Programa Probabilidad y Estadistica 2014

7/24/2019 Programa Probabilidad y Estadistica 2014

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Ao 2014

PROGRAMA ANALTICO

Asignatura:PROBABILIDAD Y ESTADSTICADepartamento: Materias Bsicas

Carga horaria total: 90 horas Carga horaria semanal:6 horas/semana

Unidad Docente Bsica: Matemtica

Especialidad:COMN A TODAS LAS ESPECIALIDADES

Curso: Segundo Ao, excepto Sistemas de Informacin que se imparte en el Tercer Ao

Sitio Web:www.frm.utn.edu.ar/estadistica

Aula Virtual: http://www.virtual.utn.edu.ar/frm

I. Objetivos generales

Que los alumnos sean ciudadanos aptos para:

Comprender y tratar con la incertidumbre, la variabilidad y la informacin estadsticadel mundo que los rodea, participando eficientemente en una sociedad abrumada por lainformacin.

Contribuir o tomar parte en la produccin, interpretacin y comunicacin de datos en elejercicio de su profesin.

Aplicar mtodos estadsticos para resolver problemas del campo de la ingeniera.

II. Objetivos especficos

Al finalizar el curso el alumno podr:

Clasificar, analizar, interpretar y presentar inteligentemente los datos.

Pensar y razonar estadsticamente.

Emplear correctamente el lenguaje estadstico en las comunicaciones.

Comprender la necesidad, oportunidad y limitaciones de la aplicacin de modelosprobabilsticos en problemas de ingeniera, su concepcin como modelo matemtico deuna realidad fsica y no como la realidad misma.

Reconocer la importancia de la estadstica para comprender mejor la informacin delcontexto.

Entender que con frecuencia un problema estadstico puede resolverse de modosdiferentes.

Reconocer que las personas pueden llegar a distintas conclusiones a partir de los mismosdatos, si han planteado hiptesis diferentes y han usado mtodos de anlisis diferentes.

Resolver problemas sencillos del campo de la ingeniera mediante el anlisis estadstico.

Adquirir la base de conocimientos necesarios para el aprender a aprender, necesariospara un posterior desarrollo personal en el rea, como para aplicarlos en otros espacioscurriculares.


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III. Contenidos del Programa Analtico

1.

Introduccin a la estadstica y al anlisis de datosIntroduccin. El papel de la probabilidad. Medidas de tendencia central: media;mediana; moda. Medidas de variabilidad: rango; varianza; desviacin estndar;coeficiente de variacin. Medidas de posicin: cuartiles, percentiles, puntuacin Z.Datos discretos y continuos. Distribucin de frecuencias. Representacin grfica:diagrama de puntos, histograma, ojiva, grfico de caja, series de tiempo. Grfico de cajay extensin.

2.

ProbabilidadEspacio muestral. Eventos. Probabilidad de un evento. Reglas aditivas. Probabilidadcondicional. Eventos independientes. Reglas multiplicativas. Eventos independientes.Regla de Bayes.

3.

Variables aleatorias y distribuciones de probabilidadConcepto de variable aleatoria. Distribuciones discretas de probabilidad. Distribucionescontinuas de probabilidad. Distribuciones empricas: diagrama de tronco y hojas;

distribuciones de frecuencias; histogramas de frecuencias; distribuciones simtricas ysesgadas; distribucin de frecuencias acumuladas. Distribuciones de probabilidadconjunta.

4.

Esperanza matemticaMedia de una variable aleatoria. Varianza y covarianza. Medias y varianzas decombinaciones lineales de variables aleatorias. Teorema de Chebyshev.

5. Algunas distribuciones de probabilidad discretaIntroduccin. Distribucin uniforme discreta. Distribucin binomial. Distribucinmultinomial. Distribucin hipergeomtrica. Distribucin binomial negativa.Distribucin geomtrica. Distribucin de Poisson y proceso de Poisson.

6. Algunas distribuciones continuas de probabilidadDistribucin uniforme continua. Distribucin normal. Aplicaciones de la distribucinnormal. Aproximacin normal a la binomial. Distribucin gamma. Aplicaciones.Distribucin exponencial. Aplicaciones. Distribucin ji cuadrada. Distribucinlogartmica normal. Distribucin de Weibull.

7.

Funciones de variables aleatorias. Combinaciones lineales de variables aleatorias.

8.

Distribuciones fundamentales de muestreo y descripcin de datos.Muestreo aleatorio. Distribuciones muestrales. Distribuciones muestrales de medias.Teorema del lmite central. Distribucin muestral de la varianza. Distribucin t de

Student. Distribucin F.

9.

Problemas de estimacin de una y dos muestras.Introduccin. Inferencia estadstica. Mtodos clsicos de estimacin: Estimadorinsesgado. Varianza de un estimador puntual. Estimacin por intervalo. Una solamuestra: estimacin de la media. Error estndar de una estimacin puntual. Lmites detolerancia. Dos muestras: estimacin de la diferencia entre dos medias. Observaciones

pareadas. Una sola muestra: estimacin de una proporcin. Dos muestras: estimacin de


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la diferencia entre dos proporciones. Una sola muestra: estimacin de la varianza. Dosmuestras: estimacin de la razn de dos varianzas.

10.

Pruebas de hiptesis de una y dos muestras.Hiptesis estadsticas: conceptos generales. Prueba de una hiptesis estadstica.Pruebas de una y dos colas. Uso de valores P para la toma de decisiones. Una sola

muestra: pruebas con respecto a una sola media, con varianza conocida. Relacin conla estimacin del intervalo de confianza. Una sola muestra: pruebas con respecto a unasola media, con varianza desconocida. Dos muestras: pruebas sobre dos medias.Eleccin del tamao de la muestra para probar medias. Mtodos grficos paracomparar medias. Una muestra: prueba sobre una sola proporcin. Dos muestras:

pruebas sobre dos proporciones. Pruebas referentes a varianzas de una y dos muestras.Prueba de bondad del ajuste.

Trabajos Prcticos

Cada tema del programa analtico tiene su propio trabajo prctico.

III. Metodologa y estrategias utilizadasTodas las clases tendrn el carcter de terico prcticas; el Profesor a cargo de la comisinhar nfasis ms en los aspectos tericos y el Auxiliar Docente en los ejercicios y lasaplicaciones prcticas, con el sustento terico necesario para su desarrollo. Se espera delalumno una participacin activa, con un fuerte apoyo de medios y materiales elaborados parala autogestin del aprendizaje.

IV. Evaluacin y condicin de aprobacinEs condicin para alcanzar la regularidad o la promocin directa de la asignatura cumplir elrequisito de asistencia mnima y llevar una carpeta de trabajos prcticos de manera ordenaday prolija. La carpeta deber tener al menos los ejercicios y aplicaciones de cada trabajo

prctico que se hayan resuelto en clase y podr ser exigida por el profesor para extender laregularidad y/o promocin directa.El rgimen de evaluacin prev que se tomarn tres evaluaciones integradoras (EI-1; EI-2;EI-3), en las fechas estipuladas en la planificacin semanal de actividades del curso. Cadaevaluacin puede estar constituida por dos partes, terica-conceptual (C) y de resolucin de

problemas (P), o bien unificarse en una nica prueba ambos aspectos. En estos casos se debeaprobar cada una de las partes por separado con un mnimo de cuatro puntos. La calificacinde la evaluacin integradora se calcular como el promedio aritmtico de las calificacionesde ambas partes de la evaluacin correspondiente. Dicho promedio ser el que se tenga encuenta para calcular la calificacin de desempeo (CD).

A partir de las calificaciones de las evaluaciones integradoras se calcular el promedioponderado de las mismas para obtener la calificacin de desempeo (CD), segn el siguientedetalle:

CD = (EI-1 x 0,20) + (EI-2 x 0,30) + (EI-3 x 0,50)

El redondeo matemtico slo se aplicar para obtener la nota definitiva en la asignatura, perono ser tenido en cuenta a los efectos de las condiciones para regularizar o promocionar laasignatura en la calificacin de desempeo, segn se establece en el apartado siguiente.Tampoco se aplicar el redondeo matemtico a las calificaciones ponderadas.


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Requisitos para la Promocin Directa: Requisitos para la Regularidad:

CD 7

EI-1 4 y EI-2 4 y EI-3 4

Si CD 7 puede rendir el examen GlobalRecuperatorio para recuperar slo una de

las evaluaciones integradoras (EI).Aprobar las actividades propuestas en elAula Virtual de Estadstica (AVE)

CD 4

EI-1 4 y/o EI-2 4 y EI-3 4

Aprobar las actividades propuestas en elAula Virtual de Estadstica (AVE)

Examen Global Recuperatorio:

El alumno que obtenga una calificacin de desempeo (CD) inferior a cuatro puntos, tendruna instancia recuperatoria de carcter integradora que se evaluar dentro del perodo lectivo,en la fecha prevista en la planificacin semanal de actividades.

Son condiciones necesarias para acceder al Global Recuperatorio, haber aprobado al menosuna de las evaluaciones integradoras con cuatro o ms puntos y cumplir con el requisito deasistencia mnima obligatoria.

El alumno que apruebe el examen con un mnimo de cuatro puntos, alcanzar la regularidadde la asignatura.

Modalidad del Examen: Escrita/Oral

En general, el examen final se toma en la modalidad escrita. No obstante, si el tribunalexaminador lo considera necesario o conveniente, podr tomarlo en la modalidad oral. Siopta por la modalidad escrita, podr interrogar al alumno para decidir su situacin final unavez resuelto el escrito.

Puntaje / Calificacin

Cuando las evaluaciones del proceso o el examen final se construyan en el formato paradesarrollar la solucin, asignando puntajes parciales a los apartados/ejercicios que las

componen, para aprobarlas se deber desarrollar la solucin de cada apartado/ejercicio, enuna proporcin tal que equivalga, al menos, a la mitad del puntaje asignado al apartado/ejercicio. Por ejemplo, si la evaluacin est compuesta por tres ejercicios de 34, 34 y 32

puntos, para aprobarla se deber alcanzar en cada uno de ellos un mnimo de 17, 17 y 16puntos, respectivamente, y entre los tres ejercicios alcanzar, en total, un mnimo de 55puntos.

Nota: El primer da de clases se les explicar a los alumnos la programacin del curso,incluido el rgimen de evaluacin y promocin del curso. En el sitio web de la ctedraencontrar un documento con la versin ampliada de la programacin del curso y ejemplosde aplicacin del rgimen de evaluacin y promocin que el alumno debe conocer.

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Prof. Sandra Segura

DirectoraUnidad Docente Matemtica

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Ing. Daniel Fernndez

Profesor TitularProbabilidad y Estadstica


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BIBLIOGRAFIA GENERAL

Bibliografa del alumno:

WALPOLE, Ronald, MYERS, Raymond y MYERS, Sharon. Probabilidad y estadsticapara ingenieros. 6 Ed. Mxico, Prentice Hall, 1999. ISBN 970-17-0264-6.

FERNNDEZ, Daniel y GUITART, Mnica.Estadstica descriptiva y anlisis de datos.2013. [Publicacin en lnea].http://www1.frm.utn.edu.ar/estadistica/documentos/ED&AD.pdf

Bibliografa alternativa:

CANAVOS, George. Probabilidad y estadstica. Aplicaciones y mtodos. 1 Ed., Mc GrawHill, Mxico, 1988.

DEVORE, Jay. Probabilidad y estadstica para ingeniera y ciencias. 7 Ed., CengageLearning, Mxico, 2008. ISBN-10: 970-686-831-3.

JOHNSON, Richard. Probabilidad y estadstica para ingenieros.8 Ed. Pearson. 2012.

MENDENHALL, William y SINCICH, Terry. Probabilidad y estadstica para ingeniera yciencias. 4 Ed., Prentice Hall, Mxico, 1997.

MENDENHALL, William, BEAVER, Robert y BEAVER, Barbara.Introduccin a laProbabilidad y Estadstica. 10 Ed. Thomson. Mxico, 2008.

NAVIDI, William.Estadstica para ingenieros y cientficos. Ed. Mc Graw HillInteramericana, Mxico, 2006. ISBN 970-10-5629-9.

TRIOLA, Mario.Estadstica. 9 Ed. Pearson Educacin, Mxico, 2006. ISBN 970-26-0519-9

WALPOLE, Ronald, MYERS, Raymond, MYERS, Sharon y YE, Keying. Probabilidad yestadstica para ingeniera y ciencias. 8 Ed. Mxico, Pearson Educacin, 2007.ISBN 978-970-26-0936-0.

MONTGOMERY, Douglas y RUNGER, George. Probabilidad y estadstica aplicadas a laingeniera. 2 Ed., Mxico, LIMUSA, 2002. ISBN 9789681859152.

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Prof. Sandra Segura

DirectoraUnidad Docente Matemtica

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Ing. Daniel Fernndez

Profesor TitularProbabilidad y Estadstica

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