| Asignatura | ESTADÍSTICA BÁSICA | ||||||||
| Área | Ciencias Básicas | Nivel | 4 | ||||||
| Código | EBX-44 | Pensum | 10 | ||||||
| Correquisito(s) | Prerrequisito(s) | CIX-34 | |||||||
| Créditos | 4 | TPS | 4 | TIS | 8 | TPT | 64 | TIT | 128 |
2. JUSTIFICACIÓN
Es claro, que el curso de estadística engrana con la adquisición de conocimiento, a la luz del método científico, lo cual, hace de la estadística básica un curso pertinente en la formación, en los objetos propios de los programas de tecnologías e ingenierías del ITM, por ser transversales, no solo en la malla curricular, sino a toda la actividad profesional del alumno en formación. Por lo tanto, la estrategia -trabajo de campo- pensada y discutida en grupo de trabajo, es el hilo conductor para la adquisición de aprendizajes significativos por los estudiantes de estadística básica; aprendizaje traducido en los logros para: definir, seleccionar, organizar y analizar información bajo estudio en contextos curriculares, de investigación y de desempeño profesional.
Desde el inicio mismo del curso, en su etapa de desarrollo conceptual y términos afines de la estadística básica, hasta la inferencia y conclusiones de un estudio en contexto, en casos propios de la cotidianidad de la vida académica y/o laboral, donde se requieren informes de producción, calidad, ventas, análisis de índices, análisis de indicadores, predicciones, pronósticos de ventas, pronósticos de producción, análisis financiero vertical u horizontal, modelación de fenómenos físicos en las áreas técnicas, entre otros; y fundamentalmente la formación en investigación en el desarrollo de proyectos con enfoque cualitativo o cuantitativo, donde el estudiante diseña las variables, recoge la información, tabula e interpreta, analiza y describe los fenómenos, para luego con este insumo, realizar estimaciones y comprobar hipótesis si es del caso en el estudio que se propone.
Visto de esta manera, el curso de estadística básica en la estructura propuesta, es pertinente, coherente y necesario para la formación básica de cualquier tecnólogo o ingeniero del ITM, que se desempeñará en una organización empresarial, de manera sistémica; interactuando con las áreas administrativas, de producción y de desarrollo tecnológico, en lo que concierne a manejo de información y toma de decisiones para cumplimiento de su propósito empresarial
3. OBJETIVO GENERAL
Desarrollar las habilidades, destrezas que faciliten y simplifiquen la labor empresarial e industrial para la toma de decisiones, considerando la identificación de la naturaleza de la estadística, sus objetivos y el papel de importancia que desempeña en las ciencias, en la industria y en la vida cotidiana
4. COMPETENCIAS Y CONTENIDOS TEMÁTICOS DEL CURSO
Aplicar las herramientas básicas que provee la estadística, para recoger, procesar, analizar y presentar información, y garantizar un control estricto de los procesos de las organizaciones
Identificar y seleccionar métodos estadísticos para clasificar, analizar, e interpretar resultados de procesos de investigación que le permitan sacar conclusiones relacionadas con problemas bajo condiciones de incertidumbre
Reconocer los modelos de probabilidad más utilizados para modelar variables
5. COMPETENCIAS Y CONTENIDO TEMÁTICO
| COMPETENCIAS | CONTENIDO TEMÁTICO | INDICADOR DE LOGRO |
| Aplicar las herramientas básicas que provee la estadística, para recoger, procesar, analizar y presentar información, y garantizar un control estricto de los procesos de las organizaciones. | Introducción a la Estadística: •Sumatoria y sus propiedades •Historia de la estadística •Estadística como ciencia •Términos básicos •Ramas de la Estadística: Estadística Descriptiva e Inferencial. •Pasos de una Investigación Estadística •Definición de Población y Muestra •Variables Cualitativas •Variables Cuantitativas Discretas •Variables Cuantitativas Continuas •Definición de Tablas de entrada de datos Métodos gráficos para describir información cualitativa •Definición de tablas de contingencia •Gráficos circulares grafico de Barras y gráfico de barras compuestas Métodos Gráficos para variables cuantitativas •Definición de tablas de frecuencia para datos no agrupados •Frecuencia absoluta y absoluta acumulada •Frecuencia Relativa y relativa acumulada •Histograma frecuencia: para datos no agrupados •Tabulación por Intervalos para datos agrupados •Concepto de Rango y límites del intervalo •Concepto de Amplitud •Conceptos de Marca de clase •Histograma de frecuencias para datos agrupados •Curva Ojiva: aplicaciones •Manejo de gráficos y tablas de entrada de datos y tablas de frecuencia por computador con software Aplicaciones. Métodos numéricos para describir información •Medidas de tendencia central •Media aritmética •Mediana •Moda Medidas de Dispersión: •Desviación estándar •Coeficiente de variación •Regla empírica •Manejo de funciones estadísticas por computador con software Regresión Lineal: •Concepto de Variable independiente y dependiente. •Tabla de pares ordenados para las variables •Diagrama de dispersión. •Ecuación de regresión por el método de los mínimos cuadrados. •Interpretación de la pendiente y del intercepto. •Valores ajustados. •Diagrama de dispersión. •Interpolaciones y extrapolaciones. •Correlación y determinación •Análisis de varianza para regresión lineal simple (descriptiva) •Manejo de funciones de regresión con software estadístico. | En un ejercicio concreto el estudiante: •Plantea una situación en contexto •Diferencia los conceptos de población y muestra •Define objetivos de estudio •Diferencia tipos de variables en estudio •Diferencia las fuentes de datos •Extrae muestras aleatorias para el estudio descriptivo de una población objetivo •Construye tablas de entrada de datos para registrar la información •Realiza análisis univariado descriptivo a partir de la aplicación de métodos gráficos y numéricos según el tipo de variable: •Construye e interpreta tablas de frecuencia según el tipo de variable: tablas de porcentajes para variables cualitativas y , tablas de frecuencias para variables cuantitativas( datos agrupados y no agrupados) •Construye e interpreta graficas según el tipo de variable: -Gráficos de Barras y sectores (variables cualitativas) -Histogramas de frecuencia y polígonos (variables cuantitativas) •Realiza análisis divariado descriptivo a partir de la aplicación de métodos gráficos y numéricos según los tipos de variable: •Construye e interpreta tablas de contingencia para cruce de variables cualitativas •Grafica e interpreta variables cualitativas cruzadas por medio de gráficos de barras compuestas •Define variable dependiente e independiente en la relación de variables cuantitativas •Construye e interpreta tablas de datos pareados para el cruce de variables cuantitativas •Grafica e interpreta el diagrama de dispersión y percibe si existe algún tipo de relación entre las variables •Ajusta un modelo de regresión lineal simple para las variables •Determina el grado de relación lineal entre las variables •Calcula e interpreta la pendiente y el intercepto Interpreta la pendiente y el intercepto •Utiliza la ecuación de regresión para hacer interpolaciones y extrapolaciones de las variables. •Utiliza el computador como Herramienta |
| Identificar y seleccionar métodos estadísticos para clasificar, analizar, e interpretar resultados de procesos de investigación que le permitan sacar conclusiones relacionadas con problemas bajo condiciones de incertidumbre. | Probabilidad: •Introducción a la probabilidad: •Historia de la teoría de probabilidad •Definición de probabilidad y su relación con la frecuencia relativa de la estadística descriptiva •Definición de experimento estadístico y su relación con la teoría de conjuntos •Definición de espacio muestral •Definición de eventos •Análisis combinatorio •Reglas básicas de conteo Reglas De Probabilidad •Modelo clásico de probabilidad •Axiomas de la probabilidad •Regla aditiva •Regla multiplicativa •Probabilidad condicional •Teorema de Bayes •Manejo de de reglas de conteo por computador Variable cuantitativa y cualitativa: •Variables aleatorias discretas empíricas y su distribución de probabilidad •Concepto de función de distribución puntual de probabilidad •Valor esperado de las variables aleatorias Discretas •Propiedades y aplicaciones de valor esperado •Variables aleatorias continuas empíricas y su distribución de probabilidad •Concepto de función de densidad de probabilidad •Valor esperado de las variables aleatorias continuas •Propiedades y aplicaciones de valor esperado | En un problema específico el estudiante: •Selecciona los métodos estadísticos adecuados, para el análisis de la situación •Calcula los tamaños de posibles resultados de un espacio muestral dentro del contexto del problema •Obtiene las probabilidades, utilizando las reglas de probabilidad •Determina cuando dos eventos son independientes o mutuamente excluyentes, en un análisis estadístico concreto. •Revisa probabilidades de eventos futuros teniendo en cuenta las probabilidades subjetivas a priori y a posteriori en un contexto •Modela las variables aleatorias discretas y continuas empíricas asignado una función de probabilidad correspondiente •Aplica el valor esperado en la toma de decisiones •Utiliza el computador como Herramienta |
| Reconocer los modelos de probabilidad más utilizados para modelar variables | Modelo de probabilidad Discretos : •Distribución Binomial aplicaciones •Distribución Hipergeométrica aplicaciones •Diferencias entre la Hipergeométrica y Binomial •Distribución Poisson aplicaciones •Aproximación de la distribución Binomial a la Poisson •Manejo de tablas y equivalencias Modelo de probabilidad continuo Distribución Normal: •Distribución Normal. características, importancia, aplicaciones directas •Distribución normal estándar •Aplicaciones y manejo de tablas con interpolación •Distribución normal como aproximación de distribuciones discretas •Corrección por continuidad | En el análisis estadístico de una situación concreta: •Determina cual de las distribuciones de probabilidad para las variables discretas, cumple con las característica para ser aplicada a un contexto •Identifica las variables continuas y discretas presentes en el problema •Calcula las distribuciones de probabilidad para las variables, aplicando el modelo Normal •Aplica interpolación para cálculos de probabilidad que no aparecen en tablas •Utiliza el computador como Herramienta |
6. ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS / METODOLÓGICAS
TRABAJO DE CAMPO
El trabajo independiente para el curso de estadística básica consta de un trabajo con información real donde el estudiante debe llevar paso a paso la competencia en estadística descriptiva.
Condiciones del trabajo
base de datos) esta fuente de datos debe ser justificada
Ejemplo:
El gerente de una empresa le ha encomendado realizar un análisis de cargos para obtener indicadores de los diferentes puestos de trabajo que utilizaran para medir las funciones de cada cargo.
El gerente de una empresa le ha encomendado realizar un análisis de cargos para obtener indicadores de los diferentes puestos de trabajo que utilizaran para medir las funciones de cada cargo.
El Planteamiento de la situación en este caso sería la empresa XXX tiene entre su plan operativo realizar un análisis de cargos. Para este caso 4 variables podrían ser: cargo, sexo, edad y antigüedad entre otras. Los datos en este caso se recogerían de la base de datos de la empresa
La entrega del trabajo debe tener:
1. Introducción
2. Antecedentes
3. Planteamiento de la situación
4. Objetivos
5. Metodología
•Definición de variables
•Elaboración tabla de entrada de datos
•Tablas de frecuencia para variables cualitativas
•Grafico circular y de barras para las variables cualitativas- interpretación---
•Tabla de contingencia para el cruce de variables cualitativas
•Tablas de frecuencia para datos agrupados para las variables cuantitativas
•Histograma de frecuencia relativa para datos agrupados de las variables cuantitativas ---interpretación---
•Histograma de frecuencia relativa Acumulada para datos agrupados de las variables cuantitativas ---interpretación
•Medidas de tendencia central --- interpretación---
•Análisis de simetría
•Medidas de Variación --- interpretación---
•Análisis de regla empírica
6. Conclusiones
7. Recomendaciones
2. Antecedentes
3. Planteamiento de la situación
4. Objetivos
5. Metodología
•Definición de variables
•Elaboración tabla de entrada de datos
•Tablas de frecuencia para variables cualitativas
•Grafico circular y de barras para las variables cualitativas- interpretación---
•Tabla de contingencia para el cruce de variables cualitativas
•Tablas de frecuencia para datos agrupados para las variables cuantitativas
•Histograma de frecuencia relativa para datos agrupados de las variables cuantitativas ---interpretación---
•Histograma de frecuencia relativa Acumulada para datos agrupados de las variables cuantitativas ---interpretación
•Medidas de tendencia central --- interpretación---
•Análisis de simetría
•Medidas de Variación --- interpretación---
•Análisis de regla empírica
6. Conclusiones
7. Recomendaciones
7. ESTRATEGIAS DE SEGUIMIENTO Y EVALUACIÓN
| ESTRATEGIAS | |
| ENSEÑANZA (%) | APRENDIZAJE |
| •Lectura previa. El estudiante debe, no solamente leer sino estudiar los temas correspondientes antes de la sesión presencial. •Situaciones problemas propuestas por el profesor. •Exposiciones sobre temas específicos por parte del docente y/o estudiantes •Realización de consultas guiadas sobre temas específicos •Talleres •Trabajo en grupo. •Uso de las Tics | •El estudiante debe realizar la construcción de los conceptos, definiciones y lenguaje estadístico por medio de las cátedra magistral, lecturas previas de conceptos siguientes y de lo visto en clase, consultas en biblioteca, y en Internet y discutirlo en clase •El estudiante aprende a seleccionar, recolectar, tabular, graficar, y analizar información tanto cualitativa como cuantitativa, realizando talleres prácticos , practicas en el computador y análisis de casos reales •El estudiante aprende a resumir datos que representan una población conociendo, aplicando y diferenciando los métodos estadísticos por medio de talleres prácticos y seguimiento de caso real •El estudiante debe realizar la construcción de los conceptos, definiciones y lenguaje probabilístico por medio de las cátedra magistral, lecturas previas de conceptos siguientes y de lo visto en clase, consultas en biblioteca, y en Internet y discutirlo en clase •El estudiante aprende a calcular probabilidades realizando experimentos aleatorios, asistiendo a talleres y prácticas de probabilidad en el computador •El estudiante aprende a relacionar este concepto con la frecuencia relativa competencia obtenida en la estadística descriptiva |
| El estudiante aprende a diferenciar los tipos de variables aleatorias y ha asignar probabilidades a cada valor que toma una variable, construyendo tablas de probabilidad empírica de experimentos reales hechos en clase y elaborando talleres propuestos y realizando análisis de variables obtenidas en trabajos empresariales donde aplica la estadística. | |
| El estudiante aprende a modelar variables empíricas discretas asociando los modelos teóricos a las características de variables que esta manejando.. | |
| El estudiante aprende el manejo de distribución Normal como base de la estadística inferencial y como aproximación de variables discretas | |
EVALUACIÓN
COMPETENCIA: ESTADISTICA DESCRIPTIVA
COMPETENCIA: INTRODUCCION A LA PROBABILIDAD
COMPETENCIA: VARIARIABLES ALEATORIAS Y MODELOS DE PROBABILIDAD
8. BIBLIOGRAFÍA
GUERRERO, Adriana, BUITRAGO Ma Victoria, CURIESES Ma. Angeles, 1 ed. Medellín Fondo editorial ITM, 2007, 126 p
KENNETT, Ron S, ESTADÍSTICA INDUSTRIAL MODERNA; 4aed ; Mexico: Editorial International Thomson Editores, 2000, 821 p.
WALPOLE ,Ronald, MYERS Raymon :PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA 4aed; Mexico: Editorial, Mc Graw Hill 1992, 797 p
CANAVOS, George PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA : APLICACIONES Y MÉTODOS México: McGraw-Hill, 1988, 651 p
BERENSON, Marck L, LEVINE David: ESTADÍSTICA BASICA EN ADMINISTRACIÓN CONCEPTOS Y APLICACIONES; 6aed México : Prentice-Hall, 1996, 943 p
BERENSON, Marck L, LEVINE David: ESTADÍSTICA PARA ADMINISTRACIÓN Y ECONOMÍA, CONCEPTOS Y APLICACIONES; Bogotá : McGraw-Hill, 1993, 720 p.
SOTO MAYOR Gabriel Velazco PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA PARA INGENIARÍA Y CIENCIAS, México : Thomson Learning, 2001,326 p
MENDENHALL William: PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA PARA INGENIERÍA Y CIENCIAS. 4aed Mexico1997;editorial Prentice Hall, 1182 p. + Disquete
MONTGOMERY, Doglas PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA APLICADAS A LA INGENIERÍA: México : McGraw-Hill, 1994, 895 p
MONTGOMERY, Doglas PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA APLICADAS A LA INGENIERÍA: México : McGraw-Hill, 1994, 895 p
MILLER, Irwing: PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA PARA INGENIEROS. 4. ed, México : Prentice-Hall, 1992, 624
DIRECCIONES INTERNET PARA ESTADÍSTICA
http://personal5.iddeo.es/ztt/Tem/T11_Estadística_Introducción.htm
http://sociales.usal.es/titulaicon/so/1/4003.htm
www.iniciativasnet.com/117iniciativas.htm
http://galeon.hispavista.com/pcasau/guia_met_04.htm
http://galeon.hispavista.com/pcazau/guia_met_06.htm
http://tifon.unalmed.edu.co/-pagudel/1estadistica.html
www.Google.com,Estadística
HTTP://216.239.37.100/SEARCH?Q=CACHE:TzIQIYLCnRIC:RCM-LIBRARY.RCM.UPR.EDU/SITEBUILDER/PROFESORES/Irios/conceptos%2520b%C3%A1sico%2520de%2520la%2520estad%C3%Adstica.pdf+definicion+estadistica&hl=es6ie=UTF-8
http://www.micromegas.com.mx/apuntes/documents/estad1-1/esta02.doc
