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TÉCNICO SUPERIOR UNIVERSITARIO ENMANTENIMIENTO ÁREA INDUSTRIAL

EN COMPETENCIAS PROFESIONALES

ASIGNATURA DE PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA

1. Competencias Plantear y solucionar problemas con base en losprincipios y teorías de física, química y matemáticas, através del método científico para sustentar la toma dedecisiones en los ámbitos científico y tecnológico.

2. Cuatrimestre Tercero3. Horas Teóricas 224. Horas Prácticas 535. Horas Totales 756. Horas Totales por

SemanaCuatrimestre

5

7. Objetivo deaprendizaje

El alumno resolverá problemas estadísticos mediante elprocesamiento de datos, así como el análisis yestimación de parámetros para fundamentar la toma dedecisiones.

Unidades de Aprendizaje HorasTeóricas Prácticas Totales

I. Estadística Descriptiva 8 17 25II. Probabilidad 7 18 25III. Estadística Inferencial 7 18 25

Totales 22 53 75

PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA

UNIDADES DE APRENDIZAJE

1. Unidad de

aprendizaje I. Estadística Descriptiva

2. HorasTeóricas 8

3. HorasPrácticas 17

4. HorasTotales 25

5. Objetivo dela UnidaddeAprendizaje

El alumno realizará el procesamiento de datos para contribuira la toma de decisiones.

Temas Saber Saber hacer Ser

Introducción ala estadística

Definir los conceptos deestadística, estadísticadescriptiva e inferencial y susaplicaciones.

Identificar los conceptos deestadística descriptiva:- Variable estadística- Datos: cualitativos,cuantitativos discretos ycontinuos- Población finita e infinita- Muestra

Clasificar datos cualitativos ycuantitativos.

Determinar el tipo deestadística a emplear a partirde los datos.

Determinar la naturaleza delos datos.

AnalíticoCríticoRespetoObjetivoSistemáticoResponsable

Población,muestra ymuestreo

Identificar los conceptos de: - Censo- Parámetro- Muestreo- Estadístico

Clasificar las técnicas demuestreo:a) Probabilístico:- Aleatorio simple- Sistemático- Estratificado- Conglomerado

Determinar las variables deestudio.

Determinar el tamaño de lamuestra.

Seleccionar la técnica demuestreo.


b) No probabilístico Justificar el diseño de la

Identificar el proceso deldiseño de una muestra:- Tipo de variable- Tamaño de la muestra- Técnica de muestreo

muestra.

Proponer el diseño demuestras en situacionesrelacionadas a su perfilprofesional.

Distribución defrecuencias ysurepresentacióngráfica

Identificar el concepto dedatos agrupados y noagrupados.

Identificar el concepto y loselementos de la distribuciónde frecuencias:- Clase

- Límites de clase- Amplitud- Marca de clase- Frecuencias: Absoluta,Relativa, Relativa porcentualy Acumulada

Explicar la construcción einterpretación de gráficas:- Histograma- Polígono de frecuencias- Ojiva- Pareto- Pastel- Barras- Tallo y hoja

Explicar la construcción detablas de distribución ygráficas con software.

Construir distribuciones defrecuencia de datosagrupados y no agrupados.

Graficar la distribución dedatos.

Interpretar tablas y gráficos.

Representar tablas dedistribución y gráficas consoftware.

Organizar datosrecolectados en situacionesrelacionados con su perfilprofesional.


Medidas detendenciacentral,localización ydispersión

Definir los conceptos demedidas de:- Tendencia central: media,mediana y moda- Localización: cuartíles,decíles y percentiles- Dispersión: rango, varianza,desviación estándar ydesviación media

Explicar el proceso delcálculo de las medidas detendencia central,localización y dispersión paradatos agrupados y noagrupados y suinterpretación.

Determinar las medidas detendencia central,localización y dispersión.

Interpretar las medidas detendencia central,localización y dispersión.

Obtener las medidas detendencia central,localización y dispersión dedatos relacionados con superfil profesional, ensoftware.


Explicar el cálculo de lasmedidas de tendenciacentral, localización ydispersión con software.


PROCESO DE EVALUACIÓN

Resultado de aprendizaje Secuencia de aprendizaje Instrumentos y tipos de

reactivosElaborará un reporte de un casoaplicado con al menos 50 datos,con apoyo de software, quecontenga:

- Variable de estudio- Diseño del muestreo- Tabla de distribución defrecuencia- Gráficos- Medidas de tendencia central,localización y dispersión- Interpretación de resultados

1. Identificar los conceptos deestadística

2. Comprender losprocedimientos para realizar loscálculos de distribución defrecuencias

3. Relacionar las medidas detendencia central y dedispersión

4. Analizar los datos delcomportamiento muestral opoblacional

Caso prácticoRúbrica


PROCESO ENSEÑANZA APRENDIZAJE

Métodos y técnicas de enseñanza Medios y materiales didácticosEjercicios prácticosSolución de problemasEquipos colaborativos

Calculadora científicaPintarrónEquipo de cómputoSoftwareMaterial impreso

ESPACIO FORMATIVO

Aula Laboratorio / Taller Empresa

X



1. Unidad

deaprendizaje

II. Probabilidad

2. HorasTeóricas 7


4. HorasTotales 25

5.Objetivo dela UnidaddeAprendizaje

El alumno determinará las probabilidades de datosestadísticos para contribuir a la toma de decisiones.


Conjuntos Definir los conceptos ynotación de conjuntos:-Universo-Vacío-Subconjunto

Describir el proceso deconstrucción del diagrama deVenn Euler.

Explicar las operacionesentre conjuntos:- Unión- Intersección- Complemento- Diferencia

Representar conjuntos y susoperaciones de problemasde su entorno en diagramasde Venn Euler.


ProbabilidadBásica y

Definir los conceptos deprobabilidad básica:

Resolver problemas de suentorno de probabilidad

AnalíticoCrítico

Condicional - Probabilidad- Experimento- Espacio muestral- Evento- Eventos mutuamenteexcluyentes

básica, probabilidadcondicional y técnicas deconteo.

RespetoObjetivoSistemáticoResponsable

Explicar los métodos para elcálculo de probabilidad:- Aproximación deprobabilidad por frecuenciasrelativas- Método clásico- Subjetivo o de juicio

Explicar las técnicas deconteo:- Diagrama de Árbol- Regla multiplicativa- Combinación- Permutación

Definir los conceptos deprobabilidad:- Probabilidad condicional- Probabilidad conjunta- Eventos dependientes eindependientes

Enunciar los teoremaselementales de probabilidady probabilidad condicional.

Explicar el proceso decálculo de probabilidad

condicional.

DistribucionesDiscretas deProbabilidad

Identificar el concepto devariable aleatoria discreta.

Explicar las características ymétodos de lasdistribuciones:- Binomial- Hipergeométrica- Poisson

Determinar la probabilidadde problemas de su entornocon variables aleatoriasdiscretas.


DistribucionesContinuas deProbabilidad

Identificar el concepto devariable aleatoria continua

Explicar las características ymétodos de lasdistribuciones:- Normal

Determinar la probabilidadde problemas de su entornocon variables aleatoriascontinuas.


- Chi cuadrada- F de Fisher

DistribucionesMuestrales

Identificar los conceptos de: - Distribución muestral- Error estándar- Teorema de límite central

Explicar las características yel método de cálculo deprobabilidades de ladistribución t de Student.

Ajustar distribuciones dedatos a una distribuciónnormal.

Determinar la probabilidadde problemas de su entornocon distribución muestral.





reactivosIntegrará un portafolio deevidencias que contenga:

* Compendio de 8 ejercicios:- Uno de operaciones y uno derepresentaciones de conjuntos- Uno de probabilidad clásica yotro de probabilidad condicional - Uno de cada técnica de conteo

* A partir del resultado deaprendizaje de la unidad 1,determinar:

- Cuatro probabilidadesutilizando una distribución deacuerdo al tipo de variable deestudio

* A partir de un caso de suentorno realizar un muestreo quecontenga:- Estimación de parámetrosaplicando el Teorema de LímiteCentral- Cálculo de probabilidades conla distribución muestral

1. Identificar los conceptos de lateoría de conjuntos y los deprobabilidad

2. Analizar las características delas distribuciones deprobabilidad

3. Comprender el proceso paracalcular la probabilidad de loseventos

4. Analizar los datos de una

muestra o población paradescribir el comportamiento delproceso

5. Seleccionar el método segúnla distribución

Portafolio de evidenciasRúbrica



Métodos y técnicas de enseñanza Medios y materiales didácticosEjercicios prácticosSolución de problemasAnálisis de casos


ESPACIO FORMATIVO


X



1. Unidad

deaprendizaje

III. Estadística Inferencial

2. HorasTeóricas 7


4. HorasTotales 25

5.Objetivo dela UnidaddeAprendizaje

El alumno realizará estimaciones de datos estadísticos paracontribuir a la toma de decisiones.


Estimación Definir el concepto deestimación.

Explicar los tipos deestimación de medias yproporciones:- Puntual- Por intervalo

Determinar estimaciones demedias y proporciones ensituaciones relacionadas consu perfil profesional.


Prueba deHipótesis

Definir los conceptos de:- Hipótesis- Hipótesis nula- Hipótesis alternativa- Error tipo I y II

Explicar el método de laprueba de hipótesis con unay dos muestras de media yvarianza:

Realizar la prueba dehipótesis con una y dosmuestras de media yvarianza en situacionesrelacionadas con su perfilprofesional.


- Establecimiento dehipótesis- Criterio de aceptación- Estadístico de prueba

RegresiónLineal yCorrelación

Identificar el proceso deconstrucción del diagrama dedispersión.

Identificar el concepto decoeficiente de correlación.

Explicar el proceso deregresión lineal y suinterpretación:- Diagrama de dispersión- Coeficiente de correlación - Ecuación de regresión

Explicar el proceso deregresión lineal en software.

Explicar el concepto depronóstico en regresiónlineal.

Graficar el diagrama dedispersión.

Determinar el coeficiente decorrelación.

Obtener la ecuación de larecta.

Interpretar los resultados.

Obtener la regresión linealen software de situacionesrelacionadas con su perfilprofesional.

Determinar pronósticos desituaciones relacionadas consu perfil profesional.


Diseño deexperimentos

Explicar el concepto dediseño de experimentos.

Identificar los elementos deANOVA (Análisis devarianza):- Fuentes de variación- Suma de cuadrados- Cuadrados medios- Estadístico de prueba

Explicar el proceso deconstrucción e interpretaciónde la tabla ANOVA.

Explicar la prueba ANOVAcon software.

Construir la tabla ANOVAcon datos de situacionesrelacionadas con su perfilprofesional.

Presentar los resultados dela prueba ANOVA realizadoscon software.

Interpretar los resultadosobtenidos de ANOVA con elsoftware.





reactivosIntegrará un portafolio deevidencia que contenga:

* A partir del resultado deaprendizaje de la unidad 1 y dela variable de estudio,determinar:a) Una estimación puntual b) Una estimación por intervalosc) Prueba de hipótesis con:- Establecimiento de hipótesis- Criterio de aceptación- Estadístico de prueba- Conclusión

* A partir de un caso dado de suentorno profesional, realizar ensoftware:- Regresión lineal- Pronóstico- Prueba ANOVA- Interpretación- Conclusión

1. Identificar el concepto dehipótesis nula y alternativa

2. Comprender el planteamientode hipótesis nula y alternativa

3. Identificar las metodologíaspara las pruebas de hipótesis

4. Analizar las pruebas dehipótesis acorde al caso

5. Validar los resultados

Portafolio de evidenciasRúbrica



Métodos y técnicas de enseñanza Medios y materiales didácticosEjercicios prácticosSolución de problemasAnálisis de casos


ESPACIO FORMATIVO


X


CAPACIDADES DERIVADAS DE LAS COMPETENCIAS PROFESIONALES A LAS QUE

CONTRIBUYE LA ASIGNATURA

Capacidad Criterios de Desempeño

Identificar elementos de problemasmediante la observación de la situacióndada y las condiciones presentadas, conbase en conceptos y principiosmatemáticos, para establecer lasvariables a analizar.

Elabora un diagnóstico de un proceso o situacióndada enlistando: - Elementos- Condiciones- Variables, su descripción y expresiónmatemática

Representar problemas con base en losprincipios y teorías matemáticas,mediante razonamiento inductivo ydeductivo, para describir la relación entrelas variables.

Elabora un modelo matemático que exprese larelación entre los elementos, condiciones yvariables en forma de diagrama, esquema,matriz, ecuación, función, gráfica o tabla devalores.

Resolver el planteamiento matemáticomediante la aplicación de principios,métodos y herramientas matemáticaspara obtener la solución.

Desarrolla la solución del modelo matemáticoque contenga: - Método, herramientas y principios matemáticosempleados y su justificación- Demostración matemática- Solución- Comprobación de la solución obtenida

Valorar la solución obtenida mediante lainterpretación y análisis de ésta conrespecto al problema planteado paraargumentar y contribuir a la toma dedecisiones.

Elabora un reporte que contenga: - Interpretación de resultados con respecto alproblema planteado.- Discusión de resultados- Conclusión y recomendaciones


FUENTES BIBLIOGRÁFICAS

Autor Año Título del

Documento Ciudad País Editorial

Aguilar Roberto (2011) Estadística Básica México México Trillas

Avalos Septien Mauricio (2010)Estadísticadescriptiva yprobabilidad

México México UniversidadAnahuac

Bennet Jeffrey O. (2011) Razonamientoestadístico México México Pearson

Educación

Christensen Howard B (2011) Estadística paso apaso México México McGraw-Hill

Devore, Jay L. (2011)

Probabilidad yestadística paraingeniería enciencias

México México PearsonEducación

Douglas Lind (2010) Estadística aplicadaa negocios México México McGraw-Hill

Levin Richard (2011)Estadística paraadministración yeconomía


Moore D. Cc y McCabeG. P (2009)

The practice ofbusiness staticsUsing data fordecisions

Nueva York USA W. Freemanand Co

Murray Spiegel (2010) Probabilidad yestadística México México McGraw-Hill

Wackerly, DennisD./Mendenhall,Wililiam/ScheafferRichard L.

(2010)EstadísticaMatemática conAplicaciones


ELABORÓ: Comité de Ciencias Básicas REVISÓ: Dirección Académica

APROBÓ: C. G. U. T. y P. FECHA DE ENTRADA ENVIGOR: Septiembre de 2015

F-CAD-SPE-28-PE-5B-03-A1

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