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Facultad de ciencias e ingeniera
Programa del LEC de Probabilidad y estadstica - Segundo semestre
2015
1.Objetivos generales
El laboratorio de estadstica computacional (LEC) se considera
una instancia de carcter complementarioal curso de Probabilidad y
estadstica. En l se busca entregar herramientas estadsticas al
alumno que le
permitan resolver diversos problemas estadsticos y enfrentarse a
distintas aplicaciones, por lo que eldesarrollo delLEC no ser
vinculado con la estadstica terica. El objetivo principal del LEC
es que el alumnoest capacitadopara desenvolverse en la resolucin de
problemas estadsticos bsicos mayoritariamente con elsoftware Excely
SPSS, adems de entregar nociones del software R.
2.Contenidos
Todos los temas incluidos en esta seccin son implementados en
los softwares Excel, SPSS y R, y en ese ordende importancia.
1. Estadstica Descriptiva.1.1.
Estadstica descriptiva.1.2. Tablas de frecuencia y
contingencia.1.3.
Matriz de correlacin.1.4. Grficos.1.5. Deteccin de datos
atpicos.1.6. Comparacin de softwares.*
2. Distiribuciones.
2.1. Modelo Gamma.
2.2. Modelo Weibull.
2.3. Modelo Log-Normal.
3.
Inferencia
3.1. Boostrap no paramtrico.3.2. Estimacin puntual de
parmetros.3.3. Pruebas de hiptesis.3.4. Pruebas de comparacin de
varianzas.
3.5. Pruebas de comparacin de medias.
3.6. Pruebas de proporcin.
4. Modelos.
4.1. Modelos de regresin lineal simple.
4.2. Modelo de regresin lineal mltiple.
4.3.
Anlisis de la varianza.4.4.
Anlisis de residuos.*
Los tems terminados en asterisco () se desarrollarn dependiendo
del tiempo que quede antes del control.
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3.Evaluaciones
La evaluacin del LEC constar de 4 controles evaluados en clases,
los cuales sern evaluados en las siguientesfechas:
Seccin 1 Dentro de poco
Seccin 2
Dentro de poco
Adems de los controles, se realizar una tarea aplicada que ser
el da 19 de octubre y se deberentregar el 5 de noviembre.
La nota del LEC se calcular de la siguiente manera:
Donde NLEC es la nota final, N1, N2 y N3 corresponde a las tres
mejores notas de los cuatro controles (la peornota de los controles
ser eliminada) y NT es la nota de la tarea aplicada.
Esta nota ser calculada y aproximada a una cifra decimal. La
ausencia a un control ser evaluada con nota
1.0, no afectando esto la suma de los tres mejores controles. En
caso de ausentarse a un segundo control sedeber conversar la
situacin directamente con el profesor del LEC.
4.Metodologa
Se trabajar principalmente con el uso de Excel, los otros
software sern un complemento. Los alumnospodrn responder los
controles basndose en Excel, no obstante podrn usar cualquiera de
los otros softwaresmencionados si le es ms cmodo.
No es requisito que lo alumnos aprendan de memoria los comandos
especficos que se enseen en clases,pero s que comprendan la
metodologa expuesta en ellas en la resolucin de los problemas.
Antes de cada con-trol, se subir con suficiente anticipacin un
documento que recopilar los posibles comandos que se utilizarnen la
evaluacin y podr ser impreso por el alumno para usarse en el
control.
Cada clase ir acompaada con un aplica tus conocimientos, para
que el alumno pueda ir estudiandoclase a clase, por lo cual es
altamente sugerida su realizacin. La realizacin de los aplica tus
conocimientos esde exclusiva responsabilidad del alumno.
Por la naturaleza complementaria del LEC y por su propio ritmo
de avance no es esencial que los temas abordados all sean vistos
con anticipacin en la ctedra. Esto puede significar que algunos
tpicos nunca seanvistos explcitamente en la ctedra, otros podran
ser abordados en el LEC antes que la ctedra y otros despusde la
ctedra.
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5.Reglamento
Asistencia a Clases:
La asistencia a clases es libre. Sin embargo, se registrar
asistencia da a da y obtendrn una leve
bonificacin aquellos que tengan asistencia superior al75 %
.
Fraude Acadmico:La copia en controles, pruebas y examen se
considera una falta grave y ser sancionado drsticamente. El
cdigo de honor de la UAI establece lo siguiente:
Infracciones al cdigo dehonor
En caso que el alumno incurra en una infraccin al cdigo de honor
vigente, se estar a lo dispuesto endicho cuerpo normativo. Conforme
al artculo final del actual cdigo de honor y en relacin al deber
dehonestidad, se transcribe en su parte pertinente lo
siguiente:
Artculo 5. Deber de honestidad
Los estudiantes deben participar honestamente en las actividades
de la universidad.
Artculo 6. Infracciones graves al deber de honestidad
Constituyen infracciones graves al deber de honestidad
establecido en el artculo 5:
1.- Hacer pasar como propia, exclusivamente o con otro, una obra
ajena o parte de ella.
2.- Emplear o facilitar a otro estudiante informacin de un modo
prohibido por las reglas oinstruccionales aplicables a esa
actividad o que sea incompatible con el sentido de esa
actividad.
3.- Inducir mediante engao a un representante estudiantil,
funcionario, ayudante, profesor o
autoridad de la universidad a realizar u omitir un acto para
obtener un provecho para s u otro.4.- Hacer aseveraciones falsas
ante un representante estudiantil, funcionario, ayudante, profesor
o
autoridad de la universidad habiendo sido requerido a decir
verdad.
Artculo 7. Infracciones gravsimas al deber de honestidad
Constituyen infracciones gravsimas al deber de honestidad
establecido en el artculo 5:
1.- Incurrir en las infracciones sealadas en los nmeros 1.-, 2.-
3.- del artculo 6 como medio paraobtener de un ayudante o profesor
de la universidad una evaluacin favorable.
2.- Incurrir en la infraccin sealada en el nmero 3.- del artculo
6 suplantando a otro o consintiendoen ser suplantado por otro,
falsificando la firma de otro o consintiendo en la falsificacin
porotro
de la propia firma, o presentando documentos falsificados o que
contienen afirmacionesfalsas.
4.- Dar u ofrecer una contraprestacin a un representante
estudiantil, funcionario, ayudante,profesor o autoridad de la
universidad, o a un tercero que preste servicios a la
universidad,parainducirlo a realizar un acto que debera omitir o a
abstenerse de un acto que debera realizar.
Las infracciones al cdigo de honor son informadas a la Direccin
de Pregrado y a los Decanos respectivos.
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6.Bibliografa
Carlberg C. (2011) Statistical analysis: Microsoft Excel 2010,
Indianapolis Ind. QUE, Pearson Education Inc.
Crawley M. J. (2007) The R book, John Wiley & Sons.
IBM (2011) IBM SPSS statistics base 20, IBM corp.
Levinson W. A. (2011) Statistical process control for realworld
applications, CRC Press.
C. P. Robert and G. Casella (2010) Introducing MonteCarlo
methods with R, Springer.
