I. DATOS INFORMATIVOS

SILABO ESTADISTICA APLICADA A LOS NEGOCIOS II

1.1. Cdigo : 083428 1.2. Ciclo : IV

1.3. Crditos : 4 1.4 rea curricular : Formacin Profesional

1.5. Condicin : Obligatoria 1.6. Semestre Acadmico : 2014 - II 1.7. Duracin : 17 semanas: 68 horas

1.8. Horas semanales : 6 HT: 2 HP: 4 1.9. Requisitos : Estadstica Aplicada a los Negocios I 1.10. Facultad : Ciencias Administrativas

1.11. Escuela Profesional : Administracin de Negocios Internacionales 1.12. Profesores : Comisin Acadmica

1.13. Texto Bsico : Anderson, D. R. (2010). Estadstica Aplicada a la Administracin y Economa. Mxico:

Editorial CengageLearning.

II. SUMILLA La asignatura pertenece al rea curricular de formacin profesional, es de naturaleza terica y prctica, tiene por propsito aplicar inferencia estadstica, analizar los datos de la muestra para la toma eficiente de decisiones.

Organiza sus contenidos en las siguientes unidades de aprendizaje: I. Introduccin a la distribucin de probabilidades de variables continuas y distribuciones muestrales. II. Tcnicas de muestreo y estimacin de parmetros Poblacionales. III. Pruebas de Hiptesis Paramtricas y No Paramtricas, Pruebas Chi Cuadrado. IV Anlisis de Varianza (ANAVA) de K medias y Regresin Mltiple.

III. COMPETENCIA DE ASIGNATURA

Aplica mtodos y procedimientos para la inferencia estadstica orientada a la investigacin cientfica y toma decisiones.

IV CAPACIDADES

Identifica y aplica las distribuciones de probabilidad de variable continua, de distribuciones muestrales y las tcnicas de muestreo.

Calcula, interpreta y obtiene conclusiones sobre la estimacin de los parmetros poblacionales.

Calcula, interpreta y obtiene conclusiones sobre las prueba de hiptesis paramtricas y no paramtricas.

Estima, interpreta y obtiene conclusiones sobre el Anlisis de Varianza y la Regresin Mltiple.

V. PROGRAMACIN DE CONTENIDOS

UNIDAD I : INTRODUCCIN A LA DISTRIBUCIN DE PROBABILIDADES DE VARIABLES CONTNUAS Y DISTRIBUCIONES MUESTRALES

CAPACIDAD: Identifica y aplica las distribuciones de probabilidad de variable continua, de distribuciones muestrales y las tcnicas de muestreo.

Semana

Actitudes Estrategias de

Aprendizaje

Horas Participacin activa

Honestidad intelectual

Contenidos Conceptuales Contenidos Procedimentales

1

Estadstica Inferencial, objetivos y aplicaciones, Parmetro y Estimador.

Distribucin de Probabilidad de variables aleatorias continas.

Distribucin Normal: Caractersticas, obtencin de probabilidades. Propiedades de simetra. Ejercicios. Uso de software Minitab.

Identifica y aplica las distribuciones de probabilidad.

Exposicin dialogada

2

Tcnicas

participativas

4

2

Estandarizacin de variables aleatorias normales. Aplicaciones. Propiedad Reproductiva.

Generacin de la Distribucin de Probabilidad t de Student. Lectura de tablas de probabilidad. Ejercicios

Generacin de la Distribucin de Probabilidad Chi-Cuadrado. Lectura de tablas de probabilidad. Ejercicios

Aplica la distribucin de probabilidad Normal, T y Chi cuadrado.

Exposicin problmica

2

Aplicacin de

criterios e indicadores

4

3

Generacin de la Distribucin de Probabilidad F. Lectura de tablas de probabilidad. Ejercicios. Uso de software.

Aplica la distribucin de probabilidad F y hace uso del software Minitab 16.

Exposicin problmica

2

Trabajo en equipo

4

4

Distribuciones Muestrales. Definicin y propiedades. Teorema Central del Lmite.

Distribucin de probabilidad de la Media Muestral. Cuando n >30 y cuando n 30.

Distribucin de probabilidad de la proporcin muestral. Aplicaciones.

Distribucin de probabilidad de la Varianza.

Identifica la distribuciones muestrales

Exposicin dialogada

2

Aplica la distribucin de probabilidad de la media, proporcin y varianza muestral.

Exposicin

problemtica

4

Referencias:

Anderson, D. (2010). Estadstica Aplicada a la Administracin y Economa. Mxico: Editorial Cengage Learning,

Barreno, E.; Chue, J. y otros. (2009). Estadstica Aplicada. Lima: Editorial Universidad de Lima.

Moya, R. y Saravia, G. Probabilidad e Inferencia Estadstica. Lima: Editorial Universidad Nacional Mayor de San Marcos.

UNIDAD II: TECNICAS DE MUESTREO Y ESTIMACIN DE PARMETROS POBLACIONALES

CAPACIDAD:

Calcula, interpreta y obtiene conclusiones sobre la estimacin de los parmetros poblacionales.

Semana

Actitudes Estrategias de

Aprendizaje

Horas Innovacin y creatividad

Trabajo en equipo

Contenidos Conceptuales Contenidos Procedimentales

5

Muestreo Estadstico: Muestreo Probabilstico: Muestreo Aleatorio Simple.

Muestreo Estratificado. Muestreo por Conglomerados. Muestreo Bitpicoy Trietpico.

Seleccin del Tamao de una Muestra: Completamente Aleatoria, Seleccin Sistemtica. Ejemplos y aplicaciones.

Muestreo No probabilstico: Por Conveniencia, a juicio experto, por cuotas, tipo Bola de Nieve

Identifica y aplica los diferentes tipos de muestreo.

Exposicin dialogada

4

Solucin de problemas

2

6

Estimacin de los parmetros poblacionales. Estimacin Puntual Estimacin Intervlica: Definicin y aplicaciones. Las propiedades de los buenos estimadores

Estimacin Puntual de la Media ,cuando n >30 y cuando n 30,.

Proporcin () y Varianza (2) Poblacional Obtencin del tamao de muestra para el

caso de la estimacin de la Media y para el caso de la estimacin de la proporcin, cuando N es conocido y desconocido.

Aplica y obtiene conclusiones sobre la estimacin por intervalos de la media, proporcin y varianza poblacional.

Uso de software.

Trabajo en equipo

2

Solucin de problemas

4

7

Estimacin intervlica de la diferencia de medias. Aplicaciones

Estimacin intervlica de la diferencia de proporciones. Aplicaciones.

Estimacin Intervlica de la razn de

Aplica y obtiene conclusiones sobre la estimacin por intervalos de la comparacin de medias, proporciones y varianzas poblacionales.

Estudio de casos

2

Discusiones en pequeos

grupos

4

2

varianzas. Aplicaciones. Laboratorio de Cmputo aplicacin de

software estadsticos: Minitab y SPSS.

Ejercicios y casos de aplicacin prctica.

8

Evaluacin Parcial

6

Referencias:

Anderson, D. (2010). Estadstica Aplicada a la Administracin y Economa. Mxico: Editorial Cengage Learning,

Barreno, E.; Chue, J. y otros. (2009). Estadstica Aplicada. Lima: Editorial Universidad de Lima.

Moya, R. y Saravia, G. Probabilidad e Inferencia Estadstica. Lima: Editorial Universidad Nacional Mayor de San Marcos.

UNIDAD III: PRUEBAS DE HIPTESIS PARAMTRICAS Y NO PARAMTRICAS

CAPACIDAD: Calcula, interpreta y obtiene conclusiones sobre las prueba de hiptesis paramtricas y no paramtricas.

Semana

Participacin activa

Honestidad intelectual

Estrategias de Aprendizaje

Horas

Contenidos Conceptuales Contenidos Procedimentales

9

Definicin, y proceso de una Dcima de Hiptesis. Tipos de hiptesis. Errores tipo I y II.

Dcima sobre la media: Casos. Cuando n >30 y cuando n 30, Aplicaciones.

Aplica y obtiene conclusiones sobre la prueba de hiptesis sobre la media poblacional. comparacin de medias, proporciones y varianzas poblacionales.

10

Dcima para la proporcin poblacional.

Dcima para la varianza poblacional.

Dcima para la diferencia de medias para poblaciones independientes: Cuando n >30 y cuando n 30 si las varianzas iguales y diferentes.

Aplica y obtiene conclusiones sobre la prueba de hiptesis sobre la media, poblacional. proporcin y varianza poblacionales y comparacin de medias.

Exposicin Dialogada

2

Discusin en grupos

pequeos

4

11

Dcima para la diferencia de medias poblaciones relacionadas (Datos pareados)

Dcima para la diferencia de proporciones.

Dcima para la razn de varianzas. PRUEBAS CHI CUADRADO: Definicin y caractersticas. Dcima de

hiptesis de sobre la distribucin de una variable Bondad de Ajuste: Distribucin Uniforme y Normal.

Dcima de Hiptesis para la independencia de variables.

Dcima de Hiptesis respecto a las proporciones multiples. Uso de software.

Aplica y obtiene conclusiones sobre la prueba de hiptesis sobre comparacin de, proporciones y varianzas poblacionales

Exposicin problmica

2

Dinmica de grupos

4

12

Pruebas No Paramtricas: Definicin y caractersticas.

Prueba U de Mann-Whitney

Prueba H de Kruskal -Wallis

Prueba de Correlacin por Rangos de Spearman.

Prueba de Bondad de Ajuste de Kolmogarov Smirnov.

Identifica, aplica y obtiene conclusiones sobre las pruebas no paramtricas.

Exposicin dialogada

2

Tcnicas

participativas

4

Referencias:

Anderson, D. (2010). Estadstica Aplicada a la Administracin y Economa. Mxico: Editorial Cengage Learning,

Barreno, E.; Chue, J. y otros. (2009). Estadstica Aplicada. Lima: Editorial Universidad de Lima.

Moya, R. y Saravia, G. Probabilidad e Inferencia Estadstica. Lima: Editorial Universidad Nacional Mayor de San Marcos.

3

4

UNIDAD IV: ANLISIS DE VARIANZA (ANAVA) DE K MEDIAS Y REGRESIN MLTIPLE

CAPACIDAD: Estima, interpreta y obtiene conclusiones sobre el Anlisis de Varianza y la Regresin Mltiple.

Semana

Actitudes Estrategias de

Aprendizaje

Horas

Cumplimiento de responsabilidades

Disposicin por aprender

Contenidos Conceptuales Contenidos Procedimentales

13.

Anlisis de Varianza (ANAVA) - Dcima de hiptesis para la igualdad de K medias

Introduccin Regresin Simple.

Regresin mltiple: Caso de k variables independientes: Estimacin de los coeficientes de regresin.

Aplicaciones con el software MINITAB y SPSS.

Aplica el ANAVA para al comparacin de medias de poblaciones independientes. Aplica la regresin mltiple estimada los coeficientes de regresin.

Dinmica de

grupos

2

Discusin en pequeos

grupos

4

14

Dcimas de Hiptesis sobre la Bondad del modelo.

Dcimas de Hiptesis sobre la significacin de cada variable independiente.

Aplica la regresin mltiple estimado realizando pruebas de hiptesis sobre la bondad del modelo y sobre la significancia de las variables explicativas o independientes.

Exposicin dialogada

2

Estudios de casos

4

15

Laboratorio de Computo.

Exposicin de trabajos de investigacin

Realiza aplicaciones

Dinmica de grupos

2

Exposicin dialogada

4

16

Exposicin de trabajos de investigacin.

Sustenta conclusiones

Exposicin problmica

4

Exposicin dialogada

2

17 Examen Final Demostracin

Referencias:

Anderson, D. (2010). Estadstica Aplicada a la Administracin y Economa. Mxico: Editorial Cengage Learning,

Barreno, E.; Chue, J. y otros. (2009). Estadstica Aplicada. Lima: Editorial Universidad de Lima.

Moya, R. y Saravia, G. Probabilidad e Inferencia Estadstica. Lima: Editorial Universidad Nacional Mayor de San Marcos.

VI. METODOLOGA

6.1. Estrategias centradas en la enseanza

a. Exposicin problmica b. Tcnica de concientizacin c. Demostracin

6.2. Estrategias centradas en el aprendizaje

a. Exposicin dialogada b. Dinmica de grupos c. Estudio de casos d. Tcnicas participativas

VII. RECURSOS PARA EL APRENDIZAJE

a. Manual de asignatura b. Equipos informticos c. Manual de asignatura d. Fuentes de informacin

VIII. EVALUACIN

La evaluacin es un componente del proceso formativo que implica el recojo de informacin sobre los rendimientos y desempeos del estudiante. Permite el anlisis para mejorar el proceso de enseanza aprendizaje. Se evala antes, durante y al finalizar el proceso.

5

Antes: evaluacin inicial, para recoger los saberes que posee el estudiante para asumir la asignatura y se aplica con una prueba de entrada cuyo resultado no interviene en el clculo de la calificacin de la asignatura. Durante: se evala el desempeo del estudiante en el cumplimiento de tareas acadmicas de manera procesal (monografas, proyectos, planes, estudios de mercado, etc.) que originan la nota de proceso. Final: evala los productos del aprendizaje, al finalizar una o ms unidades de a prendizaje, usndose la prueba escrita como instrumento de medicin (examen parcial y examen final). Para efectos de calcular el resultado final de la evaluacin asignatura, se utiliza la siguiente frmula:

EVP (0.4) + EXP (0.3 ) + EXF (0.3 )

Donde EVP son las siglas de Evaluacin de Proceso, EXP son las siglas de Examen Parcial y EXF son las siglas de Examen Final. As mismo, el detalle de la EVP, se calcula mediante un promedio simple de:

Peso

Tareas Acadmicas: Guas de ejercicios. 0. 1 Trabajo de Investigacin y sustentacin. 0.1 Prcticas calificadas. 0.1 Participacin en clase. 0.1

IX. FUENTES DE INFORMACIN

9.1. Fuentes bibliogrficas

Berenson, L. y Timothy, K. (2007). Estadstica Bsica en Administracin. Mxico: Prentice Hall. Hispanoamericana. S. A.

Mason, R. y Douglas, L. (2004). Estadstica para Administracin y Economa, Mxico: Alfaomega Grupo Editor.

Kazmier, L. (1999). Estadstica Aplicada a la Administracin y a la Economa (3a. Edicin). Mxico: Editorial McGraw Hill.

Newbold, P. (2006). Estadstica para los Negocios y la Economa (4 edicin) .Madrid: Prentice Hall.

Mcdonalds, A. (1993). Practical methods for the apprehension and sustained containment of supernatural entities. In G. L. Yeager (Ed.), Paranormal and occult studies: Case studies in application (pp. 4264). London, England: OtherWorld Books

Visauta, B. (2007). Anlisis Estadstico con SPSS para Windows - Estadstica Bsica. Espaa: McGraw Hill

Interamericana.

Webster, A. (2001). Estadstica Aplicada a la Empresa y a la Economa (3 edicin). Madrid: McGraw Hill.