UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS(Universidad del Perú, DECANA DE AMÉRICA)

FACULTAD DE QUÍMICA E INGENIERÍA QUÍMICA

ESCUELA ACADÉMICO PROFESIONAL DE QUÍMICA

SYLLABUS

CURSO: ESTADÍSTICA A

Código: Q00006

SEMESTRE ACADÉMICO: 2013 - II

CONTENIDO:

1. SUMILLA

2. OBJETIVOS

3. PERSONAL DOCENTE

4. METODOLOGÍA

5. ORGANIZACIÓN

6. SISTEMA DE EVALUACIÓN

7. BIBLIOGRAFÍA

8. PROGRAMA CALENDARIZADO

2013

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1. SUMILLA

El curso consta de los siguientes contenidos: Conceptos generales - representaciones gráficas - exactitud y precisión - error absoluto y relativo - muestreo - distribuciones de frecuencia - medidas de la tendencia central y de la dispersión - cifras significativas y redondeo - intervalo de confianza e incertidumbre - discriminación de valores discrepantes u "outliers" - pruebas de hipótesis e inferencia estadística - tabla ANOVA -control estadístico de la calidad - regresiones y correlaciones lineales simples, múltiples y no lineales - grado de ajuste de los modelos matemáticos - diseños estadísticos de experimentos - diseños aleatorios - diseños factoriales 2k - diseños factoriales fraccionales 2k-q - diseños factoriales mezclados - exploración de superficies respuesta - optimización matemática, tecnológica y técnico-económica - diseños factoriales 3k -diseños compuestos centrales - diseños de enrejado simple o “Simplex” - arreglos ortogonales de Taguchi - arreglos de dos y tres niveles - arreglos multiniveles -comparación de los arreglos ortogonales de Taguchi con los diseños factoriales.

2. OBJETIVOS

OBJETIVO GENERAL:Al finalizar el curso los alumnos deben ser capaces de realizar el análisis estadístico de una data real, ya sea con fines de control de la calidad o investigativos, así como planificar la ejecución de planes experimentales mediante técnicas de diseño estadístico de experimentos y analizar los resultados de los mismos.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS:Al finalizar el curso los alumnos deben ser capaces de: Representar y analizar las variaciones experimentadas por variables cuantitativas

usando diversos tipos de gráficos. Determinar la exactitud, precisión, error absoluto y relativo, intervalo de confianza e

incertidumbre de una medición. Determinar las cifras significativas y redondear el valor de una variable. Planificar la ejecución correcta de un muestreo desde el punto de vista estadístico. Determinar la tendencia central (media, mediana y modo) así como la dispersión

(varianza y desviación estándar) de una data. Discriminar, con un fundamento estadístico, los valores discrepantes u “outliers” en

una data. Determinar el tamaño mínimo de una muestra para obtener resultados

estadísticamente confiables. Determinar estadísticamente si varias datas pueden corresponder a una misma

población. Ajustar modelos matemáticos mediante regresión lineal simple y múltiple y

determinar su grado de ajuste. Planificar y analizar la ejecución de planes experimentales para el tamizado de

variables mediante técnicas de diseño estadístico de experimentos. Planificar y analizar la ejecución de planes experimentales para la exploración de

una superficie respuesta mediante técnicas de diseño estadístico de experimentos. Planificar y analizar la ejecución de planes experimentales para la optimización

matemática, tecnológica o técnico-económica de un proceso mediante técnicas de diseño estadístico de experimentos.

Utilizar el software Minitab y otros para realizar estos procesamientos matemáticos.

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3. PERSONAL DOCENTE

Dr. Juan D. Sabatier Cadalso (Coordinador del curso)M.Sc. Eder C. Vicuña Galindo

4. METODOLOGÍA DE LA ENSEÑANZA

El curso se desarrollará a través de exposiciones a cargo de los docentes, utilizando multimedia, y con la participación activa de los alumnos en la solución de ejercicios y problemas utilizando software matemático especializado.

5. ORGANIZACIÓN

5.1 Duración del curso : Diecisiete (17) semanas.5.2 N° de créditos : Cuatro (4).5.3 Fecha de inicio : 19 de Agosto del 20135.4 Fecha de término : 14 de Diciembre del 20135.5 Número de horas/semana : Teoría 3 horas

Laboratorio 1 hora5.6 Horario : Grupos 1 y 2 Martes y Jueves 2-4 pm

Grupo 3 Martes y Jueves 4-6 pm

6. SISTEMA DE EVALUACIÓN

Se tomarán tres (03) exámenes parciales.

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EEEFinalPromedio 321

Donde: E1 , E2 y E3 representan el Primer, Segundo y Tercer examen.

Nota: Se tomará un examen sustitutorio que reemplazará la menor nota de examen.

7. BIBLIOGRAFIA

Acosta, J. (1981). Ajuste de curvas experimentales, Stgo. de Cuba, Oriente. Bacon, D.W. y Henson, T.L. (1971). Statistical Design and Model Building,

Kingston (Ontario), Dept. of Chemical Engineering, Queen’s University. Bauer, E.L. (1974). Manual de Estadística para Químicos, Madrid, Alhambra. Ching, L. (1969). Introducción a la Estadística Experimental, Barcelona, Omega. Cochran, W.G. y Cox, G.M. (2008). Diseños Experimentales, México, Trillas. Currel, G. y Dowman, A. (2009). Essential Mathematics and Statistics for

Science (2da. Edición), UK, John Wiley & Sons. Davies, O.L. (1960). Métodos estadísticos aplicados a la investigación y a la

producción con especial referencia a la industria química, Madrid, Aguilar.

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Dean, A. y Voss, D. (1999). Design and análisis of experiments, New York, Springer.

Durá, J.M. (1992). Fundamentos de Estadística: Estadística descriptiva y métodos probabilísticos para la inferencia, Barcelona, Ariel.

Meier, P.C. y Zünd, R.E. (2000). Statistical methods in Analytical Chemistry(2da. Edición), New York, John Wiley & Sons.

Miler, J.C. y Miller, J.N. (1986). Statistics for Analytical Chemists, Londres, John Wiley & Sons.

Mukerjee, R. y Jeff, C.F. (2006). A modern theory of factorial design, New York, Springer.

Montgomery, D.C. (2001). Design and analysis of experiments (5ta. Edición), New York, John Wiley & Sons.

Montgomery, D.C. (2001). Introduction to Statistical Quality Control (6ta.Edición), New Jersey, John Wiley & Sons.

Myers, J.L. y Well, A.D. (2002). Research design and Statistical analysis (2da. Edición), New Jersey, Lawrence Erlbaum Associates Publish.

Rawlings, J.O.; Pantula. S.G. y Dickey, D.A. (1998). Applied regresion analysis: A research tool (2da. Edición), New York, Springer.

Roy, R. (1990). A primer on the Taguchi method, New York, Van Nostrand Reinhold.

Ryan, T.P. (2011). Statistical methods for Quality Improvement (3ra. Edición), New Jersey, John Wiley & Sons.

Taguchi, G.; Chowdhury, S. y Wu, Y. (2004). Taguchi’s Qualiity Engineering Handbook, New Jersey, John Wiley & Sons.

Valcárcel, M. y Ríos, A. (1997). La Calidad en los Laboratorios Analíticos, Barcelona, Reverté.

Zwillinger, D. y Kokoska, S. (2000). CRC standard probability and Statistics tables and formulae, Boca Raton, USA, Chapman & Hall / CRC.

http://www.spssfree.com/index.html (Consulta: 11/08/2013). http://www.aulafacil.com/CursoEstadistica/CursoEstadistica.htm (Consulta:

11/08/2013).

8. PROGRAMA CALENDARIZADO

PRIMERA SEMANA: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA IObjetivos de la estadística. Conceptos generales. Población y muestra. Características del muestreo: Representatividad, tamaño de muestra, repeticiones y aleatoridad. Variables y datos. Exactitud y precisión. Error absoluto y relativo. Representaciones gráficas de resultados: Gráficos de líneas, barras y sectores (“pie”). Probabilidad. Reglas de Adición y Multiplicación. Principios de Multiplicación, Permutación y Combinación.SEGUNDA SEMANA: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA IIDistribuciones de frecuencia e histogramas. Valores agrupados. Diferentes tipos de distri-buciones. Medidas de la tendencia central: Promedio o media, momentos de la distribución, mediana y modo. Medidas de la dispersión : Desviación media, desviación estándar, varianza y coeficiente de variación. Distribución normal. Importancia. Tests de normalidad.TERCERA SEMANA: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA IIIAplicaciones más comunes de la estadística en el trabajo cotidiano. Expresión de los resultados: Cifras significativas y redondeo. Confiabilidad de los resultados: Intervalo de confianza e incertidumbre. Discriminación de valores discrepantes (“outliers”).Determinación del tamaño mínimo de muestra.

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CUARTA SEMANA: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA IVAplicaciones más comunes de la estadística en el trabajo cotidiano. Comparación de resultados. Pruebas de hipótesis e inferencia estadística. Test de Chi cuadrado. Homogeneidad de la varianza: Verificación de instrumentos graduados y validación de técnicas.QUINTA SEMANA: EJERCITACION Y PRIMER EXAMEN (12-09-2013)SEXTA SEMANA: CONTROL ESTADISTICO DE LA CALIDAD IHoja de chequeo. Estratificación. Histograma. Diagrama de Pareto. Gráfico de dispersión. Diagrama de Ishikawa.SÉPTIMA SEMANA: CONTROL ESTADISTICO DE LA CALIDAD IIGráficas de control. Gráficos de variables. Cp y Cpk. Gráfico de control de atributos. Aceptación de lotes.OCTAVA SEMANA: AJUSTE DE MODELOS ITipos de modelos. Modelos lineales. Ajuste por mínimos cuadrados. Modelo lineal simple. Caso general. Modelación y errores. Test de significancia de los términos del modelo.Grados de libertad del modelo y del residuo. Suma de cuadrado de los errores. Fuentes de error: Error puro y falta de ajuste. Estimación interna y externa del error puro. Grado de ajuste del modelo. Coeficiente de correlación crítico. Coeficiente de variación.NOVENA SEMANA: AJUSTE DE MODELOS IIPrecisión de los parámetros estimados. Precisión de las respuestas predichas por el modelo. Corredor de errores. Ploteo de residuales. Ponderación de errores. Modelos no lineales. Generalidades de los métodos de ajuste de modelos no lineales. Linealización:Limitaciones y alcance.DÉCIMA SEMANA: EJERCITACION Y SEGUNDO EXAMEN (24-10-2013)DÉCIMA PRIMERA SEMANA: DISEÑOS DE EXPERIMENTOS ALEATORIOSObjetivos generales e importancia del diseño de experimentos. Aleatorización: Importancia, Aleatorización total y restringida. Diseños completamente al azar. Bloques al azar. Cuadros latinos. Cuadros greco-latinos. Procesamiento de resultados: Tabla ANOVA. Características generales de los diseños aleatorios.DECIMA SEGUNDA SEMANA: DISEÑOS FACTORIALES DE DOS NIVELES (2k)Matriz experimental y matriz del diseño. Codificación de variables. Variables cualitativas.Ortogonalidad. Matriz de varianza-covarianza. Procesamiento de resultados. Comparación entre el procesamiento de datos codificados y descodificados.DECIMA TERCERA SEMANA: DISEÑOS FACTORIALES FRACCIONALES DE DOS NIVELES (2k-q)Necesidad de los diseños fraccionales. Estructura "alias" y confusión de variables.Resolución de los diseños fraccionales. Diseños de resolución III, IV y V. Características generales de los diseños fraccionales.DECIMA CUARTA SEMANA: OTRAS TECNICAS DE DISEÑOS FACTORIALESDiseños factoriales mezclados. Optimización: Optimización matemática. Exploración de superficies respuesta. Diseños factoriales de tres niveles (3K). Diseños compuestos centrales. Optimización tecnológica. Optimización técnico-económica. Diseños de enrejado DECIMA QUINTA SEMANA: ARREGLOS ORTOGONALES DE TAGUCHICaracterísticas generales. Arreglos de dos factores. Arreglos de tres niveles. Grafos lineales. Arreglos multiniveles en arreglos ortogonales de dos niveles. Diseño de producto directo, diseño de tolerancia y diseño de parámetros. Ventajas y desventajas de los arreglos ortogonales de Taguchi en comparación con los diseños factoriales convencionales.DECIMO SEXTA SEMANA: EJERCITACION Y TERCER EXAMEN (05-12-2013)DECIMO SEPTIMA SEMANA: EJERCITACION Y EXAMEN SUSTITUTORIO (12-12-2013)