syllabus probabilidad y estadi_stica sept 2015.pdf
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TÉCNICO SUPERIOR UNIVERSITARIO ENMANTENIMIENTO ÁREA INDUSTRIAL
EN COMPETENCIAS PROFESIONALES
ASIGNATURA DE PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA
1. Competencias Plantear y solucionar problemas con base en losprincipios y teorías de física, química y matemáticas, através del método científico para sustentar la toma dedecisiones en los ámbitos científico y tecnológico.
2. Cuatrimestre Tercero3. Horas Teóricas 224. Horas Prácticas 535. Horas Totales 756. Horas Totales por
SemanaCuatrimestre
5
7. Objetivo deaprendizaje
El alumno resolverá problemas estadísticos mediante elprocesamiento de datos, así como el análisis yestimación de parámetros para fundamentar la toma dedecisiones.
Unidades de Aprendizaje HorasTeóricas Prácticas Totales
I. Estadística Descriptiva 8 17 25II. Probabilidad 7 18 25III. Estadística Inferencial 7 18 25
Totales 22 53 75
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA
UNIDADES DE APRENDIZAJE
1. Unidad de
aprendizaje I. Estadística Descriptiva
2. HorasTeóricas 8
3. HorasPrácticas 17
4. HorasTotales 25
5. Objetivo dela UnidaddeAprendizaje
El alumno realizará el procesamiento de datos para contribuira la toma de decisiones.
Temas Saber Saber hacer Ser
Introducción ala estadística
Definir los conceptos deestadística, estadísticadescriptiva e inferencial y susaplicaciones.
Identificar los conceptos deestadística descriptiva:- Variable estadística- Datos: cualitativos,cuantitativos discretos ycontinuos- Población finita e infinita- Muestra
Clasificar datos cualitativos ycuantitativos.
Determinar el tipo deestadística a emplear a partirde los datos.
Determinar la naturaleza delos datos.
AnalíticoCríticoRespetoObjetivoSistemáticoResponsable
Población,muestra ymuestreo
Identificar los conceptos de: - Censo- Parámetro- Muestreo- Estadístico
Clasificar las técnicas demuestreo:a) Probabilístico:- Aleatorio simple- Sistemático- Estratificado- Conglomerado
Determinar las variables deestudio.
Determinar el tamaño de lamuestra.
Seleccionar la técnica demuestreo.
AnalíticoCríticoRespetoObjetivoSistemáticoResponsable
b) No probabilístico Justificar el diseño de la
Identificar el proceso deldiseño de una muestra:- Tipo de variable- Tamaño de la muestra- Técnica de muestreo
muestra.
Proponer el diseño demuestras en situacionesrelacionadas a su perfilprofesional.
Distribución defrecuencias ysurepresentacióngráfica
Identificar el concepto dedatos agrupados y noagrupados.
Identificar el concepto y loselementos de la distribuciónde frecuencias:- Clase
- Límites de clase- Amplitud- Marca de clase- Frecuencias: Absoluta,Relativa, Relativa porcentualy Acumulada
Explicar la construcción einterpretación de gráficas:- Histograma- Polígono de frecuencias- Ojiva- Pareto- Pastel- Barras- Tallo y hoja
Explicar la construcción detablas de distribución ygráficas con software.
Construir distribuciones defrecuencia de datosagrupados y no agrupados.
Graficar la distribución dedatos.
Interpretar tablas y gráficos.
Representar tablas dedistribución y gráficas consoftware.
Organizar datosrecolectados en situacionesrelacionados con su perfilprofesional.
AnalíticoCríticoRespetoObjetivoSistemáticoResponsable
Medidas detendenciacentral,localización ydispersión
Definir los conceptos demedidas de:- Tendencia central: media,mediana y moda- Localización: cuartíles,decíles y percentiles- Dispersión: rango, varianza,desviación estándar ydesviación media
Explicar el proceso delcálculo de las medidas detendencia central,localización y dispersión paradatos agrupados y noagrupados y suinterpretación.
Determinar las medidas detendencia central,localización y dispersión.
Interpretar las medidas detendencia central,localización y dispersión.
Obtener las medidas detendencia central,localización y dispersión dedatos relacionados con superfil profesional, ensoftware.
AnalíticoCríticoRespetoObjetivoSistemáticoResponsable
Explicar el cálculo de lasmedidas de tendenciacentral, localización ydispersión con software.
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA
PROCESO DE EVALUACIÓN
Resultado de aprendizaje Secuencia de aprendizaje Instrumentos y tipos de
reactivosElaborará un reporte de un casoaplicado con al menos 50 datos,con apoyo de software, quecontenga:
- Variable de estudio- Diseño del muestreo- Tabla de distribución defrecuencia- Gráficos- Medidas de tendencia central,localización y dispersión- Interpretación de resultados
1. Identificar los conceptos deestadística
2. Comprender losprocedimientos para realizar loscálculos de distribución defrecuencias
3. Relacionar las medidas detendencia central y dedispersión
4. Analizar los datos delcomportamiento muestral opoblacional
Caso prácticoRúbrica
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA
PROCESO ENSEÑANZA APRENDIZAJE
Métodos y técnicas de enseñanza Medios y materiales didácticosEjercicios prácticosSolución de problemasEquipos colaborativos
Calculadora científicaPintarrónEquipo de cómputoSoftwareMaterial impreso
ESPACIO FORMATIVO
Aula Laboratorio / Taller Empresa
X
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA
UNIDADES DE APRENDIZAJE
1. Unidad
deaprendizaje
II. Probabilidad
2. HorasTeóricas 7
3. HorasPrácticas 18
4. HorasTotales 25
5.Objetivo dela UnidaddeAprendizaje
El alumno determinará las probabilidades de datosestadísticos para contribuir a la toma de decisiones.
Temas Saber Saber hacer Ser
Conjuntos Definir los conceptos ynotación de conjuntos:-Universo-Vacío-Subconjunto
Describir el proceso deconstrucción del diagrama deVenn Euler.
Explicar las operacionesentre conjuntos:- Unión- Intersección- Complemento- Diferencia
Representar conjuntos y susoperaciones de problemasde su entorno en diagramasde Venn Euler.
AnalíticoCríticoRespetoObjetivoSistemáticoResponsable
ProbabilidadBásica y
Definir los conceptos deprobabilidad básica:
Resolver problemas de suentorno de probabilidad
AnalíticoCrítico
Condicional - Probabilidad- Experimento- Espacio muestral- Evento- Eventos mutuamenteexcluyentes
básica, probabilidadcondicional y técnicas deconteo.
RespetoObjetivoSistemáticoResponsable
Explicar los métodos para elcálculo de probabilidad:- Aproximación deprobabilidad por frecuenciasrelativas- Método clásico- Subjetivo o de juicio
Explicar las técnicas deconteo:- Diagrama de Árbol- Regla multiplicativa- Combinación- Permutación
Definir los conceptos deprobabilidad:- Probabilidad condicional- Probabilidad conjunta- Eventos dependientes eindependientes
Enunciar los teoremaselementales de probabilidady probabilidad condicional.
Explicar el proceso decálculo de probabilidad
condicional.
DistribucionesDiscretas deProbabilidad
Identificar el concepto devariable aleatoria discreta.
Explicar las características ymétodos de lasdistribuciones:- Binomial- Hipergeométrica- Poisson
Determinar la probabilidadde problemas de su entornocon variables aleatoriasdiscretas.
AnalíticoCríticoRespetoObjetivoSistemáticoResponsable
DistribucionesContinuas deProbabilidad
Identificar el concepto devariable aleatoria continua
Explicar las características ymétodos de lasdistribuciones:- Normal
Determinar la probabilidadde problemas de su entornocon variables aleatoriascontinuas.
AnalíticoCríticoRespetoObjetivoSistemáticoResponsable
- Chi cuadrada- F de Fisher
DistribucionesMuestrales
Identificar los conceptos de: - Distribución muestral- Error estándar- Teorema de límite central
Explicar las características yel método de cálculo deprobabilidades de ladistribución t de Student.
Ajustar distribuciones dedatos a una distribuciónnormal.
Determinar la probabilidadde problemas de su entornocon distribución muestral.
AnalíticoCríticoRespetoObjetivoSistemáticoResponsable
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA
PROCESO DE EVALUACIÓN
Resultado de aprendizaje Secuencia de aprendizaje Instrumentos y tipos de
reactivosIntegrará un portafolio deevidencias que contenga:
* Compendio de 8 ejercicios:- Uno de operaciones y uno derepresentaciones de conjuntos- Uno de probabilidad clásica yotro de probabilidad condicional - Uno de cada técnica de conteo
* A partir del resultado deaprendizaje de la unidad 1,determinar:
- Cuatro probabilidadesutilizando una distribución deacuerdo al tipo de variable deestudio
* A partir de un caso de suentorno realizar un muestreo quecontenga:- Estimación de parámetrosaplicando el Teorema de LímiteCentral- Cálculo de probabilidades conla distribución muestral
1. Identificar los conceptos de lateoría de conjuntos y los deprobabilidad
2. Analizar las características delas distribuciones deprobabilidad
3. Comprender el proceso paracalcular la probabilidad de loseventos
4. Analizar los datos de una
muestra o población paradescribir el comportamiento delproceso
5. Seleccionar el método segúnla distribución
Portafolio de evidenciasRúbrica
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA
PROCESO ENSEÑANZA APRENDIZAJE
Métodos y técnicas de enseñanza Medios y materiales didácticosEjercicios prácticosSolución de problemasAnálisis de casos
Calculadora científicaPintarrónEquipo de cómputoSoftwareMaterial impreso
ESPACIO FORMATIVO
Aula Laboratorio / Taller Empresa
X
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA
UNIDADES DE APRENDIZAJE
1. Unidad
deaprendizaje
III. Estadística Inferencial
2. HorasTeóricas 7
3. HorasPrácticas 18
4. HorasTotales 25
5.Objetivo dela UnidaddeAprendizaje
El alumno realizará estimaciones de datos estadísticos paracontribuir a la toma de decisiones.
Temas Saber Saber hacer Ser
Estimación Definir el concepto deestimación.
Explicar los tipos deestimación de medias yproporciones:- Puntual- Por intervalo
Determinar estimaciones demedias y proporciones ensituaciones relacionadas consu perfil profesional.
AnalíticoCríticoRespetoObjetivoSistemáticoResponsable
Prueba deHipótesis
Definir los conceptos de:- Hipótesis- Hipótesis nula- Hipótesis alternativa- Error tipo I y II
Explicar el método de laprueba de hipótesis con unay dos muestras de media yvarianza:
Realizar la prueba dehipótesis con una y dosmuestras de media yvarianza en situacionesrelacionadas con su perfilprofesional.
AnalíticoCríticoRespetoObjetivoSistemáticoResponsable
- Establecimiento dehipótesis- Criterio de aceptación- Estadístico de prueba
RegresiónLineal yCorrelación
Identificar el proceso deconstrucción del diagrama dedispersión.
Identificar el concepto decoeficiente de correlación.
Explicar el proceso deregresión lineal y suinterpretación:- Diagrama de dispersión- Coeficiente de correlación - Ecuación de regresión
Explicar el proceso deregresión lineal en software.
Explicar el concepto depronóstico en regresiónlineal.
Graficar el diagrama dedispersión.
Determinar el coeficiente decorrelación.
Obtener la ecuación de larecta.
Interpretar los resultados.
Obtener la regresión linealen software de situacionesrelacionadas con su perfilprofesional.
Determinar pronósticos desituaciones relacionadas consu perfil profesional.
AnalíticoCríticoRespetoObjetivoSistemáticoResponsable
Diseño deexperimentos
Explicar el concepto dediseño de experimentos.
Identificar los elementos deANOVA (Análisis devarianza):- Fuentes de variación- Suma de cuadrados- Cuadrados medios- Estadístico de prueba
Explicar el proceso deconstrucción e interpretaciónde la tabla ANOVA.
Explicar la prueba ANOVAcon software.
Construir la tabla ANOVAcon datos de situacionesrelacionadas con su perfilprofesional.
Presentar los resultados dela prueba ANOVA realizadoscon software.
Interpretar los resultadosobtenidos de ANOVA con elsoftware.
AnalíticoCríticoRespetoObjetivoSistemáticoResponsable
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA
PROCESO DE EVALUACIÓN
Resultado de aprendizaje Secuencia de aprendizaje Instrumentos y tipos de
reactivosIntegrará un portafolio deevidencia que contenga:
* A partir del resultado deaprendizaje de la unidad 1 y dela variable de estudio,determinar:a) Una estimación puntual b) Una estimación por intervalosc) Prueba de hipótesis con:- Establecimiento de hipótesis- Criterio de aceptación- Estadístico de prueba- Conclusión
* A partir de un caso dado de suentorno profesional, realizar ensoftware:- Regresión lineal- Pronóstico- Prueba ANOVA- Interpretación- Conclusión
1. Identificar el concepto dehipótesis nula y alternativa
2. Comprender el planteamientode hipótesis nula y alternativa
3. Identificar las metodologíaspara las pruebas de hipótesis
4. Analizar las pruebas dehipótesis acorde al caso
5. Validar los resultados
Portafolio de evidenciasRúbrica
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA
PROCESO ENSEÑANZA APRENDIZAJE
Métodos y técnicas de enseñanza Medios y materiales didácticosEjercicios prácticosSolución de problemasAnálisis de casos
Calculadora científicaPintarrónEquipo de cómputoSoftwareMaterial impreso
ESPACIO FORMATIVO
Aula Laboratorio / Taller Empresa
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PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA
CAPACIDADES DERIVADAS DE LAS COMPETENCIAS PROFESIONALES A LAS QUE
CONTRIBUYE LA ASIGNATURA
Capacidad Criterios de Desempeño
Identificar elementos de problemasmediante la observación de la situacióndada y las condiciones presentadas, conbase en conceptos y principiosmatemáticos, para establecer lasvariables a analizar.
Elabora un diagnóstico de un proceso o situacióndada enlistando: - Elementos- Condiciones- Variables, su descripción y expresiónmatemática
Representar problemas con base en losprincipios y teorías matemáticas,mediante razonamiento inductivo ydeductivo, para describir la relación entrelas variables.
Elabora un modelo matemático que exprese larelación entre los elementos, condiciones yvariables en forma de diagrama, esquema,matriz, ecuación, función, gráfica o tabla devalores.
Resolver el planteamiento matemáticomediante la aplicación de principios,métodos y herramientas matemáticaspara obtener la solución.
Desarrolla la solución del modelo matemáticoque contenga: - Método, herramientas y principios matemáticosempleados y su justificación- Demostración matemática- Solución- Comprobación de la solución obtenida
Valorar la solución obtenida mediante lainterpretación y análisis de ésta conrespecto al problema planteado paraargumentar y contribuir a la toma dedecisiones.
Elabora un reporte que contenga: - Interpretación de resultados con respecto alproblema planteado.- Discusión de resultados- Conclusión y recomendaciones
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA
FUENTES BIBLIOGRÁFICAS
Autor Año Título del
Documento Ciudad País Editorial
Aguilar Roberto (2011) Estadística Básica México México Trillas
Avalos Septien Mauricio (2010)Estadísticadescriptiva yprobabilidad
México México UniversidadAnahuac
Bennet Jeffrey O. (2011) Razonamientoestadístico México México Pearson
Educación
Christensen Howard B (2011) Estadística paso apaso México México McGraw-Hill
Devore, Jay L. (2011)
Probabilidad yestadística paraingeniería enciencias
México México PearsonEducación
Douglas Lind (2010) Estadística aplicadaa negocios México México McGraw-Hill
Levin Richard (2011)Estadística paraadministración yeconomía
México México PearsonEducación
Moore D. Cc y McCabeG. P (2009)
The practice ofbusiness staticsUsing data fordecisions
Nueva York USA W. Freemanand Co
Murray Spiegel (2010) Probabilidad yestadística México México McGraw-Hill
Wackerly, DennisD./Mendenhall,Wililiam/ScheafferRichard L.
(2010)EstadísticaMatemática conAplicaciones
México México PearsonEducación
ELABORÓ: Comité de Ciencias Básicas REVISÓ: Dirección Académica
APROBÓ: C. G. U. T. y P. FECHA DE ENTRADA ENVIGOR: Septiembre de 2015
F-CAD-SPE-28-PE-5B-03-A1