Syllabus

AEF-1025 ESTADISTICA INFERENCIAL II

MED. EZER UC COLLI

euccolli@itescam.edu.mx

Semestre Horas Teoría Horas Práctica Créditos Clasificación
4 3 2 5 Ciencias Básicas

Prerrequisitos
1.- 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. 2.- Emplea los métodos de muestreo adecuados para la obtención de la muestra experimental con fin de realizar inferencias sobre la población y el desarrollo de pruebas estadísticas. 3.- Realiza diagramas para representar procesos. 4.- Resuelve sistemas de ecuaciones lineales y opera matrices para el cálculo de procesos lineales.

Competencias Atributos de Ingeniería
Aplica los conceptos básicos del modelo de regresión múltiple y no lineal para predecir resultados de un proceso industrial, logístico, comercial o de servicios.   Aplicar, analizar y sintetizar procesos de diseño de ingeniería que resulten en proyectos que cumplen las necesidades específicas
Aplica los conceptos básicos de un modelo de una serie de tiempo para la toma de decisiones con base en el pronóstico de una variable de un proceso industrial, logístico, comercial o de servicios.   Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones
Aplica el análisis de varianza a un factor para la toma de decisiones en base al resultado obtenido de la experimentación de un proceso industrial, logístico, comercial o de servicios.   Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones
Aplica las características particulares del diseño por bloques en el diseño de experimentos de sistemas logísticos, industriales, comerciales o de servicios para la toma de decisiones.   Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones
Aplica características particulares de los diseños factoriales en experimentos de sistemas logísticos, industriales, comerciales o de servicios para la toma de decisiones.   Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones

Normatividad
1.- Que el alumno tenga el 80% de asistencia 2.- Las faltas pueden justificarse, con documentos oficiales 3.- Los alumnos deben esta puntual en el salón de clase. 10 min de tolerancia

Materiales
1. Computadora 2.Libreta 3. Calculadora 4. Apuntes anexos por docente

Bibliografía disponible en el Itescam
Título
Autor
Editorial
Edición/Año
Ejemplares

Parámetros de Examen
PARCIAL 1 De la actividad 1.1.1 a la actividad 3.1.2
PARCIAL 2 De la actividad 4.1.1 a la actividad 5.1.3

Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje)
1. Regresión lineal múltiple
          1.1. Aplica los conceptos básicos del modelo de regresión múltiple y no lineal para predecir resultados de un proceso industrial, logístico, comercial o de servicios.
                   1.1.1. Buscar información sobre los conceptos de regresión lineal múltiples y regresión no lineal.
                           Conceptos de regresión lineal (254800 bytes)
                          
                   1.1.2. Utilizar TIC’s para obtener los parámetros de los modelos de regresión múltiple y no lineal.
                           Regresión Lineal Múltiple (254800 bytes)
                          
2. Series de tiempo
          2.1. Aplica los conceptos básicos de un modelo de una serie de tiempo para la toma de decisiones con base en el pronóstico de una variable de un proceso industrial, logístico, comercial o de servicios.
                   2.1.1. Buscar información en diferentes fuentes sobre series de tiempo.
                           Serie de Tiempo (113252 bytes)
                          
                   2.1.2. Explicar las diferencias de los componentes en el modelo de series de tiempo.
                           Modelo serie de tiempo (113252 bytes)
                          
3. Diseño de experimentos de un factor.
          3.1. Aplica el análisis de varianza a un factor para la toma de decisiones en base al resultado obtenido de la experimentación de un proceso industrial, logístico, comercial o de servicios.
                   3.1.1. Identificar la familia de diseños experimentales para comparar tratamientos.
                           Diseño de experimento (160536 bytes)
                          
                   3.1.2. Explicar los elementos de los diseños completamente al azar y el análisis de varianza.
                           Análisis de Varianza (Universidad Nacional Autónoma de México) (690416 bytes)
                          
4. Diseño de bloques
          4.1. Aplica las características particulares del diseño por bloques en el diseño de experimentos de sistemas logísticos, industriales, comerciales o de servicios para la toma de decisiones.
                   4.1.1. Buscar información de diseño por bloques en diferentes fuentes de información.
                           Diseño de Bloques (267646 bytes)
                          
                   4.1.2. Identificar las características generales y los usos que se le dan a los diseños en bloques.
                           Características y uso de Bloques (267646 bytes)
                          
                   4.1.3. Utilizar un TIC’s para el procesamiento de información asociada al modelo de diseño por bloques.
                           Diseño por bloques (267646 bytes)
                          
5. Diseños factoriales
          5.1. Aplica características particulares de los diseños factoriales en experimentos de sistemas logísticos, industriales, comerciales o de servicios para la toma de decisiones.
                   5.1.1. Describir los conceptos básicos en diseños factoriales
                           Diseño Factorial (123255 bytes)
                          
                   5.1.2. Explicar el diseño factorial general, el modelo de efectos fijos y su diferencia con el modelo de efectos aleatorios.
                           Factores fijos. Diseño Factorial (123255 bytes)
                          
                   5.1.3. Utilizar un TIC’s para el procesamiento de información asociada al modelo de dos y tres factores.
                           Material de estudio P2 (12711 bytes)
                           Diseño Factorial modelo de dos y tres Factores
                          

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