Estadística- Programa 2013.pdf
-
Upload
luis-prada -
Category
Documents
-
view
8 -
download
0
Transcript of Estadística- Programa 2013.pdf
Departamento : Ingeniería en Sistemas de Información. Carrera : Tecnicatura Superior en Programación. Cátedra : ESTADISTICA Nivel : 1 año. Año lectivo : 2013 Semestre de cursado : Primero Cantidad de horas semanales : 06 (seis) Profesor : Lic. Laura Rossi J.T.P.: Ayudante de 1ª : Ayudante de 2ª :
1/4
PROGRAMA ANALITICO
1) OBJETIVOS DE LA ASIGNATURA
El alumno debe ser capaz de:
- Comprender la organización y presentación del modo más eficaz de datos en tablas y
diagramas. Interpretar gráficos.
- Analizar descriptivamente conjuntos de datos. Interpretar.
- Comprender e interpretar los conceptos Espacio muestral y Evento o suceso.
- Comprender e interpretar el concepto de Probabilidad de un evento.
- Comprender las ventajas y desventajas de las distintas Definiciones de Probabilidad.
- Interpretar y utilizar las propiedades de la función Probabilidad.
- Comprender e interpretar los conceptos Probabilidad Condicional y Eventos
Independientes.
- Interpretar y utilizar el Teorema de las Probabilidades Totales y el Teorema de Bayes.
- Comprender el concepto de Variable Aleatoria.
- Distinguir Variables Aleatorias Discretas y Continuas.
- Comprender, interpretar y utilizar el concepto de Función de Distribución Acumulada de
una Variable Aleatoria y sus Propiedades.
- Comprender, interpretar y usar el concepto de Función Densidad de Probabilidad de una
Variable Aleatoria y sus Propiedades.
- Calcular e interpretar medias y varianzas de variables aleatorias discretas y continuas.
- Comprender los supuestos de cada una de las distribuciones de probabilidad.
- Calcular probabilidades y determinar medias y varianzas para cada una de las
distribuciones de probabilidad.
- Estandarizar variables aleatorias normales y utilizarlas para el cálculo de probabilidades.
2) CONTENIDOS MÍNIMOS
Probabilidad. Espacio Muestral. Teorema de Bayes. Sucesos estadísticamente
independientes. Variable aleatoria. Función de probabilidad. Función de distribución.
Esperanza y varianza. Esperanza matemática. Desvío estándar. Distribuciones discretas
particulares.
Departamento : Ingeniería en Sistemas de Información. Carrera : Tecnicatura Superior en Programación. Cátedra : ESTADISTICA Nivel : 1 año. Año lectivo : 2013 Semestre de cursado : Primero Cantidad de horas semanales : 06 (seis) Profesor : Lic. Laura Rossi J.T.P.: Ayudante de 1ª : Ayudante de 2ª :
2/4
3) PROGRAMA ANALÍTICO
UNIDAD
TEMÁTICA CONTENIDOS
1
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA.
Conceptos básicos. Variables estadísticas: tipos. Escalas de medición. Métodos de ordenamiento y presentación de datos: tablas de distribuciones de frecuencias y representaciones gráficas. Medidas de posición y dispersión: Media aritmética. Modo. Mediana. Cuartiles. Rango, Variancia. Desvío estándar. Coeficiente de Variación. Cálculo e interpretación. Bibliografía / Guías de estudio - CANAVOS. George. Probabilidad y Estadística. Mc Graw Hill - WALPOLE, Ronald, MYERS, Raymond y MYERS, Sharon. Probabilidad y Estadística para Ingenieros. Edit. Prentice Hall Hispanoamericana S.A. - MONTGOMERY, Douglas y RUNGER, George. Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería. Ed. Mc Graw Hill. México. - DEVORE, Jay, Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. Ed. Thomson. México. - MENDENHALL, William y SINCICH, Terry. Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. Ed. Prentice Hall. México. - Apuntes de cátedra.
2
PROBABILIDAD. CONCEPTOS BÁSICOS.
Historia de la Probabilidad. Experimentos aleatorios. Espacios muestrales. Diagramas de árbol. Sucesos o eventos. Espacios medibles. Teoría de conjuntos: Diagramas de Venn. Operaciones con sucesos: Unión. Intersección. Complemento. Eventos mutuamente excluyentes y no mutuamente excluyentes. Bibliografía / Guías de estudio - CANAVOS. George. Probabilidad y Estadística. Mc Graw Hill - WALPOLE, Ronald, MYERS, Raymond y MYERS, Sharon. Probabilidad y Estadística para Ingenieros. Edit. Prentice Hall Hispanoamericana S.A. - MONTGOMERY, Douglas y RUNGER, George. Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería. Ed. Mc Graw Hill. México. - DEVORE, Jay, Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. Ed. Thomson. México. - MENDENHALL, William y SINCICH, Terry. Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. Ed. Prentice Hall. México. - Apuntes de cátedra.
Departamento : Ingeniería en Sistemas de Información. Carrera : Tecnicatura Superior en Programación. Cátedra : ESTADISTICA Nivel : 1 año. Año lectivo : 2013 Semestre de cursado : Primero Cantidad de horas semanales : 06 (seis) Profesor : Lic. Laura Rossi J.T.P.: Ayudante de 1ª : Ayudante de 2ª :
3/4
UNIDAD TEMÁTICA CONTENIDOS
3
TEORÍA DE LA PROBABILIDAD.
Definiciones de Probabilidad: Definición Clásica. Definición Frecuencial. Definición Axiomática. Propiedades de la Probabilidad. Probabilidad condicional. Teoremas referentes a la Probabilidad Condicional: Teorema de las Probabilidades Totales. Teorema de Bayes. Regla del Producto. Eventos independientes. Regla del Producto para eventos independientes. Bibliografía / Guía de estudio - CANAVOS. George. Probabilidad y Estadística. Mc Graw Hill - WALPOLE, Ronald, MYERS, Raymond y MYERS, Sharon. Probabilidad y Estadística para Ingenieros. Edit. Prentice Hall Hispanoamericana S.A. - MONTGOMERY, Douglas y RUNGER, George. Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería. Ed. Mc Graw Hill. México. - DEVORE, Jay, Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. Ed. Thomson. México. - MENDENHALL, William y SINCICH, Terry. Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. Ed. Prentice Hall. México. - Apuntes de cátedra.
4
VARIABLES ALEATORIAS. ESPERANZA MATEMÁTICA. DISTRIB UCIONES PARTICULARES.
Variable Aleatoria: Definición. Clasificación. Función de Distribución Acumulativa. Función de Densidad de Probabilidad de una variable aleatoria discreta. Función de Densidad de Probabilidad de una variable aleatoria continua. Esperanza de una variable aleatoria: Definición. Propiedades. Varianza de una variable aleatoria: Definición. Propiedades. Distribuciones particulares: Distribución Bernoulli. Distribución Binomial. Distribución Poisson. Distribución Normal. Distribución F, Distribución T de Student. Distribución Chi-Cuadrada. Uso de tablas. Bibliografía / Guía de estudio - CANAVOS. George. Probabilidad y Estadística. Mc Graw Hill - WALPOLE, Ronald, MYERS, Raymond y MYERS, Sharon. Probabilidad y Estadística para Ingenieros. Edit. Prentice Hall Hispanoamericana S.A. - MONTGOMERY, Douglas y RUNGER, George. Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería. Ed. Mc Graw Hill. México. - DEVORE, Jay, Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. Ed. Thomson. México. - MENDENHALL, William y SINCICH, Terry. Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. Ed. Prentice Hall. México. - Apuntes de cátedra.
Departamento : Ingeniería en Sistemas de Información. Carrera : Tecnicatura Superior en Programación. Cátedra : ESTADISTICA Nivel : 1 año. Año lectivo : 2013 Semestre de cursado : Primero Cantidad de horas semanales : 06 (seis) Profesor : Lic. Laura Rossi J.T.P.: Ayudante de 1ª : Ayudante de 2ª :
4/4
4) PROGRAMA DE EXAMEN
Ídem programa analítico. Lugar y fecha: Mendoza, Diciembre de 2012
COORDINADOR DE CÁTEDRA
Apellido y nombre: Lic. Laura Rossi
Firma: