Syllabus Estadisitca y Muestreo - 1B Oct Mar 2015
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UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA EMPRESARIAL DE GUAYAQUIL CARRERA DE INGENIERIA EN GESTIÓN EMPRESARIAL MENCIÓN FINANZAS Y AUDITORIA MODALIDAD PRESENCIAL SYLLABUS DATOS INFORMATIVOS: Nombre de la materia: ESTADÍSTICA I Y MUESTREO PRE-REQUISITOS: N /A CODIGO: MB-1-01 NIVEL: Primero EJE DE FORMACIÓN: Básicas HORAS DE CLASES: 64 HORAS DE TUTORÍAS: 3 CRÉDITOS: 4 DESCRIPCIÓN DE LA MATERIA. Esta materia proporcionará al estudiante nociones claras en lo referente a los tipos de estadística que hay, así como también la forma como se debe presentar un informe estadístico. JUSTIFICACIÓN. Al estudiar esta asignatura se podrá de manera segura tomar decisiones que se tomen en el ámbito laboral. Al tener conocimiento de los métodos estadísticos, estos nos favorecerán para que podamos de manera clara comprender, saber el porqué se toma ciertas decisiones y la manera de cómo esta nos afectarían. OBJETIVO GENERAL. Conocer la importancia de la estadística para la resolución de problemas empresariales y de la vida diaria. OBJETIVOS ESPECIFICOS. Resolver problemas de estadística relacionados con: la elaboración de tablas de distribución de frecuencias, medidas de tendencia central y de dispersión para datos agrupados o no. RESULTADO O LOGRO DE APRENDIZAJE (GENERAL). Utilizar los diferentes tipos de gráficos para la presentación de los resultados de un proyecto. CONTRIBUCIÓN DEL RESULTADO O LOGRO DE APRENDIZAJE A LA FORMACIÓN PROFESIONAL. Esta materia tiene una ALTA contribución a los logros del aprendizaje de la carrera porque le permite al estudiante un adecuado desempeño con las herramientas cuantitativas y en la resolución de casos reales empresariales estadísticos VALORES A DESARROLLAR. 1. Lealtad 2. Compromiso 3. Disciplina 4. Solidaridad 5. Integridad 6. Responsabilidad social 7. Respeto al medio ambiente
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Syllabus Estadisitca y Muestreo - 1B Oct
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UNIVERSIDAD TECNOLGICA EMPRESARIAL DE GUAYAQUIL
CARRERA DE INGENIERIA EN GESTIN EMPRESARIAL MENCIN FINANZAS Y AUDITORIA
MODALIDAD PRESENCIAL
SYLLABUS
DATOS INFORMATIVOS:
Nombre de la materia: ESTADSTICA I Y MUESTREO
PRE-REQUISITOS: N /A
CODIGO: MB-1-01
NIVEL: Primero
EJE DE FORMACIN: Bsicas
HORAS DE CLASES: 64
HORAS DE TUTORAS: 3
CRDITOS: 4
DESCRIPCIN DE LA MATERIA.
Esta materia proporcionar al estudiante nociones claras en lo referente a los tipos de estadstica que hay, as como
tambin la forma como se debe presentar un informe estadstico.
JUSTIFICACIN.
Al estudiar esta asignatura se podr de manera segura tomar decisiones que se tomen en el mbito laboral.
Al tener conocimiento de los mtodos estadsticos, estos nos favorecern para que podamos de manera clara
comprender, saber el porqu se toma ciertas decisiones y la manera de cmo esta nos afectaran.
OBJETIVO GENERAL.
Conocer la importancia de la estadstica para la resolucin de problemas empresariales y de la vida diaria.
OBJETIVOS ESPECIFICOS.
Resolver problemas de estadstica relacionados con: la elaboracin de tablas de distribucin de frecuencias,
medidas de tendencia central y de dispersin para datos agrupados o no.
RESULTADO O LOGRO DE APRENDIZAJE (GENERAL).
Utilizar los diferentes tipos de grficos para la presentacin de los resultados de un proyecto.
CONTRIBUCIN DEL RESULTADO O LOGRO DE APRENDIZAJE A LA FORMACIN
PROFESIONAL.
Esta materia tiene una ALTA contribucin a los logros del aprendizaje de la carrera porque le permite al estudiante un
adecuado desempeo con las herramientas cuantitativas y en la resolucin de casos reales empresariales estadsticos
VALORES A DESARROLLAR.
1. Lealtad 2. Compromiso 3. Disciplina 4. Solidaridad 5. Integridad 6. Responsabilidad social 7. Respeto al medio ambiente
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CONTENIDO Y ACTIVIDADES A DESARROLLAR
HORAS
DESCRIPCION DE LAS
TEMTICAS A
DESARROLLAR
LOGROS DEL
APRENDIZAJE
ACTIVIDADES
NO
PRESENCIALES
INDICADORES
ESENCIALES DE
EVALUACIN
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20-abril-2015
22-abril-2015
24-abril-2015
UNIDAD 1
EL PAPEL DE LA
ESTADSTICA.
1.1. Introduccin 1.2. La importancia de la
estadstica.
1.3. Definiciones bsicas 1.3.1. Poblacin 1.3.2. Muestra 1.3.3. Parmetro 1.3.4. Estadstico 1.3.5. Variable 1.3.6. Variable continua 1.3.7. Variable discreta. 1.3.8. Variable
cuantitativa.
1.3.9. Variable cualitativa.
1.4. La importancia del muestreo
1.4.1. Estadstica descriptiva
1.4.2. Estadstica inferencial
1.4.3. Error de muestreo 1.4.4. Sesgo muestral 1.5. Escala de medida 1.5.1. Nominal 1.5.2. Ordinal 1.5.3. Intervalo 1.5.4. Razn
Distinguir entre
una variable
continua, discreta,
cualitativa,
cuantitativa, y
poder enunciar
ejemplos de las
mismas.
Efecta tareas
relacionadas con
ejemplos de los
tipos de variables.
Realizar tareas
concernientes sobre
las diferentes
escalas de medidas.
Total: 15 horas
Taller: ejemplos de
los tipos de variables
y de escala de
medidas.
Tarea: definicin de
las clases de escala de
medidas existentes.
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27-abril-2015
29-abril-2015
04-mayo-2015
06-mayo-2015
08-mayo-2015
11-mayo-2015
13-mayo-2015
UNIDAD 2
DESCRIPCIN DE LOS
CONJUNTOS DE
DATOS.
2.1. Distribucin de
frecuencias
2.1.1. Nmero de clases
2.1.2. Punto medio de clases
2.1.3. Intervalo de clases
2.1.4. Frecuencia absoluta
2.1.5. Frecuencia relativa
2.1.6. Frecuencia acumulada
2.2. Tablas de contingencia
2.3. Anlisis de grficos
2.3.1. Utilidad de las
herramientas grficas
2.3.2. Tipos de grficas:
histograma, diagrama de
barras, diagrama circular.
2.3.3. Criterios para elegir
diferentes tipos de grficas
2.3.4. Grficos combinados.
UNIDAD 2
Realizar grficos
estadsticos
(histograma,
polgono de
frecuencias y
diagrama circular)
y saberlos
interpretar para
emitir un
comentario.
UNIDAD 2
Ejecutarelacionadas
con la elaboracin
de tablas de
distribucin de
frecuencias,
elaboracin de
histogramas,
polgonos de
frecuencia y
diagramas de
pastel.
Total: 40 horas
UNIDAD 2
Taller: elaboracin de
tablas de distribucin
de frecuencias,
realizacin de
histogramas,
polgonos de
frecuencia y
diagramas de pastel.
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15-mayo-2015
18-mayo-2015
20-mayo-2015
22-mayo-2015
25-mayo-2015
27-mayo-2015
29-mayo-2015
UNIDAD 3: MEDIDAS
DE TENDENCIA
CENTRAL Y DE
DISPERSIN.
3.1. Medidas de tendencia
central a partir de datos no
agrupados
3.1.1. Moda
3.1.2. Media
3.1.2.1. Media ponderada
3.1.2.2. Media geomtrica
3.1.3. Mediana
3.2. Medidas de dispersin
en datos no agrupados
3.2.1. Rango
3.2.2. Varianza y desviacin
estndar de una poblacin.
3.2.3. Varianza y
desviacin estndar de una
muestra.
3.3. Medidas de tendencia
central y de dispersin para
datos agrupados.
3.3.1. Moda
3.3.2. Media
3.3.3. Mediana
3.3.4. Varianza y desviacin
estndar
3.4. Otras medidas de
dispersin.
3.4.1. Cuartiles
3.4.2. Deciles
3.4.3. Percentiles
3.5. Teorema de Chebyshev
3.5. Distribucin normal y
la regla emprica
3.6. Sesgo
3.7. Coeficiente de
variacin.
UNIDAD 3
Describir grupos y
poblaciones
utilizando los
parmetros
estadsticos ms
importantes: media,
moda, mediana,
varianza,
desviacin estndar.
UNIDAD 3
Realiza tareas
relacionadas con las
mediadas de
tendencia central y
de dispersin para
datos agrupados y
no agrupados.
Total: 45 horas
UNIDAD 3
Exposicin: medidas
de tendencia central a
partir de datos no
agrupados y
agrupados.
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01-junio-2015
03-junio-2015
05-junio-2015
08-junio-2015
10-junio-2015
12-junio-2015
UNIDAD 4.
REGRESIN SIMPLE Y
CORRELACIN.
4.1. Variable independiente
y dependiente.
4.2. Determinacin del
modelo de regresin lineal
simple.
4.3. Mnimos cuadrados
ordinarios: la recta de mejor
ajuste.
4.4. Error estndar de
estimacin: una medida de
bondad de ajuste.
4.5. Anlisis de
correlacin.
4.6. Limitaciones del
anlisis de regresin.
UNIDAD 4
Identificar la
variable
dependiente e
independiente en
una regresin.
UNIDAD 4
Hace tareas
relacionadas con el
clculo del
coeficiente de
correlacin, error
estndar de
estimacin y con la
identificacin de la
variable
dependiente de la
independiente.
Total: 35 horas
UNIDAD 4
Proyecto de
Investigacin:
Caractersticas de las
variables
independiente y
dependiente.
Tarea: calcular el
coeficiente de
correlacin, error
estndar de
estimacin y con la
identificacin de la
variable dependiente
de la independiente.
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15-junio-2015
17-junio-2015
19-junio-2015
22-junio-2015
24-junio-2015
26-junio-2015
4.7. Pruebas para los
parmetros poblacionales.
4.7.1. Pruebas para 4.7.2. Pruebas para el
coeficiente de correlacin
poblacional.
UNIDAD 5. Regresin
mltiple y correlacin.
5.1. Introduccin.
5.2. Modelo de regresin
mltiple.
5.3. Evaluacin del
modelo.
5.3.1. Error estndar de
estimacin.
5.3.2. Coeficiente de
determinacin mltiple.
5.3.3. Coeficiente de
determinacin corregido.
UNIDAD 5
Elaborar modelos
de regresin
mltiple, para
facilitar la toma de
decisiones.
UNIDAD 5
Tareas relacionadas
con los modelos de
regresin.
Total: 50 horas
UNIDAD 5
Taller: identificar los
modelos de regresin
lineal.
MTODOS DE ENSEANZA QUE SE EMPLEARN Y ORIENTACIONES PARA EL APRENDIZAJE.
Trabajos en equipo.
Combinar la parte de teora con los ejercicios prcticos.
Participacin en clase.
RECURSOS
Humanos: docente - estudiantes
Materiales: pizarra acrlica, marcadores, hojas de trabajo, libros, revistas especializadas, artculos, casos prcticos.
Tecnolgicos: proyector, computador, parlantes, calculadora
Programas: PCW (Plataforma de cursos en la web) bibliotecas virtuales, Power Point, Word, Excel, PDF,
reproductores de video, simuladores, www.prezi.com
Biblioteca Virtual: E-libro, Francis&Tylor, EBSCON, otros
Biblioteca: Libros con la temtica de la materia
INDICADORES DEL DESEMPENO
Tareas y Deberes 4 puntos
Lecciones y Evaluaciones 4 puntos
Evaluaciones parciales (2) 12 puntos cada evaluacin
TOTAL CALIFICACIN Sobre 20 puntos
Nota Mnima 15/20
Porcentaje de asistencia mnima a cumplir 75%
EVALUACIN DEL APRENDIZAJE.
El proceso evaluatorio es constante y secuencial. Se consideran las tres etapas de evaluacin (inicial o diagnstica,
intermedia y final), as como las auto, hetero y coevaluacin. Las modalidades se encuentran establecidas mediante
rbricas con sus respectivos cdigos:
- Talleres:
- Proyectos de Investigacin:
- Tareas:
-
- Las especificaciones correspondientes a cada una de las rbricas arriba sealadas, se encuentran en el Instructivo para
la elaboracin de Syllabus por resultados del aprendizaje, presentado en primera instancia el 29 de diciembre de 2011.
BIBLIOGRAFA.
Anderson, D., Sweeney, D. (2012). Estadstica para negocios y economa. 11 Edicin. CengageLearning
Editores.
Lind Douglas, A., Marchal William G., Wathen Samuel A . (2012). Estadstica Aplicada a los Negocios y la
Economa. 15 Edicin. Ed. Mc Graw Hill.
Walpole, Ronald E. y Cols. (2009). Probabilidad y Estadstica. 1 Edicin. Ed. Pearson Educacin.
WEBGRAFA.
www.ebrary.com
http://www.tandfonline.com/
ACTUALIZADO POR:
Nombres: Vctor Abraham
Apellidos: Castillo Castillo
Ttulo Acadmico: Ingeniero Comercial y Empresarial
Postgrados: Mster en Administracin de Empresas
rea Especializada de Trabajo: Docencia Universitaria en rea Cuantitativa / Gestin de proyectos empresariales
E-mail: [email protected]
INDICADOR DEL CUMPLIMIENTO DEL LOGRO DEL APRENDIZAJE
UNIDADES DE LA MATERIA
% DE
CONTRIBUCIN
AL LOGRO DEL
APRENDIZAJE
UNIDAD I: EL PAPEL DE LA ESTADSTICA 10%
UNIDAD II: DESCRIPCIN DE LOS CONJUNTOS DE
DATOS 25%
UNIDAD III: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y
DE DISPERSIN 25%
UNIDAD IV: REGRESIN SIMPLE Y CORRELACIN 25%
UNIDAD V:REGRESIN MULTIPLE Y
CORRELACIN 15%
TOTAL 100%
% DEL LOGRO ALCANZADO
NIVEL ALCANZADO DEL LOGRO
DEL APRENDIZAJE EN LA
MATERIA
90%-100% ALTO
80%-89% MEDIO
75%-79% BAJO
0-74% NO LOGRA EL NIVEL
Revisado
-
Arq. Jos Bohrquez Ing. Jos Luis Reyes, MBA Ing. Georgina Balladares
DECANO DIRECTOR DE CARRERA COORDINADOR ACADMICO
Aprobado
Ing. Mara Cabanilla
VICERRECTORA ACADMICA
ACTUALIZADO SEPTIEMBRE 2014
