Syllabus
AEF-1024 ESTADISTICA INFERENCIAL I
MPAR. SILVIA CANDELARIA ALMEYDA SAENZ
salmeyda@itescam.edu.mx
Semestre | Horas Teoría | Horas Práctica | Créditos | Clasificación |
3 | 3 | 2 | 5 | Ciencias Básicas |
Prerrequisitos |
El alumno deberá tener conocimientos de:
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Competencias | Atributos de Ingeniería |
Normatividad |
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Materiales |
Calculadora científica, tablas estadísticas correspondientes a la materia, formularios correspondientes a los temas vistos por parcial.(tablas proporcionadas por el maestro y los formularios elaborados por los propios alumnos a partir de los apuntes de clase). |
Bibliografía disponible en el Itescam | |||||
Título |
Autor |
Editorial |
Edición/Año |
Ejemplares |
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Parámetros de Examen | ||
PARCIAL 1 | De la actividad 1.1.1 a la actividad 2.5.3 | |
PARCIAL 2 | De la actividad 3.1.1 a la actividad 3.12.1 |
Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje) | |
1. Distribuciones Fundamentales para el Muestreo.
1.1. Introducción a la Estadística Inferencial. 1.1.1. Introducción a la Estadística Inferencial. ![]() ![]() ![]() ![]() 1.2. Muestreo: Introducción al muestreo y tipos de muestreo. 1.2.1. Muestreo: Introducción al muestreo y tipos de muestreo. ![]() ![]() 1.3. Teorema del límite central. 1.3.1. Teorema del límite central. ![]() 1.4. Distribuciones fundamentales para el muestreo. 1.4.1. Distribución muestral de la media, ![]() 1.4.2. Distribución muestral de la diferencia de medias. ![]() 1.4.3. Distribución muestral de la proporción. ![]() 1.4.4. Distribución muestral de la diferencia de proporciones. ![]() 1.4.5. Distribución t-student. ![]() 1.4.6. Distribución muestral de la varianza. ![]() 1.4.7. Distribución muestral de la relación de varianzas. ![]() |
2. Estimación
2.1. Introducción. 2.1.1. Introducción ![]() 2.2. Características de un estimador. 2.2.1. Características de un estimador. ![]() 2.3. Estimación puntual. 2.3.1. Estimación puntual. ![]() ![]() 2.4. Estimación por intervalos. 2.4.1. Intervalo de confianza para la media. ![]() 2.4.2. Intervalo de confianza para la diferencia de medias. ![]() 2.4.3. Intervalos de confianza para la proporción. ![]() 2.4.4. Intervalos de confianza para la diferencia proporciones. ![]() 2.4.5. Intervalos de confianza para la varianza. ![]() 2.4.6. Intervalos de confianza para la relación de varianzas. ![]() 2.5. Determinación del tamaño de muestra. 2.5.1. Basado en la media de la Población. ![]() ![]() 2.5.2. Basado en la proporción de la Población. ![]() 2.5.3. Basado en la diferencia entre las medias de la Población. ![]() |
3. Pruebas de hipótesis.
3.1. Introducción. 3.1.1. Introducción. ![]() 3.2. Confiabilidad y significancia. 3.2.1. Confiabilidad y significancia. ![]() 3.3. Errores tipo I y tipo II. 3.3.1. Errores tipo I y tipo II. ![]() ![]() 3.4. Potencia de la prueba. 3.4.1. Potencia de la prueba. ![]() 3.5. Formulación de Hipótesis estadísticas. 3.5.1. Formulación de Hipótesis estadísticas. ![]() 3.6. Prueba de hipótesis para la media. 3.6.1. Prueba de hipótesis para la media. ![]() 3.7. Prueba de hipótesis para la diferencia de medias. 3.7.1. Prueba de hipótesis para la diferencia de medias. ![]() 3.8. Prueba de hipótesis para la proporción. 3.8.1. Prueba de hipótesis para la proporción. ![]() 3.9. Prueba de hipótesis para la diferencia de proporciones 3.9.1. Prueba de hipótesis para la diferencia de proporciones . ![]() 3.10. Prueba de hipótesis para la varianza. 3.10.1. Prueba de hipótesis para la varianza. ![]() 3.11. Prueba de hipótesis para la relación de varianzas. 3.11.1. Prueba de hipótesis para la relación de varianzas. ![]() 3.12. Uso de software estadístico. 3.12.1. Uso de software estadístico. ![]() |
4. Pruebas de bondad de ajuste y pruebas no paramétricas.
4.1. Bondad de ajuste. 4.1.1. Análisis Ji-Cuadrada. ![]() 4.1.2. Prueba de independencia. ![]() ![]() 4.1.3. Prueba de la bondad del ajuste. ![]() ![]() 4.1.4. Tablas de contingencia. ![]() 4.1.5. Uso del software estadístico. ![]() 4.2. Pruebas no paramétricas. 4.2.1. Escala de medición. ![]() 4.2.2. Métodos estadísticos contra no paramétricos. ![]() 4.2.3. Prueba de Kolmogorov – Smirnov. ![]() 4.2.4. Prueba de Anderson – Darling. ![]() 4.2.5. Prueba de Ryan – Joiner. ![]() 4.2.6. Prueba de Shappiro – Wilk. ![]() 4.2.7. Aplicaciones del paquete computacional. ![]() |
5. Regresión lineal simple y múltiple.
5.1. Regresión Lineal simple. 5.1.1. Prueba de hipótesis en la regresión lineal simple. ![]() 5.1.2. Calidad del ajuste en regresión lineal simple. ![]() 5.1.3. Estimación y predicción por intervalo en regresión lineal simple. ![]() 5.1.4. Uso de software estadístico. ![]() 5.2. Regresión lineal múltiple. 5.2.1. Pruebas de hipótesis en regresión lineal múltiple. ![]() 5.2.2. Intervalos de confianza y predicción en regresión múltiple. ![]() 5.2.3. Uso de un software estadístico. ![]() 5.3. Regresión no lineal. 5.3.1. Regresión no lineal. ![]() |
Prácticas de Laboratorio (20242025N) |
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