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Universidad Aufnoma ,,Gabriel Ren Moreno,,FACULTAD DE
I]\TGENIERIA EAI CTE]{CTASDE LA CCAIPUTACTN Y
TELECOM(]AITCACTO]\,S
PR.GGRA.MA. ANALTTCO DE, .{STGNATI]R,{
NeMts*E DE {'.4 .^*[GNATUR^: Frobabi]idad y Estadsrica
IIPRE-R,EQUtrTasSIGLA Y CODIGONNtsLEIORACR.EDT'I'GR.EWSABCI EN
2. "TLITM'{CACTON
: MAT 202: MAT 302: Quinto Semestre:6(4HT-2Fp):5: Agosto
2011
Para que se pueda desarrollar el trabajo emprico en la ciencia
de la computacin oinformtica' stas deben manejar gran infonnacin
numrica. La estadstica ayudaen ia organizaciny sisternatr zacinde
esta informacin de tal forma que se pueda,en forma simple, extraer
rnedidas numricas e infbrmacin grfica, res.rmen quepermitan Ia
comprensin de todo ese gran volumen de infonnacin.
Es comn tambrn que el Inf,onntico se vea enfrentado
aincertidumbre. La estad.stica les pennite, a travs de
laaproxin:arse a una buena decisin.
tomar decisiones bajoinferencia estadstica-
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(Jniversidad Autnorna',Gabriel Ren Moreno "FACULTAD DE
I\TGEI{TERIA EAI CTENCIAS
DE LA COMPUTACTN Y TELECOMUATICACIONES
3.03.1. OBJETIYO GENERAL
Describir los aicances y los distintos modelos de la inferencia
estadsticaaplicarlos en sifuaciones concretas.
4. COI{TENIDO MINilVIO
I. VARiABLES ALEATORIASI{. MODELOS DE DISTRIBUCTN g
PROBILIDADES
nnl" MUESTREO Y DISTRIBUCIONES DE MLIESTREOW. ESTIMACIN DE
PARMETROS POBLACIONALESV. DOCIMASIA O PRUEBA DE HIPTESIS
\,T. ANLISIS DE VARIANZA
5. UNMADES DEL PR,OGR{MA ANA"LTTICOUslIlDAD I: IA,RIABI,ES
ALE.{TORIASTIENIFO: 18 HorasOEJETWOS:
e Distinguir entre ras variabres aleatorias, discretas y
continuas y mostrarcomo se pueden utlltzar para resolver problemas
prcticos.
e Desarrollar una compresin del concepto variable aleatoia,
esperanzamatemtica, Yarianza, desviacin estandar y sus aplicaciones
en la tomade decisiones y mostrar cmo ciertos tipos de datos
discretos y continuospueden ser representados por tipos
particuiares de rnodelos matemticos.
/-.J.
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fil'{Yir1
Universidad Autnoma "Gabriel Ren Moreno"FACULTAD DE TAIGE]{TER]A
EAI CTE]VCTAS
DE LA COMPUTACTT\I Y TELECOMUAIICACIOT{ES
CONTE,NTBO1. VAR.&{.B{,ES A,T-E,AT'OR{AS &{CR,ET,A.S
UNXIIAS M: IVIODEI,OS DE BISTR,XtsUCINT'E4PO: 24
HorasCIts.[ETWES:
* Introducir las distrbuciones de probabiiidad que ms se
utilizan en la
toma de decisiones
f , 1.X. Definicin --F 6us#
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Universidad Aufnoma ,,Gabriel Ren Moreno"FACULTAD DE
I]\IGENTERIA EAI CTENCIAS
DE LA COMPUTACTII Y TELECOMUI{ICACIO]{ES
o Presentar algunas distribuciones de probabilidades discretas y
continuastiles y mostrar cmo pueden utilizarse estas distribuciones
para resolverproblemas prcticos.
CONTENIDO1. MCIDELCIS DE DISTR.IEUCIONES I} PR,Ots,{EII,IDADES
DE.{INA VARIAEI,E AN,EATOR.IA DISCRETA
1.1. Distribucin de Bernoulli.1.2. Distribucin Binornial.1.3.
Distribucin Hipergeomtrica.1.4. Distribucin de poisson.1.5.
Distribucin Geomtrica.1.6. Distribucin Multinomial.1.7. Ejercicios
y problemas
2. MOI}EI,GS Y DTSTRIBUCIONESAI-E,ATORI,A CONT'M{U.A
2-1. Diskibucin unifonne.2.2. Distribucin exponenciai.2.3.
Distribucin normal.2.4. Aproximacin de la binomial a la nonnal2.5.
Distribucin Ji cuadrada.2.6. Distribucin r.2.7. Distribucin F.2.8.
Ejercicios y problemas
DE UNA VA.R.NAtsX,E
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(Jniversidad Autnoma "Gabriel Ren Moreno"FACULTAD DE
TAIGE]\IIERIA ET'I CIE]{CTAS
DE LA COMPUTACI]'{ Y TELECOMUI{ICACTCAryS
UhTBAB IXX: NIUETR.EO Y DNTR,TtsUCTOi{ES DE MT]ESTR.EOTIEMPO: 15
HorasoB"trET'tVO:
o Totnar una muestra de una poblacin total y utlizarla para
d.escribir a lapoblacin.
o Asegurar que las muestras que se tomen sean una representacin
precisade la poblacin de [a que provienen.
u Introducir los conceptos de distribuciones de muestreo.u
Comprender la relacin enfre ei costo de tomar muestras rns grandes
y la
precisin adicional que esto le proporciona a las decisiones
tomadas apartir de ellas.
CONTET\ffiOS
1" &{{TBSTREG1. 1. Introduocin.1.2. l,zftodos de
muestreo.
2. STSTRXEUCIGN DE IVffi]ESTR.EO2.1. Estadgrafos y
estadstioas.2.2. Desigualdad Chebyshev2.3. Ley de los grandes
nmeros.2.4. Teorema del lrnite centratr.2.5. Distribucin de la
media muestral.2.6. Distribucin: de rnedas, proporciones, srultas y
dif'erencias.2.7. Distribuoin muestral de proporciones.2.8.
Distribucin muestral de 1a diferencia de dos proporciones.2.9.
Distribucin de la variaruamuestrai.2.10. Distribucin muestral de la
razn de dos varianzas.
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(Jniversidad Autnoma ,,Gabriel Ren Moreno"FACULTAD DE
INGEAIIERIA EN CIEATCTAS
DE LA COMP(TACTU Y TELECOMU{ICACTOAIES
UNIDAD TV: ESTXMACIN DE FAR,.(METR.OS POBI,A,CIONALESTtrEMFO: 15
HorasOBJETIVOS:
uExplicar los conceptos bsicos de la estimacin.e Presentar
algunos estimadores e ilustrar su empleo en sifuaciones
muestreo prcticas en las que intervienefl una o dos muestras.t
Calcular el tamao de muestra requerido para cualquier nivel
deseado
precisin en la estirnacin.
CO{TENIDOS1. ESTIMACIN PUNTUAL
1.1. Error de estimacin1.2. propiedades
1.2.1. Insesgabilidad
1.2.2. Consistencia
l.2.3.Eftciencia1.2.4. Suficiencia
1.3. Mtodo de mdma verosimilitud
2. ESTIMACNN NE P.ARMETR.OS POR INTERVA.I,OS2.1. lntervalo de
confianza
2.l.l.Intervalo de confianz a parula rnedia.2. 1 .z.Intervalo de
confi anz a paru la vananza2. 1 .3 . Intervalo de confian za paa ra
ruzn de dos varianzas.2.l.4.Intervalo de confianzaparala diferencia
entre dos medias2.l.5.Intervaio de confianzaparala diferencia entre
dos mediascon
observaciones pareadas.
2.1 . 6. Intervalo de confianz a para una proporcin.
de
de
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Universidad Autnoma ,,Gabriet Ren Moreno,,FACULTAD?E
rArGE^rrERrA e CmisDE LA COA,{PUTACTN Y r,IaCOUUVICCIONES
2.6. Regrn crtica y regla de decisin2'7. procedirniento de ra
docimasia (prueba) de hiptesis3. I}OC&{ASTA I}E @PTES{S ACERCA
DE TINA MEDIA CON
./AR[,{NZ.* FOB,-ACIONAI, LIP{IESTA CONOCID.*4. OOCM{.{SIA I}E
MPTNSIS ACERCA DE UNA MEDIA CONVARIANZA rOBLACIONAL S{I*{IEST.d
DE'CO\iOC*A5. DOCTM.^IA DE HTPTESXS ACERCA DE UNA VARIAI{,.A.6.
DOCI&IA{A. DE MrgSIS ACERCA DE T,A R.^ZN DE DOSVARI.ANZAS7.
DOCTMASIA DE MMTESIS
.*CERC.{ DE I,A DIF'ERENCIA DEMEDI,TS8. DOC&I.dSIA I}E
grcTBSIS ACERCA DE PROPPORCIO}.ES
trI{rDA.D \rr: aurrcns DE VARfa}\rz.d (.{NO,q/A)TtrEMPO: 8
HorasOBJETNVOS:
slntroduclr los conceptos de diseo experimenta I a travsdel
desarollo delmodelo de diseo completamente areatorizado y dei
procedimiento(ANovA) de una direccin, utilizado para probar 1as
diferencias entre lasmedias de c grupos y extender este anlisis
hasta incruir los moderos dediseo de bloque y factorial
aleatonzado.
o comparar ms de dos rnedias de pobracin utilizando er anlisis
de varianza.
PgtnaJ*S*----'
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Uruiv er s idad Autnorna,, Ga brie t Ren Moreno',FACIJLTAD DE
TNGE{TERIA EI\I CE],ICIAS
D E LA C C \V{P U TAC I I Y TE L E C C /T(]N IC AC IO Ar E S
2.t.7.Intervalo de confianza para la diferencia entre
dosproporciones.
2.t.S.Deterrninacin der tamao de ra rnuestraparala rnedia.2.1.9.
Determnacin del tamao de la muestra paraproporcones.
2.1.10. Estimacin del tamao de ra muestra para
poblacionesfinitas.
UNISAX} V: DOCNIM,{SIA. DE H@T,ESIST'trEI?tFO: 22 Horas
OB.IETIVOS:
"Desarrollar la metodologia de pruebas de hiptesis como una
tcnica pataanalizar diferencias y tomar decisiones.
o Determinar los riesgos iinplicados al tomar tales decisiones
si nos basarnosnicamente en la informacin de muestra
" Comprender los dos tipos de errores posibles que se producen
ai docirnar lashiptesis.
* Comprender cundo lizar pruebas de una cola y cundo pruebas de
doscolas.
COI{TENIDOSx. il{Tffi.OB{rCCnN
2. MffiTE{S ESTA&STICA2.L F{iptesis simple y compuesta2.2.
Hiptesis nula y alterna2.3. Prueba de rna hiptesis estadstica2.4.
Errores tipo I y II2.5. Nivel cie significancia
PginalT
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(Iniversidad Autnoma "Gabrie| Ren Moreno"FACULTAD DE
trNGEAITERIA E'{ CTEI'{CUS
DE LA CCMPUTACIX Y TELECCMU{ICACTOATES
6" METODOI-CIGA
1. Exposiciones con apoyo del pizann.
2. Exposiciones dei trabajo de investigacin por parte de los
estudiantes.3, Trabajos grupales en aula.4. Presentacin y defensa
del trabajo final del semestre.
7. CR.ONOGRAE,{A
SE,MANA.
A,CTW[S.&DE,SFresemtacin
Uridad tr
Uidad fI
Unidad ffiUnidad W[inidad V
Exaneu Final
Frirner Farcial
Pglna | 9
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Universidad Autnoma ,,Gabriel Ren Moreno,,FACULTAD DE
It\tGEAilERIA Et{ CIEI\CIAS
DE LA COMP{.ITACTAT Y TELECOMUAITCACTOAIES
8. SNSTEMA DE E\r.{L{IACION
9. $m{.IoGR.dF'ta
{TEM1 l\ /-rl I-ILI\rI}\IJ,L
- JL.-I-I.E,A.b X,K Estadstica matemticacon aplicaciones
Iberoamericano 1986
2 MLLERI_FREI'NDJ_IHONSON R.
Probabriidad y estadsticapara ingenieros
PHH t992
aJ WALPOLER_N{TERSR-MENDENHALL, WILIAM-SiNCICH, TERRY
Probabilidad y estadsticapara ingeniera y ciencias
Mc. GrawHiII
1991
AT )-,D VI1\, I(1Uts1AKD-RUBIN,DAVID
Estadsticas para
AdministradoresPHH 1996
5 r\fl\JL_tr,it, t1-b,IN Estadstica para negociosCECSA y
economa
CESCA 1996
)ou
te !
