Syllabus

BQF-1007 ESTADISTICA

DR. RODRIGO PORTILLO SALGADO

rportillo@itescam.edu.mx

Semestre Horas Teoría Horas Práctica Créditos Clasificación
1 3 2 5 Ciencias Básicas

Prerrequisitos
El estudiante comprende el fundamento y resuelve operaciones de algebra básica. Conoce los conceptos básicos y comprende la importancia y aplicabilidad de la estadística como herramienta para el análisis e interpretación de datos obtenidos a partir de experimentos científicos. Análisis de datos mediante software estadístico de acceso libre.

Competencias Atributos de Ingeniería
Investigar, seleccionar y organizar información actualizada relacionada   Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones
Identificar y clasificar las variables de un experimento o proceso   Aplicar, analizar y sintetizar procesos de diseño de ingeniería que resulten en proyectos que cumplen las necesidades específicas
Establecer los criterios de muestreo en función de las características de la población.   Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones
Aplicar la regresión lineal y múltiple para la validación de hipótesis y el desarrollo de modelos matemáticos.   Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones
Desarrollar diseños experimentales para en análisis de procesos o proyectos de investigación,evaluándolos con las herramientas estadísticas adecuadas.   Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones

Normatividad
Se requiere el 90% de asistencia (por parcial) para tener la posibilidad de presentar el examen parcial correspondiente. Todas las faltas deben ser debidamente justificadas en el sistema. Se tendrá una tolerancia de acceso al aula de 15 minutos a partir de la hora de inicio de la clase, después no se permitirá el acceso. No se permite el uso de teléfonos móviles o tablet dentro del aula, excepto cuando se le solicite o sea requerido. El estudiante mostrará respeto ante cualquier persona que coincida dentro del aula y casa de estudio. Entregará las tareas y/o trabajos solicitados en tiempo y forma definido por el docente, NO SE RECIBIRÁN trabajos posteriores a la fecha definida. Tendrá iniciativa propia para el correcto aprendizaje, tanto en actividades individuales como grupales. De requerir prácticas de laboratorio, es obligatorio el ingreso usando bata y ropa adecuada.

Materiales
Cañón, internet, computadora/laptop, USB, calculadora científica, hojas blancas, hojas milimétricas, libreta profesional, marcadores de pizarrón, libros.

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 3.3.7
PARCIAL 2 De la actividad 4.4.1 a la actividad 5.5.15

Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje)
1. Estadística descriptiva
          1.1. Investigar, seleccionar y organizar información actualizada relacionada
                   1.1.1. Elaborar un mapa conceptual sobre la estadística y su clasificación.
                          
                   1.1.2. Investigar y discutir en clase los conceptos básicos de estadística.
                           Conceptos basicos de estadística (645491 bytes)
                           Introducción a la estadística (3433987 bytes)
                          
                   1.1.3. Analiza y discute en clase la importancia de la estadística en el método científico
                           El metódo cientifico y sus pasos (704957 bytes)
                          
2. Variables aleatorias discretas y continuas
          2.2. Identificar y clasificar las variables de un experimento o proceso
                   2.2.1. Discutir la diferencia entre variables aleatorias discretas y continuas mediante ejemplos prácticos.
                           Conceptos de estadística_Tipos de variables (645491 bytes)
                          
                   2.2.2. Obtener la distribución de probabilidad puntual y acumulada de una variable discreta; calcular su valor esperado y varianza.
                          
                   2.2.3. Calcular la distribución conjunta de dos variables aleatorias, su distribución marginal y covarianza.
                          
                   2.2.4. Analizar las características de un modelo de distribución de probabilidad de tipo: binomial, geométrica, hipergeométrica, Poisson.
                          
                   2.2.5. Resolver problemas apegados a situaciones reales ya sea mediante el calculo numérico o sus tablas correspondientes al modelo apropiado.
                          
                   2.2.6. Definir una variable aleatoria continua e identificar de manera gráfica, a qué función de densidad se ajusta.
                          
                   2.2.7. Calcular la esperanza y varianza de una variable aleatoria continua dada su función de densidad probabilidad.
                          
                   2.2.8. Identificar las características de las funciones de distribución de probabilidad Normal, t-student, Ji-cuadrada y F.
                          
                   2.2.9. Resolver problemas mediante la aplicación de las funciones de densidad de probabilidad apropiadas a la solución.
                          
3. Estimación y prueba de hipótesis
          3.3. Establecer los criterios de muestreo en función de las características de la población.
                   3.3.1. Discutir la importancia que desempeña la estimación de parámetros investigando o citando problemas reales.
                          
                   3.3.2. Describir las características principales de los métodos de muestreo y realizar un muestreo real de campo y exponer su ensayo en plenaria.
                          
                   3.3.3. Analizar las características de un estimador puntual y diferenciar de un estimador por intervalo de confianza.
                           Intervalos de confianza (2404864 bytes)
                          
                   3.3.4. Analizar un conjunto de datos para determinar a que tipo de modelo de distribución de probabilidad se ajusta la población de donde provienen.
                          
                   3.3.5. Resolver problemas estableciendo las hipótesis adecuadas y realizar su prueba para un parámetro o diferencia entre dos parámetros, e interpretar claramente sus resultados.
                          
                   3.3.6. Discutir el concepto de prueba de hipótesis y significado de los errores de tipo I y tipo II.
                           Probailidad y Pruebas de hipótesis (2978474 bytes)
                          
                   3.3.7. Distinguir cuando debe aplicar los métodos de contraste no paramétricos, y exponer ejemplos en plenaria.
                          
4. Análisis de la regresión
          4.4. Aplicar la regresión lineal y múltiple para la validación de hipótesis y el desarrollo de modelos matemáticos.
                   4.4.1. Obtener los coeficientes de regresión de un modelo lineal simple o múltiple, apoyándose con un paquete computacional o bien calculadora científica avanzada a partir de un conjunto de datos de un problema real
                           Análisis de Regresión usando SPSS (4818312 bytes)
                           Análisis de Regresion Simple y Multiple (738791 bytes)
                           Correlación y Regresión (955879 bytes)
                          
                   4.4.2. Evaluar el ajuste del modelo mediante el coeficiente de determinación (correlación), prueba de falta de ajuste y análisis residual.
                          
                   4.4.3. Establecer los intervalos de confianza y prueba de hipótesis para los coeficientes del modelo de regresión.
                          
5. Diseños de experimentos
          5.5. Desarrollar diseños experimentales para en análisis de procesos o proyectos de investigación,evaluándolos con las herramientas estadísticas adecuadas.
                   5.5.1. Elaborar un resumen sobre las características de los diseños experimentales y discutirlo en plenaria.
                           Book Analisis y diseños de experimentos (4740158 bytes)
                           Introducción al diseño de experimentos (160536 bytes)
                           Conceptos básicos de diseño de experimentos (97380 bytes)
                           Investigación cientifica y diseño de experimentos (378604 bytes)
                          
                   5.5.2. Citar ejemplos prácticos y señalar las diferencias entre un modelo de efectos fijos y uno de efectos aleatorios.
                          
                   5.5.3. Realizar en análisis estadístico de resultados obtenidos en la evaluación de uno, dos o tres factores sobre la respuesta en un proceso o fenómeno; explicar en clase.
                          
                   5.5.4. Calcular las diferencias entre las medias de tratamientos, utilizando los métodos estudiados.
                          
                   5.5.5. Discutir en clase las implicaciones sobre el proceso de bloqueo y realizar el análisis estadístico de resultados obtenidos en un diseño de bloques aleatorios.
                          
                   5.5.6. Presentar ejemplos prácticos en los que se aplique el diseño de cuadro latino tales como el diseño de medios de cultivo.
                          
                   5.5.7. Elaborar un ensayo sobare la estructura, ventajas y desventajas de los diseños factoriales completos y diseños factoriales fraccionados y discutirlo en clase.
                          
                   5.5.8. Interpretar el significado del efecto de los factores en forma individual y en forma combinada sobre la variable de respuesta y resolver serie de problemas
                          
                   5.5.9. Desarrollar un diseño experimental factorial 2k hipotético o real y determinar los efectos principales y análisis de varianza explicando claramente sus resultados en exposición plenaria.
                          
                   5.5.10. Generar con precisión los resultados del manejo de los datos obtenidos en un diseño experimental aplicado en el área de ingeniería, utilizando un paquete computacional e interpretar con claridad el análisis de varianza.
                          
                   5.5.11. Realizar investigación documental y elaborar un resumen sobre la utilidad del proceso de optimización de factores que intervienen en un diseño experimental y discutirlo en clase, complementando con ejemplos reales.
                          
                   5.5.12. Aplicar el método de máxima pendiente para discriminar y optimizar la magnitud de factores en un diseño experimental.
                          
                   5.5.13. Realizar un proceso hipotético o real, con todas sus etapas para optimizar la magnitud de los niveles de factores
                          
                   5.5.14. Aplicar el método de superficies de respuesta para discriminar y optimizar la magnitud de los niveles de los factores de un diseño experimental, explicando claramente su desarrollo en clase.
                          
                   5.5.15. Generar el manejo y análisis de los resultados de la variable de respuesta en un diseño experimental, a través de los métodos de máxima pendiente y de superficie de respuesta, utilizando un paquete estadístico.
                          

Prácticas de Laboratorio (20232024P)
Fecha
Hora
Grupo
Aula
Práctica
Descripción

Cronogramas (20232024P)
Grupo Actividad Fecha Carrera

Temas para Segunda Reevaluación