Sylabus AEF-1024

Syllabus

AEF-1024 ESTADISTICA INFERENCIAL I

MPEDR. SAYDEL GARCIA CRUZ

sgarcia@itescam.edu.mx

Semestre	Horas Teoría	Horas Práctica	Créditos	Clasificación
3	3	2	5	Ciencias Básicas

Prerrequisitos

Aplica los conceptos de la teoría de la probabilidad y estadística para organizar, clasificar, analizar e interpretar datos para la toma decisiones en aplicaciones de industrial y logística.

Competencias	Atributos de Ingeniería
Escoge el tipo de muestreo al que corresponde un experimento según la selección de la variable de estudio para observar su comportamiento.	Reconocer la necesidad permanente de conocimiento adicional y tener la habilidad para localizar, evaluar, integrar y aplicar este conocimiento adecuadamente
Aplica los fundamentos de la teoría de estimación en problemas que requieran el cálculo del tamaño de la muestra para determinar los diferentes intervalos de confianza según la variable que se está analizando en procesos industriales y logísticos	Aplicar, analizar y sintetizar procesos de diseño de ingeniería que resulten en proyectos que cumplen las necesidades específicas
Realiza pruebas de hipótesis para comparar si los valores de los estadísticos obtenidos de una muestra tienen una diferencia significativa con un valor supuesto asumiendo cierto nivel de confianza y tomando en cuenta los criterios de aceptación o rec	Aplicar, analizar y sintetizar procesos de diseño de ingeniería que resulten en proyectos que cumplen las necesidades específicas
Realiza pruebas de bondad de ajuste y no paramétricas para determinar si el comportamiento de un experimento se adecua a una distribución determinada en procesos de la industria y la logística.	Aplicar, analizar y sintetizar procesos de diseño de ingeniería que resulten en proyectos que cumplen las necesidades específicas
Utiliza el diagrama de dispersión de datos bivariados de un experimento para hacer una estimación en procesos de la industria y la logística aplicando los conceptos de regresión lineal simple.	Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería

Normatividad

*La tolerancia máxima para entrar a clases son 10 min después de la hora *no se permite el uso del celular *no se permite introducir alimentos *para tener derecho a examen es necesario haber asistido un 90% a clases *los trabajos se entregan en tiempo y forma *Para poder justificar la falta tiene que llevar algun comprobante oficial por alguna institución médica *La vestimenta no debe ser extravagante (no chanclas, no short, no pantalones rotos,etc)

Materiales

*Calculadora Cientifica *Tablas estadísticas *Formulario elaborado por el alumno por unidad *PC

Bibliografía disponible en el Itescam
Título	Autor	Editorial	Edición/Año	Ejemplares
Estadística /	Spiegel, Murray R.	McGraw-Hill,	4a. / 2009.	7	-
Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias /	Devore, Jay L.	Cengage learning,	MÃ©xico: / 2008	16	-

Parámetros de Examen
PARCIAL 1	De la actividad 1.1.1 a la actividad 2.1.2
PARCIAL 2	De la actividad 3.1.1 a la actividad 5.1.2

Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje)
1. Distribuciones Fundamentales para el Muestreo. 1.1. Escoge el tipo de muestreo al que corresponde un experimento según la selección de la variable de estudio para observar su comportamiento. 1.1.1. Investigar y exponer los conceptos relacionados con muestreo aleatorios probabilísticos y no probabilísticos Tipos de muestreo (82440 bytes) MANUAL DE PRACTICA (910403 bytes) PLANEACIÓN DIDÁCTICA UNIDA 1 (36246 bytes) 1.1.2. Resolver problemas de situaciones hipotéticas en el cual se obtengan los valores de probabilidad de t, χ2, F y Z de las diferentes distribuciones muestrales e Interpretar los resultados obtenidos utilizando los Statgraphic Estadística inferencial (852445 bytes) GUÍA DE EXAMEN (413616 bytes)
2. Estimación. 2.1. Aplica los fundamentos de la teoría de estimación en problemas que requieran el cálculo del tamaño de la muestra para determinar los diferentes intervalos de confianza según la variable que se está analizando en procesos industriales y logísticos 2.1.1. Investigar y exponer los conceptos relacionados con estimación y diferenciar la importancia entre estimaciones puntuales y por intervalos Estimaciones puntuales y por intervalos (203059 bytes) 2.1.2. Resolver problemas de situaciones hipotéticas obteniendo la media, diferencia de medias, la proporción, diferencia de proporciones, varianza y relación de varianzas e interpretar los resultados obtenidos utilizando Statgraphic la media, diferencia de medias, la proporción, diferencia de proporciones, varianza la media, diferencia de medias, la proporción, diferencia de proporciones, varianza (852445 bytes) PLANEACIÓN DIDÁCTICA UNIDA II (36173 bytes)
3. Pruebas de hipótesis. 3.1. Realiza pruebas de hipótesis para comparar si los valores de los estadísticos obtenidos de una muestra tienen una diferencia significativa con un valor supuesto asumiendo cierto nivel de confianza y tomando en cuenta los criterios de aceptación o rec 3.1.1. Investigar y exponer los conceptos relacionados con pruebas de hipotesis Prueba de hipótesis Prueba de hipotesis (390537 bytes) PLANEACIÓN DIDÁCTICA UNIDA 3 (36201 bytes) 3.1.2. Formular y resolver ejercicios aplicando la metodología de prueba de hipótesis para la variable que se está midiendo y obtener tamaño de muestra para diferentes situaciones error tipo I, error tipo II y potencia de la prueba. Ejercicios de prueba de hipótesis (831480 bytes)
4. Pruebas de bondad de ajuste y pruebas no paramétricas. 4.1. Realiza pruebas de bondad de ajuste y no paramétricas para determinar si el comportamiento de un experimento se adecua a una distribución determinada en procesos de la industria y la logística. 4.1.1. Investigar y exponer los conceptos relacionado con pruebas de bondad de ajuste y pruebas no parametricas pruebas de bondad de ajuste y pruebas no paramétricas (325118 bytes) PLANEACIÓN DIDÁCTICA UNIDA 4 (36125 bytes) 4.1.2. Resolver ejercicios aplicando: o Prueba χ2. o Prueba de Kolmogorov-Smirnov. o prueba de Anderson Darling. o Prueba de Ryan – Joiner. o Prueba de Shappiro – Wilk. Prueba de Kolmogorov – Smirnov (200665 bytes) Pruebas (57601 bytes)
5. Regresión Lineal Simple 5.1. Utiliza el diagrama de dispersión de datos bivariados de un experimento para hacer una estimación en procesos de la industria y la logística aplicando los conceptos de regresión lineal simple. 5.1.1. Investigar y exponer los conceptos relacionado con regresión lineal simple Regresión lineal simple (163164 bytes) PLANEACIÓN DIDÁCTICA UNIDA 5 (36106 bytes) 5.1.2. Aplicar en un caso practico las pruebas de regresión simple e interpretar los resultados en el software Statgraphics Regresión lineal simple ejemplos (2483406 bytes) Software Statgraphics (6706741 bytes)

Prácticas de Laboratorio (20232024P)

Fecha

Hora

Grupo

Aula

Práctica

Descripción

Cronogramas (20232024P)
Grupo	Actividad	Fecha	Carrera

Temas para Segunda Reevaluación

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