Syllabus
AEF-1052 PROBABILIDAD Y ESTADISTICA
MAC. RAMIRO JOSÉ GONZÁLEZ HORTA
rjgonzalez@itescam.edu.mx
Semestre | Horas Teoría | Horas Práctica | Créditos | Clasificación |
2 | 3 | 2 | 5 | Ciencias Básicas |
Prerrequisitos |
El alumno debera de dominar el uso de la calculadora cientifica para que facilite su aprendizaje de la materia de Probabilidad y Estadística, tener conocimiento respecto a las tablas estadisticas y su utilización en las distintas distribuciones correspondientes. |
Competencias | Atributos de Ingeniería |
Principio aditivo. | Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería | Principio multiplicativo | Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería | Notación Factorial. | Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería | Permutaciones. | Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería | Combinaciones. | Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería | Diagrama de Árbol. | Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería | Teorema del Binomio. | Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería | Teoría elemental de probabilidad. | Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería | Probabilidad de Eventos | Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería | Probabilidad con Técnicas de Conteo | Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería | Probabilidad condicional | Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería | Ley multiplicativa. | Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería | Eventos independientes | Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería | Variable aleatoria. | Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería | Variables aleatorias conjuntas | Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería | Modelos analíticos de fenómenos aleatorios discretos. | Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería | Modelos analíticos de fenómenos aleatorios continuos.. | Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería | Conceptos básicos de estadística | Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones | Descripción de datos | Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones | Medidas de tendencia central | Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones | Parámetros para datos agrupados. | Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones | Distribución de frecuencias | Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones | Técnicas de agrupación de datos. | Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones | Técnicas de muestreo. | Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones | Histogramas. | Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones | Función de probabilidad. | Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones | Distribución binomial. | Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones | Distribución hipergeométrica. | Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones | Distribución de Poisson. | Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones | Esperanza matemática. | Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones | Distribución normal. | Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones | Distribución T-student. | Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones | Distribución Chi cuadrada. | Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones | Distribución F. | Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones | Variables aleatorias discretas: | Aplicar, analizar y sintetizar procesos de diseño de ingeniería que resulten en proyectos que cumplen las necesidades específicas | Variables aleatorias Continuas: | Aplicar, analizar y sintetizar procesos de diseño de ingeniería que resulten en proyectos que cumplen las necesidades específicas | Regresión y correlación. | Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones |
Normatividad |
1.-Es obligatorio para el alumno la asistencia a clase en un 90% para tener derecho a presentar los examenes parciales, de lo contrario quedara sin derecho a presentar salvo la justificacion correspondiente. 2.-El alumno podra entrar al aula a mas tardar 10 minutos de iniciada la clase. 3.-La falta colectiva se considera doble y se dara como visto el tema. 4.-Los trabajos documentales seran entregados en tiempo y forma, por tanto no sera recepcionado ningun trabajo fuera de la fecha indicada por el docente. 5.-No se permite el uso de gorras, lentes obscuros y los celulares en modo de vibrador. 6.-La mala conducta con el docente y compañeros sera sancionado con suspension de clase y afectacion en la calificacion del 20 %. |
Materiales |
LUNES https://meet.google.com/prs-uppi-nzr VIERNES https://meet.google.com/bvc-jgif-oho |
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 4.2.5 | |
PARCIAL 2 | De la actividad 5.1.1 a la actividad 7.3.1 |
Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje) | |
1. Estadística descriptiva.
1.1. Conceptos básicos de estadística 1.1.1. Conceptos básicos de estadística: Definición, Teoría de decisión, Población, Muestra aleatoria, Parámetros aleatorios. ![]() 1.2. Descripción de datos 1.2.1. Descripción de datos: Datos agrupados y no agrupados, Frecuencia de clase, Frecuencia relativa, Punto medio, Límites. ![]() 1.3. Medidas de tendencia central 1.3.1. Medidas de tendencia central: Media aritmética, geométrica y ponderada, Mediana, Moda, Medidas de dispersión, Varianza, Desviación estándar, Desviación media, Desviación mediana, Rango. ![]() 1.4. Parámetros para datos agrupados. 1.4.1. Parámetros para datos agrupados. ![]() 1.5. Distribución de frecuencias 1.5.1. Distribución de frecuencias ![]() 1.6. Técnicas de agrupación de datos. 1.6.1. Técnicas de agrupación de datos. ![]() 1.7. Técnicas de muestreo. 1.7.1. Técnicas de muestreo. ![]() ![]() 1.8. Histogramas. 1.8.1. Histogramas. ![]() |
2. Técnicas de conteo
2.1. Principio aditivo. 2.1.1. Principio aditivo. ![]() 2.2. Principio multiplicativo 2.2.1. Principio multiplicativo ![]() 2.3. Notación Factorial. 2.3.1. Notación Factorial. ![]() 2.4. Permutaciones. 2.4.1. Permutaciones. ![]() 2.5. Combinaciones. 2.5.1. Combinaciones. ![]() 2.6. Diagrama de Árbol. 2.6.1. Diagrama de Árbol. ![]() 2.7. Teorema del Binomio. 2.7.1. Teorema del Binomio. ![]() |
3. Fundamentos de la teoría de probabilidad.
3.1. Teoría elemental de probabilidad. 3.1.1. Teoría elemental de probabilidad. ![]() 3.2. Probabilidad de Eventos 3.2.1. Probabilidad de Eventos ![]() 3.3. Probabilidad con Técnicas de Conteo 3.3.1. Probabilidad con Técnicas de Conteo: Axiomas, Teoremas. ![]() 3.4. Probabilidad condicional 3.4.1. Probabilidad condicional: Dependiente, Independiente. ![]() 3.5. Ley multiplicativa. 3.5.1. Ley multiplicativa. ![]() 3.6. Eventos independientes 3.6.1. Eventos independientes: Regla de Bayes. ![]() 3.7. Variable aleatoria. 3.7.1. Variable aleatoria. ![]() 3.8. Variables aleatorias conjuntas 3.8.1. Variables aleatorias conjuntas ![]() 3.9. Modelos analíticos de fenómenos aleatorios discretos. 3.9.1. Modelos analíticos de fenómenos aleatorios discretos. ![]() 3.10. Modelos analíticos de fenómenos aleatorios continuos.. 3.10.1. Modelos analíticos de fenómenos aleatorios continuos. ![]() |
4. Variables Aleatorias.
4.1. Variables aleatorias discretas: 4.1.1. Distribución de probabilidad en forma general. ![]() 4.1.2. Valor esperado 4.1.3. Variancia, desviación estándar. 4.1.4. Función acumulada. 4.2. Variables aleatorias Continuas: 4.2.1. Distribución de probabilidad en forma general. ![]() 4.2.2. Valor esperado 4.2.3. Variancia, desviación estándar. 4.2.4. Función acumulada. 4.2.5. Cálculos de probabilidad. |
5. Distribuciones de Probabilidad.
5.1. Función de probabilidad. 5.1.1. Función de probabilidad. ![]() 5.2. Distribución binomial. 5.2.1. Distribución binomial. ![]() 5.3. Distribución hipergeométrica. 5.3.1. Distribución hipergeométrica. ![]() 5.4. Distribución de Poisson. 5.4.1. Distribución de Poisson. ![]() 5.5. Esperanza matemática. 5.5.1. Esperanza matemática. ![]() 5.6. Distribución normal. 5.6.1. Distribución normal. ![]() 5.7. Distribución T-student. 5.7.1. Distribución T-student. ![]() 5.8. Distribución Chi cuadrada. 5.8.1. Distribución Chi cuadrada. ![]() 5.9. Distribución F. 5.9.1. Distribución F. ![]() |
6. Regresión lineal.
6.1. Regresión y correlación. 6.1.1. Diagrama de dispersión. ![]() 6.1.2. Regresión lineal simple. 6.1.3. Correlación. 6.1.4. Determinación y análisis de los coeficientes de correlación y de determinación. 6.1.5. Distribución normal bidimensional 6.1.6. Intervalos de confianza y pruebas para el coeficiente de correlación. 6.1.7. Errores de medición. |
7. Estadística aplicada.
7.1. Inferencia estadística 7.1.1. Inferencia estadística: Concepto, Estimación, Prueba de hipótesis. ![]() 7.2. Estimaciones puntuales y por intervalos de confianza. 7.2.1. Estimaciones puntuales y por intervalos de confianza. ![]() 7.3. Regresión y correlación. 7.3.1. Regresión y correlación. ![]() |
Prácticas de Laboratorio (20232024P) |
Fecha |
Hora |
Grupo |
Aula |
Práctica |
Descripción |
Cronogramas (20232024P) | |||
Grupo | Actividad | Fecha | Carrera |
Temas para Segunda Reevaluación |