Syllabus
INB-0403 Estadística I
ING. CARLOS ENRIQUE MUT PUC
cemut@itescam.edu.mx
Semestre | Horas Teoría | Horas Práctica | Créditos | Clasificación |
3 | 4 | 0 | 8 |
Prerrequisitos |
Estadística descriptiva, cálculo de madidas de tendencia central (media, mediana y moda) y de dispersión (desviación media, varianza y desviación estándar), variables aleatoria discretas, distribución de probabilidad, distribución normal y técnicas de integración. |
Competencias | Atributos de Ingeniería |
Normatividad |
Para tener derecho al examen departamental debes tener el 80% de asistencia. Es necesario estar puntual a las clases, del cual cuentas con 10 minutos de tolerancia. Debes entregar las tareas en la siguiente clase, a menos que se solicite para un día específico. Para tener el 40% es necesario que cumplas con las tareas en tiempo y forma, participar durante las clases y entregar tu trabajo documental el día y fecha solicitada. Debes guardar el debido respeto a tus compañeros y al maestro durante las clases. |
Materiales |
Es obligatorio llevar tu calculadora durante todas las clases. Cuando se requiera, tus tablas de distribución normal, t de Student, Ji-cuadrada y Fisher. |
Bibliografía disponible en el Itescam | |||||
Título |
Autor |
Editorial |
Edición/Año |
Ejemplares |
|
Parámetros de Examen | |
PARCIAL 1 | Unidad I |
PARCIAL 2 | Unidades II y III |
Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje) | |
1. Distribuciones de probabilidad continuas.
1.1. Introducción 1.1.1. Introducción. 1.1.2. Distribución de probabilidad de una variable aleatoria continua. 1.1.3. Media y varianza de una variable aleatoria continua. 1.2. Distribuciones de probabilidad para una variable aleatoria continua. 1.2.1. Distribución t de Student. 1.2.2. Distribución de probabilidad tipo Gamma. 1.2.3. Distribuciones de probabilidad tipo Beta. 1.2.4. Distribuciones de probabilidad de Weibull. 1.2.5. Distribuciones de probabilidad Ji-cuadrada. 1.2.6. Distribuciones de probabilidad de Fisher. |
2. Distribuciones muestrales.
2.1. Introducción. 2.1.1. Teorema de combinación lineal de variables aleatorias y teorema de límite central. 2.2. Muestreo. 2.2.1. Introducción al muestreo y tipos de muestreo. 2.2.2. Distribución muestral de la media y diferencia de medias. 2.2.3. Distribución muestral de la proporción y diferencia de proporciones. 2.2.4. Distribución muestral de la varianza y relación entre varianzas. |
3. Estimación de parámetros.
3.1. Introducción. 3.1.1. Características de un buen estimador. 3.2. Estimación puntual. 3.2.1. Método de la máxima verosimilitud. 3.2.2. Método de los momentos. 3.3. Intervalos de confianza. 3.3.1. Intervalos de confianza para la media y diferencia de medias. 3.3.2. Intervalos de confianza para la proporción y diferencia de proporciones. 3.3.3. Intervalos de confianza para la varianza y la relación entre varianzas. 3.3.4. Determinación del tamaño de la muestra. |
4. Pruebas de hipótesis.
4.1. Introducción 4.1.1. Errores tipo I y tipo II. 4.1.2. Potencia de la prueba. 4.1.3. Formulación de hipótesis estadística. 4.2. Pruebas de hipótesis. 4.2.1. Pruebas de hipótesis para la media y diferencia de medias. 4.2.2. Pruebas de hipótesis para la proporción y diferencia de proporciones. 4.2.3. Pruebas de hipótesis para las varianzas. |
5. Pruebas de bondad de ajuste.
5.1. Pruebas Chí-cuadrada. 5.1.1. Pruebas Chí-cuadrada para la diferencia entre dos proporciones. 5.1.2. Prueba F para la diferencia entre dos varianzas. 5.2. Prueba de Kolmogorov-Smirnov 5.3. Prueba de Anderson-Darling. |
Prácticas de Laboratorio (20242025N) |
Fecha |
Hora |
Grupo |
Aula |
Práctica |
Descripción |
Cronogramas (20242025N) | |||
Grupo | Actividad | Fecha | Carrera |
Temas para Segunda Reevaluación |