INSTITUTO POLITECNICO NACIONAL SECRETARIA ACADEMICA DIRECCION DE ESTUDIOS PROFESIONALES EN INGENIERIA Y CIENCIAS FISICO MATEMATICAS

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1 ESCUELA: CARRERA: ESPECIALIDAD: COORDINACION: DEPARTAMENTO: UPIICSA INGENIERIA INDUSTRIAL ACADEMIA DE MATICAS CIENCIAS BASICAS ASIGNATURA: ESTADISTICA CLAVE: IMES SEMESTRE: CREDITOS: 8 VIGENTE: JULIO 999 TIPO DE ASIGNATURA: TEORICA MODALIDAD: Escolarizada Abierta. ASIGNATURA ANTECEDENTES : ASIGNATURA COLATERALES : ASIGNATURA CONSECUENTES : FUNDAMENTACION DE LA ASIGNATURA Probabilidad Ninguna Control de Calidad, Normalización y Metrología Dimensional La estadística es la ciencia que da sentido a los datos numéricos. Cuando un grupo de gerentes de una empresa tiene que decidir cómo elaborar un nuevo producto alimenticio, pueden guiarse por sus propios gustos e intuición, u obtener datos tomados de una encuesta acerca de la preferencia de los consumidores. El papel de la estadística consiste en la obtención de datos de una muestra de una población, su manejo adecuado y el análisis de estos datos para obtener conclusiones sobre la población en estudio. OBJETIVO DE LA ASIGNATURA Al terminar el curso el alumno analizará muestras aleatorias, con un tratamiento matemático adecuado de los datos y con estimaciones tanto puntuales como por intervalos de la media, la proporción, la diferencia de medias, etc., así como la realización de pruebas de hipótesis y el ajuste de curvas. TIEMPOS TOTALES ASIGNADOS: H/SEMESTRE: 7 H/SEMANA: 4 H/TEORIA/SEMESTRE: 7 H/PRACTICA/SEMESTRE: PROGRAMA ELABORADO O ACTUALIZADO POR: ACADEMIA DE: ACADEMIAS DE MATICAS. REVISADO POR: JEFATURA DE LA CARRERA DE INGENIERIA INDUSTRIAL APROBADO POR: C.T. C. E. PRESIDENTE ING. FRANCISCO BOJORQUEZ HERNANDEZ AUTORIZADO POR: COMISION DE PLANES Y PROGRAMAS DE ESTUDIO DEL C. G. C. DEL IPN

2 HOJA: DE. FUNDAMENTACION Al estudiante se le proporciona el conocimiento de la estadística en dos partes: Estadística Descriptiva y Estadística Inferencial. En la primera parte se les enseña a manejar correctamente los datos obtenidos en una muestra, tanto en su recopilación, tratamiento e interpretación, y en la segunda parte se les da las herramientas necesarias para la estimación de parámetros poblacionales, la realización de pruebas de hipótesis y el análisis de regresión lineal.. Con el apoyo de los adelantos tecnológicos, todos los temas mencionados podrán ser asimilados de una manera más amplia por medio del uso de las computadoras con ayuda de paquetes de cómputo estadístico como son: Statgraghics, Statistical, etc.

3 HOJA: DE. UNIDAD NOMBRE I ESTADISTICA DESCRIPTIVA Al término de la unidad el alumno OBJETIVOS PARTICULARES DE LA UNIDAD Identificará los diferentes métodos de muestreo haciendo énfasis en el muestreo aleatorio simple. Construirá tablas de frecuencia y gráficas de los datos obtenidos en una muestra, como son: gráfica de línea, histograma y polígonos de frecuencia.... Exposición por parte del profesor. Introducción al muestreo. Exposición por parte de los alumnos. B Discusión y solución de ejemplos ilustrativos. B Poblaciones y muestras. Solución de ejercicios por parte de los C alumnos. 4B Muestras aleatorias. Investigación de campo Elementos de estadística descriptiva. Tablas de frecuencia. APOYO DIDÁCTICO: Pizarrón, marcadores, gis, acetato y prácticas elaboradas para el taller de cómputo..

4 HOJA: 4 DE Diagramas de línea, histogramas, polígonos de frecuencia y ojivas. Distribuciones muestrales Variables aleatorias, suma y medias muestrales, parámetros poblacionales. Teorema del límite central Exposición por parte del profesor. Exposición por parte de los alumnos. Discusión y solución de ejemplos ilustrativos. Solución de ejercicios por parte de los alumnos. Investigación de campo. Material didáctico: Pizarrón, marcadores, gis, acetato y prácticas elaboradas para el taller de cómputo. B B 4B

5 HOJA: 5 DE. UNIDAD NOMBRE II ESTIMACION DE PARAMETROS Al término de la unidad el alumno OBJETIVOS PARTICULARES DE LA UNIDAD Identificará los diferentes métodos para la estimación de un parámetro poblacional, así como estimaciones puntuales y estimaciones por intervalos Estimación de parámetros Estimación puntual Estadístico, estimador y estimación de un parámetro. Estimador insesgado Estimador eficiente Exposición por parte del profesor. Exposición por parte de los alumnos. Discusión y solución de ejemplos ilustrativos. Solución de ejercicios por parte de los alumnos. Investigación de campo. Material didáctico: Pizarrón, marcadores, gis, acetato y prácticas elaboradas para el taller de cómputo. 9 4 B B 6B..4 Estimador consistente

6 HOJA: 6 DE Estimación por intervalos de confianza Definición de intervalo de confianza Intervalo de confianza para la media y diferencia de medias. Muestras grandes Distribución t de Student. Intervalo de confianza de la media y diferencia de medias. Muestras pequeñas Exposición por parte del profesor. Exposición por parte de los alumnos. Discusión y solución de ejemplos ilustrativos. Solución de ejercicios por parte de los alumnos. Investigación de campo. Material didáctico: Pizarrón, marcadores, gis, acetato y prácticas elaboradas para el taller de cómputo. 8 B B 6B 5C..5 Intervalo de confianza de una proporción y diferencia de proporciones...6 Distribución i -cuadrada Intervalo de confianza de la variancia...7 Distribución F.

7 ASIGNATURA: ESTADÍSTICA CLAVE: IMES. HOJA: 7 DE Intervalo de confianza de la razón de dos variancias. Tamaño de la muestra

8 . HOJA: 8 DE. UNIDAD NOMBRE III PRUEBAS DE HIPOTESIS Al término de la unidad el alumno OBJETIVOS PARTICULARES DE LA UNIDAD Analizará estadísticamente eventos para aceptar o rechazar alguna aseveración o hipótesis acerca de una población. mediante la realización de las Pruebas de Hipótesis sobre los parámetros de una población Definición de Pruebas de Hipótesis. Tipos de errores (nivel de significancia). Prueba de Hipótesis para la media y diferencia de medias. Prueba de Hipótesis para la proporción y diferencia de proporciones. Exposición por parte del profesor. Exposición por parte de los alumnos. Discusión y solución de ejemplos ilustrativos. Solución de ejercicios por parte de los alumnos. Investigación de campo. Material didáctico: Pizarrón, marcadores, gis, acetato y prácticas elaboradas para el taller de cómputo. B B 6B 5C.

9 HOJA: 9 DE..5 B Prueba de Hipótesis para la variancia B.6 Prueba de Hipótesis para la razón de variancias 4B.7 Potencia de una prueba..8 Tamaño de la muestra

10 HOJA: 0 DE. UNIDAD NOMBRE IV ANALISIS DE REGRESION Y CORRELACION Al término de la unidad el alumno OBJETIVOS PARTICULARES DE LA UNIDAD Analizará las relaciones que hagan posible predecir una variable en términos de otras, con la ayuda de la recta de regresión, así como identificará la relación (asociación o interdependencia) de los valores de dos o más variables cualitativas o cuantitativas Ajuste de curvas El método de mínimos cuadrados Regresión lineal Inferencias relativas a los parámetros de la recta de regresión lineal (intervalos de confianza y pruebas de hipótesis) Exposición por parte del profesor. Exposición por parte de los alumnos. Discusión y solución de ejemplos ilustrativos. Solución de ejercicios por parte de los alumnos. Investigación de campo. Material didáctico: Pizarrón, marcadores, gis, acetato y prácticas elaboradas para el taller de cómputo. B B C 5C 6B

11 HOJA: DE B Predicción (Intervalos de confianza) B Concepto de correlación 7C Coeficiente de correlación 8C Correlación en regresión lineal

12 HOJA: DE. PERIODO UNIDADES TICAS PROCEDIMIENTOS DE EVALUACION I II III y IV Para cada evaluación se aplicará el siguiente procedimiento : 80% El examen escrito 0% Ejercicios, tareas y participación en clase 0% Prácticas en la Sala de Cómputo 00% Total La calificación final será el promedio de los tres departamentales

13 HOJA: DE. CLAVE B C BIBLIOGRAFÍA Paul Meyer. Probabilidad y Aplicaciones Estadísticas, Eddison-Wesley Iberoamericana México989.p.p.7 Erwin Kreyszing. Estadística Matemática. Limusa México989. p.p. 4 Murray E. Spiegel. Schaum de Probabilidad. McGraw Hill México985. p.p. 7 Alberto Moreno Bonet y Francisco Javier Jauffredd. Elementos de Probabilidad y Estadística. Representaciones y Servicios de Ingeniería México990. p.p. 57 Ronal E. Walpole. Probabilidad y Estadística. McGraw Hill México997. p.p. 797 Mendenhall. Introducción a la Probabilidad y Estadística. Wadsworth Internacional Iberoamericana. México 99. p.p.60 E. Pareen. Teoría Moderna de Probabilidad y Estadística. Wadsworth Internacional Iberoamericana. México 99. p.p. 480 W. Mendenhall, R.L. Scheeaffer, Denis D. Wackerly. Estadística Matemática con Aplicaciones. Grupo Editorial Interamericano.México 990. p.p. 60