Syllabus
MAF-1019 PROBABILIDAD Y ESTADISTICA
DR. JOSE ALFONSO CUEVAS BACAB
jacuevas@itescam.edu.mx
Semestre | Horas Teoría | Horas Práctica | Créditos | Clasificación |
1 | 3 | 2 | 5 | Ciencias Básicas |
Prerrequisitos |
Competencias | Atributos de Ingeniería |
Analiza los conceptos básicos de las situaciones aleatorias para efectuar la toma de decisiones. | Aplicar, analizar y sintetizar procesos de diseño de ingeniería que resulten en proyectos que cumplen las necesidades específicas | Obtiene y analiza conjuntos de datos tomados de una situación real para realizar una síntesis de ellos mediante descripciones numéricas. | Aplicar, analizar y sintetizar procesos de diseño de ingeniería que resulten en proyectos que cumplen las necesidades específicas | Identificar, seleccionar y aplicar distribuciones de probabilidad para solución de problemas. Aplicar los conceptos de variable aleatoria continua con base a situaciones reales o simuladas según la distribución de probabilidad. | Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería | Aplicar la metodología de estimaciones y prueba de hipótesis para inferir el comportamiento de alguna de las características de la poblacion o de un proceso. | Aplicar, analizar y sintetizar procesos de diseño de ingeniería que resulten en proyectos que cumplen las necesidades específicas | Interpretar el proceso metodológico para la construcción de un modelo de regresión simple y múltiple mediante el manejo de un conjunto de datos donde se obtienen parámetros del modelo y los correlaciona | Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería | Utilizar el análisis de varianza para procesar información y tomar decisiones con base a los resultados obtenidos. | Aplicar, analizar y sintetizar procesos de diseño de ingeniería que resulten en proyectos que cumplen las necesidades específicas |
Normatividad |
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Materiales |
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Bibliografía disponible en el Itescam | |||||
Título |
Autor |
Editorial |
Edición/Año |
Ejemplares |
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Probabilidad y estadística / |
Spielgel, Murray R. |
McGraw-Hill, |
3a. / 2010. |
5 |
Si |
Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias / |
Devore, Jay L. |
Cengage learning, |
México: / 2008 |
16 |
- |
Parámetros de Examen | ||
PARCIAL 1 | De la actividad 1.1.1 a la actividad 3.1.3 | |
PARCIAL 2 | De la actividad 4.1.1 a la actividad 6.1.2 |
Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje) | |
1. Probabilidad
1.1. Analiza los conceptos básicos de las situaciones aleatorias para efectuar la toma de decisiones. 1.1.1. Investigar la definición, clasificación e importancia de la probabilidad, así como conceptos de experimentos aleatorios, espacio muestral, suceso y evento. ![]() ![]() 1.1.2. Investigar las definiciones de espacio muestral, técnicas de conteo, teoría de conjuntos, diagramas de árbol y establecer un experimento aleatorio de probabilidad para corroborar los axiomas y teoremas ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() 1.1.3. Utilizar material audiovisual para conocer y aplicar la probabilidad de un evento, resolver ejercicios sobre probabilidad condicional y teorema de Bayes. ![]() ![]() |
2. Estadística descriptiva
2.1. Obtiene y analiza conjuntos de datos tomados de una situación real para realizar una síntesis de ellos mediante descripciones numéricas. 2.1.1. Investigar la definición de estadística, sus medidas de centralización y de dispersión para datos ordenados y proponer un ejemplo. Discutirlas en grupo. ![]() 2.1.2. Recopilar muestras pequeñas para realizar los cálculos de centralización y de dispersión y representarlos gráficamente mediante histogramas, polígonos de frecuencias y ojivas. ![]() ![]() ![]() ![]() 2.1.3. Recopilar muestras de al menos 30 datos para realizar los cálculos de centralización y de dispersión y representarlos gráficamente mediante histogramas, polígonos de frecuencias y ojivas. ![]() ![]() ![]() |
3. Distribución de probabilidad
3.1. Identificar, seleccionar y aplicar distribuciones de probabilidad para solución de problemas. Aplicar los conceptos de variable aleatoria continua con base a situaciones reales o simuladas según la distribución de probabilidad. 3.1.1. Investigar qué es una distribución de probabilidad, variable aleatoria continua y discreta, establecer una función de probabilidad y calcular la esperanza matemática, varianza y desviación estándar. ![]() ![]() 3.1.2. Identificar las distribuciones binomial, hipergeométrica y de Poisson, realizar los cálculos y utilizar el manejo de tablas; aproximar los cálculos de la distribución de Poisson a la binomial. ![]() ![]() 3.1.3. Investigar las funciones de distribución normal, normal como aproximación a la binomial y Weibull, así como resolver ejercicios carácterísticos con el manejo de tablas. ![]() |
4. Inferencia Estadística
4.1. Aplicar la metodología de estimaciones y prueba de hipótesis para inferir el comportamiento de alguna de las características de la poblacion o de un proceso. 4.1.1. Investigar la definición de inferencia estadística y estimación para analizar y discutir información sobre estimaciones para una media conocida y desconocida. ![]() ![]() ![]() 4.1.2. Resolver ejercicios aplicando la metodología de prueba de hipótesis para la media, diferencia de medias, proporción, diferencia de proporciones, varianza y relación de varianzas; calcular el tamaño de muestras ![]() 4.1.3. Proponer hipótesis en donde el interés sea la media, diferencia de medias, proporción, diferencia de proporciones, varianza y relación de varianzas; modificar el tamaño de muestras y discutir su impacto ![]() ![]() |
5. Análisis de Regresión y Correlación
5.1. Interpretar el proceso metodológico para la construcción de un modelo de regresión simple y múltiple mediante el manejo de un conjunto de datos donde se obtienen parámetros del modelo y los correlaciona 5.1.1. Analizar en fuentes de información la importancia de la regresión lineal simple y múltiple así como explicar su diferencia para la toma de decisiones. ![]() 5.1.2. Realizar ejercicios en donde se aplique modelos de regresión para la estimación e hipótesis con el uso de software para comprobar los resultados obtenidos. ![]() ![]() |
6. Diseño de experimentos
6.1. Utilizar el análisis de varianza para procesar información y tomar decisiones con base a los resultados obtenidos. 6.1.1. Investigar los diferentes tipos de diseños experimentales para evaluar su comportamiento y discutir los elementos que constituyen al diseño completamente al azar y de análisis de varianza. ![]() 6.1.2. Utilizar software para el manejo de información asociada al modelo de factor e interpretar los resultados que se generan en el análisis de varianza y discutir las diversas pruebas de rangos múltiples. ![]() |
Prácticas de Laboratorio (20242025N) |
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Grupo |
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