Syllabus

MAF-1019 PROBABILIDAD Y ESTADISTICA

DR. JOSE ALFONSO CUEVAS BACAB

jacuevas@itescam.edu.mx

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

Prerrequisitos

  • Comprende el concepto de límite de funciones y lo aplica para determinar analíticamente la continuidad de una función en un punto o en un intervalo y mostrar gráficamente los diferentes tipos de discontinuidad.
  • Comprende el concepto de derivada para aplicarlo como herramienta que estudia y analiza la variación de una variable con respecto a otra.
  • Aplica el concepto de la derivada para la solución de problemas de optimización y de variación de funciones y el de diferencial en problemas que requieren de aproximaciones.

    • Competencias Atributos de Ingeniería
    Analiza los conceptos básicos de las situaciones aleatorias para efectuar la toma de decisiones.   Aplicar, analizar y sintetizar procesos de diseño de ingeniería que resulten en proyectos que cumplen las necesidades específicas
    Obtiene y analiza conjuntos de datos tomados de una situación real para realizar una síntesis de ellos mediante descripciones numéricas.   Aplicar, analizar y sintetizar procesos de diseño de ingeniería que resulten en proyectos que cumplen las necesidades específicas
    Identificar, seleccionar y aplicar distribuciones de probabilidad para solución de problemas. Aplicar los conceptos de variable aleatoria continua con base a situaciones reales o simuladas según la distribución de probabilidad.   Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería
    Aplicar la metodología de estimaciones y prueba de hipótesis para inferir el comportamiento de alguna de las características de la poblacion o de un proceso.   Aplicar, analizar y sintetizar procesos de diseño de ingeniería que resulten en proyectos que cumplen las necesidades específicas
    Interpretar el proceso metodológico para la construcción de un modelo de regresión simple y múltiple mediante el manejo de un conjunto de datos donde se obtienen parámetros del modelo y los correlaciona   Identificar, formular y resolver problemas de ingeniería aplicando los principios de las ciencias básicas e ingeniería
    Utilizar el análisis de varianza para procesar información y tomar decisiones con base a los resultados obtenidos.   Aplicar, analizar y sintetizar procesos de diseño de ingeniería que resulten en proyectos que cumplen las necesidades específicas

    Normatividad
    1. Asistencia mínima de un 80% para tener derecho a presentar sus exámenes.
    2. El alumno tendrá una tolerancia de 10 minutos como máximo. Después de este tiempo se considerará retardo. Llegar con 15 minutos de retardo, equivale a una falta. Tres retardos en el mes equivale a una falta.
    3. La falta colectiva del grupo a clases será considerada doble y se dará por visto el tema de ese día.
    4. Los trabajos documentales (tareas, cuestionarios, investigaciones, etc.) 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.
    5. El trabajo en equipo, participación y presentación es obligatoria.
    6. No se permite en el salón de clases comida, solo el acceso de agua estará permitido.
    7. En el salón no se permite el uso de gorras, lentes negros, así como tampoco vestimenta considerada inadecuada (faldas cortas, shorts, bermudas, blusas escotadas).
    8. No está permitido el uso de celulares o algún otro equipo electrónico como los ordenadores, éstos se usarán en caso que la profesora lo indique.
    9. Las llamadas podrán contestarse fuera del salón de clases siempre y cuando el celular se encuentre en modo de vibrador.
    10. El alumno que demuestre una mala actitud ante sus compañeros o ante la profesora será suspendido el tiempo que ésta considere y se verá reflejada dicha actitud en su calificación del 20% correspondiente al indicador de participación.

    Materiales
    1. Libreta
    2. Lapiz
    3. Calculadora

    Bibliografía disponible en el Itescam
    Título
    Autor
    Editorial
    Edición/Año
    Ejemplares
    Probabilidad y estadística /
    Spielgel, Murray R.
    McGraw-Hill,
    3a. / 2010.
    5
    Si
    Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias /
    Devore, Jay L.
    Cengage learning,
    México: / 2008
    16
    -

    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 6.1.2

    Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje)
    1. Probabilidad
              1.1. Analiza los conceptos básicos de las situaciones aleatorias para efectuar la toma de decisiones.
                       1.1.1. Investigar la definición, clasificación e importancia de la probabilidad, así como conceptos de experimentos aleatorios, espacio muestral, suceso y evento.
                               Manual de Prácticas (1432899 bytes)
                               Espacio muestral y eventos (2305965 bytes)
                              
                       1.1.2. Investigar las definiciones de espacio muestral, técnicas de conteo, teoría de conjuntos, diagramas de árbol y establecer un experimento aleatorio de probabilidad para corroborar los axiomas y teoremas
                               1.2. Técnicas de Conteo
                               1.3. Probabilidad de un evento y reglas aditivas (3412015 bytes)
                               1.2.3. Combinaciones (495037 bytes)
                               1.2.2. permutaciones (579373 bytes)
                               1.2.1 Principio multiplicativo y diagrama de árbol (699334 bytes)
                              
                       1.1.3. Utilizar material audiovisual para conocer y aplicar la probabilidad de un evento, resolver ejercicios sobre probabilidad condicional y teorema de Bayes.
                               1.5. Teorema de Bayes (1147718 bytes)
                               1.4. Probabilidad condicional y reglas multiplicativas (1487769 bytes)
                              
    2. Estadística descriptiva
              2.1. Obtiene y analiza conjuntos de datos tomados de una situación real para realizar una síntesis de ellos mediante descripciones numéricas.
                       2.1.1. Investigar la definición de estadística, sus medidas de centralización y de dispersión para datos ordenados y proponer un ejemplo. Discutirlas en grupo.
                               2.1 Definiciones (76778 bytes)
                              
                       2.1.2. Recopilar muestras pequeñas para realizar los cálculos de centralización y de dispersión y representarlos gráficamente mediante histogramas, polígonos de frecuencias y ojivas.
                               2.2. Datos no agrupados
                               2.2.1. Medidas de tendencia central (1566886 bytes)
                               2.2.2. Medidas de dispersión (1394462 bytes)
                               2.2.3. Distribución de frecuencias (2576414 bytes)
                              
                       2.1.3. Recopilar muestras de al menos 30 datos para realizar los cálculos de centralización y de dispersión y representarlos gráficamente mediante histogramas, polígonos de frecuencias y ojivas.
                               2.3. Datos agrupados
                               2.3.1. Medidas de tendencia central (1109397 bytes)
                               2.3.2. Medidas de dispersión (535562 bytes)
                              
    3. Distribución de probabilidad
              3.1. Identificar, seleccionar y aplicar distribuciones de probabilidad para solución de problemas. Aplicar los conceptos de variable aleatoria continua con base a situaciones reales o simuladas según la distribución de probabilidad.
                       3.1.1. Investigar qué es una distribución de probabilidad, variable aleatoria continua y discreta, establecer una función de probabilidad y calcular la esperanza matemática, varianza y desviación estándar.
                               3.1. Distribuciones de probabilidad discretas
                               3.1.1. Distribución binomial (1422334 bytes)
                              
                       3.1.2. Identificar las distribuciones binomial, hipergeométrica y de Poisson, realizar los cálculos y utilizar el manejo de tablas; aproximar los cálculos de la distribución de Poisson a la binomial.
                               3.1.2. Distribución hipergeométrica (1072013 bytes)
                               3.1.3. Distribución Poisson (974714 bytes)
                              
                       3.1.3. Investigar las funciones de distribución normal, normal como aproximación a la binomial y Weibull, así como resolver ejercicios carácterísticos con el manejo de tablas.
                               3.2. Distribuciones de probabilidad continuas (2546607 bytes)
                              
    4. Inferencia Estadística
              4.1. Aplicar la metodología de estimaciones y prueba de hipótesis para inferir el comportamiento de alguna de las características de la poblacion o de un proceso.
                       4.1.1. Investigar la definición de inferencia estadística y estimación para analizar y discutir información sobre estimaciones para una media conocida y desconocida.
                               4.1. Estimaciones
                               4.1.1. Estimaciones para una media σ conocida (1245469 bytes)
                               4.1.2. Estimaciones para una media σ desconocida (995446 bytes)
                              
                       4.1.2. Resolver ejercicios aplicando la metodología de prueba de hipótesis para la media, diferencia de medias, proporción, diferencia de proporciones, varianza y relación de varianzas; calcular el tamaño de muestras
                               4.1.3. Pruebas de hipótesis (2131808 bytes)
                              
                       4.1.3. Proponer hipótesis en donde el interés sea la media, diferencia de medias, proporción, diferencia de proporciones, varianza y relación de varianzas; modificar el tamaño de muestras y discutir su impacto
                               4.1.4. Pruebas de hipótesis para una σ conocida (904966 bytes)
                               4.1.5. Pruebas de hipótesis para una σ desconocida. (480156 bytes)
                              
    5. Análisis de Regresión y Correlación
              5.1. Interpretar el proceso metodológico para la construcción de un modelo de regresión simple y múltiple mediante el manejo de un conjunto de datos donde se obtienen parámetros del modelo y los correlaciona
                       5.1.1. Analizar en fuentes de información la importancia de la regresión lineal simple y múltiple así como explicar su diferencia para la toma de decisiones.
                               5.1. Regresión lineal simple (1826144 bytes)
                              
                       5.1.2. Realizar ejercicios en donde se aplique modelos de regresión para la estimación e hipótesis con el uso de software para comprobar los resultados obtenidos.
                               5.2. Regresión lineal múltiple (894968 bytes)
                               5.3. Correlación (1272692 bytes)
                              
    6. Diseño de experimentos
              6.1. Utilizar el análisis de varianza para procesar información y tomar decisiones con base a los resultados obtenidos.
                       6.1.1. Investigar los diferentes tipos de diseños experimentales para evaluar su comportamiento y discutir los elementos que constituyen al diseño completamente al azar y de análisis de varianza.
                               6.1. Análisis de varianza en una sola dirección (315034 bytes)
                              
                       6.1.2. Utilizar software para el manejo de información asociada al modelo de factor e interpretar los resultados que se generan en el análisis de varianza y discutir las diversas pruebas de rangos múltiples.
                               6.2. Diseño de bloques (1840401 bytes)
                              

    Prácticas de Laboratorio (20232024P)
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