Syllabus
MAF-1019 PROBABILIDAD Y ESTADISTICA
MIH. EDUARDO REYES PEREZ
ereyes@itescam.edu.mx
Semestre | Horas Teoría | Horas Práctica | Créditos | Clasificación |
1 | 3 | 2 | 5 | Ciencias Básicas |
Prerrequisitos |
1. Manejar con propiedad las funciones algebraicas y álgebra de funciones. 2. Calcular expresiones que impliquen utilizar la sumatoria. 3. Resolver problemas de límites y continuidad. 4. Aplicar la derivada y reglas de derivación. 5. Aplicar métodos para calcular Máximos y Mínimo. 6. Usar métodos gráficos y analizar dichos datos en una hoja de cálculo. |
Competencias | Atributos de Ingeniería |
Analiza los conceptos básicos de las situaciones aleatorias para efectuar la toma de decisiones. | Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería | Obtiene y analiza conjuntos de datos tomados de una situación real para realizar una síntesis de ellos mediante descripciones numéricas. | Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones | Identifica, selecciona y aplica distribuciones de probabilidad para solución de problemas. Aplica los conceptos de variable aleatoria para establecer la correspondiente distribución. | Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería | Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería | Interpreta el proceso metodológico para la construcción de un modelo de regresión simple y múltiple, mediante el manejo un conjunto de datos donde obtiene parámetros del modelo y los correlaciona. | Aplicar, analizar y sintetizar procesos de diseño de ingeniería que resulten en proyectos que cumplen las necesidades específicas | Interpreta el proceso metodológico para la construcción de un modelo de regresión simple y múltiple, mediante el manejo un conjunto de datos donde obtiene parámetros del modelo y los correlaciona. | Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones | Utiliza el análisis de varianza para procesar información y tomar decisiones en base a los resultados obtenidos. | Trabajar efectivamente en equipos que establecen metas, planean tareas, cumplen fechas límite y analizan riesgos e incertidumbre |
Normatividad |
1. Asistencia mínima de un 80% para tener derecho a presentar sus exámenes. 2. El alumno tendrá una tolerancia de 10 minutos como máximo. Después de este tiempo se considerará retardo. Llegar con 15 minutos de retardo, equivale a una falta. Tres retardos en el mes equivale a una falta. 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 (tareas, cuestionarios, investigaciones, etc.) 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 trabajo en equipo, participación y presentación es obligatoria. 6. No se permite en el salón de clases comida, solo el acceso de agua estará permitido. 7. En el salón no se permite el uso de gorras, lentes negros, así como tampoco vestimenta considerada inadecuada (faldas cortas, shorts, bermudas, blusas escotadas). 8. No está permitido el uso de celulares o algún otro equipo electrónico como los ordenadores, éstos se usarán en caso que el profesor lo indique. 9. Las llamadas podrán contestarse fuera del salón de clases siempre y cuando el celular se encuentre en modo de vibrador. 10. El alumno que demuestre una mala actitud ante sus compañeros o ante el profesor será suspendido el tiempo que ésta considere y se verá reflejada dicha actitud en su calificación del 20% correspondiente al puntaje 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 / |
Spielgel, Murray R. |
McGraw-Hill, |
3a. / 2010. |
5 |
- |
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 6.1.3 |
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 en equipo los conceptos: Espacio muestral, eventos, técnicas de conteo, teoría de conjuntos, diagramas de árbol para exponerlo en clase. ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() 1.1.2. Investigar y describir conceptos tales como: experimentos aleatorios, espacio muestral, suceso, probabilidad, importancia de la probabilidad. ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() 1.1.3. Establecer con base en un experimento aleatorio la distribución de probabilidad apropiada, corroborando los axiomas y teoremas correspondientes. ![]() ![]() 1.1.4. Utilizar material audiovisual para conocer y aplicar probabilidad condicional de un evento y teorema de Bayes y relacionarlos en situaciones cotidianas. ![]() ![]() |
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. Discutir en grupo los conceptos de: medidas de tendencia central, medidas de dispersión y distribución de frecuencias de datos agrupados y no agrupados. ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() 2.1.2. Recopilar muestras pequeñas y grandes de datos para realizar cálculos, que involucren la estadística descriptiva y representarlos por medio de gráficos. ![]() 2.1.3. Calcular con base a la distribución de frecuencias a las medidas como la media, moda, mediana, varianza y desviación estándar. ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() |
3. Distribuciones de probabilidad.
3.1. Identifica, selecciona y aplica distribuciones de probabilidad para solución de problemas. Aplica los conceptos de variable aleatoria para establecer la correspondiente distribución. 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 característicos con el manejo de tablas. ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() 3.2. |
4. Inferencia Estadística.
4.1. Interpreta el proceso metodológico para la construcción de un modelo de regresión simple y múltiple, mediante el manejo un conjunto de datos donde obtiene parámetros del modelo y los correlaciona. 4.1.1. Analizar en las fuentes de información la importancia de la regresión lineal simple y múltiple para su exposición en la clase. ![]() ![]() ![]() 4.1.2. Explicar en una exposición la diferencia entre regresión lineal y múltiple para la toma de decisiones. ![]() ![]() 4.1.3. Realizar ejercicios con el propósito de aplicar modelos de regresión para la estimación e hipótesis. ![]() ![]() ![]() ![]() 4.1.4. Usar el software para la comprobación de los ejercicios. ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() |
5. Análisis de Regresión y Correlación.
5.1. Interpreta el proceso metodológico para la construcción de un modelo de regresión simple y múltiple, mediante el manejo un conjunto de datos donde obtiene parámetros del modelo y los correlaciona. 5.1.1. Analizar en las fuentes de información la importancia de la regresión lineal simple y múltiple para su exposición en clase. ![]() ![]() ![]() 5.1.2. Realizar ejercicios con el propósito de aplicar modelos de regresión para la estimación e hipótesis. ![]() |
6. Diseño de experimentos.
6.1. Utiliza el análisis de varianza para procesar información y tomar decisiones en base a los resultados obtenidos. 6.1.1. Investigar documentalmente los diferentes tipos de diseños experimentales para evaluar su comportamiento. ![]() 6.1.2. Exponer en grupo los elementos que constituyen al diseño completamente al azar y el de análisis de varianza. ![]() 6.1.3. Utilizar software para el manejo de información asociada al modelo de factor e interpretar los resultados que se generan en el análisis de varianza. |
Prácticas de Laboratorio (20242025N) |
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Grupo |
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Cronogramas (20242025N) | |||
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