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 |
|
| 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. 
Tipos de estimaciones y características (132376 bytes)
1.2. Teorema del límite central 1.2.1. Teorema del límite central
Teorema del límite central (220145 bytes)
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
Determinación del tamaño de la muestra con grado de confianza y estimación de media poblacional (304389 bytes)
1.4. Una sola muestra: estimación de la proporción 1.4.1. Una sola muestra: estimación de la proporción
Una sola muestra: estimación de la proporción (159136 bytes)
1.5. Intervalo de confianza para la diferencia de dos proporciones 1.5.1. Intervalo de confianza para la diferencia de dos proporciones
Intervalo de confianza para la diferencia de dos proporciones (106178 bytes)
1.6. Intervalos de confianza para la relación de dos varianzas 1.6.1. Intervalos de confianza para la relación de dos varianzas
Intervalos de confianza para la relación de dos varianzas (275846 bytes)
1.7. Aplicaciones 1.7.1. Aplicaciones
Aplicaciones (16175 bytes)
|
2. Prueba de hipótesis.
2.1. Hipótesis estadísticas. Conceptos generales 2.1.1. Hipótesis estadísticas. Conceptos generales
Hipótesis estadísticas. Conceptos generales (16780 bytes)
2.2. Errores tipo I y II. 2.2.1. Errores tipo I y II.
Errores tipo I y II (52732 bytes)
2.3. Pruebas unilaterales y bilaterales. 2.3.1. Pruebas unilaterales y bilaterales.
Pruebas unilaterales y bilaterales. (178702 bytes)
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
Prueba de hipótesis referente a la media con varianza desconocida utilizando la distribución normal y "t" student (241475 bytes)
2.5. Prueba de hipótesis para la relación de dos varianzas 2.5.1. Prueba de hipótesis para la relación de dos varianzas
Prueba de hipótesis para la relación de dos varianzas (110640 bytes)
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
Dos muestras independientes: pruebas sobre dos medias utilizando la distribución normal y "t" student (109166 bytes)
2.7. Una muestra: prueba sobre una sola proporción 2.7.1. Una muestra: prueba sobre una sola proporción
Una muestra: prueba sobre una sola proporción (149835 bytes)
2.8. Dos muestras: prueba sobre dos proporciones 2.8.1. Dos muestras: prueba sobre dos proporciones
Dos muestras: prueba sobre dos proporciones (363591 bytes)
2.9. Dos muestras: pruebas pareadas. 2.9.1. Dos muestras: pruebas pareadas.
Dos muestras: pruebas pareadas. (96602 bytes)
2.10. Aplicaciones. 2.10.1. Aplicaciones.
Aplicaciones. (12920 bytes)
|
3. Muestreo estadístico.
3.1. Elementos del problema de muestreo. 3.1.1. Elementos del problema de muestreo.
Elementos del problema de muestreo (19675 bytes)
3.2. Tipos de muestreo aleatorio, sistematizado, estratificado y conglomerado 3.2.1. Tipos de muestreo aleatorio, sistematizado, estratificado y conglomerado
Tipos de muestreo aleatorio, sistematizado, estratificado y conglomerado (13833 bytes)
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
Selección del tamaño de muestra para la estimación de las medias y totales poblacionales (265019 bytes)
3.4. Selección de una muestra aleatoria estratificada 3.4.1. Estimación de una media, un total poblacional y una proporción poblacional
Estimación de una media, un total poblacional y una proporción poblacional (15368 bytes)
3.4.2. Selección del tamaño de muestra para la estimación de las medias y totales poblacionales
Selección del tamaño de muestra para la estimación de las medias y totales poblacionales (43741 bytes)
3.4.3. Selección del tamaño de muestra y asignación de la muestra para estimar proporciones
Selección del tamaño de muestra y asignación de la muestra para estimar proporciones (37332 bytes)
3.4.4. Regla óptima para formar los estratos
Regla óptima para formar los estratos (13328 bytes)
3.5. Selección de una muestra sistemática 3.5.1. Estimación de una media, un total poblacional y una proporción poblacional
Estimación de una media, un total poblacional y una proporción poblacional (402532 bytes)
3.5.2. Selección del tamaño de muestra
Selección del tamaño de muestra (476790 bytes)
3.6. Selección de una muestra por conglomerados 3.6.1. Estimación de una media, un total poblacional y una proporción poblacional
Estimación de una media, un total poblacional y una proporción poblacional (351409 bytes)
3.6.2. Selección del tamaño de muestra
Selección del tamaño de muestra (110382 bytes)
3.7. Ejercicios de aplicación 3.7.1. Ejercicios de aplicación
Ejercicios de aplicación (14819 bytes)
|
4. Análisis de regresión, correlación lineal simple y múltiple.
4.1. Modelos de regresión lineal 4.1.1. Modelos de regresión lineal
Modelos de regresión lineal (101797 bytes)
4.2. Estimación de los parámetros en modelos de regresión lineal 4.2.1. Diagrama de dispersión.
Diagrama de dispersión. (91815 bytes)
4.3. Método de mínimos cuadrados. 4.3.1. Método de mínimos cuadrados.
Método de mínimos cuadrados. (101186 bytes)
4.4. Interpretación del error estándar de la estimación 4.4.1. Interpretación del error estándar de la estimación
Interpretación del error estándar de la estimación (118138 bytes)
4.5. ntervalos de predicción aproximados. 4.5.1. ntervalos de predicción aproximados.
ntervalos de predicción aproximados. (41762 bytes)
4.6. Correlación. 4.6.1. Correlación.
Correlación. (197392 bytes)
4.7. Regresión múltiple y análisis de correlación 4.7.1. Inferencias respecto a los parámetros
Inferencia de los parámetros (28274 bytes)
4.7.2. Residuales y gráficas de residuales
Residuales y gráficas de residuales (190445 bytes)
4.7.3. Predicción de un valor particular de Y
Predicción de un valor particular de Y (15934 bytes)
4.8. Uso del coeficiente de determinación múltiple 4.8.1. Uso del coeficiente de determinación múltiple
Uso del coeficiente de determinación múltiple (16415 bytes)
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
Pruebas estadísticos paramétricas y no paramétricas (449159 bytes)
5.2. La prueba binomial 5.2.1. La prueba binomial
La prueba binomial (25959 bytes)
5.3. Prueba de Ji-Cuadrada 5.3.1. De bondad de ajuste.
De bondad de ajuste. (76720 bytes)
5.3.2. Prueba de independencia.
Prueba de independencia (47846 bytes)
5.3.3. Tablas de contingencia.
Tablas de contingencia. (63883 bytes)
5.4. Prueba de kolmogorov para bondad de ajuste 5.4.1. Prueba de kolmogorov para bondad de ajuste
Prueba de kolmogorov para bondad de ajuste (21367 bytes)
5.5. Prueba de rachas para aleatoriedad. 5.5.1. Prueba de rachas para aleatoriedad.
Prueba de rachas para aleatoriedad. (28596 bytes)
5.6. Una muestra: prueba de signos. 5.6.1. Una muestra: prueba de signos.
Una muestra: prueba de signos. (17805 bytes)
5.7. Una muestra: prueba de Wilcoxon. 5.7.1. Una muestra: prueba de Wilcoxon.
Una muestra: prueba de Wilcoxon (16534 bytes)
5.8. Dos muestras: prueba de Mann-Whitney. 5.8.1. Dos muestras: prueba de Mann-Whitney.
Dos muestras: prueba de Mann-Whitney (65569 bytes)
5.9. Observaciones pareadas: prueba de signos 5.9.1. Observaciones pareadas: prueba de signos
Observaciones pareadas: prueba de signos (17616 bytes)
5.10. Observaciones pareadas prueba de Wilcoxon 5.10.1. Observaciones pareadas prueba de Wilcoxon
Observaciones pareadas prueba de Wilcoxon (17475 bytes)
5.11. Varias muestras independientes: prueba Kruskal-Wallis 5.11.1. Varias muestras independientes: prueba Kruskal-Wallis
Varias muestras independientes: prueba Kruskal-Wallis (24997 bytes)
5.12. Coeficiente de correlación de Spearman 5.12.1. Coeficiente de correlación de Spearman
Coeficiente de correlación de Spearman (29426 bytes)
5.13. Aplicaciones 5.13.1. Aplicaciones |
| Prácticas de Laboratorio (20232024P) |
Fecha |
Hora |
Grupo |
Aula |
Práctica |
Descripción |
| Cronogramas (20232024P) | |||
| Grupo | Actividad | Fecha | Carrera |
| Temas para Segunda Reevaluación |