Syllabus
ASF-1010 ESTADÍSTICA
MII. PEDRO FELIX BEBERAJE SANCHEZ
pfbeberaje@itescam.edu.mx
| Semestre | Horas Teoría | Horas Práctica | Créditos | Clasificación |
| 2 | 3 | 2 | 5 |
| Prerrequisitos |
| • Conocimientos generales básicos • Capacidad de análisis y síntesis • Habilidades básicas de manejo de la computadora • Resolución de ejercicios • Capacidad de análisis y síntesis • Diseño y análisis de alternativas de solución • Habilidad para solucionar problemas • Capacidad para organizar y planificar • Toma de decisiones • Trabajo en equipo • Habilidades de investigación • Capacidad de aprender • Capacidades de aplicar conocimientos en la práctica • Contar con actitud positiva y valore |
| Competencias | Atributos de Ingeniería |
| Normatividad |
| 1. Los teléfonos celulares deben ser apagados antes de la sesión o configurarlo en la modalidad de vibración,no se deben utilizar dentro del salón de clases 2. Los alumnos deberán tener una compostura correcta en la sesión de clases 3. Está prohibido introducir alimentos al salón de clases 4. Al inicio de la sesión los alumnos tendrán 10 minutos de tolerancia para poder ingresar al salón de clases sin que esto ocasione falta o retardo 5. Para presentar el examen institucional es que el alumno tenga como mínimo 80% de asistencia 6. Los trabajos extraclase se tiene que entregar en la fecha estipulada, en caso contario, por un día que se pase la entrega, la calificación del trabajo disminuirá un 10% por día |
| Materiales |
| Calculadora, computadora |
| 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 2.1.4 | |
| PARCIAL 2 | De la actividad 3.1.1 a la actividad 4.2.1 | |
| Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje) | |
| 1. Manejo de Datos
1.1. Conceptos de estadística y su clasificación 1.1.1. Conceptos de estadística y su clasificación 
Conceptos de estadística y su clasificación ( bytes)
1.2. Recopilación de datos. 1.2.1. Recopilación de datos.
Recopilación de datos. ( bytes)
1.3. Distribución de frecuencia. Histogramas, polígonos de frecuencia, ojivas. 1.3.1. Distribución de frecuencia. Histogramas, polígonos de frecuencia, ojivas.
Distribución de frecuencia ( bytes)
|
2. Medidas de tendencia central
2.1. Medidas de tendencia central para un conjunto de datos y datos agrupados. 2.1.1. Media, media ponderada.
Media, media ponderada. ( bytes)
2.1.2. Mediana.
Mediana. ( bytes)
2.1.3. Moda.
Moda. ( bytes)
2.1.4. Relación entre media, mediana y moda.
Relación entre media, mediana y moda. ( bytes)
|
3. Medidas de dispersión
3.1. Medidas de dispersión para un conjunto de datos y datos agrupados. 3.1.1. Rango.
Rango ( bytes)
3.1.2. Desviación media.
Desviación media. ( bytes)
3.1.3. Varianza.
Varianza ( bytes)
3.1.4. Desviación estándar.
Desviación estándar. ( bytes)
3.2. Coeficiente de variación. 3.2.1. Coeficiente de variación.
Coeficiente de variación ( bytes)
3.3. Coeficiente de asimetría de Pearson 3.3.1. Coeficiente de asimetría de Pearson
Coeficiente de asimetría de Pearson ( bytes)
|
4. Distribuciones aleatorias discretas
4.1. Binomial. 4.1.1. Propiedades: media, varianza y desviación estándar
Binomial ( bytes)
4.2. Poisson. 4.2.1. Propiedades: media, varianza y desviación estándar.
Poisson ( bytes)
4.3. Hipergeométrica. 4.3.1. Propiedades: media, varianza y desviación estándar.
Distribución Hipergeométrica ( bytes)
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5. Distribuciones aleatorias continuas
5.1. Normal. 5.1.1. Propiedades: media, varianza y desviación estándar
Distribución Normal. ( bytes)
5.2. Aproximación de la normal a la binomial. 5.2.1. Propiedades: media, varianza y desviación estándar.
Aproximación de la normal a la binomial ( bytes)
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| Prácticas de Laboratorio (20222023P) |
Fecha |
Hora |
Grupo |
Aula |
Práctica |
Descripción |
| Cronogramas (20222023P) | |||
| Grupo | Actividad | Fecha | Carrera |
| Temas para Segunda Reevaluación |