Syllabus Estadística Descriptiva

ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DEL LITORAL FACULTAD DE CIENCIAS NATURALES Y MATEMÁTICAS CONTENIDO DE CURSO ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

ESTG1001 A. IDIOMA DE ELABORACIÓN Español

R O D A R R O B

B. DESCRIPCIÓN DEL CURSO El contenido del curso se fundamenta en los conocimientos estadísticos básicos para obtener información relevante a partir de un conjunto de datos. Se estudiará diferentes técnicas que permiten recopilar y tabular datos así como analizar e interpretar información, además de reconocer la diferencia entre estimadores y parámetros. Se introduce también el concepto de probabilidad como medida de la incertidumbre y se presentan modelos matemáticos de variables aleatorias discretas y continuas tratadas de forma univariada y multivariada. Además, este curso permitirá al futuro profesional mejorar su capacidad de análisis, síntesis y de resolución de problemas. C. CONOCIMIENTOS PREVIOS DEL CURSO Manejo de Hojas Electrónica Utilización de Software Estadístico

D. OBJETIVO GENERAL Analizar un conjunto de datos para obtener información que permita la elaboración de estrategias robustas donde la incertidumbre sea parte de los modelos matemáticos de las variables discretas y continuas. E. OBJETIVOS DE APRENDIZAJE DEL CURSO El estudiante al finalizar el curso estará en capacidad de: 1 Interpretar un tratamiento estadístico de datos para la elaboración de informes que permitan toma de decisiones. 2 Elaborar diferentes gráficas estadísticas que muestren los resultado del análisis de un conjunto de datos. 3 Aplicar conceptos de probabilidad en problemas reales utilizando distribuciones de probabilidad tanto discretas como continuas conjunto de datos haciendo uso de los métodos estadísticos estudiados con la ayuda 4 Analizar un conjunto de un software estadístico F. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE Aprendizaje asistido por el profesor Aprendizaje cooperativo/colaborativo: Aprendizaje de prácticas de aplicación y experimentación: Aprendizaje autónomo: G. EVALUACIÓN DEL CURSO Actividades de DIAGNÓSTICA Evaluación Exámenes Lecciones Tareas Proyectos Laboratorio/Experimental Participación en Clase Visitas Otras

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FORMATIVA

SUMATIVA

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ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA


ESTG1001 H. PROGRAMA DEL CURSO UNIDADES 1.- Introducción a la Estadística Descriptiva 1.1.- Definición de población y parámetro. 1.2.- Definición de muestra y estadístico. 1.3.- Definición de variable aleatoria y su clasificación. 1.4.- Escala de medición. 2.- Organización de los datos. Tabulación y diagramas estadísticos. 2.1.- Clases y marca de clase 2.2.- Tablas de frecuencia 2.3.- Histogramas 2.4.- Percentiles, cuartiles, diagrama de cajas 2.5.- Función de distribución empírica. Diagramas de Paretto. 3.- Medidas de tendencia central y de dispersión 3.1.- Media aritmética, mediana, media ponderada, media geomética, moda 3.2.- Varianza, desviación estándar 3.3.- Coeficiente de variación 3.4.- Rango de la muestra 3.5.- Desviación media, sesgo y kurtosis 4.- Teoría combinatoria: Permutaciones y Combinaciones. Probabilidad 4.1.- Experimento Estadístico y Espacio muestral 4.2.- Función de probabilidad 4.3.- Métodos de enumeración 4.4.- Probabilidad condicional. Independencia estocástica de eventos 4.5.- Reglas de la Probabilidad Total y teorema de Bayes 4.6.- Variables aleatorias y Funciones de Probabilidad y de Distribución 4.7.- Valores esperados, varianzas y momentos 5.- Variables aleatorias discretas y continuas 5.1.- Distribución de probabilidad y momentos de una variable aleatoria discreta 5.2.- Distribución Uniforme, Bernoulli, Binomial, Binomial Negativa, Geométrica 5.3.- Distribución de Poisson 5.4.- Distribución Hipergeométrica 5.5.- Distribución de probabilidad y momentos de una variable aleatoria continua 5.6.- Distribución Uniforme 5.7.- Distribución Normal 5.8.- Distribución Gamma 5.9.- Distribución Beta

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Horas Docencia UNIDAD

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ESTG1001 H. PROGRAMA DEL CURSO UNIDADES Horas Docencia UNIDAD 6.- Distribuciones conjuntas 6.1.- Distribuciones de probabilidad bivariadas 6.2.- Distribuciones de probabilidad condicional y marginal 3 6.3.- Independencia de variables aleatorias 6.4.- Media, varianza, covarianza y correlaciones 6.5.- Distribución Multinomial y Normal Multivariada. 7.- Distribuciones muestrales 7.1.- Estadísticos muestrales y parámetros poblacionales 7.2.- Media y varianza muestral 3 7.3.- Teorema del Límite Central y aplicaciones 7.4.- Aproximación Normal a Binomial I. RECURSO BIBLIOGRÁFICO 1.- (9789978310557) Gaudencio Zurita Herrera. BÁSICA PROBABILIDAD Y ESTADISTICA. (Segunda). 1.(9701010175) Montgomery, Douglas C.. Probabilidad y COMPLEMENTARIA Estadistica (Spanish Edition). (Paperback; 1998-03). 2.- (0495110817) Wackerly, Dennis D. & Mendenhall, William & Scheaffer, Richard L.. Mathematical statistics with applications. (Second). 3.- (0135620759) Freund, John E. & Walpole, Ronald N.. Mathematical statistics. ($39.95 (est.)). 4.- (0130338516) Ross, Sheldon M.. A first course in probability. (Sixth edition). J. DESCRIPCIÓN DE UNIDADES 1.-

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Introducción a la Estadística Descriptiva

Introducción a la unidad En esta unidad se definen los conceptos básicos de parámetros y estimadores estadísticos, así como también los conceptos de población y muestra, y sus características medibles. Subunidades

1.1.- Definición de población y parámetro. 1.2.- Definición de muestra y estadístico. 1.3.- Definición de variable aleatoria y su clasificación. 1.4.- Escala de medición. Objetivos de Aprendizaje

1.1.- Diferenciar las definiciones de población y muestra 1.2.- Identificar tipos de variable aleatoria.

1.3.- Establecer tipos de escalas de medición. 2.-

Organización de los datos. Tabulación y diagramas estadísticos.

Introducción a la unidad El estudiante debe diferencia entre "dato" e "información", además se instruye al estudiante cómo tratar Muestras de datos cuantitativos, llevándolo a construir tablas, gráficos y diagramas.

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ESTG1001 J. DESCRIPCIÓN DE UNIDADES Subunidades

R O D A R R O B

2.1.- Clases y marca de clase 2.2.- Tablas de frecuencia 2.3.- Histogramas 2.4.- Percentiles, cuartiles, diagrama de cajas 2.5.- Función de distribución empírica. Diagramas de Paretto. Objetivos de Aprendizaje

2.1.- Diferenciar entre dato e información

2.2.- Diferenciar entre muestra y población objetivo 2.3.- Organizar un conjunto de datos 2.4.- Construir tablas de frecuencia 2.5.- Construir gráficas estadísticas 3.-

Medidas de tendencia central y de dispersión

Introducción a la unidad En esta unidad se define y cuantifica las medidas de Tendencia Central o de Posición,así como las más usuales medidas de Dispersión. Además es parte de estudio en este capítulo los datos aberrantes, su identificación y cómo tratarlos. Subunidades

3.1.- Media aritmética, mediana, media ponderada, media geomética, moda 3.2.- Varianza, desviación estándar 3.3.- Coeficiente de variación 3.4.- Rango de la muestra 3.5.- Desviación media, sesgo y kurtosis Objetivos de Aprendizaje

3.1.- Comprender los conceptos relacionados con Tendencia Central y Dispersión Muestral 3.2.- Calcular medidas de correlación 4.-

Teoría combinatoria: Permutaciones y Combinaciones. Probabilidad

Introducción a la unidad Este capítulo empezamos a cuantificar la incertidumbre relacionada a eventos del quehacer estadístico. Es importante que el estudiante reconozca un experimento estadístico para luego, en base a los principios algebraicos, tratar a los eventos y sus probabilidades de ocurrencia asociadas. Subunidades

4.1.- Experimento Estadístico y Espacio muestral 4.2.- Función de probabilidad 4.3.- Métodos de enumeración 4.4.- Probabilidad condicional. Independencia estocástica de eventos 4.5.- Reglas de la Probabilidad Total y teorema de Bayes 4.6.- Variables aleatorias y Funciones de Probabilidad y de Distribución 4.7.- Valores esperados, varianzas y momentos

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ESTG1001 J. DESCRIPCIÓN DE UNIDADES Objetivos de Aprendizaje

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4.1.- Comprender qué es un Experimento Estadístico 4.2.- Definir los elementos de un espacio muestral 4.3.- Definir eventos mutuamente excluyentes

4.4.- Identificar el significado de los axiomas que sustentan la definición de Función de Probabilidad 4.5.- Cálculo de probabilidades 4.6.- Definir variable aleatoria 5.-

Variables aleatorias discretas y continuas

Introducción a la unidad Se tratarán aspectos relacionados con los modelos matemáticos que definen Variables Aleatorias Discretas y Continuas.Si bien en el capítulo anterior, se presentó el concepto de Variable Aleatoria de manera general, ahora presentaremos las distinciones para cada caso según corresponda. Subunidades

5.1.- Distribución de probabilidad y momentos de una variable aleatoria discreta 5.2.- Distribución Uniforme, Bernoulli, Binomial, Binomial Negativa, Geométrica 5.3.- Distribución de Poisson 5.4.- Distribución Hipergeométrica 5.5.- Distribución de probabilidad y momentos de una variable aleatoria continua 5.6.- Distribución Uniforme 5.7.- Distribución Normal 5.8.- Distribución Gamma 5.9.- Distribución Beta Objetivos de Aprendizaje

5.1.- Distringuir entre una Variable Aleatoria Discreta y una Continua 5.2.- Definir funciones de probabilidades

5.3.- Calcular probabilidades según la distribución correspondiente 6.-

Distribuciones conjuntas

Introducción a la unidad A diferencia de lo estudiado en capítulos anteriores, ahora trabajamos de manera simultánea dos o más Variables Aleatorias Discretas o Continuas. Para esto primero estudiamos el concepto de Distribución Conjunta y sus momentos, además estudiamos las Distribuciones Condicionales y el cálculo de Probabilidades para distribuciones multivariadas. Subunidades

6.1.- Distribuciones de probabilidad bivariadas 6.2.- Distribuciones de probabilidad condicional y marginal 6.3.- Independencia de variables aleatorias 6.4.- Media, varianza, covarianza y correlaciones 6.5.- Distribución Multinomial y Normal Multivariada. IG1002-4

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ESTG1001 J. DESCRIPCIÓN DE UNIDADES Objetivos de Aprendizaje

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6.1.- Interpretar de manera simultánea dos o más variables aleatorias 6.2.- Costruir distribuciones de probabilidad multivariadas 7.-

Distribuciones muestrales

Introducción a la unidad En este capítulo estudiaremos las Muestras Aleatorias que se toman de una Población, y así poder inferir características de la Población. Subunidades

7.1.- Estadísticos muestrales y parámetros poblacionales 7.2.- Media y varianza muestral 7.3.- Teorema del Límite Central y aplicaciones 7.4.- Aproximación Normal a Binomial Objetivos de Aprendizaje

7.1.- Diferenciar cuando una muestra ha sido tomada de manera aleatoria y cuando no 7.2.- Construir muestras aleatorias

7.3.- Aplicar adecuadamente el Teorema del Límite Central

K. RESPONSABLES DE LA ELABORACIÓN DEL CONTENIDO DE CURSO Profesor Correo Participación CASTRO CARRASCO JOSE [email protected] Coordinador de materia ALFREDO ANGULO RAMIREZ ELKIN [email protected] Colaborador JAVIER

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