Syllabus

ASF-1015 METODOS ESTADISTICOS

DR. RACIEL JAVIER ESTRADA LEÓN

rjestrada@itescam.edu.mx

Semestre Horas Teoría Horas Práctica Créditos Clasificación
3 3 2 5

Prerrequisitos
ES DESEABLE QUE EL ALUMNO TENGA LAS SIGUIENTES COMPETENCIAS PREVIAS: - Demuestra capacidad de análisis y síntesis. - Demuestra habilidad para solucionar problemas. - Demuestra capacidad para organizar y planificar. - Aprecia el trabajo en equipo. - Conoce y organiza información a través de sus habilidades de investigación. - Comparte el aprendizaje con sus pares y profesores. - Distingue y aplica sus capacidades y conocimientos en la práctica de manera empírica. - Cuenta con actitud positiva y valores. - Demuestra habilidades básicas en el manejo de herramientas como hoja de cálculo y procesador de textos. - Aplica los conceptos básicos de Cálculo Diferencial, Algebra Lineal y Estadística - Interpreta gráficos construidos a partir de la relación de variables. - Resuelve adecuadamente ejercicios a través de los procesos de metacognición matemática. - Organiza de manera conceptual el comportamiento de variables expresándose a través de su capacidad de análisis y síntesis. - Diseña y analiza de alternativas de solución fundamentadas en la interpretación del comportamiento de variables. - Interpreta datos provenientes del comportamiento de variables para la toma de decisiones

Competencias Atributos de Ingeniería
Construir intervalos de confianza, considerando los tamaños de muestra apropiados.   Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones
Realizar pruebas de hipótesis a partir de intervalos de confianza, manteniendo en control la posibilidad de cometer errores tipo I y II.   Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones
Obtiene e intrepreta datos primarios, obtenidos mediante las técnicas de muestreo   Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones
Realizar e interpretar análisis de regresión y correlación   Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones
Utilizar apropiadamente la estadística no paramétrica, en problemas de inferencia que no dependen de una distribución específica.   Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones

Normatividad
1. Los teléfonos celulares deben ser apagados antes de la sesión o configurarlo en la modalidad de vibración. 2. Los alumnos deberán mantener una compostura correcta durante la sesión de clases. 3. Está prohibido introducir alimentos al salón de clases. 4. Al inicio de la sesión los alumnos tendrán una tolerancia de 10 min para poder ingresar al salón de clases sin que esto ocasione falta o retardo. 5. Un requisito para presentar el examen institucional es que el alumno tenga como mínimo 80% de asistencia.

Materiales
Calculadora científica. Notas del Syllabus.

Bibliografía disponible en el Itescam
Título
Autor
Editorial
Edición/Año
Ejemplares
Probabilidad y estadística /
Fuenlabrada de las Vegas Trucíos, Samuel
McGraw-Hill,
2004.
9
-
Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias /
Walpole, Ronald E.
Pearson educación,
8a. / 2007.
12
-
Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias /
Walpole, Ronald E.
Pearson educación,
8a. / 2007.
12
-

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 5.1.2

Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje)
1. Estimación
          1.1. Construir intervalos de confianza, considerando los tamaños de muestra apropiados.
                   1.1.1. Investigar en internet acerca de la inferencia estadística, analizando y seleccionando la información ad hoc.
                           Inferencia Estadística ( bytes)
                          
                   1.1.2. Resolver problemas reales, aplicando la construcción de intervalos de confianza hasta el nivel de interpretar y comunicar en lenguaje simple los resultados obtenidos.
                           Estimación ( bytes)
                           Ejercicios 1 ( bytes)
                          
2. Prueba de hipótesis
          2.1. Realizar pruebas de hipótesis a partir de intervalos de confianza, manteniendo en control la posibilidad de cometer errores tipo I y II.
                   2.1.1. Investigar y analizar la importancia de las hipótesis y los conceptos de hipótesis nula y alternativa, para explicar su naturaleza y su relación con la inferencia estadística.
                           Contraste de Hipótesis ( bytes)
                           Pruebas de Hipótesis ( bytes)
                          
                   2.1.2. Resolver problemas aplicando pruebas de hipótesis
                           Ejercicios 2 ( bytes)
                          
                   2.1.3. Proponer en grupos, no mayores de cinco integrantes, la elaboración de un proyecto en el marco de la agricultura protegida que incluya la necesidad del planteamiento y prueba de hipótesis.
                           Ejercicios 3 ( bytes)
                          
                   2.1.4. Analizar los resultados de los proyectos mediante el uso de Excel, o software de uso simplificado, aplicando la metodología de la prueba de hipótesis: media, diferencia entre medias, varianza y la relación entre varianzas
                           Estadística con Excel ( bytes)
                          
3. Muestreo estadístico
          3.1. Obtiene e intrepreta datos primarios, obtenidos mediante las técnicas de muestreo
                   3.1.1. Investigar en internet temas relacionados con los tipos de muestreo estadístico
                           Distribución de Estadísticos Muestrales ( bytes)
                          
                   3.1.2. Integrar equipos de trabajo, para planear, preparar, establecer y realizar encuestas que permitan la recopilación de datos que puedan ayudar a obtener inferencias mediante pruebas de hipótesis acerca de un problema específico de interés que se determ
                           Ejercicios 4 ( bytes)
                          
                   3.1.3. Definir los tamaños de muestra apropiados al ejercicio anterior
                           Teoría de Muestreo ( bytes)
                          
4. Análisis de regresión, correlación lineal simple y múltiple.
          4.1. Realizar e interpretar análisis de regresión y correlación
                   4.1.1. Investigar en internet temas relacionados con la aplicación de regresiones en la vida productiva del país dentro del sector primario.
                           Regresion Lineal ( bytes)
                          
                   4.1.2. Resolver problemas de regresión y correlación aplicando los procedimientos vistos en clase.
                           Ejercicios Regresion ( bytes)
                          
                   4.1.3. Mediante el uso de información relacionada con actividades de la agricultura sustentable, proponer variables correlacionadas y explicar los conceptos de asociación y dependencia entre ellas.
                           Estimacion por Minimos Cuadrados ( bytes)
                          
                   4.1.4. Utilizar los datos indicados anteriormente, en el cálculo de medidas de asociación y coeficientes de regresión y determinación e interpretar su significado así como su alcance práctico.
                           Estimacion y Prediccion ( bytes)
                          
                   4.1.5. Utilizar hoja de cálculo o software de uso simple para la resolución de problemas reales que involucren el uso de variables correlacionadas graficando su comportamiento
                           Hipotesis de regresion ( bytes)
                           Modelos de regresion ( bytes)
                          
5. Estadística no paramétrica
          5.1. Utilizar apropiadamente la estadística no paramétrica, en problemas de inferencia que no dependen de una distribución específica.
                   5.1.1. Proponer estudios donde, por equipos de trabajo se comparen medias mediante pruebas de hipótesis y sus resultados se comparen con los obtenidos utilizando pruebas no paramétricas para observar sus diferencias. Se propone hoja de cálculo
                           Estadistica No Parametrica ( bytes)
                          
                   5.1.2. Resolver problemas aplicando pruebas no paramétricas y explicando sus conclusiones ante el grupo mediante el uso de TIC´s
                           Estadistica No Parametrica 2 ( bytes)
                          

Prácticas de Laboratorio (20222023P)
Fecha
Hora
Grupo
Aula
Práctica
Descripción

Cronogramas (20222023P)
Grupo Actividad Fecha Carrera

Temas para Segunda Reevaluación