacional.

Realizar una prueba de hiptesis respecto a la diferencia entre dos medias poblacionales.

Describir los errores estadsticos que pueden resultar en una prueba de hiptesis.

Definir un error de Tipo I

Definir un error de Tipo II

Utilizar un software estadstico para hacer anlisis de datos descriptivos e inferencial

3. RESMENES DE UNIDADES PROGRAMTICAS

01. Estadstica Descriptiva 15 horas

02. Elementos de Probabilidades 09 horas

03. Variables Aleatorias Unidimensionales 05 horas

04. Modelos Probabilsticos 06 horas

05. Elementos de Inferencia Estadstica 12 horas

47 Horas4. UNIDADES PROGRAMTICAS

Detalles de Unidades

UNIDAD I: Estadstica Descriptiva.

1.1 Introduccin.

1.2 Tipos de datos.

1.3 Distribuciones de frecuencias.

1.4 Representaciones grficas de datos y de distribuciones de frecuencias (grfica de barras, de lneas, histograma, polgono de frecuencias, polgono de frecuencias acumuladas, diagrama de sectores, diagrama de tallo y hojas)

1.5 Clculo, interpretacin, ventajas y desventajas de las medidas de tendencia central.

1.6 Clculo, interpretacin, ventajas y desventajas de las medidas de dispersin.

1.7 Medidas de posicin (cuantiles)

1.8 Teorema de Chebyshev y Regla Emprica.

1.9 Asimetra y apuntamiento.

1.10 Anlisis exploratorio de datos (diagrama de caja y bigote)

UNIDAD II

: Elementos de Probabilidades.

2.1 Introduccin.

2.2 Experimentos aleatorios, espacio muestral, eventos

2.3 Enfoques de la probabilidad

2.3.1 De frecuencia relativa o a posteriori

2.3.2 Subjetivo

2.3.3 Clsico o a priori

2.4 Relaciones entre sucesos

2.4.1 Sucesos mutuamente excluyentes

2.4.2 Sucesos independientes

2.4.3 Sucesos colectivamente exhaustivos

2.4.4 sucesos complementarios

2.5 Operaciones con eventos

2.5.1 Unin de eventos

2.5.2 Interseccin de eventos

2.5.3 Eventos complementarios

2.6 Tcnicas de conteo

2.6.1 Principio multiplicativo

2.6.2 Principio aditivo

2.6.3 Permutaciones

2.6.4 Combinaciones

2.7 Reglas de la probabilidad

2.7.1 Regla de la suma

2.7.2 Probabilidad condicional

2.7.3 Regla de la multiplicacin

2.7.4 Independencia

2.8 Teorema de Bayes y de la probabilidad total

UNIDAD III

: Variables Aleatorias Unidimensionales.

3.1 Definicin de distribucin de probabilidad.

3.2 Variables aleatorias discretas y continuas.

3.3 Funcin de distribucin de una variable aleatoria.

3.4 Valor esperado y varianza de una variable aleatoria. Propiedades.

UNIDAD IV: Modelos Probabilsticos.

4.1 Introduccin.

4.2 Distribuciones de probabilidad discretas

4.2.1 Distribucin Binomial

4.2.2 Distribucin Hipergeomtrica4.2.3 Distribucin de Poisson

4.3 Distribuciones de probabilidad continuas.

4.3.1 Distribucin uniforme

4.3.2 Distribucin exponencial

4.3.3 Distribucin Normal

4.3.4 Distribucin normal estndar. Uso de tabla de probabilidad

4.3.5 Aproximacin normal a la binomial

UNIDAD V

: Elementos de Inferencia Estadstica.

5.1 Introduccin.

5.2 Error de muestreo.

5.3 Distribuciones muestrales.

5.3.1 Distribucin muestral de medias.

5.3.2 Error estndar de la media

5.3.3 Teorema Central del Lmite

5.3.4 Distribucin muestral de proporciones.

5.3.5 Error estndar de la proporcin

5.4 Estimacin de parmetros poblacionales en poblaciones normales.

5.4.1 Estimacin puntual

5.4.2 Distribucin t-student. Uso de tabla de probabilidades

5.4.2 Estimacin por intervalos para la media, varianza y proporcin.

5.4.3 Estimacin por intervalos para la diferencia de medias poblacionales.

5.5 Pruebas de hiptesis estadsticas en poblaciones normales.

5.5.1 Definicin de una hiptesis estadstica y una prueba de hiptesis.

5.5.2 Prueba de hiptesis para la media, caso de varianza conocida y desconocida.

5.5.3 Prueba de hiptesis respecto a la diferencia entre dos medias poblacionales.

5.5.4 Describir los errores estadsticos que pueden resultar en una prueba de hiptesis.

5. METODOLOGA5.1 Clases expositivas del profesor.

5.2 Trabajos grupales 5.3 Lectura de material bibliogrfico.6.1 EVALUACIN: 6.1 Se aplicarn al menos dos pruebas, segn rgimen de estudio vigente.

6.2 Considerar trabajos grupales. 6.3 Aplicacin de otros instrumentos de evaluacin (test, interrogaciones, actividades en clases)5. BIBLIOGRAFA

Spiegel, Murray. Estadstica

Segunda Edicin

McGraw-Hill

Johnson, Richard A.Probabilidad y Estadstica para Ingenieros de Millar y Freund

Quinta Edicin

Prentice-Hall Hispanoamericana, S. A.

Meyer, Paul. Probabilidad y Aplicaciones Estadsticas

Ultima edicin

Fondo Educativo Interamericano

Miller, Irwin R./ Freund, John E /Johnson, Richard A Probabilidad y Estadstica para Ingenieros"

Cuarta Edicin


Canavos, George C.Probabilidad y Estadstica . Aplicaciones y Mtodos

Ultima Edicin

McGraw-Hill.

Mendenhall, W./Sincich Probabilidad y Estadstica para Ingeniera y Ciencias

(1997)


Pea, Daniel Estadstica Modelos y Mtodos

Ultima Edicin

Fondo Educativo Interamericano

UNIVERSIDAD DEL BIO-BIO

FACULTAD DE CIENCIAS

DEPARTAMENTO DE MATEMATICA

NGF/ngf

PROGRAMACION DESARROLLO DEL CURSO ESTADISTICA Y PROBABILIDAD 220112

PRIMER SEMESTRE DE 2008

Prof: Sra. Nelly Gmez F. Clases : Ma 14:10 - 15:30 y Ju 14:10 15:30 Sala: A104AA

Ayte: Sra. Nelly Gmez F. Prcticas : Vi 9:40 11:00 Sala: A301AB

MESFECHASEMANAMATERIAPRACTICAS TEST - LABORATORIOS

3Ma 04 - Ju 06 1Estadstica Descriptiva

3Ma 11 - Ju 13

2Estadstica Descriptiva

3Ma 18 - Ju 20


Prctica N 1

3Ma 25 - Ju 27


TEST N 1Prctica N 2

4Ma 01 - Ju 03


Prctica N 3

4Ma 08 - Ju 10

6Elementos de ProbabilidadesPrctica N 4

TEST N 2

4Ma 15 - Ju 17

7Elementos de Probabilidades

CERTAMEN N 1Prctica N 5

4Ma 22 - Ju 24

8Elementos de Probabilidades

Prctica N 6

4 Ma 29 -

9Variables Aleatorias UnidimensionalesPrctica N 7

5Ma 06 - Ju 08

10Variables Aleatorias

Unidimensionales.TEST N 3Prctica N 8

5Ma 13 - Ju 1511Algunas Distribuciones de probabilidad ImportantesLaboratorio Computacional 1

5Ma 20 - Ju 2212Algunas Distribuciones de probabilidad ImportantesTEST N 4Prctica N 9

5Ma 27 - Ju 2913Elementos de Inferencia EstadsticaPrctica N 10

6Ma 03 - Ju 0514Elementos de Inferencia EstadsticaTEST N 5Prctica N 11

6Ma 10 - Ju 1215Elementos de Inferencia EstadsticaPrctica N 12

6Ma 17 - Ju 1916Elementos de Inferencia Estadstica

CERTAMEN N 2TEST N 6

EVALUACIONES:

Certamen N( 1 (35%) Jueves 17 de Abril de 2007 de 14:10 a 15:30 horas

Materia: Hasta Elementos de probabilidades

Certamen N( 2 (45%) Jueves 19 de Junio de 2007 de 14:10 a 15:30 horas

Materia: Desde Elementos de probabilidades hasta Elementos de inferencia estadstica

Examen Jueves 10 de Julio de 2007 Toda la materia 14:10 horas

OBSERVACIONES:

La nota final se obtendr de la siguiente forma: NF = 0.35C1 + 0.45C2 + 0.15+ 0.05 Donde es el promedio correspondiente a los test y es la calificacin promedio de OTRAS actividades (test sorpresa, pequeos trabajos, etc.)

La duracin de los test ser de 20 a 30 minutos.

La inasistencia a un certamen y/o test se calificar con un punto.

En caso de inasistencia a un certamen parcial, por motivos muy justificados, el alumno deber comunicarse a la brevedad con el profesor respectivo, independiente de su justificacin formal.

El certamen de recuperacin contempla toda la materia.

La nota de aprobacin es de 60 o ms puntos.

Se elimina un test.

No hay test de recuperacin.

Mayor informacin acerca de los trabajos se dar en clases.

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