Syllabus
AEF-1052 PROBABILIDAD Y ESTADISTICA
DR. RACIEL JAVIER ESTRADA LEON
rjestrada@itescam.edu.mx
| Semestre | Horas Teoría | Horas Práctica | Créditos | Clasificación |
| 2 | 3 | 2 | 5 | Ciencias Básicas |
| Prerrequisitos |
| Conoce la teoría de conjuntos para definir el espacio muestral. Resuelve y grafica funciones algebraicas para interpretar su comportamiento. Calcula integrales definidas para determinar áreas bajo la curva. |
| Competencias | Atributos de Ingeniería |
| Normatividad |
| 1. El pase de lista, se realizará 10 min después de iniciada la sesión. 2.- Las faltas sólo podrán ser justificadas con documentos oficiales. 3.- No se permitirá introducir comidas y bebidas al salón de clases. 4.- Los trabajos de investigación, tareas y/o exposiciones, deberán entregarse en tiempo y forma indicada, no se aceptarán de manera extemporánea. 5.- Los alumnos deberán dirigirse con respeto y de manera apropiada a sus compañeros y al profesor usando un lenguaje apropiado y cortés, no se permitirá el uso de gorras y/o lentes de sol en el salón de clase, así como tampoco tomar fotografías o grabar video con los celulares en clase, las llamadas podrán contestarse fuera del salón de clases siempre y cuando el celular se encuentre en modo de vibrador. |
| Materiales |
| Libreta. Calculadora. Notas. |
| 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 3.1.3 | |
| PARCIAL 2 | De la actividad 4.1.1 a la actividad 6.1.4 | |
| 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. Determinar la descripción de los datos correspondientes a través de ejercicios. 1.1.3. 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. 1.1.4. Resolver problemas que involucren medidas de tendencia central y de dispersión |
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 biomédica, computación y comunicaciones. 2.1.1. Buscar información y presentarla en grupos de trabajo sobre el desarrollo histórico de la probabilidad. 2.1.2. Parafrasear individualmente los principales axiomas y teoremas para la solución de problemas de probabilidad con técnicas de conteo. 2.1.3. Resolver ejercicios y problemas en grupos de trabajo que impliquen el cálculo de la probabilidad utilizando técnicas de conteo. 2.1.4. 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, 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. Resolver ejercicios y problemas donde se aplique las diferentes distribuciones. 4.1.3. Resolver ejercicios y problemas relacionados con la distribución normal. 4.1.4. Resolver ejercicios y problemas relacionados con las distribuciones muestrales: T-student, Chi cuadrada y F. |
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. Buscar en diferentes fuentes los conceptos de regresión y correlación, lineal y múltiple. 5.1.1. Resolver problemas de regresión, mediante TIC’s y analizar resultados. 5.1.3. Utilizar TIC’s para resolver problemas de regresión y correlación así como obtener los gráficos. 5.1.4. Determinar los coeficientes de correlación y de determinación y tomar decisiones sobre su aplicación para diferentes modelos. |
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. Proporcionar situaciones hipotéticas de procesos y/o poblaciones finitas para obtengan de dichos procesos un conjunto de datos para sus análisis. 6.1.2. Calcular dado un conjunto de datos los intervalos de confianza, según proceda, para la media y proporción. 6.1.3. Formular y resolver ejercicios aplicando la metodología de prueba de hipótesis para la media, proporción y varianza. 6.1.4. Utilizar TIC’s para obtener los resultados sobre muestreo, estimación y pruebas de hipótesis. |
| Prácticas de Laboratorio (20252026N) |
Fecha |
Hora |
Grupo |
Aula |
Práctica |
Descripción |
| Cronogramas (20252026N) | |||
| Grupo | Actividad | Fecha | Carrera |
| Temas para Segunda Reevaluación |