Syllabus
AEF-1052 PROBABILIDAD Y ESTADISTICA
MPAR. SILVIA CANDELARIA ALMEYDA SAENZ
salmeyda@itescam.edu.mx
Semestre | Horas Teoría | Horas Práctica | Créditos | Clasificación |
2 | 3 | 2 | 5 | Ciencias Básicas |
Prerrequisitos |
El alumno deberá tener conocimientos de:
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Competencias | Atributos de Ingeniería |
Normatividad |
|
Materiales |
Calculadora científica, tablas estadísticas correspondientes a la materia, formularios correspondientes a los temas vistos por parcial.(tablas proporcionadas por el maestro y los formularios elaborados por los propios alumnos a partir de los apuntes de clase). |
Bibliografía disponible en el Itescam | |||||
Título |
Autor |
Editorial |
Edición/Año |
Ejemplares |
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Probabilidad y estadística/ |
Sánchez Corona, Octavio |
McGraw-Hill, |
2a / 2004. |
1 |
- |
Probabilidad y estadística / |
Fuenlabrada de las Vegas Trucíos, Samuel |
McGraw-Hill, |
2004. |
9 |
- |
OrCAD PSpice para windows / |
Goody, Roy W. |
Pearson, |
3a. / 2003. |
3 |
- |
Parámetros de Examen | ||
PARCIAL 1 | De la actividad 1.1.1 a la actividad 2.6.1 | |
PARCIAL 2 | De la actividad 2.7.1 a la actividad 3.9.1 |
Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje) | |
1. Técnicas de conteo
1.1. Principio aditivo 1.1.1. Principio aditivo ![]() ![]() ![]() 1.2. Principio multiplicativo 1.2.1. Principio multiplicativo ![]() 1.3. Notación Factorial 1.3.1. Notación Factorial ![]() 1.4. Permutaciones 1.4.1. Permutaciones ![]() ![]() 1.5. Combinaciones. 1.5.1. Combinaciones. ![]() ![]() 1.6. Diagrama de Árbol 1.6.1. Diagrama de Árbol ![]() 1.7. Teorema del Binomio 1.7.1. Teorema del Binomio ![]() |
2. Fundamentos de la teoría de probabilidad.
2.1. Teoría elemental de probabilidad 2.1.1. Teoría elemental de probabilidad ![]() 2.2. Probabilidad de Eventos: Definición de espacio muestral, definición de evento, simbología, unión, intersección, diagramas de Venn. 2.2.1. Probabilidad de Eventos: Definición de espacio muestral, definición de evento, simbología, unión, intersección, diagramas de Venn. ![]() 2.3. Probabilidad con Técnicas de Conteo: Axiomas, Teoremas 2.3.1. Probabilidad con Técnicas de Conteo: Axiomas, Teoremas ![]() 2.4. Probabilidad condicional: Dependiente, Independiente. 2.4.1. Probabilidad condicional: Dependiente, Independiente ![]() 2.5. Ley multiplicativa 2.5.1. Ley multiplicativa ![]() 2.6. Eventos independientes: Regla de Bayes 2.6.1. Eventos independientes: Regla de Bayes ![]() 2.7. Variable aleatoria 2.7.1. Variable aleatoria ![]() 2.8. Variables aleatorias conjuntas 2.8.1. Variables aleatorias conjuntas. ![]() 2.9. Modelos analíticos de fenómenos aleatorios discretos 2.9.1. Modelos analíticos de fenómenos aleatorios discretos ![]() ![]() 2.10. Modelos analíticos de fenómenos aleatorios continuos 2.10.1. Modelos analíticos de fenómenos aleatorios continuos ![]() |
3. Estadística descriptiva
3.1. Conceptos básicos de estadística: Definición, Teoría de decisión, Población, Muestra aleatoria, Parámetros aleatorios 3.1.1. Conceptos básicos de estadística: Definición, Teoría de decisión, Población, Muestra aleatoria, Parámetros aleatorios ![]() 3.2. Descripción de datos: Datos agrupados y no agrupados, Frecuencia de clase, Frecuencia relativa, Punto medio, Límites 3.2.1. Descripción de datos: Datos agrupados y no agrupados, Frecuencia de clase, Frecuencia relativa, Punto medio, Límites ![]() 3.3. Medidas de tendencia central: Media aritmética, geométrica y ponderada, Mediana, Moda. 3.3.1. Medidas de tendencia central: Media aritmética, geométrica y ponderada, Mediana, Moda. ![]() 3.4. Medidas de dispersión: Varianza, Desviación estándar, Desviación media, Desviación mediana, Rango 3.4.1. Medidas de dispersión: Varianza, Desviación estándar, Desviación media, Desviación mediana, Rango ![]() 3.5. Parámetros para datos agrupados 3.5.1. Parámetros para datos agrupados ![]() 3.6. Distribución de frecuencias 3.6.1. Distribución de frecuencias ![]() 3.7. Técnicas de agrupación de datos 3.7.1. Técnicas de agrupación de datos ![]() 3.8. Técnicas de muestreo 3.8.1. Técnicas de muestreo ![]() 3.9. Histogramas 3.9.1. Histogramas ![]() |
4. Distribuciones muestrales
4.1. Función de probabilidad 4.1.1. Función de probabilidad ![]() 4.2. Distribución binomial 4.2.1. Distribución binomial ![]() 4.3. Distribución hipergeométrica 4.3.1. Distribución hipergeométrica ![]() 4.4. Distribución de Poisson 4.4.1. Distribución de Poisson ![]() 4.5. Esperanza matemática 4.5.1. Esperanza matemática ![]() 4.6. Distribución normal 4.6.1. Distribución normal ![]() ![]() 4.7. Distribución T-student 4.7.1. Distribución T-student ![]() 4.8. Distribución Chi cuadrada 4.8.1. Distribución Chi cuadrada ![]() 4.9. Distribución F 4.9.1. Distribución F ![]() |
5. Estadística aplicada
5.1. Inferencia estadística: Concepto, Estimación, Prueba de hipótesis 5.1.1. Inferencia estadística: Concepto, Estimación, Prueba de hipótesis ![]() 5.2. Estimaciones puntuales y por intervalos de confianza 5.2.1. Estimaciones puntuales y por intervalos de confianza ![]() 5.3. Regresión y correlación 5.3.1. Regresión y correlación ![]() |
Prácticas de Laboratorio (20232024P) |
Fecha |
Hora |
Grupo |
Aula |
Práctica |
Descripción |
Cronogramas (20232024P) | |||
Grupo | Actividad | Fecha | Carrera |
Temas para Segunda Reevaluación |