UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERIAFACULTAD DE INGENIERIA MECANICADEPARTAMENTO ACADEMICO DE CIENCIAS BASICAS,HUMANIDADES Y CURSOS COMPLEMENTARIOS

SILABO P.A. 2015-2

1. INFORMACION GENERAL

Nombre del curso : ESTADISTICA Y PROBABILIDADESCódigo del curso : MB 613

Especialidad : M3 / M4 / M5 / M6Condición : ObligatorioCiclo de estudios : 3er. CicloPre-requisitos : MB 147Número de créditos : 03 (Tres)Total de horas semestrales: 56 Hrs.Total de horas por semana: 04 Hrs.Teoría : 02Hrs.Practica : 02Hrs.Laboratorio : --Duración : 17 SemanasSistema de evaluación : “F”Subsistema de evaluación: --Profesor de teoría : Liliana Huáman del Pino, Emilio Luque BrazánProfesor de práctica : Liliana Huáman del Pino, Emilio Luque Brazán

2. SUMILLAEstadística Descriptiva. Probabilidad. Variable Aleatoria. Distribuciones de Probabilidad. Teoría de la confiabilidad. Distribuciones Muestrales.Prueba de hipótesis. Regresión lineal simple y múltiple. Control Estadístico de la Producción y Calidad.

3. OBJETIVOAl finalizar la asignatura el estudiante es capaz de:

Hacer un análisis exploratorio de datos. Realizar el proceso estadístico para cualquier investigación o trabajo de tesis. Interpretar sus conclusiones estadísticas para luego tomar decisiones. Tener un análisis crítico de la parte estadística de artículos de investigación.

4. PROGRAMA

SEMANA N° 01CAPITULO 1 ESTADISTICA DESCRIPTIVA Y PROBABILIDAD

1.1 Conceptos básicos.Estadística Descriptiva: Datos Cuantitativos: Medidas de tendencia central, de posición y dispersión.Asimetría y curtosis. 1.2 Tablas de frecuencias. Diagramas según el tipo de variable.1.3 Diagrama de tallo y hojas. Diagrama de cajas.1.4 Aplicaciones estadísticas con el software SPSS.

SEMANA N° 022.1 Espacio muestral. Algebra de eventos. Técnicas de conteo.2.2 Definición de probabilidad: clásica, por frecuencia relativa, subjetiva, geométrica. Propiedades y teoremas de la probabilidad.2.3 Teorema de la multiplicación. Diagrama del árbol.2.4 Partición del espacio muestral. Teorema de la Probabilidad Total. 2.5 Probabilidad Condicionada. Teorema de Bayes.2.6 Independencia de eventos.

SEMANA N° 03 PRÁCTICA DIRIGIDA Y PRIMERA PRÁCTICA CALIFICADA.

SEMANA N° 04

CAPITULO 2 VARIABLE ALEATORIA. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD

2.1 Variable Aleatoria. Tipos de variables. 2.2 Variable discreta : función de probabilidad, función de distribución, media y

variancia.2.3 Variable continua: función de densidad, función de distribución, media y variancia.

SEMANA N° 052.4 Distribución de variables aleatorias discretas importantes: Bernoulli, Binomial y

Poisson. Aproximación de Distribución Binomial a Distribución de Poisson.2.3 Distribución de variables aleatorias continuas importantes: Exponencial. Relación entre la distribución Exponencial y Poisson. Proceso de Poisson. Uniforme.

SEMANA N° 06 PRÁCTICA DIRIGIDA Y SEGUNDA PRÁCTICA CALIFICADA.

SEMANA N° 072.4 Distribución Normal. Aproximación de binomial a la normal. Otras distribuciones

de variables aleatorias continuas importantes:Distribución Chi-cuadrado, T de Student, F

SEMANA N° 08 EXAMEN PARCIAL

SEMANA N° 9

2.5 Distribución Weybull.CAPITULO 3 TEORÍA DE CONFIABILIDAD. DISTRIBUCIONES MUESTRALES.

3.1 Teoría de la confiabilidad de productos y sistemas. Función de riesgo (razón de fallas). Sistemas en serie y paralelo.

3.2 Modelos de tiempos de fallas para la distribución Weibull y Exponencial.

SEMANA N° 10

3.3 Teorema del Límite Central. Distribuciones Muestrales.3.4 Distribución de la variancia muestral( S2).

3.5 Distribución de n

SX

3.6 Distribución de la diferencia de medias muestrales3.7 Estimadores. Métodos de estimación.

SEMANA N° 11CAPITULO 4: INTERVALOS DE CONFIANZA Y PRUEBAS DE HIPÓTESIS

4.1 Estimación de Intervalo de Confianza:

4.1.1 Intervalo de confianza para la Media Poblacional4.1.2 Intervalo de confianza para la Variancia Poblacional4.1.3 Intervalo de confianza para la diferencia de medias poblacionales.4.1.4 Intervalo de confianza para el cociente de variancias poblacionales.

4.2 Pruebas de Hipótesis:

4.2.1 Prueba de hipótesis para la media y variancia de una población.4.2.2 Prueba de hipótesis para la diferencia de medias poblacionales.4.2.3 Prueba de hipótesis relacionada con variancias poblacionales.4.2.4 Aplicaciones con el software estadístico SPSS.

SEMANA N° 12 PRÁCTICA DIRIGIDA Y TERCERA PRÁCTICA CALIFICADA

SEMANA N° 13CAPITULO 5: REGRESIÓN LINEAL SIMPLE Y MÚLTIPLE

5.1 Regresión lineal simple y múltiple.5.2 Coeficiente de correlación y determinación lineal simple y múltiple.5.3 Conceptos fundamentales de análisis de variancia (ANOVA) para estudiar el ajuste

de modelos de regresión.5.4 Aplicaciones con el software estadístico SPSS.

SEMANA N° 14 PRÁCTICA DIRIGIDA Y CUARTA PRÁCTICA CALIFICADA

SEMANA N° 15

CAPITULO 6: CONTROL ESTADÍSTICO DE LA PRODUCCIÓN Y CALIDAD

6.1 Control Estadístico de Procesos.

6.2 Diagramas de control. Muestreo por variables: Diagramas , y R6.3 Uso de Seis Sigma..

SEMANA N° 16 EXAMEN FINAL

SEMANA N° 17 EXAMEN SUSTITUTORIO

5. ESTRATEGIAS DIDACTICAS El método lógico a seguir es el inductivo – deductivo, para que el estudiante

conozca los conceptos y leyes que gobiernan la Estadística y Probabilidades

6. MATERIALES EDUCATIVOS Y OTROS RECURSOS DIDACTICOSExpositiva con uso de la pizarra y/o diapositivas. Uso de separatas teóricas y aplicativas.

Uso del laboratorio de computo FIM para las aplicaciones estadísticas usando el software SPSS.

Uso de ayudas audiovisuales con proyector multimedia

7. EVALUACIÓNa. El curso se evaluará de acuerdo al sistema “F”

Promedio de Prácticas (P.P.) Peso 1Examen Parcial (E.P.) Peso 1Examen Final (E.F.) Peso 2

Nota del .Curso = 1 P .P . + 1 E .P . + 2 E .F .

4

b. Número de prácticas calificadas: 04 (Cuatro)El promedio de Prácticas (P.P.) resulta del promedio aritmético de las 3 notas más altas de las Prácticas Calificadas. Las prácticas calificadas son cancelatorias. No se tomarán prácticas fuera de fecha.

8. BIBLIOGRAFIABibliografía básica.

1. CÓRDOVA ZAMORA MANUEL (2003) Estadística Descriptiva e Inferencial. Editorial MOSHERA S.R.L. 5ª.Edición.

2. CÓRDOVA ZAMORA MANUEL (2006) Estadística Aplicada. Editorial MOSHERA S.R.L. Primera.Edición.

3. MOYA RUFINO, SARAVIA GREGORIO (2012) Probabilidades e Inferencia Estadística.Editorial San Marcos.2da Edic.

4. MONTGOMERY DOUGLAS, RUNGER GEORGE (2011) Applied Statistics and Probability for Engineers. John Willey & Sons.Fifth Ed.

5. SCHEAFFER RICHARD, MULEKAR MADHURI, MCCLAVE JAMES (2011) Probability and Statistics for Engineers. BROOKS/COLE.Fifth Ed.

6. HAYTER ANTHONY (2012) Probability and Statistics for Engineers and Scientists. BROOKS/COLE.Fourth Ed.

7. WALPOLE RONALD, MYERS RAYMOND, MYERS SHARON, YE KEYING (2012) Probability & Statistics for Engineers & Scientists. Prentice Hall.Ninth Ed.

8. DEVORE JAY (2012) Probability and Statistics for Engineering and the Sciences. BROOKS/COLE.Eighth Ed.

9. ROSS SHELDON (2009) Introduction to Probability and Statistics for Engineers and Scientists.ELSEVIER.Fourth Ed.

10.MENDENHALL WILLIAM, BEAVER ROBERT, BEAVER BARBARA (2013) Introduction to Probability and Statistics. BROOKS/COLE.14th Ed

11.LEVINE D.,KREHBIEL T. Y BERENSON M.(2006) Estadística para Administración. Editorial Pearson. Cuarta Ed.

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Lima, Agosto, 2015.