GV.EA.D.01 v 1.0
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SÍLABO NOMBRE DE LA MATERIA: ESTADISTICA I
Código: EST‐221
Facultad:
Carrera:
Nivel:
Semestre:
Prerrequisito:
Ciencias Económicas y Empresariales
Ingeniería Comercial e Ingeniería Económica Financiera
Licenciatura
Segundo
Ninguno
Carga Horaria Total: 80 Hrs
Aula: 202 y 209
Nombre del Docente: Lic. Juan Pablo Sucre Reyes
I. Justificación e importancia de la materia
El estudiante como futuro profesional en el área de las ciencias económicas y empresariales encargado de
analizar la información demercado, elaborar estrategias comerciales para enfrentar acciones de negociación y visualizar
las expectativas y necesidades del mercado para definir las estrategias que permitirán que los productos o servicios se
distingan de la competencia, requiere de cierto tipo de habilidades para poder ejercer sus funciones óptimamente en
cualquier situación, especialmente al momento de tomar decisiones. Por lo que se considera importante, que el futuro
profesional, comprenda y aplique el proceso de recolección, presentación, análisis e interpretación, de la información de
hechos o fenómenos que se generen y desarrollen en el mercado actual, lo cual servirá como referente y sustento para la
correcta toma de importantes decisiones.
Para lo cual se debe incluir en su formación profesional asignaturas relacionadas con el análisis de la información
y en especial, centrarse en la correcta interpretación de los resultados, que se constituye la parte más importante al
momento de elegir entre múltiples opciones. Por lo tanto, la asignatura de Estadística I será un medio para generar
múltiples destrezas respecto al complejo manejo de la información y la correcta interpretación de los resultados
obtenidos.
Finalmente, las competencias o múltiples habilidades que se desarrollen en esta signatura, sobre todo servirán
para mejorar la capacidad de interpretación del estudiante respecto a los fenómenos económicos en especial los que
suceden dentro el mercado, cifras, datos y otros que se presentarán en asignaturas posteriores.
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II. Competencias que desarrollará el estudiante
Competencias Generales de la Asignatura:
1.‐ Interpretar los distintos planteamientos conceptuales y metodológicos relativos a la ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA como
requisito indispensable para las diferentes ciencias aplicadas y sus diversos escenarios; en el propósito de comprender los
diversos problemas o situaciones planteados en un contexto disciplinar, laboral y social; estableciendo así varias
estrategias de solución y considerando tanto la incertidumbre asociada a las mismas como las consecuencias de los
resultados obtenidos; todo ello mediante la puesta en acción de autonomía, autocrítica, creatividad, flexibilidad,
cooperación e idoneidad.
2. Seleccionar y sintetizar aquellos conceptos y metodologías de mayor significancia y aplicación tanto en la disciplina
como en el currículo profesional; y seguidamente elaborar un trabajo de investigación cognitivo ‐ procedimental a través de
la presentación y exposición de un documento final; que sirvan para respaldar criterios y estrategias a ser utilizadas en
adelante en su formación académica y realización profesional; exponiendo en todo lo anterior criterios de eficiencia,
eficacia, cooperación, solidaridad y afectividad.
III. Contribución de la asignatura a las competencias del perfil profesional
Como el profesional de Ciencias económicas y empresariales encargado(a) de plantear estrategias que permitan que los
productos o servicios se distingan de la competencia con base a las necesidades del mercado, el estudiante deberá
manejar herramientas estadísticas que le permitan recolectar, presentar y analizar información, para su posterior
interpretación, lo cual será la base fundamental para la correcta elección de las estrategias en función a la información
provista por el la realidad del mercado.
IV. Contenido de la materia
Tema 1
Título: Datos y estadística
Contenidos:
1.1 Aplicaciones en negocios y economía
Contabilidad
Finanzas
Marketing
Producción
Economía
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3
1.2 Datos
Elementos, variables y observaciones
Escalas de medición
Datos categóricos y cuantitativos
Datos de corte transversal y de series de tiempo
1.3 Fuentes de datos
Fuentes existentes
Estudios estadísticos
Errores en la adquisición de los datos
1.4 Estadística descriptiva
1.5 Inferencia estadística
1.6 Computadoras y análisis estadístico
1.7 Minería de datos
1.8 Lineamientos éticos para la práctica estadística
Tema 2
Título: Estadística descriptiva: presentaciones tabulares y gráficas
Contenidos:
2.1 Resumen de datos cualitativos
Distribución de frecuencia
Distribuciones de frecuencia relativa y frecuencia porcentual
Gráficas de barras y circulares
2.2 Resumen de datos cuantitativos
Distribución de frecuencia
Distribuciones de frecuencia relativa y frecuencia porcentual
Diagrama de puntos
Histograma
Distribuciones acumuladas
Ojiva
2.3 Análisis de datos exploratorios: el diagrama de tallo y hoja
2.4 Tabulaciones cruzadas y diagramas de dispersión
Tabulación cruzada
La paradoja de Simpson
Diagrama de dispersión y línea de tendencia
Tema 3
Título: Estadística descriptiva: medidas numéricas
Contenidos:
GV.EA.D.01 v 1.0
4
3.1 Medidas de posición o localización
Media
Mediana
Moda
Percentiles
Cuartiles
3.2 Medidas de variabilidad
Rango
Rango intercuartílico
Varianza
Desviación estándar
Coeficiente de variación
3.3 Medidas de la forma de la distribución, posición relativa y detección de observaciones atípicas
Forma de la distribución
Valor z
Teorema de Chebyshev
Regla empírica
Detección de observaciones atípicas
3.4 Análisis exploratorio de datos
Resumen de cinco números
Diagrama de caja
3.5 Medidas de asociación entre dos variables
Covarianza
Interpretación de la covarianza
Coeficiente de correlación
Interpretación del coeficiente de correlación
3.6 Media ponderada y trabajo con datos agrupados
Media ponderada
Datos agrupados
Tema 4
Título: Regresión lineal simple
Contenidos:
4.1 Modelo de regresión lineal simple
Modelo de regresión y ecuación de regresión
Ecuación de regresión estimada
4.2 Método de mínimos cuadrados
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5
4.3 Coeficiente de determinación
Coeficiente de correlación
4.4 Supuestos del modelo
4.5 Prueba de significancia
Estimación de σ2
Prueba t
Intervalo de confianza para β1
Prueba F
Algunas advertencias acerca de la interpretación de las pruebas de significancia
4.6 Uso de la ecuación de regresión estimada para estimación y predicción
Estimación puntual
Estimación por intervalo
Intervalo de confianza para el valor medio de y
Intervalo de predicción para un solo valor de y
4.7 Solución por computadora
4.8 Análisis de residuales: confirmación de los supuestos del modelo
Gráfica de residuales contra x
Gráfica de residuales contra yˆ
Residuales estandarizados
Gráfica de probabilidad normal
4.9 Análisis de residuales: observaciones atípicas y observaciones influyentes
Detección de observaciones atípicas
Detección de observaciones influyentes
Tema 5
Título: Análisis de series de tiempo y elaboración de pronósticos
Contenidos:
5.1 Patrones de una serie de tiempo
Patrón horizontal
Patrón de tendencia
Patrón estacional
Patrones de tendencia y estacional
Patrón cíclico
Selección de un método de elaboración de pronósticos
5.2 Exactitud del pronóstico
5.3 Promedios móviles y suavizamiento exponencial
Promedios móviles
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6
Promedios móviles ponderados
Suavizamiento exponencial
5.4 Proyección de la tendencia
Regresión de tendencia lineal
Suavizamiento exponencial lineal de Holt
Regresión de tendencia no lineal
5.5 Estacionalidad y tendencia
Estacionalidad sin tendencia
Estacionalidad y tendencia
Modelos basados en datos mensuales
5.6 Descomposición de series de tiempo
Cálculo de los índices estacionales
Desestacionalización de una serie de tiempo
Uso de una serie de tiempo desestacionalizada para identificar tendencias
Ajustes estacionales
Modelos basados en datos mensuales
Patrón cíclico
Tema 6
Título: Introducción a la probabilidad
Contenidos:
6.1 Experimentos, reglas de conteo y asignación de probabilidades
Reglas de conteo, combinaciones y permutaciones
Asignación de probabilidades
Probabilidades para el proyecto de KP&L
6.2 Eventos y sus probabilidades
6.3 Algunas relaciones básicas de probabilidad
Complemento de un evento
Ley de la adición
6.4 Probabilidad condicional
Eventos independientes
Ley de la multiplicación
6.5 Teorema de Bayes
Método tabular
V. Programa analítico de la asignatura
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Tema 1: Datos y Estadística
Horas totales: 4
Horas sesiones teóricas: 2
Sesiones prácticas: 2
Competencias educativas:
1. Emplea un lenguaje técnico correcto al realizar apreciaciones respecto a fundamentos teóricos básicos.
2. Distingue hechos e información real con base a los conceptos elaborados durante esta unidad
3. Diferencia los tipos de estadística de acuerdo a su aplicación en los negocios y sus necesidades.
4. Valora y reconoce los distintos tipos de datos así como sus distintas fuentes.
Competencias instructivas:
1. Diferenciación de los tipos de datos y sus diferentes fuentes.
2. Diferenciación entre universo o población y muestra
3. Diferenciación entre estadística descriptiva e inferencial.
4. Reconocimiento de lineamientos éticos en la práctica estadística.
Contenido de aprendizaje:
1.1 Aplicaciones en negocios y economía
Contabilidad
Finanzas
Marketing
Producción
Economía
1.2 Datos
Elementos, variables y observaciones
Escalas de medición
Datos categóricos y cuantitativos
Datos de corte transversal y de series de tiempo
1.3 Fuentes de datos
Fuentes existentes
Estudios estadísticos
Errores en la adquisición de los datos
1.4 Estadística descriptiva
1.5 Inferencia estadística
1.6 Computadoras y análisis estadístico
1.7 Minería de datos
1.8 Lineamientos éticos para la práctica estadística
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Tema 2: Estadística descriptiva: presentaciones tabulares y gráficas
Horas totales: 12
Horas sesiones teóricas: 6
Sesiones prácticas: 6
Competencias educativas:
1. Recolecta y resume información cualitativa y/o cuantitativa mediante el uso de técnicas adecuadas.
2. Realiza el análisis de datos exploratorio.
3. Maneja el paquete estadístico MINITAB y el Excel para organizar y resumir información.
4. Analiza los resultados de la información resumida en tablas simples, cruzadas y diagramas de dispersión.
5. Valora la importancia de la organización de la información para interpretar fenómenos económicos del
mercado.
Competencias instructivas:
1. Aplicación de técnicas para el resumen de datos cuantitativos y/o cualitativos.
2. Elaboración de una Boleta de encuesta referido a datos cuantitativos o cualitativos.
3. Recolección de información básica respecto al tema en cuestión.
4. Utilización de los paquetes MINITAB y Excel para la organización y tabulación de la información.
5. Comprensión e interpretación de los resultados obtenidos en tablas cruzadas o diagramas de dispersión.
6. Desarrollo de la capacidad de selección de técnicas apropiadas frente a diversas situaciones.
Contenido de aprendizaje:
2.1 Resumen de datos cualitativos
Distribución de frecuencia
Distribuciones de frecuencia relativa y frecuencia porcentual
Gráficas de barras y circulares
2.2 Resumen de datos cuantitativos
Distribución de frecuencia
Distribuciones de frecuencia relativa y frecuencia porcentual
Diagrama de puntos
Histograma
Distribuciones acumuladas
Ojiva
2.3 Análisis de datos exploratorios: el diagrama de tallo y hoja
2.4 Tabulaciones cruzadas y diagramas de dispersión
Tabulación cruzada
La paradoja de Simpson
Diagrama de dispersión y línea de tendencia.
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Tema 3: Estadística descriptiva: medidas numéricas
Horas totales: 12
Horas sesiones teóricas: 6
Sesiones prácticas: 6
Competencias educativas:
1. Distingue las distintas medidas de posición, variabilidad y forma de distribución estadística
2. Presenta y analiza la información calculando medidas de posición, variabilidad y distribución estadística
3. Maneja el paquete estadístico MINITAB y el Excel para el cálculo de las diferentes medidas numéricas.
4. Interpreta resultados del análisis de medidas numéricas estadísticas
5. Valora la importancia de las medidas de posición, variabilidad y distribución en análisis del mercado.
Competencias instructivas:
1. Distinción entre las diversas medidas de posición, variabilidad y forma de distribución estadísticas.
2. Utilización del MINITAB y el Excel para el cálculo de las distintas medidas numéricas estadísticas.
3. Aplicación del análisis exploratorio de datos en diferentes casos a ser analizados.
4. Interpretación de las medidas de asociación entre variables.
5. Valoración del uso de nuevas herramientas informáticas para el resumen estadístico
Contenido de aprendizaje:
3.1 Medidas de posición o localización
Media
Mediana
Moda
Percentiles
Cuartiles
3.2 Medidas de variabilidad
Rango
Rango intercuartílico
Varianza
Desviación estándar
Coeficiente de variación
3.3 Medidas de la forma de la distribución, posición relativa y detección de observaciones atípicas
Forma de la distribución
Valor z
Teorema de Chebyshev
Regla empírica
Detección de observaciones atípicas
3.4 Análisis exploratorio de datos
GV.EA.D.01 v 1.0
10
Resumen de cinco números
Diagrama de caja
3.5 Medidas de asociación entre dos variables
Covarianza
Interpretación de la covarianza
Coeficiente de correlación
Interpretación del coeficiente de correlación
3.6 Media ponderada y trabajo con datos agrupados
Media ponderada
Datos agrupados
EXAMEN PRIMER PARCIAL Y REVISIÓN
Horas totales: 4
Horas sesiones teóricas: 2
Sesiones prácticas: 2
Tema 4: Regresión Lineal Simple
Horas totales: 14
Horas sesiones teóricas: 7
Sesiones prácticas: 7
Competencias educativas:
1. Distingue los elementos del modelo de regresión lineal simple.
2. Presenta y analiza la información mediante el uso de método de mínimos cuadrados y el análisis de residuos.
3. Maneja el paquete estadístico MINITAB y el Excel para el ajuste de regresión y sus pruebas de significancia.
4. Interpreta resultados del ajuste de regresión y correlación para usarlos en la estimación y predicción.
5. Valora la importancia de la regresión lineal para la interpretación de relaciones varias entre variables de mercado.
Competencias instructivas:
1. Distinción de los distintos tipos de regresión según patrones de relación entre dos variables.
2. Aplicación e interpretación de los métodos de ajuste y sus resultados.
3. Utilización del MINITAB y el Excel para el análisis de regresión y la validación del modelo.
4. Valoración del uso de nuevas herramientas informáticas para el resumen y análisis estadístico.
5. Valoración de los resultados para la interpretación de Correlación vs. Causalidad.
Contenido de aprendizaje:
4.1 Modelo de regresión lineal simple
Modelo de regresión y ecuación de regresión
Ecuación de regresión estimada
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11
4.2 Método de mínimos cuadrados
4.3 Coeficiente de determinación
Coeficiente de correlación
4.4 Supuestos del modelo
4.5 Prueba de significancia
Estimación de σ2
Prueba t
Intervalo de confianza para β1
Prueba F
Algunas advertencias acerca de la interpretación de las pruebas de significancia
4.6 Uso de la ecuación de regresión estimada para estimación y predicción
Estimación puntual
Estimación por intervalo
Intervalo de confianza para el valor medio de y
Intervalo de predicción para un solo valor de y
4.7 Solución por computadora
4.8 Análisis de residuales: confirmación de los supuestos del modelo
Gráfica de residuales contra x
Gráfica de residuales contra yˆ
Residuales estandarizados
Gráfica de probabilidad normal
4.9 Análisis de residuales: observaciones atípicas y observaciones influyentes
Detección de observaciones atípicas
Detección de observaciones influyentes
Tema 5: Análisis de series de tiempo y elaboración de pronósticos
Horas totales: 10
Horas sesiones teóricas: 5
Sesiones prácticas: 5
Competencias educativas:
1. Identifica las distintas series de tiempo y sus patrones.
2. Distingue los diferentes métodos para la elaboración de pronósticos
3. Maneja el paquete estadístico MINITAB y el Excel para el ajuste de series de tiempo y realización de pronósticos.
4. Realiza pronósticos mediante la proyección de la tendencia o el análisis de la estacionalidad.
5. Valora la importancia del ajuste de series de tiempo y el uso de pronósticos en el mercado
Competencias instructivas:
GV.EA.D.01 v 1.0
12
1. Identificación de las series de tiempo y sus patrones
2. Distinción de los diferentes métodos para la elaboración de pronósticos.
3. Utilización del MINITAB y el Excel para el ajuste de series de tiempo
4. Aplicación de los procedimientos desarrollados en la unidad en el trabajo final.
5. Valoración del uso de nuevas herramientas informáticas para el análisis de series de tiempo y pronósticos.
Contenido de aprendizaje:
5.1 Patrones de una serie de tiempo
Patrón horizontal
Patrón de tendencia
Patrón estacional
Patrones de tendencia y estacional
Patrón cíclico
Selección de un método de elaboración de pronósticos
5.2 Exactitud del pronóstico
5.3 Promedios móviles y suavizamiento exponencial
Promedios móviles
Promedios móviles ponderados
Suavizamiento exponencial
5.4 Proyección de la tendencia
Regresión de tendencia lineal
Suavizamiento exponencial lineal de Holt
Regresión de tendencia no lineal
5.5 Estacionalidad y tendencia
Estacionalidad sin tendencia
Estacionalidad y tendencia
Modelos basados en datos mensuales
5.6 Descomposición de series de tiempo
Cálculo de los índices estacionales
Desestacionalización de una serie de tiempo
Uso de una serie de tiempo desestacionalizada para identificar tendencias
Ajustes estacionales
Modelos basados en datos mensuales
Patrón cíclico
EXAMEN SEGUNDO PARCIAL Y REVISIÓN
Horas totales: 4
GV.EA.D.01 v 1.0
13
Horas sesiones teóricas: 2
Sesiones prácticas: 2
Tema 6: Introducción a la probabilidad Horas totales: 8
Horas sesiones teóricas: 4
Sesiones prácticas: 4
Competencias educativas:
1. Distingue los distintos tipos de probabilidad y las reglas de conteo.
2. Aplica las probabilidades en distintas situaciones de la realidad actual: combinación y permutación.
3. Interpreta resultados del cálculo de probabilidades
4. Valora la importancia de las probabilidades para la interpretación de fenómenos económicos del mercado
Competencias instructivas:
1. Distinción entre los tipos de probabilidad y las reglas de conteo para combinaciones y permutaciones.
2. Aplicación de las leyes de probabilidad y sus relaciones básicas
3. Aplicación del teorema de Bayes y el árbol de decisiones
4. Aplicación de la probabilidad condicional en distintas situaciones de la realidad actual
Contenido de aprendizaje:
6.1 Experimentos, reglas de conteo y asignación de probabilidades
Reglas de conteo, combinaciones y permutaciones
Asignación de probabilidades
Probabilidades para el proyecto de KP&L
6.2 Eventos y sus probabilidades
6.3 Algunas relaciones básicas de probabilidad
Complemento de un evento
Ley de la adición
6.4 Probabilidad condicional
Eventos independientes
Ley de la multiplicación
6.5 Teorema de Bayes
Método tabular
TRABAJO FINAL
Horas totales: 6
Horas sesiones teóricas: 4
Sesiones prácticas: 2
EXAMEN FINAL Y SEGUNDO TURNO
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Horas totales: 4
Horas sesiones teóricas: 0
Sesiones prácticas: 4
RESUMEN DEL TIEMPO DE CADA TEMA:
TEMA: Teóricas Prácticas SESIONES
1. Datos y estadística 2 2 4
2. Estadística descriptiva: presentaciones tabulares y gráficas 6 6 12 3. Estadística descriptiva: medidas numéricas 6 6 12PRIMER PARCIAL Y REVISIÓN 2 2 4
4. Regresión lineal simple 7 7 14
5. Análisis de series de tiempo y elaboración de pronósticos 5 5 10 SEGUNDO PARCIAL Y REVISIÓN 2 2 46. Introducción a la probabilidad 4 4 8TRABAJO FINAL 4 4 8
EVALUACIÓN FINAL 0 2 2
EVALUACIÓN DE SEGUNDO TURNO 0 2 2
TOTAL 38 42 80
EVALUACIÓN FINAL
La evaluación final será sumativa pero fundamentalmente, tomará en cuenta lo siguiente:
• Un trabajo de investigación y aplicación de análisis estadístico, que se realizará durante toda la asignatura y
conforme al avance de esta.
• Pruebas objetivas después de cada unidad o un conjunto de unidades
• Trabajos designados por el docente y su desarrollo en el aula.
• Tareas asignadas por el docente
La evaluación final tomará en cuenta aspectos y contenidos de manera conjunta donde el estudiante será evaluado
tomando en cuenta contenidos conceptuales, procedimentales y actitudinales de manera integral.
VI. Planificación del aprendizaje
Los criterios para la evaluación están basados estrictamente en el alcance de las competencias por parte de los
estudiantes, en la reproducción y aplicación de los conocimientos a las necesidades de la planificación de aula bajo el
siguiente esquema:
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1. Estrategias Organizativas de la Clase.
En la primera clase es muy importante que el docente genere un ambiente de confianza y seguridad con los
estudiante; luego se realiza la presentación de la asignatura a través de la explicación del sílabo y el sistema de
evaluación y por último se procede a la realización del diagnóstico individual de los estudiantes para saber con
exactitud el grado de conocimiento que poseen en un nivel de entrada. Esto se realizará mediante una prueba
diagnóstica básica que nos mostrará el estado actual de los estudiantes.
En cada una de las clases se interactuará con el estudiante para poder generar conocimiento a través de sus
propios esquemas previos los cuales serán provistos por la prueba diagnóstica y discusiones guiadas por el
docente antes de empezar una unidad. Estos conocimientos previos servirán como base para aproximarse a la
zona de desarrollo próximo (ZDP) del estudiante planteada por (Vigotsky, 1979) sobre los cuales se generará
desequilibrios, para luego equilibrar nuevamente los esquemas con mayor y correcta información, buscando
aprendizajes significativos (Ausubel, citado por Benegas, 1997) mediante experiencias de aprendizaje que
respondan a problemas y tareas de la realidad actual, lo cual influenciará sobre el estudiante, para que este
tenga mayor disposición en aprender, debido a que será capaz de responder y analizar problemas reales de su
interés.
Respecto a los modelos pedagógicos a seguir, se optarán por una combinación de estos de la siguiente manera:
se seguirá una línea conductista de (Skinner 1990), para tratar de corregir ciertas actitudes y potenciar otras,
mediante refuerzos positivos y negativos a los cuales el estudiante estará sujeto constantemente, pero
lógicamente sin someter al estudiante a hacer solo lo que el docente exija, por lo que es importante, recoger
ciertas factores del modelo experiencial o romántico planteado por Rousseau, esto para dejar que el estudiante
desarrolle su capacidad de crear, interpretar y analizar desde su perspectiva, basándose en evidencia objetiva.
Todo esto se resumirá y combinará en busca de seguir un modelo pedagógico constructivista basado en las ideas
de Piaget; Dewey; Kolhberg citados Flores, 1999), para que el estudiante aprenda significativamente, mediante
experiencias de aprendizaje que combinen simultáneamente conceptos, procedimientos y actitudes. Con el fin de
generar profesionales competentes, al momento de enfrentar distintas situaciones, utilizando herramientas
estadísticas que permitan el análisis de información real, y sobre todo planteen soluciones en base a
razonamientos lógicos y objetivos.
Al inicio de cada clase, se realizarán discusiones guiadas o pruebas objetivas de los contenidos más importantes,
los cuales estarán sujetos a evaluación, esto con el fin de proveer de refuerzos positivos a actitudes positivas e
incentivar el estudio constante de la asignatura, los resultados serán adicionados a los exámenes parciales, de
esta manera podremos medir el grado de comprensión del tema anterior y su relación con el siguiente.
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Se organizará trabajos en grupo bajo la dirección y seguimiento del docente, en los cuales los estudiantes
realizarán la exposición de un tema concreto, con la retroalimentación científica sobre los contenidos de manera
constante por parte del docente, logrando que el estudiante comprenda los contenidos del tema.
2. Sistema de Evaluación
Dentro de la evaluación se incorporan los parámetros postulados por la universidad Franz Tamayo donde se hace
énfasis en la evaluación formativa.
Las evaluaciones formativas comprenden:
• Coevaluaciones individuales
• Rubricas analíticas
• Pruebas objetivas elaboradas
• Aplicación de técnicas observacionales constantes por parte del docente
La realización de dos evaluaciones parciales, 1er y 2do parcial, (evaluación formativa y sumativa), una evaluación práctica
(formativa) y una evaluación final (sumativa), para conocer el grado de aprendizaje teórico y práctico logrado por el
estudiante sobre los temas avanzados.
VII. Evaluación
Primer parcial Segundo parcial Examen final
100 100 100
E. Formativa E. Sumativa E. Formativa E. Sumativa Práctica E. Formativa E. Sumativa
20 80 20 80 30 70
La evaluación final refleja todo el conocimiento teórico y práctico adquirido durante el semestre, con preguntas teóricas y
de desarrollo práctico, en un 100% de desarrollo y análisis de la información de la realidad actual relacionada al análisis de
los mercados y su posterior interpretación. En la asignatura se considera muy importante la interpretación de los
resultados obtenidos, porque sobre esta base se tomarán decisiones.
De igual forma el “trabajo final” tiene una ponderación especial ya que asume la Aplicación de los conocimientos durante
todo el semestre aplicados en la realidad.
El segundo turno, examen escrito de desarrollo para medir conocimientos y habilidades del estudiante que no haya
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alcanzado la nota mínima de aprobación de 51 puntos, pero haya obtenido el puntaje mínimo de 35 a 50 puntos.
La asistencia y puntualidad es el parámetro que será tomando en cuenta toda vez que mide el interés del alumno y su
participación dentro del proceso de enseñanza aprendizaje, sin embargo no se refleja en un puntaje.
VIII. Normas del curso
• La asistencia es obligatoria en todas las clases. Los casos de ausencia a clase o inasistencia a exámenes se rigen
por lo dispuesto en el Reglamento Estudiantil de la Universidad.
• La materia se inicia a la hora programada. No existe tiempo de tolerancia para ingresar con atraso.
• El fraude académico en exámenes, trabajos, prácticas o cualquier otra actividad de la clase es sancionado con la
reprobación de la materia. La reincidencia ameritará el inicio de un proceso universitario.
• El respeto y la no discriminación son valores que se promueven y aplican en todas las actividades.
X. Bibliografía
Bibliografía Básica
• ANDERSON, David / SWEENEY, Dennis / WILLIAMS, Thomas – “Estadística para negocios y economía”, 11ª
Edición, Editorial CENGAGE Learning, México, 2012. (A)
• JOHNSON, Robert / KUBY, Patricia – “Estadística Elemental”, 11ª Edición, Editorial CENGAGE Learning, México,
2012. (B)
Bibliografía Complementaria
• LEVIN, Richard / RUBIN, David – “Estadística para Administración y Economía”, 9ª Edición, Editorial PEARSON
Education, México, 2010.
• LIND, A.D. / MARCHAL, G.W. / WATHEN, A. S. – “Estadística aplicada a los negocios y la economía”, 13ª Edición,
Editorial McGraw‐Hill. México‐DF (2008).
Fecha de presentación del sílabo a la Dirección de Facultad o Dirección de Carrera: 10/02/2017 Director de Facultad o Director de Carrera que aprueba este sílabo: Lic. Pablo F. Guzmán Barrionuevo Fecha de aprobación del sílabo: 10/02/2017
Lic. Pablo F. Guzmán Barrionuevo
Jefe de carrera de Administración de Empresas e Ingeniería Económica Financiera