Syllabus
ASF-1015 METODOS ESTADISTICOS
MII. PEDRO FELIX BEBERAJE SANCHEZ
pfbeberaje@itescam.edu.mx
Semestre | Horas Teoría | Horas Práctica | Créditos | Clasificación |
3 | 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 valores. |
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, pasados estos 10 minutos el alumno tendrá falta, puede ingresar al salon de clases con la debida autorización del docente 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 (máximo 2 diás de retraso) 6. Respetar el código de vestimenta |
Materiales |
Calculadora científica |
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 2.10.1 | |
PARCIAL 2 | De la actividad 3.1.1 a la actividad 4.6.1 |
Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje) | |
1. Estimación.
1.1. Tipos de estimaciones y características. 1.1.1. Tipos de estimaciones y características. ![]() 1.2. Teorema del límite central 1.2.1. Teorema del límite central ![]() 1.3. Intervalos de confianza para la media con el uso de la distribución normal y "t" student 1.3.1. Determinación del tamaño de la muestra con grado de confianza y estimación de media poblacional ![]() 1.4. Una sola muestra: estimación de la proporción 1.4.1. Una sola muestra: estimación de la proporción ![]() 1.5. Intervalo de confianza para la diferencia de dos proporciones 1.5.1. Intervalo de confianza para la diferencia de dos proporciones ![]() 1.6. Intervalos de confianza para la relación de dos varianzas 1.6.1. Intervalos de confianza para la relación de dos varianzas ![]() 1.7. Aplicaciones 1.7.1. Aplicaciones ![]() |
2. Prueba de hipótesis.
2.1. Hipótesis estadísticas. Conceptos generales 2.1.1. Hipótesis estadísticas. Conceptos generales ![]() 2.2. Errores tipo I y II. 2.2.1. Errores tipo I y II. ![]() 2.3. Pruebas unilaterales y bilaterales. 2.3.1. Pruebas unilaterales y bilaterales. ![]() 2.4. Prueba de hipótesis referente a la media con varianza desconocida utilizando la distribución normal y "t" student 2.4.1. Prueba de hipótesis referente a la media con varianza desconocida utilizando la distribución normal y "t" student ![]() 2.5. Prueba de hipótesis para la relación de dos varianzas 2.5.1. Prueba de hipótesis para la relación de dos varianzas ![]() 2.6. Dos muestras independientes: pruebas sobre dos medias utilizando la distribución normal y "t" student 2.6.1. Dos muestras independientes. pruebas sobre dos medias utilizando la distribución normal y "t" student ![]() 2.7. Una muestra: prueba sobre una sola proporción 2.7.1. Una muestra: prueba sobre una sola proporción ![]() 2.8. Dos muestras: prueba sobre dos proporciones 2.8.1. Dos muestras: prueba sobre dos proporciones ![]() 2.9. Dos muestras: pruebas pareadas. 2.9.1. Dos muestras: pruebas pareadas. ![]() 2.10. Aplicaciones. 2.10.1. Aplicaciones. ![]() |
3. Muestreo estadístico.
3.1. Elementos del problema de muestreo. 3.1.1. Elementos del problema de muestreo. ![]() 3.2. Tipos de muestreo aleatorio, sistematizado, estratificado y conglomerado 3.2.1. Tipos de muestreo aleatorio, sistematizado, estratificado y conglomerado ![]() 3.3. Selección de una muestra irrestricta aleatoria 3.3.1. Selección del tamaño de muestra para la estimación de las medias y totales poblacionales ![]() 3.4. Selección de una muestra aleatoria estratificada 3.4.1. Estimación de una media, un total poblacional y una proporción poblacional ![]() 3.4.2. Selección del tamaño de muestra para la estimación de las medias y totales poblacionales ![]() 3.4.3. Selección del tamaño de muestra y asignación de la muestra para estimar proporciones ![]() 3.4.4. Regla óptima para formar los estratos ![]() 3.5. Selección de una muestra sistemática 3.5.1. Estimación de una media, un total poblacional y una proporción poblacional ![]() 3.5.2. Selección del tamaño de muestra ![]() 3.6. Selección de una muestra por conglomerados 3.6.1. Estimación de una media, un total poblacional y una proporción poblacional ![]() 3.6.2. Selección del tamaño de muestra ![]() 3.7. Ejercicios de aplicación 3.7.1. Ejercicios de aplicación ![]() |
4. Análisis de regresión, correlación lineal simple y múltiple.
4.1. Modelos de regresión lineal 4.1.1. Modelos de regresión lineal ![]() 4.2. Estimación de los parámetros en modelos de regresión lineal 4.2.1. Diagrama de dispersión. ![]() 4.3. Método de mínimos cuadrados. 4.3.1. Método de mínimos cuadrados. ![]() 4.4. Interpretación del error estándar de la estimación 4.4.1. Interpretación del error estándar de la estimación ![]() 4.5. ntervalos de predicción aproximados. 4.5.1. ntervalos de predicción aproximados. ![]() 4.6. Correlación. 4.6.1. Correlación. ![]() 4.7. Regresión múltiple y análisis de correlación 4.7.1. Inferencias respecto a los parámetros ![]() 4.7.2. Residuales y gráficas de residuales ![]() 4.7.3. Predicción de un valor particular de Y ![]() 4.8. Uso del coeficiente de determinación múltiple 4.8.1. Uso del coeficiente de determinación múltiple ![]() 4.9. Problemas de aplicación 4.9.1. Problemas de aplicación |
5. Estadística no paramétrica.
5.1. Elección de la prueba estadística adecuada 5.1.1. Escalas de medición 5.1.2. Pruebas estadísticos paramétricas y no paramétricas ![]() 5.2. La prueba binomial 5.2.1. La prueba binomial ![]() 5.3. Prueba de Ji-Cuadrada 5.3.1. De bondad de ajuste. ![]() 5.3.2. Prueba de independencia. ![]() 5.3.3. Tablas de contingencia. ![]() 5.4. Prueba de kolmogorov para bondad de ajuste 5.4.1. Prueba de kolmogorov para bondad de ajuste ![]() 5.5. Prueba de rachas para aleatoriedad. 5.5.1. Prueba de rachas para aleatoriedad. ![]() 5.6. Una muestra: prueba de signos. 5.6.1. Una muestra: prueba de signos. ![]() 5.7. Una muestra: prueba de Wilcoxon. 5.7.1. Una muestra: prueba de Wilcoxon. ![]() 5.8. Dos muestras: prueba de Mann-Whitney. 5.8.1. Dos muestras: prueba de Mann-Whitney. ![]() 5.9. Observaciones pareadas: prueba de signos 5.9.1. Observaciones pareadas: prueba de signos ![]() 5.10. Observaciones pareadas prueba de Wilcoxon 5.10.1. Observaciones pareadas prueba de Wilcoxon ![]() 5.11. Varias muestras independientes: prueba Kruskal-Wallis 5.11.1. Varias muestras independientes: prueba Kruskal-Wallis ![]() 5.12. Coeficiente de correlación de Spearman 5.12.1. Coeficiente de correlación de Spearman ![]() 5.13. Aplicaciones 5.13.1. Aplicaciones |
Prácticas de Laboratorio (20242025P) |
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Aula |
Práctica |
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Cronogramas (20242025P) | |||
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Temas para Segunda Reevaluación |