Syllabus
AEC-1053 PROBABILIDAD Y ESTADISTICA
MIH. EDUARDO REYES PEREZ
ereyes@itescam.edu.mx
Semestre | Horas Teoría | Horas Práctica | Créditos | Clasificación |
2 | 2 | 2 | 4 | Ciencias Básicas |
Prerrequisitos |
*** Competencias Previas ***
|
Prerrequisito: El alumno deberá de dominar el uso de la calculadora científica para que facilite su aprendizaje de la materia de Probabilidad y estadística, tener conocimiento respecto a tablas estadísticas. |
Competencias | Atributos de Ingeniería |
Normatividad |
1.- El alumno deberá estar en el aula a más tardar 5 minutos después de la hora indicada, posteriormente se considerará como retardo y tendrá una tolerancia de 10 minutos para llegar y evitar su falta. 2.- Los equipos de exposición se integrarán exclusivamente por 3 o máximo 5 alumnos para la correcta aplicación de este rubro; en los casos en que, únicamente hayan quedado 1 o 2 alumnos en el grupo, el profesor tendrá el criterio libre para asignarlo en algún equipo. 3.- Las fechas para exposición por equipo, deberán respetarse de acuerdo a la programación hecha en clases con el profesor, así como también se sugiere el respaldo de la información (exposición) en USB 2 veces o bien, en CD, con la finalidad de evitar retrasos en la exposición. 4.- La fecha para entregar el documento de investigación, se deberá respetar, y no se aceptará fuera de horario y lugar. 5.- Se recomienda al alumno, respetar la exposición de sus compañeros dentro del aula, (evitar el sonido de celulares, escuchar música, etc.). 6.- El alumno debe mostrar actitud positiva con sus compañeros y el docente, en caso contrario será suspendido el tiempo que considere el Docente, al mismo tiempo que genera baja puntuación en 20% del correspondiente porcentaje puntaje del formativo. |
Materiales |
Calculadora científica, tablas estadísticas, hojas milimétricas. |
Bibliografía disponible en el Itescam | |||||
Título |
Autor |
Editorial |
Edición/Año |
Ejemplares |
|
Probabilidad y estadística para ingeniería / |
Hines, William W. |
Patria, |
4a. / 2003. |
14 |
- |
Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias / |
Walpole, Ronald E. |
Pearson educación, |
8a. / 2007. |
12 |
- |
Probabilidad / |
Lipschutz, Seymour |
McGraw-Hill , |
1991. |
4 |
- |
Parámetros de Examen | ||
PARCIAL 1 | De la actividad 1.1.1 a la actividad 2.3.1 | |
PARCIAL 2 | De la actividad 3.3.1 a la actividad 4.2.4 |
Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje) | |
1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
1.1. Introducción, notación sumatoria 1.1.1. Datos no agrupados. ![]() ![]() 1.1.2. Medidas de tendencia central. ![]() 1.1.3. Medidas de posición. ![]() 1.1.4. Medidas de dispersión. ![]() 1.1.5. Medidas de forma. ![]() 1.2. Datos agrupados. 1.2.1. Tabla de frecuencia. ![]() 1.2.2. Medidas de tendencia central y de posición. ![]() ![]() 1.2.3. Medidas de dispersión. ![]() 1.2.4. Medidas de asimetría y curtosis. ![]() 1.3. Representaciones gráficas. 1.3.1. Histogramas. ![]() 1.4. Teorema de Chebyshev 1.4.4. Teorema de Chebyshev ![]() |
2. CONJUNTOS Y TÉCNICAS DE CONTEO
2.1. Conjuntos. 2.1.1. Definiciones. ![]() 2.1.2. Operaciones: Unión, intersección, complemento, diferencia. ![]() 2.1.3. Diagrama de Venn ![]() 2.1.4. Leyes: conmutativa, asociativa, distributiva. ![]() 2.1.5. Diagrama de árbol. ![]() 2.1.6. Espacio muestral. ![]() 2.1.7. Tipos de evento. ![]() 2.2. Técnicas de conteo. 2.2.1. Principio aditivo ![]() 2.2.2. Principio multiplicativo ![]() 2.2.3. Permutaciones, combinaciones, permutación circular o repetición. ![]() 2.3. Espacio muestral y eventos. 2.3.1. Espacio muestral y eventos. ![]() |
3. FUNDAMENTOS DE PROBABILIDAD
3.3. Competencia: Utiliza los conceptos básicos de la teoría de la probabilidad para aplicarlos en la solución de problemas de ingeniería. 3.3.1. Concepto clásico y como frecuencia relativa. ![]() 3.3.2. Axiomas y teoremas. ![]() 3.3.3. Probabilidad clásica: Espacio finito equiparable ![]() 3.3.4. Probabilidad condicional e independencia. ![]() 3.3.5. Teorema de Bayes ![]() 3.3.6. Distribución marginal conjunta. ![]() |
4. VARIABLES ALEATORIAS
4.1. Variables aleatorias discretas. 4.1.1. Distribución de probabilidad en forma general. ![]() 4.1.2. Valor esperado ![]() 4.1.3. Varianza, desviación estándar. ![]() 4.1.4. Función acumulada. ![]() 4.2. Variables aleatorias continuas. 4.2.1. Distribución de probabilidad en forma general. ![]() 4.2.2. Valor esperado. ![]() 4.2.3. Varianza, desviación estándar. ![]() 4.2.4. Función acumulada. ![]() |
5. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DISCRETAS
5.1. Identifica las funciones de distribución de probabilidad discretas para la solución de problemas de aplicación en ingeniería industrial y logística. 5.1.1. Distribución Binomial. ![]() 5.1.2. Distribución Hipergeométrica. ![]() ![]() 5.1.2. Distribución Geométrica. ![]() 5.1.3. Distribución Multinomial. ![]() 5.1.4. Distribución de Poisson. ![]() 5.1.5. Aproximación de la Binomial por la de Poisson. ![]() 5.1.6. Distribución Binomial Negativa. ![]() 5.1.7. Diagrama Uniforme (Discreta). ![]() |
6. DISTRIBCIONES DE PROBABILIDAD CONTINUAS
6.6. Competencia: Identifica las funciones de distribución de probabilidad continuas para la solución de problemas de aplicación en ingeniería industrial y logística. 6.6.1. Distribución Uniforme (continua). ![]() 6.6.2. Distribución Exponencial. ![]() 6.6.3. Distribución Gamma. ![]() 6.6.4. Distribución Normal ![]() |
Prácticas de Laboratorio (20242025N) |
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