Syllabus
AEF-1024 ESTADISTICA INFERENCIAL I
MIM. GERARDO ISRAEL DE ATOCHA PECH CARAVEO
giapech@itescam.edu.mx
Semestre | Horas Teoría | Horas Práctica | Créditos | Clasificación |
3 | 3 | 2 | 5 | Ciencias Básicas |
Prerrequisitos |
COMPETENCIAS PREVIAS • 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. |
Competencias | Atributos de Ingeniería |
Normatividad |
1.-*Será obligatorio para el alumno tener como mínimo un 90% de asistencia a clases, o bien presentar 3 faltas como máximo para tener derecho a cada uno de los exámenes aplicados por el profesor por cada parcial de lo contrario quedará sin derecho a presentar los exámenes salvo cuando justifique sus faltas con el entendido que la justificación deberá estar avalada por una institución gubernamental (IMSS, ISSSTE, SSA), asuntos de carácter legal (comprobables) o causas de fuerza mayor (especificando cuáles son. El alumno deberá traer consigo la justificación firmada por el Director Académico. 2.- *El alumno deberá estar en el aula a más tardar 5 minutos después de la hora indicada en el horario oficial; un minutos después se considerará como retardo hasta el minuto 10 y después de este tiempo se considerará como falta y no se le permitirá la entrada al salón de clases. Si la clase es de 2 o 3 horas a partir del minuto 11 se considerará falta doble o triple según sea el caso. 3.- *La falta colectiva del grupo a clases será considerada doble y se dará por visto el tema de ese día. 4.- * Los trabajos documentales se entregarán en tiempo y forma de acuerdo a la fecha indicada por el profesor, quedando claro que NO SE RECIBIRÁN trabajos posteriores a la fecha indicada. 5.- * El alumno deberá solicitar permiso al profesor para salir del aula en caso contrario tendrá una sanción impuesta por el profesor. 6.- *No se permite el uso de gorras, lentes negros, y los celulares deberán estar en el modo de vibrador.7.- *El alumno que demuestre una mala actitud ante sus compañeros o ante el maestro será suspendido el tiempo que considere el profesor, y se verá reflejada dicha actitud en su calificación del 20% correspondiente al indicador de participación. |
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 |
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Parámetros de Examen | ||
PARCIAL 1 | De la actividad 1.1.1 a la actividad 2.4.6 | |
PARCIAL 2 | De la actividad 2.5.1 a la actividad 4.1.5 |
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 ladiferencia 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) |
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Práctica |
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Cronogramas (20242025N) | |||
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Temas para Segunda Reevaluación |