Universidad Nacional Autónoma de Nicaragua

UNAN-Managua

Curso de Estadística

Programa de Estadística

Estudiantes:

FAREM-Carazo

Profesor:

MSc. Julio Rito

Vargas Avilés.

II Semestre 2010

“Quien tiene un libro y no lo lee, no se diferencia de aquel que no sabe leer”

Año académico:

ContenidoObetivos de la Asignatura1

Unidades Témáticas2

Metodología de trabajo3

Formas de Evaluación4

Objetivos de la Asignatura

OBJETIVOS GENERALES

Contribuir al desarrollo del razonamiento lógico.

Desarrollar la capacidad de plantear analíticamente un problema estadístico y resolverlo

Observar hechos y evaluar la descripción que se hace de un fenómeno.

OBJETIVOS PARTICULARES

Interpretar medidas de probabilidad en relación con las situaciones que describen.

Familiarizarse con las distribuciones de probabilidad usuales y distinguir sus

propiedades básicas.

Comprender el alcance y significado de las medidas que se obtienen de muestras en términos de la descripción de los fenómenos.

Realizar análisis estadístico descriptivo haciendo uso de cálculo de medidas de tendencias central y medias de variabilidad.

Introducir en el uso de modelos estadísticos en las en la administración y en particular en la Economía.

6. Familiarizarse con un software estadístico

Distribución de las Unidades

N UNIDADES CT CP TOTAL1 Estadística descriptiva 6 8 14

2 Probabilidades 8 8 16

3 Distribuciones de probabilidad de

variables Aleatorias discretas

8 8 16

4 Distribución normal 5 5 10

Evaluación 4 4

Total 27 33 60

Objetivos de la Unidad 1

Mostrar la diferencia entre muestra y población.Diferenciar los conceptos de parámetro y estadísticos,censo, y muestreo, estadística descriptiva e inferencial.

Convertir los datos sin procesar en información útil.

Ordenar datos y contruir distribuciones de frecuencias

Representar gráficamente distribuciones de frecuenciascon histogramas, polígonos y ojivas.

Constrir gráficos de barras, pasteles, áreas y lineales.

Realizar analices descriptivo de los datos, para la toma dedecisiones; calculando medidas de tendencia central,medidas de dispersión y percentiles entre otros.

Introducción. Algunas aplicaciones de la Estadística en las Ciencias Económicas. Conceptos básicos: población, muestra, parámetro estadístico. Encuesta. Estadística descriptiva e inferencial.

Descripción de conjuntos de datos. Variables, datos, tipos de datos.

Recopilación, organización y presentación de datos: Tablas de frecuencia, Histograma y polígonos de frecuencia. Gráficas de barra de sectores y lineales.

Análisis descriptivo de datos: Cálculo de la media aritmética, moda, mediana, varianza, desviación estándar. Coeficiente de variación para datos agrupados y no agrupados. Forma de las distribuciones de frecuencia: medidas de Asimetría y de Curtosis.

UNIDAD 1 : Estadística Descriptiva.

Objetivos de la Unidad 2

Aplicar las situaciones cotidianas en términos de lenguaje y símbolos en el cálculo de la probabilidad

Definir: modelos determinísticos y modelos no determinísticoso probabilísticas.

Definir: espacio muestra, suceso, sucesos mutuamente excluyentes, frecuencia relativa, probabilidad.

Calcular la probabilidad de que un evento ocurra según condiciones dadas.

Definir sucesos dependientes, sucesos Independientes y –probabilidad condicional.

Utilizar el Teorema de Bayes en la solución de problemas propuestos.

Resolver problemas relativos a probabilidad condicional

• Introducción.

• Conceptos básicos de probabilidad: experimento aleatorio, espacio muestral, eventos, tipos de eventos.

• Tipos de probabilidad clásica, empírica y subjetiva.

• Probabilidad simple o marginal.

• Probabilidad conjunta.

• Regla de la edición. Eventos mutuamente excluyentes.

• Probabilidad condicional.

• Regla de la multiplicación.

• Teorema de Bayes.•

UNIDAD 2 : Probabilidades.

Objetivos de la Unidad 3

Dominar el uso de las funciones asociadas a una variable aleatoria discreta para calcular probabilidades.

Conocer el significado y saber calcular la esperanza y la varianza de una variable aleatoria discreta.

Reconocer y aplicar modelos de probabilidad discretos

Aplicar a problemas específicos los modelos matemáticos de variables discreteas tales de Poisson o binomial o Hipergeométrica.

Introducción: definición de una variable aleatoria discreta.

Distribución de probabilidad y función de distribución acumulada de una variable aleatoria discreta.

Valor esperado y varianza de una variable aleatoria discreta. Propiedades.

Distribución binomíal: modelo matemático y características.

Distribución hipergeométrica: Modelo matemático, características.

Distribución de Poisson: Modelo matemático, características.

UNIDAD 3 : Distribuciones de probabilidad de variables aleatorias discreta.

Objetivos del Unidad 4

Identificar las propiedades de una distribución normal.

Encontrar el área bajo una distribución normal estándar.

Interpretar áreas bajo la curva normal de acuerdo al problema planteado.

Introducción: definición de una variable aleatoria continua.

Distribución normal: importancia propiedades y modelo matemático.

Estandarización de la distribución normal. Uso de la tabla.

Determinación de los valores correspondiente a probabilidades conocidas.

UNIDAD 4 : Distribución normal.

Evaluación

Se valuarán:

Los trabajos de campos

Las prácticas de laboratorios

Pruebas parciales y sistemáticas.

BIBLIOGRAFIA

Bereson Mark L. / Levine David M.. Estadística básica en Administración, conceptos y aplicaciones. Editorial PEARSON,sexta edición México 1996.

Levin, Richard I / Rubin, David S. Estadística para Administradores Prentice Hall. Séptima edición México 2004.

Douglas A. Lind. Estadística para la Administración y la economía. McGrawHill México 12004

Software SPSS ver. 17.0

www.jrvargas.wordpress.com