Syllabus
AEF-1024 ESTADISTICA INFERENCIAL I
MAAS. BRIGIDO MANUEL LEE BORGES
bmlee@itescam.edu.mx
Semestre | Horas Teoría | Horas Práctica | Créditos | Clasificación |
3 | 3 | 2 | 5 | Ciencias Básicas |
Prerrequisitos |
Concepto y manejo de límites y continuidad. • Aplicar reglas de derivación. • Calcular Máximos y Mínimos • Tener conocimientos del cálculo integral • Calcular e interpretar las medidas de tendencia central y de dispersión de una variable • Conceptuar la variable aleatoria: Discreta y Continua • Calcular una matriz inversa. • Calcular el valor esperado. • Utilizar las tablas de las distribuciones normal x², t y F. |
Competencias | Atributos de Ingeniería |
Normatividad |
El alumno se presentará al salón de clases con una tolerancia de 15 minutos, una vez pasado el siguiente minuto se considera falta no existe el retardo .2.- El alumno guardará el debido respeto en el momento de entrar al salón de clases (hacia sus compañeros y al profesor) 3.- El alumno deberá participar en todas las actividades escolares que el profesor le indique. 4.- El alumno tendrá una tolerancia de 48 hrs. para justificar sus faltas ante la dirección académica. 5.- los trabajos se recibirán en el tiempo y la forma (no se aceptan trabajos fuera de los tiempos pactados) señalada por el profesor de la clase. 6.- El alumno no debe de entrar con gorra al salón de clases 7.- El alumno debe de cumplir con el 80 % de asistencia como mínimo para poder tener derecho al examen departamental (el maestro no justifica faltas) 8.- Resolver los ejercicios que se marquen 9.- El alumno deberá solicitar permiso al profesor para salir del aula cuando se está impartiendo una clase, en caso contario tendrá una sanción en su calificación.10. El uso del teléfono celular deberá estar en modo vibrador y solo se contestan si son de urgencia.11. No se permitirá tomar fotografías o grabar video en clase 12. Respecto a una Petición o Solicitud de Palabra del estudiante hacia el profesor, durante la Sesión de Clase, el estudiante deberá alzar la mano -- Esta estrictamente prohibido ingerir alimentos, golosinas y refrescos durante la sesión de clases, lo anterior hace acreedor al estudiante a una Sanción 13.- La primera advertencia consiste en solicitar al estudiante de la manera más cordial su salida de la Sesión de Clase, sanción correspondiente la respectiva falta del día de clase. La segunda advertencia consiste: El estudiante que incurra por segunda ocasión en no guardar el orden dentro del aula de clase, obtendrá como sanción su falta doble de la materia, en consecuencia debido a faltas podría perder el derecho a exámenes ordinarios. |
Materiales |
Calculadora cientifica, tablas estadisticas correspondientes a la materia, formularios corespondientes 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 |
|
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 de 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) |
Fecha |
Hora |
Grupo |
Aula |
Práctica |
Descripción |
Cronogramas (20242025N) | |||
Grupo | Actividad | Fecha | Carrera |
Temas para Segunda Reevaluación |