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UNIVERSIDAD SANTO TOMASFacultad de Ingeniería Ambiental
Programa del curso: PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICAÁrea de formación: X area a la cual pertenece la asignatura X
I. DATOS GENERALES DEL CURSO:
PROFESOR(ES)
APELLIDO – NOMBRE EMAIL HORARIO ATENCION ESTUDIANTES
NAVARRETE LÓPEZ CLAUDIA FERNANDA
callitanava@gmail.com cfnavarretel@hotmail.com
CICLO ACADEMICO: Año: 2009 Semestre: II
INTENSIDAD HORARIA(horas/semana)
TEORIA PRACTICAS / LABORATORIOS
TRABAJO INDEPENDIENTE
2 2 3
ESPECIFICACIONES CREDITOS # SEMANAS MODALIDAD2 16 PRESENCIAL
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II. JUSTIFICACION DEL CURSO:
Los procesos ambientales, son fenómenos naturales que requieren un estudio, fundamentado en bases de datos. Estos procesos son aleatorios y cambiantes, por lo cual la información recolectada debe ser analizada con herramientas Estadísticas que permitirán desde un planteamiento previo de lo que se debe realizar, hasta la obtención de conclusiones o recomendaciones. Se debe desarrollar la capacidad de análisis y pensamiento estadístico que aporten un marco de referencia para abordar problemas donde la variabilidad e incertidumbre están presentes. Así mismo desarrollar competencias para el análisis exploratorio de datos, fundamentos de probabilidad, así como la comprensión de los fundamentos de la inferencia estadística.
III. OBJETIVOS DEL CURSO
3.1 Objetivo General
Iniciar el desarrollo del pensamiento estadístico en la formación profesional del estudiante ofreciéndole una sintaxis básica del lenguaje; promoviendo la representación de realidades en lenguaje estadístico; estimulando el manejo adecuado de conceptos, términos y procedimientos estadísticos por parte del estudiante y aprestando elementos para la lectura crítica, la comprensión y la presentación de resultados estadísticos por parte del estudiante.
3.2 Objetivos Específicos
Identificar la estructura general de la inferencia estadística, para habilitar la sintaxis inicial del lenguaje estadístico, sobre la base de un tratamiento sobrio de algunos elementos de la probabilidad.
Realizar estimaciones puntuales y por intervalos a partir de muestras simples. Traducir conjeturas científicas a lenguaje estadístico y valorar su plausibilidad. Iniciar el modelado estadístico y la investigación experimental por medio de los
fundamentos de la regresión lineal y del análisis de varianza. Iniciar la comparación de pruebas e instrumentos empleando análisis de concordancia.
IV. COMPETENCIAS A DESARROLLAR
4.1. Competencias generalesEl presente curso contribuirá a que el estudiante pueda:
Analizar e interpretar resultados o bases de datos en general, de variables o fenómenos presentes en la naturaleza
Manejar y analizar diferentes tipos de datos para inferir comportamientos futuros de problemas asociados a la ingeniería ambiental.
Justificar una opinión o conclusión fundamentada en un soporte estadístico y acorde a los comportamientos ambientales.
Fusionar de manera clara y acorde la parte estadística con la parte ambiental, proporcionando conclusiones o recomendaciones certeras, teniendo presente las dos áreas.
4.2. Competencias específicasEl estudiante que apruebe el curso podrá:
Manejar y aplicar expresiones matemáticas con variables en el planteamiento y solución de ecuaciones.
Conocer y comprender conceptos del lenguaje estadístico, para aplicarlos en la solución de problemas.
Trazar estrategias para verificar y formular hipótesis.
Aplicar la teoría en la solución y análisis de experimentos.
Identificar y describir fenómenos o comportamientos de variables aleatórias.
V. CONTENIDO DEL CURSO
V.1. Curso teórico
UNIDAD Nombre unidad / Temas
1 ESTADISTICA DESCRIPTIVA Definiciones iniciales en estadística, clasificación de variables según
diversos criterios, Escalas de medición. Presentación tabular y gráfica de variables. Distribución de Frecuencias (Tablas e Histogramas) Medidas de tendencia central y variabilidad (media, mediana, moda,
varianza, desviación estándar, etc.)2 PROBABILIDAD
Técnicas de conteo y eventos (permutaciones y combinaciones). Teoremas de probabilidad Probabilidad simple y probabilidad Condicional Teorema de Bayes.
PRIMER CORTEEvaluaciones del primer corte:
1 examen parcial teórico - práctico Notas de talleres y ejercicios Notas de prácticas de laboratorio
3 VARIABLES ALEATORIAS Y DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD Variables aleatorias (Discretas y Continuas) Función de probabilidad y función de densidad. Valor Esperado y Varianza Distribuciones de probabilidad Discretas Distribuciones de probabilidad Continuas Teorema central del Límite
4 MUESTREO Muestreo aleatorio simple Muestreo sistemático Muestreo Aleatorio Estratificado Muestreo por Conglomerados Muestreo de la Media (x) y de la proporción (p).
SEGUNDO CORTEEvaluaciones del segundo corte:
1 examen parcial teórico - práctico Notas de talleres y ejercicios Notas de prácticas de laboratorio
5 ESTIMACION Y PRUEBAS DE HIPÓTESIS
UNIDAD Nombre unidad / Temas
Teoria de estimación. Métodos de Estimación (puntual y por intervalos) Pruebas de hipótesis para la media y la proporción Distribución t-student Distribución Normal Pruebas de una y dos colas
6 REGRESION LINEAL Y CORRELACION Regresion lineal simple y correlación lineal Regresion lineal multiple Modelo y ecuación de regresión lineal Método de minimos cuadrados Coeficiente de correlación
TERCER CORTEEvaluaciones del tercer corte:
1 examen parcial teórico - práctico Notas de talleres y ejercicios Notas de prácticas de laboratorio
V.2. Prácticas: Laboratorio – Sala de Computo
No. TEMA1 Representación tabular y gráfica de datos en Excel y R.2 Análisis de datos simples y datos agrupados3 Tablas de Frecuencias simples, relativas y acumuladas4 Estimación de estadísticas descriptivas en Excel y R5 Análisis de estadísticas descriptivas en Excel y R6 Distribuciones de Probabilidad Discretas7 Distribuciones de Probabilidad Continuas8 Estimación de tamaño de Muestra9 Ejemplos de muestreo y análisis de las muestras.
10 Intervalos de confianza y pruebas de hipótesis de la Media11 Regresión lineal Simple12 Ajuste de curvas o modelos a un conjunto de datos
VI. METODOLOGIA DE ENSEÑANZA APRENDIZAJE:Metodología Porcentaje
tiempo(%)Clase magistral 50%Laboratorios (práctica, informes técnicos escritos) 25%Talleres, ejercicios prácticos y lecturas 25%
Clases magistrales
Estudios de casos aplicados Prácticas de laboratorios Talleres y ejercicios prácticos
VII. RECURSOS UTILIZADOS PARA EL CURSO
RECURSO FRECUENCIA Y DESCRIPCION DE USOSoftware Estadístico EXCEL – R.Sala de Computo Practica semanal
VIII. EVALUACION:
TIPO DE EVALUACION
# EVAL
UACIONES
CRITERIOS DE EVALUACIÓN PORCENTAJE DEL TIPO DE EVALUACION
SOBRE LA NOTA
Exámenes parciales Teórico-Prácticos
3 Un examen por cada corte Se evaluará los aprendido hasta la fecha
del examen Se hará énfasis en el uso crítico de los
conocimientos aplicados a casos específicos
Se evaluarán conocimientos específicos indispensables para la comprensión de la materia
Se incluirán preguntas abiertas y preguntas cerradas
45%
Talleres y Ejercicios 5 o más
Los exámenes cortos pueden hacerse con o sin previo aviso
Se evaluarán conceptos y conocimientos muy específicos
Los exámenes pueden hacer referencia a puntos vistos en teoría, en prácticas o de trabajo independiente asignado
15%
Informes de prácticas de laboratorio
5 o más
Se evaluará la aplicación teórica en la obtención de resultados prácticos y el manejo de los datos obtenidos y la discusión crítica de los resultados y posterior toma de decisiones.
10%
Examen final Se evaluará la adquisición de las competencias que el curso pretende
La evaluación acopiará todos los contenidos del curso y su aplicación a casos reales o hipotéticos
Se evaluarán conocimientos específicos considerados indispensables para el curso
30%
TOTAL 100%
La nota mínima de aprobación del curso es de 3 puntos sobre 5
IX. BIBLIOGRAFIA
IX.1. Medios impresosLIBROS
AUTORES TITULO AÑO EDITORIAL EDICION
USO DISP.EN BIBLIOTECA
GEORGE CANAVOS PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA 1998 Mc-GrawHill Complementario SIMENDENHALL WILLIAM
PROBABILIDAD Y ESTADISTICA PARA INGENIERIA Y CIENCIAS
1997 Prentice-Hall.4ta. edición
Complementario SI
SPIEGEL Y MURRAY TEORIA Y PROBLEMAS DE PROBABILIDAD Y ESTADISTICA
2000 Mc-GrawHill2da. edición
Complementario SI
JAY L. DEVORE PROBABILIDAD Y ESTADISTICA PARA INGENIERIA Y CIENCIAS
2001 THOMSON5ta. edición
ComplementarioUnidad 3
SI
SHELDON M. ROSS PROBABILIDAD Y ESTADISTICA PARA INGENIEROS
2000 Mc-GrawHill2da. edición
Complementario NO
GABRIEL VELASCO SOTOMAYORPIOTR MARIAN WISNIEWSKI
PROBABILIDAD Y ESTADISTICA PARA INGENIERIA Y CIENCIAS
2001 THOMSON5ta. edición
ComplementarioUnidad 2Unidad 4
NO
ARTICULOS DE REVISTAAUTORES TITULO REVISTA AÑO VOL. NUMERO PAGINAS DISP EN
BIBLIOTECA
MEDIOS ELECTRONICOSNOMBRE DEL MEDIO
ELECTRONICO*DIRECCION
ELECTRONICA/UBICACION
VINCULACION CON TEMA DEL CURSO
DOCUMENTO ESPECIFICO (SI FUERA EL CASOAUTOR NOMBRE DOC AÑO
* Páginas web, Bases de datos electrónicas, Buscadores especializados