BREVE DESCRIPCIÓN:

El curso hace énfasis en la explicación de técnicas y métodos para clasificar, organizar,

representar y resumir la información de la variable observada sobre una muestra representativa

que permitan inferir sobre el resto de los elementos de la población, haciendo uso en la mayor

parte de los casos de un software para la solución de problemas.

OBJETIVO GENERAL:

Introducir al estudiante en el campo de la ciencia estadística a fin de que las técnicas y métodos

estadísticos estudiados le puedan servir en la toma de decisiones en las distintas especialidades

propias de la Informática.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS:

1. Comprender las razones por la que se estudia estadística.

2. Explicar los conceptos y técnicas de la Estadística Descriptiva y la Estadística Inferencial

3. Presentar el procedimiento y fases para realizar una investigación estadística

4. Describir la diferencia entre las variables continuas y discretas.

5. Distinguir los diferentes niveles de medición de variables

6. Organizar todo tipo de información y representarla en tablas y gráficas.

7. Desarrollar la capacidad de elegir, calcular e interpretar medidas de tendencia central,

dispersión y forma adecuadas para resumir información estadística, considerando tipo de

variable y forma de la distribución.

8. Conocer y comprender las nociones básicas y los fundamentos del cálculo de

probabilidades.

9. Conocer y adquirir destreza en el manejo de las reglas de probabilidad.

10. Aprender a identificar variables aleatorias y clasificarlas en discretas y continuas.

11. Conocer las propiedades básicas de los diferentes tipos de distribución discretas y

continuas y sus aplicaciones en el cálculo de probabilidades.

12. Conocer los conceptos básicos de la teoría de muestreo, identificando los diferentes tipos

de muestreo probabilísticos.

13. Conocer y comprender la teoría de la inferencia estadística para estimación de parámetros

poblacionales a partir de muestras.

14. Comprender los conceptos elementales asociados a la regresión lineal simple y aprender a

utilizar las técnicas de este análisis en los problemas de predicción.

CONTENIDO DE LA ASIGNATURA

I Definición y Objetivo de la Estadística (1 hora)

1. Importancia y razones de su estudio

II Conceptos Básicos en Estadística (6 horas)

1. Clasificación de la Estadística

a Estadística Descriptiva

b Estadística Inferencial

2. Población y Muestra

3. Parámetro Estadístico y Estadístico de Prueba

4. Tipos de Población

c Finita

d Infinita

5. Definición y Clasificación de Variables

a Discreta

b Continua

6. Niveles de medición de variables

7. Fases del proceso estadístico

8. Paquetes de software de estadística disponibles.

III Organización y Presentación de Datos (12 horas)

1. Distribuciones de Frecuencia

a Definición

b Frecuencias absolutas, relativas y acumuladas

c Tipos de Distribución de Frecuencias

c.1 Distribuciones de Frecuencias Tipo I.

c.2 Distribuciones de Frecuencia Tipo II

c.3 Distribuciones de frecuencia agrupadas

c.3.1 Construcción

2. Representación Gráfica de Distribuciones agrupadas en intervalos

a Histograma de Frecuencia

b Polígono de Frecuencia

c Polígonos de Frecuencia Acumulas u Ojivas

3. Otras Formas Gráficas para presentar Datos

a Gráficos de Pastel

b Gráficos de Barras

c Diagramas de Pareto

d Pictogramas

e Cartogramas

4. Diagrama de Tallo y hojas

IV Medidas de Tendencia Central o Posición, de Dispersión o Variabilidad y Medidas

de Forma (Datos Agrupados y No Agrupados) (14 horas)

1. Medidas de Tendencia Central o Posición

a Media Aritmética

a.1 Media Aritmética Ponderada

b Moda

c Mediana

d Otras Medidas de Posición

d.1 Media Geométrica

2. Ventajas y Limitaciones del uso de cada uno de ellas

3. Relación entre la media, moda y mediana

a Curvas Asimétricas

b Curvas Simétricas

4. Medidas de Dispersión o Variabilidad

a Rango o Alcance.

b Varianza

c Desviación Estándar.

c.1 Usos de la Desviación Estándar.

c.1.1 Teorema de Chebyshev

c.1.2 Regla Empírica

d Coeficiente de Variación

e Ventajas y limitaciones de cada una de ellas.

5. Medidas de Forma

a Definición

b De Asimetría

c. De Apuntamiento o curtosis

V Regresión Lineal y Correlación (4 horas)

1. Definición de Análisis de Correlación

2. Coeficiente de Correlación

3. Coeficiente de Determinación

4. Análisis de Regresión

a Principio de los Mínimos Cuadrados.

b. Trazo de la Recta de Regresión

c. Error estándar de estimación

d. Suposiciones de la Regresión Lineal

VI Introducción a la Probabilidad (10 horas)

1. Conceptos básicos de probabilidad.

2. Enfoques para asignar probabilidades.

3. Reglas básicas en el cálculo de probabilidades.

a Reglas de Adición.

b. Reglas de Multiplicación.

4. Tablas de Contingencia y árboles de decisión.

5. Teorema de Bayes

6. Principios de Conteo.

a. Fórmula de la multiplicación.

b. Permutaciones

c. Combinaciones

VII Distribuciones de Probabilidad (6 horas)

1. Definición

2. Variables Aleatorias

a. Variable Aleatoria Discreta

b. Variable Aleatoria Continua

3. Media, Varianza y Desviación Estándar de una distribución de probabilidad

4. Definición de Distribuciones Discretas

5. Distribuciones Discretas de uso común

a Distribución Binomial

i. Definición

ii. Media y Varianza

iii. Uso de tablas de probabilidad binomial

iv. Uso del computador para calcular probabilidades

b Distribución Hipergeométrica

i. Definición

ii. Media y Varianza

c Distribución de Poisson

i. Definición

ii. Media y Varianza

iii. Tablas de distribución de Poisson

iv. Uso del computador para el calculo de probabilidades

VIII Distribuciones de Probabilidad Continuas (6 horas)

1. Definición de Distribuciones Continuas

2. Distribución Normal

a Definición

b Propiedades y características

c Distribución Normal Típica o Estándar

i. Áreas bajo la curva

ii. Uso de Tablas de Probabilidad

iii. Ejemplos y aplicaciones

d Aproximación de la Distribución Binomial a la Normal

i. Factor de Corrección por continuidad

IX Fundamentos de Muestreo (5 horas)

1. Razones del muestreo.

2. Error de Muestreo

a. Definición

3. Tipos de Muestreo

a Muestreo No Probabilístico

b Muestreo Probabilístico

4. Tipos de Muestreo Probabilístico

a. Muestreo Aleatorio simple

b. Muestreo Aleatorio Sistemático.

c. Muestreo Aleatorio sistemático

d. Muestreo por Conglomerados

5. Distribución Muestral de la media

a. Usos de la distribución.

6. Distribución Muestral de Proporciones de la Muestra

a. Error estándar de proporción

b. Usos de la distribución

7. Teorema del límite Central

BIBLIOGRAFÍA

LIND, DOUGLAS; MASON, ROBERT y MARCHAL, WILLIAM. Estadística para

Administración y Economía. McGraw – Hill

WALLPOLE, RONALD. Probabilidad y Estadística. McGraw – Hill

MENDENHALL, WILLIAM. Introducción a la Probabilidad y Estadística. Editorial

Iberoamérica

LEVINE, DAVID; KREHBIEL, TIMOTHY y BERENSON, MARK. Estadística para

Administración. Editorial Prentice Hall

WEBSTER, ALLEN. Estadística aplicada a los negocios y la economía. Editorial Mc

Graw-Hill

HANKE, JOHN E; REITSCH ARTHUR. Estadística para Negocios. Editorial Irwin

LEVIN, RICHARD. Estadística para administradores. Editorial Prentice Hall

BERENSON MARK, LEVINE DAVID; KRENBEL TIMOLTHY. Estadística para

Administración. Editorial Prentice-Hall

TRIOLA, MARIO. Probabilidad y Estadística. Editorial Addison Wesley

FREUND JOHN; SIMON GARY. Estadística Elemental. Editorial Prentice Hall

EVALUACION (SUGERIDA)

Parciales 40%

Semestral 35%

Participación y asistencia 5%

Quices y prácticas 20%