Syllabus

ASF-1010 ESTADÍSTICA

MVZ. GUADALUPE LAZARO SUAREZ NAAL

glsuarez@itescam.edu.mx

Semestre Horas Teoría Horas Práctica Créditos Clasificación
2 3 2 5

Prerrequisitos
-Maneja con propiedad operaciones de algebra básica. -Conoce los conceptos básicos y los operadores conjuntos. -Usa graficadores mediante hojas electrónica de calculo. -Análisis de datos mediante software específico.

Competencias Atributos de Ingeniería

Normatividad
 El alumno debe tener como mínimo un 90% de asistencia, al igual que 3 faltas como máximo para tener derecho a cada uno de los exámenes aplicados por el profesor por parcial. rebasando estas condiciones quedará sin derecho a presentar los exámenes parciales; a menos que justifique sus faltas con documento de algunas de estas instituciones de salud gubernamentales (IMSS, ISSSTE, SSA).  El alumno deberá estar en el aula a más tardar 5 minutos después de la hora indicada en el horario oficial de la asignatura; un minuto después se considerará como retardo hasta el minuto 10 y después de este tiempo se considerará como falta y no se le permitirá la entrada al salón de clases. Si la clase es de 2 o 3 horas a partir del minuto 11 se considerará falta doble o triple según sea el caso.  Los trabajos documentales se entregarán en tiempo y forma de acuerdo a la fecha indicada por el profesor, quedando claro que NO SE RECIBIRÁN trabajos posteriores a la fecha indicada.  Es obligación del alumno la incorporación a un equipo formado por el profesor para alguna actividad requerida en el parcial.  No se permite el uso de celulares en horas de clase y deberá tenerlo en el modo de silencio.

Materiales
• Memoria USB. • Calculadora científica. • Libreta profesional, para tomar apuntes. • Formulario.

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 2.1.4
PARCIAL 2 De la actividad 3.1.1 a la actividad 4.1.4

Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje)
1. Conceptos básicos
          1.1. Estadistica
                   1.1.1. Incertidumbre
                          
                   1.1.2. Método cientifico.
                          
          1.2. Conceptos generales.
                   1.2.1. Estadistica.
                           ( bytes)
                          
                   1.2.2. Población y parametro.
                           ( bytes)
                          
                   1.2.3. Muestra y estimator
                          
2. Estadística descriptiva
          2.1. Diferencia los fundamentos sobre medidas de tendencia central y dispersión para datos agrupados y no agrupados, ser capaz de la organización y presentación de datos.
                   2.1.1. Introducción
                          
                   2.1.2. Medidas de tendencia central para datos agrupados y no agrupados.
                          
                   2.1.3. Medidas de Dispersión para datos agrupados y no agrupados.
                          
                   2.1.4. Organización y presentación de datos.
                          
3. Introducción a la probabilidad
          3.1. Aplica los tipos de distribuciones de probabilidades, en los fenómenos y procesos agricolas.
                   3.1.1. Conceptos.
                           primera parte ( bytes)
                          
                   3.1.2. Variables aleatorias.
                          
                   3.1.3. Distribuciones de probabilida.
                          
4. Estimación
          4.1. Estima los parámetros poblacionales a partir de una muestra. Realiza pruebas de hipótesis. Establece intervalos de confianza de una población.
                   4.1.1. Hipótesis estadística.
                          
                   4.1.2. Tipos de errores
                          
                   4.1.3. Procedimientos para las pruebas de hipótesis de una población.
                          
                   4.1.4. Intervalos de confianza de una población.
                          
5. Regresión y Correlación.
          5.1. Aplica la técnica ajuste de datos al modelo lineal, exponencial, potencial para extrapolar comportamientos de poblaciones vegetales, animales y factores climaticos.
                   5.1.1. Regresión.
                          
                   5.1.2. Correlación.
                          
6. Muestreo Estadistico.
          6.1. Realiza muestreos de poblaciones tomando en cuenta los elementos que realmente determinen las características especificas de una población utilizando los estadísticos y los parámetros correspondientes que fundamente los criterios de decisión
                   6.1.1. Conceptos básicos de muestreo.
                          
                   6.1.2. Conceptos de muestreo aleatorio simple.
                          
                   6.1.3. Estimación de la media y total poblacional.
                          
                   6.1.4. Estimación de proporciones poblacionales.
                          
                   6.1.5. Recolección análisis e interpretación de datos.
                          
7. Estadística no paramétrica.
          7.1. Utilización de las técnicas de la estadistica no paramétrica.
                   7.1.1. Rangos de Wilcoxon.
                          
                   7.1.2. Prueba de Mann-Whitney.
                          
                   7.1.3. Pruebas de Kruskal-Wallis.
                          
                   7.1.4. Pruebas de Friedman.
                          
                   7.1.5. Coeficiente de Correlación de Spearman.
                          
                   7.1.6. Pruebas de rachasde Wald-Wolfwitz.
                          
                   7.1.7. Pruebas de Chi-cuadrada.
                          
                   7.1.8. Pruebas binomial.
                          

Prácticas de Laboratorio (20222023P)
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Hora
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