Syllabus
AEF-1024 ESTADISTICA INFERENCIAL I
MIM. CARLOS ALBERTO DECENA CHAN
cadecena@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 |
Realiza pruebas de bondad de ajuste y no paramétricas para determinar si el comportamiento de un experimento se adecua a una distribución determinada en procesos de la industria y la logística. | Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería | Realiza pruebas de hipótesis para comparar si los valores de los estadísticos obtenidos de una muestra tienen una diferencia significativa con un valor supuesto asumiendo cierto nivel de confianza y tomando en cuenta los criterios de aceptación o rec | Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería | Aplica los fundamentos de la teoría de estimación en problemas que requieran el cálculo del tamaño de la muestra para determinar los diferentes intervalos de confianza según la variable que se está analizando en procesos industriales y logísticos. | Aplicar, analizar y sintetizar procesos de diseño de ingeniería que resulten en proyectos que cumplen las necesidades específicas | Competencia: Escoger el tipo de muestreo al que corresponde un experimento según la selección de la variable de estudio para observar su comportamiento. | Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería | Utiliza el diagrama de dispersión de datos bivariados de un experimento para hacer una estimación en procesos de la industria y la logística aplicando los conceptos de regresión lineal simple. | Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e 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. Nota: Los alumnos que no cumplan con un 50% de asistencia y no tengan el 50% de actividades por rubro no tienen derecho a primera reevaluación. Para que tenga derecho a segunda deberá cumplir con el 40% de asistencia y con el 50% de actividades por rubro. al no cumplir alguna de estas condiciones sera recursar la asignatura. Las sesiones en línea es obligatorio tener la cámara encendida para verificar su asistencias a las sesiones. |
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 |
|
Estadística aplicada / |
Horra Navarro, Julián de la |
Diaz de Santos, |
3a. / 2003. |
7 |
- |
Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias / |
Devore, Jay L. |
Cengage learning, |
México: / 2008 |
16 |
- |
Probabilidad / |
Lipschutz, Seymour |
McGraw-Hill , |
1991. |
4 |
- |
Probabilidad y estadística/ |
Sánchez Corona, Octavio |
McGraw-Hill, |
2a / 2004. |
1 |
- |
Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias / |
Sheldon, M. Ross |
McGraw-Hill, |
2a. / 2002. |
12 |
- |
Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias / |
Walpole, Ronald E. |
Pearson educación, |
8a. / 2007. |
12 |
- |
Probabilidad y estadística / |
Spiegel, Murray R. |
McGraw-Hill, |
2a. / 2003. |
3 |
- |
Parámetros de Examen | ||
PARCIAL 1 | De la actividad 1.1.1 a la actividad 2.2.2 | |
PARCIAL 2 | De la actividad 3.3.1 a la actividad 5.1.1 |
Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje) | |
1. Distribuciones Fundamentales para el Muestreo.
1.1. Competencia: Escoger el tipo de muestreo al que corresponde un experimento según la selección de la variable de estudio para observar su comportamiento. 1.1.1. Buscar información sobre conceptos relacionados con el muestreo y discutir en grupo sobre ellos ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() 1.1.2. Obtener los valores de probabilidad de t, x^2, F y z de las diferentes distribuciones muestrales e interpretar los resultados obtenidos ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() |
2. Estimación.
2.2. Aplica los fundamentos de la teoría de estimación en problemas que requieran el cálculo del tamaño de la muestra para determinar los diferentes intervalos de confianza según la variable que se está analizando en procesos industriales y logísticos. 2.2.1. Diferenciar la importancia de utilizar estimadores puntuales y por intervales según un conjunto de datos dado ![]() ![]() ![]() ![]() 2.2.2. Obtener un conjunto de datos para establecer una estimación por intervalos según la variable con el fin de obtener una muestra definitiva e interpretar el significado de los intervalos de confianza ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() |
3. Pruebas de hipótesis.
3.3. Realiza pruebas de hipótesis para comparar si los valores de los estadísticos obtenidos de una muestra tienen una diferencia significativa con un valor supuesto asumiendo cierto nivel de confianza y tomando en cuenta los criterios de aceptación o rec 3.3.1. Buscar información sobre conceptos relacionados con pruebas de hipótesis y discutir en grupo tales conceptos ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() 3.3.2. Formular y resolver ejercicios aplicando la metodología de prueba de hipótesis y obtener tamaño de muestra para diferentes situaciones error tipo I, tipo II y potencia de la prueba ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() |
4. Pruebas de bondad de ajuste y pruebas no paramétricas.
4.4. Realiza pruebas de bondad de ajuste y no paramétricas para determinar si el comportamiento de un experimento se adecua a una distribución determinada en procesos de la industria y la logística. 4.4.1. Resolver , aplicar y analizar ejercicios aplicando distintas pruebas no paramétricas ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() |
5. Regresión lineal simple
5.1. Utiliza el diagrama de dispersión de datos bivariados de un experimento para hacer una estimación en procesos de la industria y la logística aplicando los conceptos de regresión lineal simple. 5.1.1. Utilizar un modelo de regresión para propósitos de estimación y predicción para analizar la relación entre dos variables ![]() ![]() ![]() ![]() |
Prácticas de Laboratorio (20242025N) |
Fecha |
Hora |
Grupo |
Aula |
Práctica |
Descripción |
Cronogramas (20242025N) | |||
Grupo | Actividad | Fecha | Carrera |
Temas para Segunda Reevaluación |