Syllabus
AEF-1052 PROBABILIDAD Y ESTADISTICA
DR. JOSE ALFONSO CUEVAS BACAB
jacuevas@itescam.edu.mx
Semestre | Horas Teoría | Horas Práctica | Créditos | Clasificación |
2 | 3 | 2 | 5 | Ciencias Básicas |
Prerrequisitos |
CONOCIMIENTOS PREVIOS:
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Competencias | Atributos de Ingeniería |
Comprende los conceptos básicos de la estadística descriptiva para el análisis, organización y presentación de datos. | Reconocer la necesidad permanente de conocimiento adicional y tener la habilidad para localizar, evaluar, integrar y aplicar este conocimiento adecuadamente | Utiliza los conceptos básicos de la teoría de la probabilidad para aplicarlos en la solución de problemas de ingeniería en computación. | Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería | Identifica el tipo de variable aleatoria de un experimento para calcular estadísticos y visualizar el comportamiento de la variable. | Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería | Identifica las propiedades y características de las distribuciones discretas y continuas de un experimento para procesar la información de fenómenos y procesos de ingeniería biomédica, computación y comunicaciones. | Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería | Aplica los conceptos del modelo de regresión lineal y establecer las condiciones para distinguir entre una regresión y una correlación. | Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería | Comprende los conceptos de muestreo para aplicar la teoría de distribuciones de de muestreo y diferentes tipos de fenómenos que se presentan en una muestra en procesos eléctricos, electrónicos y electrodinámicos. | 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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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 6.1.11 |
Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje) | |
1. Estadística descriptiva.
1.1. Comprende los conceptos básicos de la estadística descriptiva para el análisis, organización y presentación de datos. 1.1.1. Obtener información de diferentes fuentes sobre los conceptos básicos de estadística: definición, teoría de decisión, población, muestra aleatoria, parámetros aleatorios. ![]() ![]() 1.1.2. Discutir la información encontrada y llegar a definiciones conjuntas. ![]() 1.1.3. Elaborar un mapa conceptual de la información analizada. ![]() 1.1.4. Determinar la descripción de los datos correspondientes a través de ejercicios. ![]() 1.1.5. Obtener información por grupos de trabajo sobre las medidas de tendencia central: media aritmética, geométrica, ponderada, mediana y moda y las de dispersión: varianza, desviación estándar, desviación media, desviación mediana y rango. ![]() 1.1.6. Formar grupos de trabajo donde cada uno deberá presentar un ejemplo del ambiente real donde se calculen las medidas de tendencia central y de dispersión, explicando la importancia de cada una de ellas para el análisis de los datos. ![]() 1.1.7. Resolver problemas que involucren medidas de tendencia central y de dispersión utilizando TIC’s. ![]() 1.1.8. Discutir las características de las distribuciones de frecuencia, identificando su utilización en problemas específicos. ![]() 1.1.9. Utilizar TIC’s para elaborar diferentes histogramas, con información correspondiente a un problema del medio cotidiano. ![]() |
2. Fundamentos de la Teoría de Probabilidad.
2.1. Utiliza los conceptos básicos de la teoría de la probabilidad para aplicarlos en la solución de problemas de ingeniería en computación. 2.1.1. Buscar información y presentarla en grupos de trabajo sobre el desarrollo histórico de la probabilidad. ![]() 2.1.2. Buscar en distintas fuentes los conceptos básicos de: espacio muestral, evento, simbología, operaciones y diagramas de Venn. ![]() 2.1.3. Elaborar un resumen individual con la información encontrada. 2.1.4. Parafrasear individualmente los principales axiomas y teoremas para la solución de problemas de probabilidad con técnicas de conteo. ![]() 2.1.5. Determinar las probabilidades de eventos simples y los espacios muestrales mediante juegos de azar en grupos de trabajo. ![]() 2.1.6. Resolver ejercicios y problemas en grupos de trabajo que impliquen el cálculo de la probabilidad utilizando técnicas de conteo. ![]() 2.1.7. Analizar el concepto de probabilidad condicional dependiente e independiente mediante la solución de problemas. ![]() 2.1.8. Identificar la aplicación de la ley multiplicativa en la solución de problemas de cálculo de probabilidad en eventos mediante la construcción de ejemplos en grupos de trabajo. ![]() 2.1.9. Construir en plenaria ejercicios que involucren el teorema de Bayes, relacionados con el área de las ciencias computacionales. ![]() 2.1.10. Utilizar TIC’s para resolver problemas sobre probabilidades. ![]() |
3. Variables Aleatorias.
3.1. Identifica el tipo de variable aleatoria de un experimento para calcular estadísticos y visualizar el comportamiento de la variable. 3.1.1. Búsqueda de información sobre los tipos de variables aleatorias discretas y continuas. ![]() 3.1.2. Establecer la función de probabilidad de una variable aleatoria discreta y continua a partir de una situación real o simulada, y calcular sus propiedades: la esperanza matemática, varianza y desviación estándar, coeficiente de variabilidad, interpret ![]() 3.1.3. Utilizar TIC’s para resolver problemas sobre variables aleatorias. ![]() |
4. Distribuciones de Probabilidad.
4.1. Identifica las propiedades y características de las distribuciones discretas y continuas de un experimento para procesar la información de fenómenos y procesos de ingeniería biomédica, computación y comunicaciones. 4.1.1. Buscar en diferentes fuentes de información las distribuciones: binomial, hipergeométrica, Poisson. ![]() 4.1.2. Presentar en plenaria, mediante grupos de trabajo, la definición, características y proceso de cálculo de las distribuciones investigadas. 4.1.3. Resolver ejercicios y problemas donde se aplique las diferentes distribuciones. ![]() 4.1.4. Definir en plenaria el concepto de Esperanza matemática. ![]() 4.1.5. Analizar y discutir en grupos de trabajo las propiedades de la curva binomial. ![]() 4.1.6. Resolver ejercicios y problemas relacionados con la distribución normal. ![]() 4.1.7. Buscar en diferentes fuentes de información y en grupos de trabajo, otras distribuciones: Tstudent, Chi cuadrada y F, sus características, propiedades, cálculo y aplicaciones. ![]() 4.1.8. Resolver ejercicios y problemas relacionados con las distribuciones muestrales: T-student, Chi cuadrada y F. ![]() ![]() ![]() 4.1.9. Utilizar TIC’s para resolver problemas de las diferentes distribuciones. ![]() |
5. Regresión lineal.
5.1. Aplica los conceptos del modelo de regresión lineal y establecer las condiciones para distinguir entre una regresión y una correlación. 5.1.1. Determinar el diagrama de dispersión y la ecuación de regresión para dos o más variables. ![]() 5.1.2. Resolver problemas de regresión, mediante TIC’s y analizar resultados. ![]() 5.1.3. Aplicar los resultados de los problemas para hacer interpolación de valores. ![]() 5.1.4. Determinar los coeficientes de correlación y de determinación y tomar decisiones sobre su aplicación para diferentes modelos. ![]() 5.1.5. Utilizar TIC’s para resolver problemas de regresión y correlación así como obtener los gráficos. ![]() |
6. Estadística aplicada.
6.1. Comprende los conceptos de muestreo para aplicar la teoría de distribuciones de de muestreo y diferentes tipos de fenómenos que se presentan en una muestra en procesos eléctricos, electrónicos y electrodinámicos. 6.1.1. Búsqueda de información de conceptos relacionados con el muestreo. ![]() 6.1.2. Discutir de los elementos investigados. 6.1.3. Proporcionar situaciones hipotéticas de procesos y/o poblaciones finitas para obtengan de dichos procesos un conjunto de datos para sus análisis. ![]() 6.1.4. Obtener los valores de t, X2, F y Z de las diferentes distribuciones muestrales. ![]() 6.1.5. Interpretar los resultados obtenidos 6.1.6. Calcular dado un conjunto de datos los intervalos de confianza, según proceda, para la media y proporción. ![]() 6.1.7. Interpretar el significado de los intervalos de confianza. ![]() 6.1.8. Dado un conjunto de datos diferenciar la importancia de utilizar estimadores puntuales y estimadores por intervalos. ![]() 6.1.9. Formular y resolver ejercicios aplicando la metodología de prueba de hipótesis para la media, proporción y varianza. ![]() 6.1.10. Obtener el tamaño de la muestra para diferentes situaciones en procesos eléctricos, electrónicos y electrodinámicos del error tipo I, error tipo II y para la potencia de la prueba. ![]() 6.1.11. Utilizar TIC’s para obtener los resultados sobre muestreo, estimación y pruebas de hipótesis. |
Prácticas de Laboratorio (20232024P) |
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Cronogramas (20232024P) | |||
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