Presentación

Introducción.-

Antiguamente la Estadística y la probabilidad se relacionaban con juegos de azar, actualmente se la relaciona a problemas en todas las ciencias, así tenemos aplicaciones de tipo Social, Económico,  Ingeniería y las Ciencias Puras.

Sin embargo, el progreso de Estadística se debe al estudio y avance de la teoría de la probabilidad principalmente desde el estudio analítico de la ciencia Estadística. Las técnicas proporcionadas por la Estadística además de ser utilizadas ampliamente en diversas áreas del conocimiento también lo son en muchas actividades cotidianas como análisis de resultados en juegos deportivos, encuestas sobre elecciones, mercadotecnia, etc.

Debido a las herramientas que proporciona, la Probabilidad es una asignatura importante en casi en todos los pensum de las carreras universitarias porque permite hacer uso de las herramientas de la Matemática y la Informática en la solución de problemas de todas las áreas de conocimiento.

Competencias.-

• Identifica e interpreta la modelación probabilista con situaciones que se presentan en diversos campos de conocimientos (Ciencias Puras, Economía, Biología, Políticas de Estado, etc.) que utilizan probabilidades.
• Interpreta los valores de las probabilidades, asociando la interpretación frecuentista a porcentajes o a razones para su difusión a nivel de indicadores e lndices.
• Utiliza adecuadamente las variables aleatorias para cuantificar resultados de experimentos no determinísticos, que le permitan una mayor operatividad en el cálculo de las probabilidades.
• Reconoce y utiliza el modelo de distribución de probabilidades que se adecua a una situación aplicada.
• Identifica y modela fenómenos no determinísticos utilizando variables aleatorias bidimensionales.

Objetivos del Curso

General

Introducir a los estudiantes en el Cálculo de las probabilidades principalmente en el manejo de técnicas cuantitativas de conteo, conocer los modelos probabilísticos y sus características, e introducir la variable aleatoria bidimensional.

Específicos

• Conocer métodos de cálculo de probabilidades
• Identificar variables aleatorias y construir sus funciones de distribución de probabilidad
• Reconocer los diferentes modelos de probabilidad discretos y continuos y describir sus características.

Metodología

Se trabajará en base a ejercicios prácticos, para que dominen las técnicas de conteo.

Se utilizará el método expositivo, apoyado con abundantes ejemplos y la intervención de los estudiantes de acuerdo a sus conocimientos sobre el tema.

Se intercalará las exposiciones con la participación de los estudiantes en la resolución de ejercicios o problemas de aplicación, como también en justificaciones matemáticas (demostraciones).

Para el desarrollo de la asignatura se cuenta con material de lectura de los libros recomendados y documento de prácticas principalmente en la Biblioteca de la Carrera de Estadística e Informática.

 

EVALUACIÓN

Estadística I, EST-133 B

Examen	Temas	Ponderación
Primer Parcial	Capítulos 1 y 2	20%
Segundo Parcial	Capítulos 3 y 4	20%
Tercer Parcial FINAL	Todos los capítulos + Capítulo 5	20%
Parcial Recuperatorio	Todos Los capítulos del 1 al 5
Test 1	Capítulo 1	5%
Test 2	Capítulo 1	5%
Test 3	Capítulo 2	5%
Test 4	Capítulo 2	5%
Test 5	Capítulo 3	5%
Test 6	Capítulo 3	5%
Test 7	Capítulo 4	5%
Test 8	Capítulo 5	5%
Test recuperatorio	Todos los capítulos
Total		100%

NO existe 2T- solo existe el Examen de Mesa.

Cronograma

MES	FECHA	TEMAS GENERALES	EVALUACIONES
8	Desde  11–Ago- 20  hasta 7 – Oct-20	Descripción de datos, Resumen de conjuntos de datos (Introducción a la Estadística, tipos de variables )
8		Conjuntos Normales, (Organización de los datos, Medidas de tendencia central, y medidas de dispersión) (test1 martes 15-sep-2020)
9		Concepto de probabilidad (Experimentos aleatorios, Axiomas de probabilidad, Paradigmas de la probabilidad, Eventos Independientes, Probabilidad condicional. Formula de bayes) (test2 24-sep-2020)
9		Variable aleatoria discretas y continuas, función de probabilidad y de distribución acumulada, Esperanza matemática  y varianza, desigualdad de Chebyschev (test3 01-oct-2020)
9-10	1er Parcial		Jueves  8 de octubre de 2020 hrs:16:00
10	Desde  12–Oct- 20  hasta 18 – Nov-20	Estadígrafos de posición central en funciones de probabilidad, Mediana, fráctiles y moda, Momentos ordinarios y centrales, función generadora de momentos. (test 4  22-oct-2020)
10-11		Modelos  de probabilidad discretos, distribuciones: Bernoulli, binomial, hipergeométrica, poisson, geométrica y  binomial negativa, (test5 05-nov-2020)
11		Modelos de probabilidad continuas, distribuciones: Uniforme, exponencial, normal, Gamma, Beta, chi-cuadrado, t-student, Fisher. (test6  12-nov-2020)
11	2do Parcial		Jueves 19  de noviembre de 2020 hrs:16:00
11	Desde 23-Nov-2020 hasta el 16 de diciembre de 2020	Variable aleatoria bidimensional, distribuciones marginales y condicionales, covarianza y correlación, función de distribución conjunta (test7 03-dic-2020)
11-12		Transformaciones de variables, distribución de sumas de variables aleatorias, teorema del límite central, distribución de la media y varianza muestral. (test8 10-dic-2020)
12	3er Parcial Final		Jueves 17 de diciembre de 2020 hrs: 16:00

EVALUACIONES:

Parcial N° 1  fecha de realización  Jueves 8 de octubre de 2020 hrs:16:00

Parcial N°2 fecha de realización jueves 19 de noviembre de 2020 hrs: 16:00

Parcial N°3 Final fecha de realización jueves 17 de diciembre de 2020 hrs: 16:00

Recuperatorios: Martes 22-dic-2020 (recuperatorio de test) y MA 29-dic-2020 (Recuperatorio de Parcial 1 o 2) , hrs: 16:00 - 18:00

Inicio actividades académicas segundo/2020:  10-ago-2020

Conclusión del 2do semestre: 24-dic- 2020

Entrega de Actas hasta el 10-ene-2021

CONTENIDO

Conjuntos de datos  

                1.1. Estadística Desriptiva

                1.2. Conjuntos normales 

                1.3. Medidas de tendencia central 

                1.4. Medidas de dispersión

                1.5. Medidas de posición

Probabilidad.

1.6. Noción de probabilidad

1.7. Espacios Muestrales

1.8. Experimentos con y sin reposición

1.9. Sucesos

1.10. Conteo de puntos muestrales

1.11. Probabilidad

1.12. Probabilidad condicional                           

2.      Variable Aleatoria y Distribuciones de Probabilidad

2.1. Variable aleatoria discreta y continua

2.2. Función de distribución de probabilidad

2.3. Función de distribución de probabilidades acumulada

2.4. Esperanza

2.5. Varianza

2.6. Función generatriz de momentos, función de los cumulantes

2.7. Función de una variable aleatoria.

2.8. Mediana y moda, fractiles

2.9. Momentos y función Generatriz de momentos y propiedades.

3.     Modelos de Distribución de Probabilidad de Variables aleatorias discretas

3.1. Distribución Bernoulli

3.2. Distribución binomial

3.3. Distribución hipergeométrica

3.4. Distribución Poisson

3.5. Distribución Geométrica

3.6. Distribución Binomial negativa

4.      Distribuciones Contínuas

4.1. Distribución Uniforme

4.2. Distribución Exponencial

4.3. Distribución Normal

4.4. Distribución Gamma

4.5. Distribución de Weibull

4.6. Distribución T-student

4.7. Distribución Fisher

4.8. Otras distribuciones

5.     Variable Aleatoria Bidimensional

5.1.   Distribución Conjunta

5.2.   Distribuciones marginales, distribuciones condicionales

5.3.   Covarianza y correlación entre variables

5.4.   Transformaciones de variables aleatorias bidimensionales

 

GRUPO WHATSAAP DE DOCENCIA

 

AUXILIATURA

 

PLATAFORMA

https://estadisticaiumsa.milaulas.com/login/index.php

 

Bibliografia

[1] Walpole,Ronald E., Myers Raymond.(2007).Probabilidad y Estadística para Ingenieria y Ciencias Mexico ; Prentice Hall , 816 p.

[2] Lopez de la Manzanara Barbero Juan.(2008). Problemas de Estadística. España Editorial Pirámide, 460 p.

[3] Wisniewski Piotr Marian, Velasco Sotomayor Gabriel.(2001). Problemario de Probabilidad. Mexico, Thomson 553 p.

[4] Ruiz-Maya Luis. (1989). Problemas de Estadística. Madrid España. Editorial AC 509 p.

[5] Mood Alexander M., Graybill Franklin A.(1978). Introducción a la Teoría de la Estadística 4ta edición, Editorial Aguilar 536 p.

[6] Parzen Emanuel. (1979). Teoria moderna de Probabilidades y sus aplicaciones. Mexico. Edittorial Limusa, 509 p.

[7] Chung Kai Lai.(1978).Elementary Probability Theory with stochastic Processes. California USA. Editorial Springer – Verlag 325 p.

[8] Mosteller Frederic.(1987). Fifty challenging probrems. New York. Adisson Wesley 88 p.

[9] Gordon Hug.(1997). Discrete Probability. New York. Springer . 265 p.

[10] Ruiz- Maya Perez Luis. Pliego Javier Martin. (2002). Estadística I: Probabilidad. Madrid España. Thomson 820