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Documento N R101V8034
Slabo
Curso : EstadsticaPrograma : Diplomatura de Estudio en Gestin de
Operaciones VIMdulo I
Fecha : Del 26 de octubre al 14 de diciembre de 2015
Sesiones : 16 sesiones
Crditos : 1.75 crditos
Profesor : Miguel Patio
E-mail :[email protected]
Telfono : (511) 626-7100
I. Descripcin General
Las empresas, para ser competitivas, deben colocar en el mercado
productos y servicios de
calidad y a precios que los clientes valoren. Sin embargo estos
objetivos slo se alcanzan
diseando y ejecutando procesos de agregacin de valor altamente
elaborados y que en la
mayora de casos se apoyan en el anlisis y la evaluacin
estadstica. As el gerente moderno
debe aplicar en forma rutinaria su pensamiento estadstico en el
diseo e implementacin de
soluciones.
En este curso se presentarn las herramientas necesarias para
transformar los datos en
informacin til para la toma de decisiones bajo situaciones de
incertidumbre. Se da nfasis
en el desarrollo de las competencias de conocimiento,
comprensin, aplicacin, anlisis yevaluacin de los mtodos estadsticos
que permitirn al alumno mejorar su habilidad para
pensar en trminos estadsticos.
II. Principios para una Educacin Responsable en
Administracin
Como instituciones de enseanza de nivel superior involucradas en
la educacin de los
actuales y futuros gerentes, estamos voluntariamente
comprometidos a dedicarnos a un
proceso continuo de mejoras de los siguientes Principios y sus
aplicaciones, informando el
progreso a nuestra comunidad vinculada e intercambiando prcticas
efectivas con otras
instituciones acadmicas:
Principio 1: Propsito.Desarrollaremos las capacidades de
nuestros estudiantes para convertirlos en futuros
generadores de un valor sostenible para las organizaciones y la
sociedad en general y para
trabajar por una economa global integral y sostenida.
Principio 2: Valores.Incorporaremos dentro de nuestras
actividades acadmicas y currcula los valores de una
responsabilidad global social como descrita en iniciativas
internacionales tales como las del
Global Compact de las Naciones Unidas.
mailto:[email protected]:[email protected]:[email protected]:[email protected]
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Principio 3: Mtodo.Crearemos marcos educacionales, materiales,
procesos y ambientes que permitan experiencias
eficaces de aprendizaje para un liderazgo responsable.
Principio 4: Investigacin.
Nos involucraremos en una investigacin conceptual y emprica que
incremente nuestroentendimiento sobre el rol, dinmicas, e impacto
de las corporaciones en la creacin de un
valor econmico, ambiental, y social sostenido.
Principio 5: Asociacin.Interactuaremos con gerentes de las
diversas corporaciones y organizaciones para ampliar
nuestro conocimiento sobre sus retos para cumplir
responsabilidades sociales y ambientales y
explorar conjuntamente propuestas eficaces para hacer frente a
estos retos.
Principio 6: Dilogo.Facilitaremos y apoyaremos el dilogo y el
debate entre los educadores, las organizaciones,
los gobiernos, los consumidores, los medios de comunicacin, las
organizaciones de lasociedad civil y otros grupos interesados y la
comunidad vinculada a asuntos importantes
relacionados a la responsabilidad y sostenibilidad social
global.
Entendemos que nuestras propias prcticas organizacionales deben
servir de ejemplo a los
valores y actitudes que nosotros transmitimos a nuestros
alumnos.
CENTRUM Catlica fue una de las primeras 100 organizaciones que
firmaron los PRME
(Principles for Responsible Management Education) del United
Nations Global Compact.
III. Objetivos de Aprendizaje
Objetivo General
Adquirir conocimientos y habilidades que puedan ser utilizados
por los gerentes en los
procesos de toma de decisiones al interior de sus empresas.
Objetivos Especficos
Apreciar y entender la importancia de la estadstica en la toma
de decisiones en los
negocios, y la necesidad de hacer una evaluacin objetiva a base
de evidencias.
Formular un problema de decisin de manera que sea apto para la
aplicacin de los
mtodos estadsticos.
Organizar, resumir, analizar e interpretar datos utilizando
herramientas estadsticasbsicas.
Aplicar los conceptos estadsticos en situaciones prcticas del
mundo empresarial.
IV. Competencias
El participante:
Entiende y aplica las diferentes tcnicas estadsticas bsicas en
el anlisis de datos que
tienen variabilidad.
Aplica los conocimientos impartidos en el mbito empresarial.
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V. Metodologa
Se requiere que los participantes lean anticipadamente las
lecturas sealadas para cada sesin
con el objeto de lograr una participacin activa en el desarrollo
de las sesiones y el anlisis
crtico del material.
La metodologa del curso se orienta al logro de los objetivos
enunciados y est conformada
por:
Asistencia y puntualidad. Todos los estudiantes inician el curso
con la calificacin de 20.
Por cada sesin a la que falte un estudiante se le restar 2
puntos. Si la ausencia fuere
justificada, slo se le restar 1 punto. Sin perjuicio de ello,
recurdese que segn la normativa
vigente no es posible aprobar un curso en el que se haya faltado
a ms del 33% de las clases
programadas, sin importar el motivo de las ausencias.
Participacin en clase.La participacin activa de los alumnos a
travs del comentario crtico
de las lecturas, la aplicacin de los casos y ejercicios, y la
discusin de sus propiasexperiencias relacionadas con los tpicos
tratados en clase es incentivada a lo largo del curso.
Los aportes de valor son motivo de evaluacin.
Controles.Se tomarn como mnimo 2 controles de conocimientos o de
lectura, en las fechas
que indique el profesor.
Exposicin y presentacin de artculos/casos/ejercicios.Los
participantes debern analizar
diversos artculos y/o resolver, fuera de la sesin de clase,
algunos casos o ejercicios
especficos relacionados con los tpicos tratados en el curso.
Estos trabajos debern ser
sustentados y discutidos en clase por un grupo previamente
seleccionado; adems de ser
colgados en el Campus Virtual por todos los grupos, al inicio de
la exposicin del mismo.
Ensayo del curso. Los alumnos debern presentar un ensayo. Las
caractersticas e
indicaciones sobre el ensayo final se encuentran en el Apndice A
del presente slabo.
Trabajo aplicativo final. Es un trabajo integrador del curso, de
carcter grupal. Este trabajo
busca la aplicacin de las tcnicas estadsticas aprendidas en el
curso en diferentes campos.
Como por ejemplo:
Aplicacin de la Estadstica en la Aceptacin por Muestreo.
Aplicacin de la Estadstica en el clculo del VaR
Aplicacin de la Estadstica en la bsqueda de factores que inciden
en la satisfaccinde un cliente.
Se entregar en las ltimas secciones de clase.
VI. Sistema de Evaluacin
La nota final ser el promedio ponderado de los siguientes
rubros:
Evaluaciones individuales
Asistencia y puntualidad 10%
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Participacin en clases 20%
Controles 30%
Evaluaciones grupales
Exposicin y presentacin de artculos/casos/ejercicios 20%
Trabajo Aplicativo Final 20%
Total 100%
VII. Contenido Detallado
Sesiones 12.
Descripcin de los datos.Introduccin. La Estadstica: Ciencia de
la variabilidad. Estadstica descriptiva e inferencial.
Datos, poblacin, muestra, variable. Escalas de medida. Anlisis
exploratorio de los datos.
Distribucin de frecuencias. Representacin grfica de las
distribuciones de frecuencias.Lectura Obligatori a.Veliz, C.
(2011). Estadstica para la Administracin y los negocios. Mxico
D.F., Mxico:
Pearson. Captulo 1, pp 1 48.
Sesiones 34.
Resumen numrico de los datos. Medidas de Correlacin.
Medidas de tendencia central: Media aritmtica. Media ponderada.
Mediana. Moda. Media
geomtrica.
Medidas de dispersin: Rango. Varianza. Desviacin Estndar.
Coeficiente de variacin.
Simetra y Medida de Curtosis.
Coeficiente de correlacin de Pearson. Ecuacin de la recta de
Regresin de Mnimos
Cuadrados.
Lectura Obligatori a.Veliz, C. (2011). Estadstica para la
Administracin y los negocios. Mxico D.F., Mxico:
Pearson. Captulos 2 y 3, pp 49-102.
Sesiones 56.
Probabilidad.
Introduccin. Experimento aleatorio. Espacio muestral. Eventos.
Probabilidad. Asignacin de
Probabilidades. Probabilidad condicional y eventos
independientes. Teorema de la
probabilidad total y el Teorema de Bayes.Lectura Obligatori
a.Veliz, C. (2011). Estadstica para la Administracin y los
negocios. Mxico D.F., Mxico:
Pearson. Captulo 5, pp 127-156.
Sesiones 78.
Variables aleatorias y distribucin de probabilidad.
Introduccin. Variables aleatorias: discretas y continuas.
Distribuciones de probabilidad
discretas y continuas. El valor esperado, la varianza y la
desviacin estndar. La distribucin
de probabilidad binomial y distribucin de Poisson. La
distribucin de probabilidad normal.
Aplicaciones.
Lectura Obligatori a.
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Veliz, C. (2011). Estadstica para la Administracin y los
negocios. Mxico D.F., Mxico:
Pearson. Captulo 6, pp 157-210.
Sesiones 910.
Estimacin de parmetros. Estimacin puntual.
Introduccin al muestreo aleatorio simple. Estimadores puntuales.
Distribuciones muestrales:Distribuciones de la media y proporcin
muestral. Teorema del Lmite Central.
Lectura Obligatori a.Veliz, C. (2011). Estadstica para la
Administracin y los negocios. Mxico D.F., Mxico:
Pearson. Captulo 7, pp 211-229, 248-256.
Sesiones 1112.
Estimacin de parmetros: Estimacin por intervalos.
Estimaciones por intervalos de confianza: Estimacin por
intervalos de confianza para la
media y la proporcin. Clculo del tamao de muestra. Intervalos de
confianza para la
diferencia de medias y para la diferencia de proporciones.
Lectura Obli gatori a.Veliz, C. (2011). Estadstica para la
Administracin y los negocios. Mxico D.F., Mxico:
Pearson. Captulo 7, pp 229-256.
Sesiones 1314.
Pruebas de Hiptesis.
Pruebas de hiptesis. Nivel de significancia. Errores tipo I y
tipo II. Valor p. Prueba de
hiptesis relativa a la media y proporcin. Prueba de hiptesis
para diferencia de medias.
Lectura Obligatori a.Veliz, C. (2011). Estadstica para la
Administracin y los negocios. Mxico D.F., Mxico:
Pearson. Captulo 8, pp 257-282, 295-302.
Sesiones 1516.
Pruebas de Hiptesis. ContinuacinPrueba de hiptesis para
diferencia de medias y de proporciones.
Lectura Obli gatori a.Veliz, C. (2011). Estadstica para la
Administracin y los negocios. Mxico D.F., Mxico:
Pearson. Captulo 8, pp 257-282, 295-302.
Presentacin de trabajo f inal
VIII. Referencias
Obligatoria.Vliz, C. (2011). Estadstica para la administracin y
los negocios. Mxico D.F., Mxico:
Pearson.
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IX. Profesor
Miguel Angel Patio Antonioli
Profesor de CENTRUM Catlica del rea de Operaciones. Consultor
Senior en Lean, Six
Sigma, Mejora de Procesos, Estadstica, Calidad, Simulacin de
Sistemas e InvestigacinOperativa, entre otros.
Cuenta con una amplia experiencia en Mejora de Procesos en
empresas como BCP y Ripley a
travs de la metodologa Lean - Six Sigma, liderando proyectos de
eficiencias en los procesos,
as como estrategias de cambio para la optimizacin de recursos y
mejoras en la atencin al
cliente con reducciones importantes de tiempos de espera,
atencin y grandes ahorros anuales
en capacidad instalada.
Es Ingeniero Industrial PUCP trilinge (Italiano, Ingls, espaol),
MBA International,
graduado por Maastricht School of Management (Holanda) y Magster
en Administracin
Estratgica de Empresas por la Pontificia Universidad Catlica del
Per - MBA CENTRUM
Catlica.
