Departamento : Ingeniería en Sistemas de Información. Carrera : Tecnicatura Superior en Programación. Cátedra : ESTADISTICA Nivel : 1 año. Año lectivo : 2013 Semestre de cursado : Primero Cantidad de horas semanales : 06 (seis) Profesor : Lic. Laura Rossi J.T.P.: Ayudante de 1ª : Ayudante de 2ª :

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PROGRAMA ANALITICO

1) OBJETIVOS DE LA ASIGNATURA

El alumno debe ser capaz de:

- Comprender la organización y presentación del modo más eficaz de datos en tablas y

diagramas. Interpretar gráficos.

- Analizar descriptivamente conjuntos de datos. Interpretar.

- Comprender e interpretar los conceptos Espacio muestral y Evento o suceso.

- Comprender e interpretar el concepto de Probabilidad de un evento.

- Comprender las ventajas y desventajas de las distintas Definiciones de Probabilidad.

- Interpretar y utilizar las propiedades de la función Probabilidad.

- Comprender e interpretar los conceptos Probabilidad Condicional y Eventos

Independientes.

- Interpretar y utilizar el Teorema de las Probabilidades Totales y el Teorema de Bayes.

- Comprender el concepto de Variable Aleatoria.

- Distinguir Variables Aleatorias Discretas y Continuas.

- Comprender, interpretar y utilizar el concepto de Función de Distribución Acumulada de

una Variable Aleatoria y sus Propiedades.

- Comprender, interpretar y usar el concepto de Función Densidad de Probabilidad de una

Variable Aleatoria y sus Propiedades.

- Calcular e interpretar medias y varianzas de variables aleatorias discretas y continuas.

- Comprender los supuestos de cada una de las distribuciones de probabilidad.

- Calcular probabilidades y determinar medias y varianzas para cada una de las

distribuciones de probabilidad.

- Estandarizar variables aleatorias normales y utilizarlas para el cálculo de probabilidades.

2) CONTENIDOS MÍNIMOS

Probabilidad. Espacio Muestral. Teorema de Bayes. Sucesos estadísticamente

independientes. Variable aleatoria. Función de probabilidad. Función de distribución.

Esperanza y varianza. Esperanza matemática. Desvío estándar. Distribuciones discretas

particulares.

Departamento : Ingeniería en Sistemas de Información. Carrera : Tecnicatura Superior en Programación. Cátedra : ESTADISTICA Nivel : 1 año. Año lectivo : 2013 Semestre de cursado : Primero Cantidad de horas semanales : 06 (seis) Profesor : Lic. Laura Rossi J.T.P.: Ayudante de 1ª : Ayudante de 2ª :

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3) PROGRAMA ANALÍTICO

UNIDAD

TEMÁTICA CONTENIDOS

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ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA.

Conceptos básicos. Variables estadísticas: tipos. Escalas de medición. Métodos de ordenamiento y presentación de datos: tablas de distribuciones de frecuencias y representaciones gráficas. Medidas de posición y dispersión: Media aritmética. Modo. Mediana. Cuartiles. Rango, Variancia. Desvío estándar. Coeficiente de Variación. Cálculo e interpretación. Bibliografía / Guías de estudio - CANAVOS. George. Probabilidad y Estadística. Mc Graw Hill - WALPOLE, Ronald, MYERS, Raymond y MYERS, Sharon. Probabilidad y Estadística para Ingenieros. Edit. Prentice Hall Hispanoamericana S.A. - MONTGOMERY, Douglas y RUNGER, George. Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería. Ed. Mc Graw Hill. México. - DEVORE, Jay, Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. Ed. Thomson. México. - MENDENHALL, William y SINCICH, Terry. Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. Ed. Prentice Hall. México. - Apuntes de cátedra.

2

PROBABILIDAD. CONCEPTOS BÁSICOS.

Historia de la Probabilidad. Experimentos aleatorios. Espacios muestrales. Diagramas de árbol. Sucesos o eventos. Espacios medibles. Teoría de conjuntos: Diagramas de Venn. Operaciones con sucesos: Unión. Intersección. Complemento. Eventos mutuamente excluyentes y no mutuamente excluyentes. Bibliografía / Guías de estudio - CANAVOS. George. Probabilidad y Estadística. Mc Graw Hill - WALPOLE, Ronald, MYERS, Raymond y MYERS, Sharon. Probabilidad y Estadística para Ingenieros. Edit. Prentice Hall Hispanoamericana S.A. - MONTGOMERY, Douglas y RUNGER, George. Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería. Ed. Mc Graw Hill. México. - DEVORE, Jay, Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. Ed. Thomson. México. - MENDENHALL, William y SINCICH, Terry. Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. Ed. Prentice Hall. México. - Apuntes de cátedra.

Departamento : Ingeniería en Sistemas de Información. Carrera : Tecnicatura Superior en Programación. Cátedra : ESTADISTICA Nivel : 1 año. Año lectivo : 2013 Semestre de cursado : Primero Cantidad de horas semanales : 06 (seis) Profesor : Lic. Laura Rossi J.T.P.: Ayudante de 1ª : Ayudante de 2ª :

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UNIDAD TEMÁTICA CONTENIDOS

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TEORÍA DE LA PROBABILIDAD.

Definiciones de Probabilidad: Definición Clásica. Definición Frecuencial. Definición Axiomática. Propiedades de la Probabilidad. Probabilidad condicional. Teoremas referentes a la Probabilidad Condicional: Teorema de las Probabilidades Totales. Teorema de Bayes. Regla del Producto. Eventos independientes. Regla del Producto para eventos independientes. Bibliografía / Guía de estudio - CANAVOS. George. Probabilidad y Estadística. Mc Graw Hill - WALPOLE, Ronald, MYERS, Raymond y MYERS, Sharon. Probabilidad y Estadística para Ingenieros. Edit. Prentice Hall Hispanoamericana S.A. - MONTGOMERY, Douglas y RUNGER, George. Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería. Ed. Mc Graw Hill. México. - DEVORE, Jay, Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. Ed. Thomson. México. - MENDENHALL, William y SINCICH, Terry. Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. Ed. Prentice Hall. México. - Apuntes de cátedra.

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VARIABLES ALEATORIAS. ESPERANZA MATEMÁTICA. DISTRIB UCIONES PARTICULARES.

Variable Aleatoria: Definición. Clasificación. Función de Distribución Acumulativa. Función de Densidad de Probabilidad de una variable aleatoria discreta. Función de Densidad de Probabilidad de una variable aleatoria continua. Esperanza de una variable aleatoria: Definición. Propiedades. Varianza de una variable aleatoria: Definición. Propiedades. Distribuciones particulares: Distribución Bernoulli. Distribución Binomial. Distribución Poisson. Distribución Normal. Distribución F, Distribución T de Student. Distribución Chi-Cuadrada. Uso de tablas. Bibliografía / Guía de estudio - CANAVOS. George. Probabilidad y Estadística. Mc Graw Hill - WALPOLE, Ronald, MYERS, Raymond y MYERS, Sharon. Probabilidad y Estadística para Ingenieros. Edit. Prentice Hall Hispanoamericana S.A. - MONTGOMERY, Douglas y RUNGER, George. Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería. Ed. Mc Graw Hill. México. - DEVORE, Jay, Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. Ed. Thomson. México. - MENDENHALL, William y SINCICH, Terry. Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. Ed. Prentice Hall. México. - Apuntes de cátedra.

Departamento : Ingeniería en Sistemas de Información. Carrera : Tecnicatura Superior en Programación. Cátedra : ESTADISTICA Nivel : 1 año. Año lectivo : 2013 Semestre de cursado : Primero Cantidad de horas semanales : 06 (seis) Profesor : Lic. Laura Rossi J.T.P.: Ayudante de 1ª : Ayudante de 2ª :

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4) PROGRAMA DE EXAMEN

Ídem programa analítico. Lugar y fecha: Mendoza, Diciembre de 2012

COORDINADOR DE CÁTEDRA

Apellido y nombre: Lic. Laura Rossi

Firma: