SILABO Z215 ESTADSTICA INFERENCIAL

2015-2 1. DATOS GENERALES Facultad: Ingeniera de Sistemas y Electrnica Carrera: Ingeniera de Sistemas Informantica Ingeniera Industrial Ingeniera de Software Ingeniera Econmica y Empresarial Nmero de crditos: 04 Coordinador: Marco Antonio Villena Heredia Requisitos: Z206 Estadstica Descriptiva y Probabilidades Competencias: Ingeniera de Sistemas e Informtica Criterio cientfico: Estadstica

Nmero de horas: Horas

terico-prcticas Horas de

evaluacin

Horas trabajo autnomo reflexivo

Total

56 02 08 66

2. FUNDAMENTACIN La estadstica Inferencial aporta al proceso de formacin del profesional con el conocimiento de los procedimientos para poder inferir propiedades o caractersticas de una poblacin a partir de una muestra significativa, mediante la estimacin de parmetros estadsticos. Por lo que la estadstica Inferencial le permite al estudiante tener una herramienta fundamental para realizar estimaciones, proyecciones que le permite tomar decisiones acertadas as como la determinacin de una muestra adecuada para realizar estudios de mercado. 3. SUMILLA El contenido del curso se inicia con el muestreo simple, aleatorio, muestreo por etapas, muestreo sistemtico, distribuciones mustrales, estimacin puntual, estimacin por intervalos, pruebas de hiptesis, anlisis de regresin lineal, simple y mltiple, correlacin. 4. LOGRO GENERAL DE APRENDIZAJE Al final del curso el alumno maneja con propiedad las tcnicas de muestreo, tamao de muestras, diferencia las distribuciones mustrales y probabilsticas, estimacin de parmetros. media poblacional mediante intervalos con varianza conocida y no conocida para una y dos muestras, prueba las hiptesis para medias y varianzas, predice el comportamiento con el uso de la regresin simple e intervalo de confianza; en regresin simple y regresin mltiple. 5. UNIDADES Y LOGROS ESPECFICOS DE APRENDIZAJE

Unidad de aprendizaje 1: Semana 1, 2.3,4,5,6,7,8,9,10

Estimacin y Prueba de hiptesis Logro especfico de aprendizaje: Utiliza los diferentes mtodos de estimacin que le permiten definir un buen estimador para los diferentes parmetros de una poblacin y los aplica a situaciones reales.

Utiliza las pruebas de hiptesis y reconoce la potencia de dichas pruebas para inferir caractersticas poblacionales. Interpreta los resultados de los problemas resueltos. Temario

Introduccin a la estadstica Inferencial

Estimacin de parmetros con una y dos muestras

Pruebas de hiptesis con una y dos muestras. Unidad de aprendizaje 2: Semana,11,12,13,14

Regresin Lineal

Logro especfico de aprendizaje: Aplicar, desarrollar y analizar las tcnicas de regresin lineal para hacer predicciones de sucesos futuros. Interpreta los resultados de los problemas resueltos. Temario

Regresin Lineal Simple Intervalo de prediccin

Anlisis de la varianza y correlacin Regresin Lineal Mltiple

6. METODOLOGA La metodologa del curso se desarrollar mediante exposiciones tericas y resolucin de problemas en clase con el uso del programa SPSS (Statistical Product and Service Solutions). En la plataforma educativa el alumno encontrar material didctico relacionado con cada uno de los temas que indica el slabo y referencias bibliogrficas, as como lecturas para algunos temas especficos. Las sesiones de clases sern complementadas con apoyo de recursos digitales publicados en la plataforma virtual. Los principios de aprendizaje que se promueven en este curso son:

Aprendizaje para la era digital Aprendizaje colaborativo

Adems, para promover el aprendizaje autnomo reflexivo, se desarrollarn casos los cuales estarn especificados en la plataforma Nimbus.

7. SISTEMA DE EVALUACIN El promedio final del curso ser:

0.2PC1 + 0.2PC2 + 0.2PC3 + 0.4EF

PC1, PC2 y PC3 son Prcticas Calificadas Individuales. EF es Examen Final.

Nota: Slo se podr rezagar el Examen Final. El examen rezagado incluye los contenidos de todo el curso. No se elimina ninguna prctica calificada. La nota mnima aprobatoria es 12 (doce). La segunda y la tercera prctica calificada incluirn la calificacin del trabajo autnomo reflexivo

respectivo.

8. FUENTES DE INFORMACIN Bibliografa Base:

RUFINO MOYA - GREGORIO SASOVIA: Probabilidad e inferencia estadstica. Edit. San Marcos - Per, (1998). GARCA OR, CELESTINO: Distribuciones y estadstica inferencial Concytec, (1997).

Bibliografa complementaria: Probabilidad e inferencia estadstica, Moya Caldern, Rufino. Saravia Gregorio , Lima Peru, Editorial San Marcos , 2004, 807p.

9. CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES

Unidad de aprendizaje

Semanas Tema Actividades y Evaluaciones

Unidad 1: Estimacin y

Prueba de hiptesis

1

Introduccin, Estimacin, tipos, propiedades de un estimador,

Estimacin por intervalos para la media, con varianza conocida y

desconocida. Ejemplos aplicativos

Elaborar un mapa conceptual del tema. Resolver, analizar e

interpretar problemas

2

Intervalo de Confianza para la diferencia de medias con Varianza conocida y desconocida. Clculo e

interpretacin de resultados.

Resolver, analizar e interpretar problemas

3 Prueba de Hiptesis: Conceptos

generales, error tipo I y II Resolver, analizar e

interpretar problemas

4 Prueba de Hiptesis para la media y diferencia de medias con varianza

conocida y desconocida.

Resolver, analizar e interpretar problemas Prctica Calificada 1:

Unidad 1. Tarea de Campo 1:

4 puntos. Preguntas: 16 puntos.

5 Intervalo de Confianza para proporcin, diferencias de

proporciones.

Resolver, analizar e interpretar problemas

6 Prueba de Hiptesis para la proporcin y diferencia de

proporciones

.Resolver, analizar e interpretar problemas

7 Intervalo de Confianza para la

varianza, y cocientes de varianzas. Resolver, analizar e

interpretar problemas

8 Prueba de Hiptesis para la varianza

y cociente de varianzas

Resolver, analizar e interpretar problemas Prctica Calificada 2:

Unidad 1. Tarea de Campo 2:

4 puntos. Preguntas: 16 puntos.

9 Pruebas Ji Cuadrada:

Prueba de bondad de Ajuste, Independencia.

Resolver, analizar e interpretar problemas

10 Pruebas Ji Cuadrada

Prueba de Homogeneidad, proporciones

Resolver, analizar e interpretar problemas

Unidad 2 Regresin Lineal

11 Regresin Lineal Simple, estimacin de coeficientes, Intervalos y prueba

de hiptesis.

Resolver, analizar e interpretar problemas

12

Intervalo de prediccin, Coeficiente de correlacin Poblacional y

muestral. Coeficiente de determinacin.

Resolver, analizar e interpretar problemas Prctica Calificada 3:

Unidad 2. Tarea de Campo 3:

4 puntos. Preguntas: 16 puntos.

13 Anlisis de la varianza y correlacin Resolver, analizar e

interpretar problemas

14 Regresin Lineal Mltiple, calculo

mediante teora matricial. Resolver, analizar e

interpretar problemas

15 EXAMEN FINAL

Nota. El trabajo autnomo reflexivo comprende las siguientes actividades:

Actividad Semana Horas

Primer Trabajo Autnomo Reflexivo 08 04

Segundo Trabajo Autnomo Reflexivo

12 04

10. FECHA DE ACTUALIZACIN: 23/03/2015