Syllabus
AEF-1052 PROBABILIDAD Y ESTADISTICA
ING. JOSE ADOLFO UC CAUICH
jauccauich@itescam.edu.mx
Semestre | Horas Teoría | Horas Práctica | Créditos | Clasificación |
3 | 3 | 2 | 5 | Ciencias Básicas |
Prerrequisitos |
1. Elaborar operaciones básicas en diferentes operaciones algebraicas con gráficas. | 2. Manejar, usar y aplicar el cálculo diferencial e integral. | 3. Aplicar la lógica, teoría de conjuntos, combinatoria, probabilidad. | 4. Calcular expresiones que impliquen la utilización de la sumatoria. |
Competencias | Atributos de Ingeniería |
Normatividad |
1.- El alumno deberá estar en el aula a más tardar 5 minutos después de la hora indicada, posteriormente se considerará como retardo y tendrá una tolerancia de 10 minutos para llegar y evitar su falta. 2.- Los equipos de exposición se integrarán exclusivamente por 3 alumnos para la correcta aplicación de este rubro; en los casos en que, únicamente hayan quedado 1 o 2 alumnos en el grupo, el profesor tendrá el criterio libre para asignarlo en algún equipo. 3.- Las fechas para exposición por equipo, deberán respetarse de acuerdo a la programación hecha en clases con el profesor, así como también se sugiere el respaldo de la información (exposición) en USB 2 veces o bien, en CD, con la finalidad de evitar retrasos en la exposición. 4.- La fecha para entregar el documento de investigación, se deberá respetar, y no se aceptará fuera de horario y lugar. 5.- Se recomienda al alumno, respetar la exposición de sus compañeros dentro del aula, (evitar el sonido de celulares, escuchar música, etc.). 6.- El alumno debe mostrar actitud positiva con sus compañeros y el docente, en caso contrario será suspendido el tiempo que considere el Docente, al mismo tiempo que genera baja puntuación en 20% del correspondiente porcentaje puntaje del formativo. |
Materiales |
Calculadora científica, tablas estadísticas, hojas milimétricas. |
Bibliografía disponible en el Itescam | |||||
Título |
Autor |
Editorial |
Edición/Año |
Ejemplares |
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Probabilidad y estadística / |
Sánchez Corona, Octavio |
McGraw-Hill, |
3a. / 2010. |
21 |
- |
Probabilidad y estadística para ingeniería / |
Hines, William W. |
Patria, |
4a. / 2003. |
14 |
- |
Parámetros de Examen | ||
PARCIAL 1 | De la actividad 1.1.1 a la actividad 2.10.1 | |
PARCIAL 2 | De la actividad 3.1.1 a la actividad 4.9.1 |
Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje) | |
1. Técnicas de conteo.
1.1. COMPETENCIA: Conocer los fundamentos y técnicas básicas de estadística, para organizar, representar y analizar datos obtenidos de una situación simulada o real. 1.1.. MANUAL DE PRACTICAS ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() 1.1. Principio aditivo. 1.1.1. Sumando. ![]() ![]() ![]() 1.2. Principio multiplicativo. 1.2.1. Multiplicando. ![]() ![]() ![]() 1.3. Notación factorial. 1.3.1. Acción factorial. ![]() ![]() ![]() 1.4. Permutaciones. 1.4.1. Varias permutaciones (simples, circulares y con repetición). ![]() ![]() ![]() 1.5. Combinaciones 1.5.1. Combinando. ![]() ![]() ![]() 1.6. Diagrama de Árbol. 1.6.1. Diagramas de operación con Árbol. ![]() ![]() ![]() 1.7. Teorema del binomio. 1.7.1. Binomio. ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() |
2. Fundamentos de la teoría de probabilidad.
2.1. COMPETENCIA:Conocer los conceptos básicos de probabilidad para aplicarlos en la solución de problemas. 2.1. Teoría elemental de probabilidad. 2.1.1. Teorizando. ![]() ![]() ![]() 2.2. Probabilidad de Eventos: Definición de espacio muestral, definición de evento, simbología, unión, intersección, diagramas de Venn. 2.2.1. Eventos, espacio muestral. ![]() ![]() ![]() ![]() 2.2.2. Definición y notación de conjuntos. ![]() ![]() ![]() 2.2.3. Operaciones de conjuntos con esquemas de Venn Euler. ![]() ![]() ![]() 2.3. Probabilidad con Técnicas de Conteo: Axiomas, Teoremas. 2.3.1. Axiomas y Teoremas en los conjuntos. ![]() ![]() ![]() 2.4. Probabilidad condicional: Dependiente e Independiente. 2.4.1. Probabilidad condicional (Dependiente e Independiente). ![]() ![]() ![]() 2.5. Ley multiplicativa. 2.5.1. Multiplicativa. ![]() 2.6. Eventos independientes: Regla de Bayes. 2.6.1. Bayes. ![]() ![]() ![]() 2.7. Variable aleatoria. 2.7.1. Concepto de variables aleatorias. ![]() ![]() 2.8. Variables aleatorias conjuntas. 2.8.1. Variables (discretas y continuas). ![]() ![]() 2.9. Modelos analíticos de fenómenos aleatorios discretos. 2.9.1. Operaciones discretas. ![]() 2.10. Modelos analíticos de fenómenos aleatorios continuos. 2.10.1. Operaciones continuas. ![]() ![]() |
3. Estadística descriptiva.
3.1. Conceptos básicos de estadística: Definición, Teoría de decisión, Población, Muestra aleatoria, Parametros aleatorios. 3.1.1. Definiciones (Teoría de decisión, Población, Muestra aleatoria, Parametros aleatorios). ![]() 3.2. Descripción de datos: Datos agrupados y no agrupados, Frecuencia de clase, Frecuencia relativa, Punto medio, Límites. 3.2.1. Datos agrupados y no agrupados, Diferentes tipos de Frecuencias, Punto medio y Límites. ![]() 3.3. Medidas de tendencia central: Media aritmética, geométrica y ponderada, Mediana, Moda, Medidas de dispersión, Varianza, Desviación estándar, Desviación media, Desviación mediana, Rango. 3.3.1. Media aritmética. ![]() 3.3.2. Media geométrica. ![]() 3.3.3. Media ponderada. ![]() 3.3.4. Mediana, Moda. ![]() 3.3.5. Medidas de dispersión, Varianza, Desviación estándar, Desviación media, Desviación mediana y Rango. ![]() 3.4. Parámetros para datos agrupados. 3.4.1. Datos agrupados (parámetros). ![]() ![]() 3.5. Distribución de frecuencias. 3.5.1. Frecuencias operaciones. ![]() 3.6. Técnicas de agrupación de datos. 3.6.1. Agrupando datos. ![]() 3.7. Técnicas de muestreo. 3.7.1. Muestreo. ![]() ![]() 3.8. Histogramas. 3.8.1. Diagramas-Histogramas. ![]() ![]() |
4. Distribuciones muestrales.
4.1. Función de probabilidad. 4.1.1. Aplicación y teoría de probabilidad (continuas y discretas). ![]() ![]() 4.2. Distribución binomial. 4.2.1. Binomial. ![]() ![]() 4.3. Distribución hipergeométrica. 4.3.1. Muestra con reemplazo y sin reemplazo. ![]() ![]() 4.4. Distribución de Poisson. 4.4.1. Aplicación y teoría Poisson. ![]() 4.5. Esperanza matemática. 4.5.1. Aplicación de la Esperanza matemática (discreto). ![]() 4.5.2. Aplicación de la Esperanza matemática (continuo). ![]() 4.6. Distribución Normal. 4.6.1. Aplicando la Normal (Ecuación, Gráficas, Tablas y aplicaciones). ![]() 4.7. Distribución T-student. 4.7.1. Teoría y aplicando la T-student. ![]() ![]() 4.8. Distribución Chi-cuadrada. 4.8.1. Teoría y aplicación Chi-cuadrada. ![]() 4.9. Distribución F. 4.9.1. Teoría y aplicación de F. ![]() |
5. Estadistica aplicada.
5.1. Inferencia estadística: Concepto, Estimación, Prueba de Hipótesis. 5.1.1. Conceptos. ![]() 5.1.2. Estimación. ![]() 5.1.3. Prueba de Hipótesis (medida poblacional, diferencias de medias, proporciones). ![]() ![]() 5.2. Estimaciones puntuales y por intervalos de confianza. 5.2.1. Estimaciones puntuales. ![]() ![]() ![]() 5.2.2. Intervalos de confianza (Estimación por intervalo, Límites de confianza, Intervalo de confianza para medida con varianza conocida, Intervalo de confianza para medida con varianza desconocida, Intervalo de confianza para proporciones). ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() 5.3. Regresión y correlación. 5.3.1. Grafica de los datos. ![]() 5.3.2. Variables de regresión independientes. ![]() 5.3.3. Regresión lineal simple. ![]() 5.3.4. Coeficientes de regresión. ![]() 5.3.5. Líneas de regresión ajustada. ![]() 5.3.6. Correlación (Ecuación de la recta como ajuste de datos). ![]() 5.3.7. Modelos. ![]() 5.3.8. Ecuaciones normales. ![]() |
Prácticas de Laboratorio (20232024P) |
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Hora |
Grupo |
Aula |
Práctica |
Descripción |
Cronogramas (20232024P) | |||
Grupo | Actividad | Fecha | Carrera |
Temas para Segunda Reevaluación |