Sylabus AEF-1052

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:

Conoce la teoría de conjuntos para definir el espacio muestral.
Resuelve y gráfica funciones algebraicas para interpretar su comportamiento.
Calcula integrales definidas para determinar áreas bajo la curva.

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

Es necesario para el alumno tener una asistencia mínima del 80% para presentar sus exámenes.
Los retardos aplican después del pase de lista y hasta 15 minutos después de haber iniciado la sesión.
Para justificar las faltas se requiere de un documento oficial.
Presentar los ejercicios en la hora y el día programados.
Los trabajos documentales serán entregados en tiempo y forma para tener validez.
Cualquier actitud y/o acción que denote mala conducta hacia el docente o sus compañeros se sancionará con suspensión y afectación de la calificación.
No se permite entrar al salón con alimentos y bebidas.

ACTIVIDADES EN LINEA POR CONTINGENCIA DE SALUD

P2 ACTIVIDAD 1 FU4
P2 ACTIVIDAD 2 FU4
P2 ACTIVIDAD 3 SU4
P2 ACTIVIDAD 4 SU4
P2 ACTIVIDAD 5 SU4
P2 ACTIVIDAD 6 EPU4

CONTINUANDO CON LAS ACTIVIDADES EN LINEA POR CONTINGENCIA DE SALUD LAS CUALES ESTAN ALOJADOS EN EL MOODLE

P2 ACTIVIDAD 1 FU5
P2 ACTIVIDAD 2 SU5
P2 ACTIVIDAD 3 SU5
P2 ACTIVIDAD 4 SU5
P2 ACTIVIDAD 5 EPU5
P2 ACTIVIDAD 1 FU6
P2 ACTIVIDAD 2 SU6
P2 ACTIVIDAD 3 SU6
P2 ACTIVIDAD 4 SU6
P2 ACTIVIDAD 5 EPU6

Materiales

Calculadora Científica

Computadora

Tablas estadísticas

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 6.1.11

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 Conceptos básicos de estadística: Definición, Teoría de decisión, Población, Muestra aleatoria, Parámetros aleatorios. (16388 bytes) Conceptos básicos de estadística (568955 bytes) 1.1.2. Discutir la información encontrada y llegar a definiciones conjuntas. 1.2 Descripción de datos: Datos agrupados y no agrupados, Frecuencia de clase, Frecuencia relativa, Punto medio, Límites. (339456 bytes) 1.1.3. Elaborar un mapa conceptual de la información analizada. 1.3 Medidas de tendencia central: Media aritmética, geométrica y ponderada, Mediana, Moda, Medidas de dispersión, Varianza, Desviación estándar, Desviación media, Desviación mediana, Rango. (514560 bytes) 1.1.4. Determinar la descripción de los datos correspondientes a través de ejercicios. 1.4 Parámetros para datos agrupados (514560 bytes) 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. 1.5 Distribución de frecuencias. (561545 bytes) 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. 1.6 Técnicas de agrupación de datos. (561545 bytes) 1.1.7. Resolver problemas que involucren medidas de tendencia central y de dispersión utilizando TIC’s. 1.7 Técnicas de muestreo (3359232 bytes) 1.1.8. Discutir las características de las distribuciones de frecuencia, identificando su utilización en problemas específicos. 1.8 HISTOGRAMAS (633948 bytes) 1.1.9. Utilizar TIC’s para elaborar diferentes histogramas, con información correspondiente a un problema del medio cotidiano. 1.8 HISTOGRAMAS (633948 bytes)
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. Desarrollo Histórico de la probabilidad (248753 bytes) 2.1.2. Buscar en distintas fuentes los conceptos básicos de: espacio muestral, evento, simbología, operaciones y diagramas de Venn. Probabilidad de Eventos (97725 bytes) 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. Axiomas y Técnicas de conteo. (16854 bytes) 2.1.5. Determinar las probabilidades de eventos simples y los espacios muestrales mediante juegos de azar en grupos de trabajo. Eventos Simples y espacios muestrales (156267 bytes) 2.1.6. Resolver ejercicios y problemas en grupos de trabajo que impliquen el cálculo de la probabilidad utilizando técnicas de conteo. Cálculo de la probabilidad (341524 bytes) 2.1.7. Analizar el concepto de probabilidad condicional dependiente e independiente mediante la solución de problemas. Probabilidad condicional dependiente e independiente (232557 bytes) 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. Ley multiplicativa (22069 bytes) 2.1.9. Construir en plenaria ejercicios que involucren el teorema de Bayes, relacionados con el área de las ciencias computacionales. Teorema de Bayes (23351 bytes) 2.1.10. Utilizar TIC’s para resolver problemas sobre probabilidades. Internet para trabajar la probabilidad (791556 bytes)
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. Tipos de variables aleatorias discretas y continuas. (1532955 bytes) 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 Variable aleatoria discreta y continua (210591 bytes) 3.1.3. Utilizar TIC’s para resolver problemas sobre variables aleatorias. Simulación de variables aleatorias continuas y el teorema del límite central (690632 bytes)
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. MODELOS DE PROBABILIDAD (269254 bytes) 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. Distribuciones (474388 bytes) 4.1.4. Definir en plenaria el concepto de Esperanza matemática. Esperanza Matemática (341446 bytes) 4.1.5. Analizar y discutir en grupos de trabajo las propiedades de la curva binomial. Distribución binomial (1694750 bytes) 4.1.6. Resolver ejercicios y problemas relacionados con la distribución normal. Distribución normal Pag.16 (1694750 bytes) 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. Distribuciones: Tstudent, Chi cuadrada y Fisher (444224 bytes) 4.1.8. Resolver ejercicios y problemas relacionados con las distribuciones muestrales: T-student, Chi cuadrada y F. Ejercicio Chi cuadrada (233071 bytes) Ejercicio T-Student (18535 bytes) Ejercicio F de Fisher (211903 bytes) 4.1.9. Utilizar TIC’s para resolver problemas de las diferentes distribuciones. https://blogs.ua.es/violeta/tag/software-estadistico-2/
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. Diagrama de dispersión (185600 bytes) 5.1.2. Resolver problemas de regresión, mediante TIC’s y analizar resultados. Análisis de regresión y correlación (222885 bytes) 5.1.3. Aplicar los resultados de los problemas para hacer interpolación de valores. Interpolación (144812 bytes) 5.1.4. Determinar los coeficientes de correlación y de determinación y tomar decisiones sobre su aplicación para diferentes modelos. Regresión y Correlación (367953 bytes) 5.1.5. Utilizar TIC’s para resolver problemas de regresión y correlación así como obtener los gráficos. Herramientas de software aplicadas al método de regresión lineal (3005741 bytes)
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. Conceptos de Muestreo (97314 bytes) 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. Teoría de muestreo (350896 bytes) 6.1.4. Obtener los valores de t, X2, F y Z de las diferentes distribuciones muestrales. Distribuciones muestrales (350896 bytes) 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. Estimación por intervalos de confianza (531640 bytes) 6.1.7. Interpretar el significado de los intervalos de confianza. El significado de los intervalos de confianza. (345975 bytes) 6.1.8. Dado un conjunto de datos diferenciar la importancia de utilizar estimadores puntuales y estimadores por intervalos. INFERENCIA, ESTIMACIÓN Y CONTRASTE DE HIPÓTESIS (397679 bytes) 6.1.9. Formular y resolver ejercicios aplicando la metodología de prueba de hipótesis para la media, proporción y varianza. Contraste de Hipótesis para la Media (236505 bytes) 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. SIMULACIÓN DE ERRORES TIPO I Y II ASOCIADOS A PRUEBAS DE HIPÓTESIS SOBRE MEDIAS Y PROPORCIONES (1594720 bytes) 6.1.11. Utilizar TIC’s para obtener los resultados sobre muestreo, estimación y pruebas de hipótesis.