Probabilidad y Estadística Secuencia Didáctica...2017/01/06 · 1.1.1 a través de El campo de la...

Versión 3 ACT. 16/05/2018

Probabilidad y Estadística

Secuencia Didáctica

PROGRAMA EDUCATIVO: Ingeniería Civil

Ingeniería Industrial y de Sistemas

Ingeniería en Sistemas Computacionales Ingeniería en Sistemas de Mercadotecnia Ingeniería Geomática

MODALIDAD: Presencial

MODELO DE FORMACIÓN: Competencias/Complemento

TIPO: Obligatoria

Dirección de Desarrollo Curricular Matamoros 8 y 9 Edificio Rectoría. C.P. 87000, Cd. Victoria, Tamaulipas.

Teléfono directo: (834)318 18 19 conmutador: (834)3181800, ext. 1272 y 1274.

Firma y sello de aprobación por la DES

R-OP-01-06-17

DIR DIRECCIÓN DE DESARROLLO CURRICULAR Conmutador: (834) 3181800 Mat Matamoros S/N, Zona Centro, Cd. Victoria, Tamaulipas, México C.P. 87000 Ext. 1274, 1272, 1273, 1275, 1277

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Versión 3

SECUENCIA DIDÁCTICA BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO:

FACULTAD Y/O UNIDAD ACADÉMICA: Facultad de Ingeniería “Arturo Narro Siller” PROGRAMA EDUCATIVO: Ingeniería Civil

Ingeniería Industrial y de Sistemas Ingeniería en Sistemas Computacionales Ingeniería en Sistemas de Mercadotecnia Ingeniería Geomática

NÚMERO Y NOMBRE 1. Estadística Descriptiva ELEMENTO DE LA COMPETENCIA\OBJETIVO DEL BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO

Capacidad para modelar el comportamiento estadístico de los procesos reales que se generan en su ámbito profesional.

Habilidad en el manejo de herramientas estadísticas para el manejo de información. TIEMPO/DURACIÓN 10 hrs

DESGLOSE DE CONTENIDOS ESPECÍFICOS ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS

INSTRUMENTOS DE

EVALUACIÓN RECURSOS

Estrategia Actividades de Enseñanza Actividades de Aprendizaje

1.1 Introducción.

1.1.1 El campo de la probabilidad y estadística

1.1.2 Estadística descriptiva. 1.1.3 Inferencia estadística.

1.2 Teoría de las decisiones. 1.3 Clasificación y organización

de datos. 1.3.1 Distribuciones

de frecuencias

1.3.2 Histogramas 1.4 Parámetros estadísticos

1.4.1 Medidas de Tendencia

Estudio de caso. Simulaciones

a través de software.

Presenta las teorías de la estadística descriptiva.

Plantea y presenta estudios de caso para análisis estadístico.

Revisa y retroalimenta los resultados obtenidos en los estudios de caso de los estudiantes.

Plantea y presenta estudios de caso de análisis estadístico, así como áreas de Oportunidad de optimización de procesos reales y experimentos que se generan en su ámbito profesional

Genera instrumentos para la obtención de datos de procesos o experimentos.

Analiza los datos de los de

Rúbrica de

evaluación del

estudio de caso

donde modela el

comportamiento

estadístico,

aplicando las

teorías de la

estadística

descriptiva,

interpreta

resultados y

propone

Notas impresas o

digitales.

Presentación digital

o apuntes de la

clase.

Computadora y

herramientas de

software.

Proyector

Multimedia.


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Central: Media, Mediana, Moda, Cuartiles.

Medidas de Dispersión: Rango, Varianza, Desviación Estándar, Coeficiente de Variación, Sesgo.

procesos reales y experimentos que se generan en su ámbito profesional

Definemodelos estadísticos del comportamiento de procesos reales y experimentos que se generan en su ámbito profesional.

Interpreta los resultados y conclusiones de su los casos de estudio.

mejoras para la

optimización de

procesos de su

ámbito

profesional.

EVIDENCIAS DE APRENDIZAJE

PRODUCTO DEL BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO

NIVELES DE DOMINIO CRITERIOS DE DESEMPEÑO

Evaluación personal vía cuestionamiento directo. 10 COMPETENTE

Diserta de manera clara y concisa las teorías de las bases de datos, abstracción, modelado, manejo de instancias y esquemas, independencia de datos, así como la diferencias entre lenguajes de definición de datos y lenguajes de manipulación de datos.

9 SATISFACTORIO Entiende las teorías de las bases de datos, abstracción, modelado, manejo de instancias y esquemas, independencia de datos, así como la diferencias entre lenguajes de definición de datos y lenguajes de manipulación de datos.

8 SUFICIENTE Conoce las teorías de las bases de datos, abstracción, modelado, manejo de instancias y esquemas, independencia de datos, así como la diferencias entre lenguajes de definición de datos y lenguajes de manipulación de datos.

7 BASICO Conoce las bases de datos, la abstracción, el modelado, el manejo de instancias y esquemas.

6 ELEMENTAL Conoce las bases de datos y su uso en el mercado comercial

5 AÚN NO

COMPETENTE No demuestra conocimiento alguno de las bases de datos y su usabilidad.


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Versión 3




NÚMERO Y NOMBRE 2. Teoría de la Probabilidad ELEMENTO DE LA COMPETENCIA\OBJETIVO DEL BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO




INSTRUMENTOS DE



2.1 Conceptos de probabilidad y sus fundamentos matemáticos. Fenómenos determinísticos y aleatorios.

2.1.1 Experimentos, espacios muéstrales y eventos.

2.1.2 Teoremas básicos de probabilidad. Probabilidad marginal, probabilidad conjunta.

2.1.3 Probabilidad condicional e independencia de eventos. Probabilidad total. Teorema de Bayes.



Presenta las teorías de la probabilidad.

Plantea y presenta estudios de caso para análisis estadístico y probabilístico.


Plantea y presenta estudios de caso de análisis estadístico y probabilístico,de procesos reales y experimentos que se generan en su ámbito profesional.

Define modelos probabilísticos del comportamiento de procesos reales y experimentos que se generan en su ámbito

Rúbrica de evaluación del estudio de caso donde modela el comportamiento estadístico y probabilístico, aplicando las teorías de la estadística descriptiva y de la probabilidad; interpreta resultados y

Notas impresas o

digitales.


o apuntes de la

clase.

Computadora y

herramientas de

software.

Proyector

Multimedia.


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2.1.4 Análisis combinatorio. Diagrama de Árbol. Permutaciones. Combinaciones.

2.2 Distribuciones de probabilidad. 2.2.1 Variables aleatorias y sus

características. Funciones de variables aleatorias.

2.2.2 El concepto del valor esperado.

2.2.3 Distribuciones de probabilidad discreta:

2.2.4 Distribución Binomial.

2.2.5 Distribución de Poisson.

2.2.6 Distribuciones de probabilidad continuas:

2.2.7 Distribución exponencial.

2.2.8 Distribución normal.

profesional.

Interpreta los resultados y conclusiones de su los casos de estudio.

propone mejoras para la optimización de procesos de su ámbito profesional.


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EVIDENCIAS DE APRENDIZAJE PRODUCTO DEL BLOQUE, TEMA, UNIDAD O

MÓDULO NIVELES DE DOMINIO CRITERIOS DE DESEMPEÑO

Informe del estudio de caso donde modela el comportamiento estadístico y probabilístico, aplicando las teorías de la estadística descriptiva y de la probabilidad; interpreta resultados y propone mejoras para la optimización de procesos de su ámbito profesional.

10

COMPETENTE

Diserta el estudio de caso donde modela el comportamiento estadístico y probabilístico, aplicando las teorías de la estadística descriptiva y de la probabilidad; interpreta resultados y propone mejoras para la optimización de procesos de su ámbito profesional.

9

SATISFACTORIO

Expone el estudio de caso donde modela el comportamiento estadístico y probabilístico, aplicando las teorías de la estadística descriptiva y de la probabilidad; interpreta resultados y propone mejoras para la optimización de procesos de su ámbito profesional.

8

SUFICIENTE

Presenta informe escrito del estudio de caso donde modela el comportamiento estadístico y probabilístico, aplicando las teorías de la estadística descriptiva y de la probabilidad; interpreta resultados y propone mejoras para la optimización de procesos de su ámbito profesional.

7 BASICO Presenta el modelo del comportamiento estadístico y probabilístico, aplicando las teorías de la estadística descriptiva y de la probabilidad; interpreta resultados.

6 ELEMENTAL Genera el modelo el comportamiento estadístico y probabilístico, aplicando las teorías de la estadística descriptiva y de la probabilidad, interpreta algunos resultados.

5 NO COMPETENTE

Genera el modelo el comportamiento estadístico y de la probabilístico, aplicando las teorías de la estadística descriptiva y de la probabilidad.


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NÚMERO Y NOMBRE 3. Estadística Inferencia ELEMENTO DE LA COMPETENCIA\OBJETIVO DEL BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO




INSTRUMENTOS DE



3.1 Distribución de muestreo.

3.1.1 Formulación de un experimento estadístico. 3.1.1.1 Planeación del

muestreo. 3.1.1.2 Muestras

aleatorias. 3.1.1.3 Métodos de

muestreo. 3.2 Teorema del Límite Central. 3.3 Distribución de muestreo de la

media y sus parámetros.

3.4 Distribución de muestreo de la proporción y sus



Presenta casos de aplicación de la estadística inferencial.


Plantea y presenta estudios de caso de análisis estadístico, probabilísticoe inferencial, de procesos reales y experimentos que se generan en su ámbito profesional.

Interpreta los resultados y conclusiones de su los casos de estudio, sobre la población.

Rúbrica de

evaluación del

estudio de caso

donde modela el

comportamiento

probabilístico,

aplicando las

teorías de la

estadística

descriptiva, de

la probabilidad y

de la estadística

inferencial;

Notas impresas o

digitales.


o apuntes de la

clase.

Computadora y

herramientas de

software.

Proyector

Multimedia.


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parámetros.

3.5 Distribuciones de muestreo de dos estadísticos independientes.

3.6 Estimaciones. Conceptos de estimador y tipos de estimadores.

3.1.2 Estimación del intervalo de coeficientes de μ.

3.1.3 Estimación del intervalo de coeficientes de P.

3.1.4 Estimación del intervalo de confianza de la diferencia entre dos estadísticos independientes.

3.7 Selección del tamaño de muestra 3.8 Prueba de hipótesis

3.1.5 Prueba de hipótesis de μ 3.1.6 Prueba de hipótesis de P 3.1.7 Prueba de hipótesis de la

diferencia entre dos estadísticos independientes.

interpreta

resultados y

propone

mejoras para la

optimización de

procesos de su

ámbito

profesional.


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Versión 3

EVIDENCIAS DE APRENDIZAJE PRODUCTO DEL BLOQUE, TEMA, UNIDAD O

MÓDULO NIVELES DE DOMINIO CRITERIOS DE DESEMPEÑO

Informe del estudio de caso donde modela el comportamiento probabilístico, aplicando las teorías de la estadística descriptiva, de la probabilidad y de la estadística inferencial; interpreta resultados y propone mejoras para la optimización de procesos de su ámbito profesional

10

COMPETENTE

Diserta el estudio de caso donde modela el comportamiento probabilístico, aplicando las teorías de la estadística descriptiva, de la probabilidad y de la estadística inferencial; interpreta resultados y propone mejoras para la optimización de procesos de su ámbito profesional.

9

SATISFACTORIO

Expone el estudio de caso donde modela el comportamiento probabilístico, aplicando las teorías de la estadística descriptiva, de la probabilidad y de la estadística inferencial; interpreta resultados y propone mejoras para la optimización de procesos de su ámbito profesional.

8

SUFICIENTE

Presenta informe escrito del estudio de caso donde modela el comportamiento probabilístico, aplicando las teorías de la estadística descriptiva, de la probabilidad y de la estadística inferencial; interpreta resultados y propone mejoras para la optimización de procesos de su ámbito profesional.

7 BASICO Presenta el modelo del comportamiento probabilístico, aplicando las teorías de la estadística descriptiva, de la probabilidad y de la estadística inferencial; interpreta resultados.

6 ELEMENTAL Genera el modelo el comportamiento probabilístico, aplicando las teorías de la estadística descriptiva, de la probabilidad y de la estadística inferencial; interpreta algunos resultados.

5 NO COMPETENTE

Genera el modelo el comportamiento probabilístico, aplicando las teorías de la estadística descriptiva, de la probabilidad y de la estadística inferencia.


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REFERENCIAS (APA)

Básica

Impresa: Luis Rodríguez Ojeda. - Probabilidad y Estadística Básica para Ingenieros con el soporte de Matlab ® para cálculos y gráficos estadísticos. Escuela Superior Politécnica del Litoral, ESPOL, Guayaquil, Ecuador. 2007.

Digital:

Complementaria Impresa: Número, letra y caracteres especiales

Digital: Número, letra y caracteres especiales

ELABORACIÓN Nombre del (la) Profesor (a) DES y/o Academia

Dra. Blanca Patricia Rubio Lajas Ciencias Básicas

M. en I. Luis Armando García Eliseo Ciencias Básicas

Fecha de Elaboración: 18/09/2017

ACTUALIZACIÓN

Nombre del (la) Profesor (a) DES y/o Academia

Dra. Blanca Patricia Rubio Lajas Ciencias Básicas

M. en I. Luis Armando García Eliseo Ciencias Básicas

Fecha de Actualización: 14/08/2019

Nota: los apartados de “Referencias (APA)”, “Elaboración”, “Fecha de Elaboración” “Actualización” y “Fecha de Actualización”, se colocan sólo después de la última Secuencia Didáctica.

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