26_Estadistica Inferencial

Universidad Autnoma del Estado de Mxico UAEM Secretara de Docencia

Direccin de Estudios Profesionales

Programa de Estudios por Competencias (Estadstica Inferencial)

I. IDENTIFICACIN DEL CURSO

ORGANISMO ACADMICO: Facultad de Economa Programa Educativo: Licenciatura en Economa y Licenciatura en Relaciones Econmicas Internacionales

rea de docencia: Mtodos Cuantitativos y Estadsticos

Aprobacin por los H.H. Consejos Acadmico y de Gobierno

Fecha:

Programa elaborado por: Laura Elena del Moral Barrera y Miguel ngel Daz Carreo

Fecha de elaboracin : 19 de agosto de 2005

Clave

Horas de teora

Horas de prctica

Total

de horas

Crditos

Tipo de

Unidad de Aprendizaje

Carcter de la Unidad de Aprendizaje

Ncleo de formacin Modalidad

L43021

4 2 6 10 Curso-taller Obligatoria Bsico Presencial

Prerrequisitos ( Conocimientos Previos): lgebra elemental, Clculo Diferencial e Integral y Teora de las distribuciones de Probabilidad.

Unidad de Aprendizaje Antecedente

Ninguna

Unidad de Aprendizaje Consecuente

Ninguna Programas educativos en los que se imparte:

Licenciatura en Economa

Licenciatura en Relaciones Econmicas Internacionales



II. PRESENTACIN La estimacin e inferencia estadstica acerca de los parmetros de una poblacin, tal como podra ser una media, la varianza o una proporcin a partir nicamente de la informacin contenida en una muestra aleatoria de la poblacin requiere del manejo adecuado de una serie de procedimientos estadsticos y matemticos, los cuales son objeto de estudio de la Estadstica Inferencial. Los grandes temas que debern ser revisados con la finalidad de entender la tcnica de la estimacin e inferencia estadsticas son los siguientes.

1. Estimacin

2. Pruebas de Hiptesis

3. Regresin Lineal Simple y Mltiple

III. LINEAMIENTOS DE LA UNIDAD DE APRENDIZAJE

DOCENTE DISCENTE Cubrir el programa en su totalidad

Asistencia al 100% de las sesiones

Puntualidad

Resolver todas las dudas de los dicentes

Corregir a los dicentes con oportunidad

Asistencia al 100% de las sesiones

Puntualidad

Entrega en tiempo y forma de los trabajos encargados

Disciplina

Resolver todos los ejercicios propuestos



IV. PROPSITO DE LA UNIDAD DE APRENDIZAJE

Desarrollar la capacidad de aplicacin de las tcnicas estadsticas normalmente empleadas en la estimacin e inferencia de los parmetros de una poblacin a partir de la informacin contenida en una muestra de observaciones de la misma poblacin, destacando aquellos procedimientos estadsticos frecuentemente utilizados en el rea de la economa.

V. COMPETENCIAS GENRICAS

Para la Licenciatura en Economa:

Conocimiento y manejo de variables monetarias

Conocimiento sobre evaluacin de proyectos por programa

Anlisis Estadstico y de Pronstico

Realizar investigacin Econmica en el rea de Economa Matemtica.

Aplicar las tcnicas estadsticas de la estimacin e inferencia sobre los diversos fenmenos frecuentemente observados en el campo de la economa

Proponer los procedimientos de estimacin e inferencia estadsticos ms indicados para su aplicacin en casos concretos.

Para la Licenciatura de Relaciones Econmicas Internacionales:



Realizar estudios e investigaciones referidas a mercados internacionales

Determinar proyecciones de oferta y demanda a nivel internacional de bienes y servicios

Identificar problemticas econmicas, polticas y sociales internacionales

Manejar modelos estadsticos y economtricos

Disear modelos econmicos internacionales

Aplicar modelos econmicos a nivel nacional e internacional

VI. MBITOS DE DESEMPEO PROFESIONAL

Sector Pblico: Instituciones educativas, Cmaras industriales, Municipios, Organismos internacionales, Aduanas.

Sector Privado: Empresas, Consultoras, Instituciones educativas, Banca, Casas de Bolsa

Sector Social: Asociaciones, Fundaciones, Organismos internacionales.



VII. ESCENARIOS DE APRENDIZAJE

Saln de Clases

Sala de Cmputo

Biblioteca

VIII. NATURALEZA DE LA COMPETENCIA (Inicial, entrenamiento, complejidad creciente, mbito diferenciado)

Inicial

De entrenamiento



IX. ESTRUCTURA DE LA UNIDAD DE APRENDIZAJE

1. Definir y ejemplificar los conceptos y procedimientos de la Estimacin puntual y por intervalo

2. Definir y ejemplificar los conceptos y procedimientos de las Pruebas de Hiptesis Estadsticas

3. Definir y ejemplificar los conceptos y procedimientos de la regresin Lineal Simple y Mltiple

X.- SECUENCIA DIDCTICA ESTIMACIN

REGRESIN LINEAL

PRUEBAS DE HIPTESIS



XI. DESARROLLO DE LA UNIDAD DE APRENDIZAJE

ELEMENTOS DE COMPETENCIA UNIDAD DE COMPETENCIA I Conocimientos Habilidades Actitudes/ Valores

Definir y ejemplificar los conceptos y procedimientos de la Estimacin puntual y por intervalo

1. Estimar la media, varianza o proporcin de una poblacin por: - Mtodo de Momentos y - Mtodo de Mxima Verosimilitud 2. Estimacin por intervalo - Mtodo de la variable aleatoria pivote

Observacin Organizacin Anlisis Deduccin

- Inters en la estimacin puntual - Cumplir con el trabajo asignado - Reflexivo - Responsabilidad - Respeto

ESTRATEGIAS DIDCTICAS: Exposicin de los temas Realizacin de ejemplos prcticos Realizacin de ejercicios diagnstico Motivacin a la aplicacin de los conceptos

RECURSOS REQUERIDOS Pizarrn y plumones Proyector de acetatos Proyector de diapositivas (can) Calculadora y Computadora Material didctico

TIEMPO DESTINADO 16 horas tericas y 8 horas prcticas

EVIDENCIAS CRITERIOS DE DESEMPEO I DESEMPEO PRODUCTOS

Empleo correcto de los conceptos de la estimacin puntual tales como estimadores sesgados e insesgados y estimadores de mnima varianza.

Identificacin de los conceptos acordes con los mtodos de la estimacin puntual

Cuaderno de apuntes Problemarios resueltos



Aplicacin correcta del mtodo de estimacin puntual por Momentos y por Mxima Verosimilitud

Identificacin del procedimiento estadstico que implica el mtodo de estimacin puntual de momentos y de mxima verosimilitud


Empleo correcto de los conceptos de la estimacin por intervalo tales como intervalo de confianza y nivel de confianza .

Identificacin de los conceptos acordes con los mtodos de la estimacin por intervalo


Aplicacin correcta del mtodo de estimacin de la variable aleatoria pivote

Identificacin del procedimiento estadstico que implica el mtodo de estimacin por intervalo de la variable aleatoria pivote


ELEMENTOS DE COMPETENCIA UNIDAD DE COMPETENCIA II Conocimientos Habilidades Actitudes/ Valores

Definir y ejemplificar los conceptos y procedimientos de las Pruebas de Hiptesis Estadsticas

1.Probar Hiptesis Estadsticas - Hiptesis sobre Medias - Hiptesis sobre Varianzas - Hiptesis sobre Proporciones - Pruebas de bondad de ajuste


- Inters por las pruebas de hiptesis estadsticas - Cumplir con el trabajo asignado - Reflexivo - Responsabilidad - Respeto

ESTRATEGIAS DIDCTICAS: Exposicin de los temas Realizacin de ejemplos prcticos

RECURSOS REQUERIDOS Pizarrn y plumones Proyector de acetatos




Realizacin de ejercicios diagnstico Motivacin a la aplicacin de los conceptos

Proyector de diapositivas (can) Calculadora y Computadora Material didctico

EVIDENCIAS CRITERIOS DE DESEMPEO II DESEMPEO PRODUCTOS

Empleo correcto de los conceptos de las Pruebas de Hiptesis Estadsticas tales como Hiptesis nula, Hiptesis Alternativa, Error tipo I, Error tipo II, Estadstico de Prueba, Nivel de Significancia, Regin Crtica de la Prueba. Potencia de una Prueba Estadstica. Pruebas de una y dos colas.

Identificacin de los conceptos acordes con las Pruebas de Hiptesis Estadsticas


Aplicacin correcta de las pruebas de Hiptesis sobre medias, varianzas y proporciones poblacionales.

Identificacin de los procedimientos estadsticos que implican las pruebas de hiptesis sobre medias, varianzas y proporciones.


Aplicacin correcta de las pruebas estadsticas de bondad de ajuste tales como la Chi-cuadrada y la prueba de Kolmogorov-Smirnof.

Identificacin de los procedimientos estadsticos que implican las pruebas de de bondad de ajuste Chi-cuadrada y de Kolmogorov-Smirnof.




ELEMENTOS DE COMPETENCIA UNIDAD DE COMPETENCIA III

Conocimientos Habilidades Actitudes/ Valores Definir y ejemplificar los conceptos y procedimientos de la Regresin Lineal Simple y Mltiple

1. Estimar modelos de Regresin Lineal Simple y Mltiple 2. Interpretar los resultados de la estimacin de un modelo de Regresin Lineal Simple y Mltiple


- Inters por la Regresin Lineal - Cumplir con el trabajo asignado - Reflexivo - Responsabilidad - Respeto

ESTRATEGIAS DIDCTICAS: Exposicin de los temas Realizacin de ejemplos prcticos Realizacin de ejercicios diagnstico Motivacin a la aplicacin de los conceptos

RECURSOS REQUERIDOS Pizarrn y plumones Proyector de acetatos Proyector de diapositivas (can) Calculadora y Computadora Material didctico


EVIDENCIAS CRITERIOS DE DESEMPEO III DESEMPEO PRODUCTOS

Empleo correcto de los conceptos de la Regresin Lineal tales como Modelo determinstico, Modelo Aleatorio, Variable Respuesta y Explicativa, Parmetros de un Modelo y Trmino de Perturbacin estocstica.

Identificacin de los conceptos acordes con la Regresin Lineal


Aplicacin correcta del Mtodo de Estimacin de Mnimos Cuadrados Ordinarios (MCO).

Identificacin del procedimiento matemtico y estadstico que implica la estimacin de los parmetros de un




Modelo de Regresin Lineal por MCO. Aplicacin correcta de la tcnica del Anlisis de Varianza (ANOVA)

Identificacin del procedimiento matemtico y estadstico que implica la elaboracin de un Anlisis de Varianza (ANOVA).


XII. EVALUACIN Y ACREDITACIN

Preguntas Escritas Elaboracin de Problemarios Exmenes Parciales Desempeo en Clase Exposicin de Alumnos.

10% 10% 60% 10% 10%



XIII. REFERENCIAS

Canavos, G. (1990). Probabilidad y Estadstica. Segunda Edicin. Editorial Mc-Graw Hill, Mxico. Carrascal, U., et. al. (2004). Anlisis Economtrico con E-views. Segunda Edicin. Alfaomega Grupo Editor, S. A. de C. V.

Mendenhall, W. Y Terry S. (1997). Probabilidad y Estadstica para Ingeniera y Ciencias. Cuarta Edicin. Mexico: Prentice Hall Hispanoamericana, S. A. Mood. A. M, Graybill, F. A and Boes, D. C. (1980) Introduction to the Theory of Statistics. Third Edition. International Student Edition.

Novales, A. (1993). Econometra. Segunda Edicin. McGraw-Hill/Interamericana de Espaa, S. A. U. Novales, A. (1997). Estadstica y Econometra. McGraw-Hill/Interamericana de Espaa, S. A.

Walpole, R. E. y Myers, R. H. (1989) Probabilidad y Estadstica para Ingenieros. Tercera Edicin. Editorial Interamericana.

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