Formación Básica Homogénea - sac.sanfrancisco.utn.edu.arsac.sanfrancisco.utn.edu.ar/documentos/archivos/planificaciones/ing... · Karlich Romina Gisela Ayudante de Primera Interino

Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional

San Francisco

Planificación Didáctica Formación Básica Homogénea

Probabilidad y Estadística

CICLO LECTIVO 2015

Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional San Francisco Materia: Probabilidad y Estadística

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ÍNDICE

ÍNDICE ............................................................................................................... 2

PROFESIONAL DOCENTE A CARGO ..................................................................... 3

UBICACIÓN ........................................................................................................ 4

OBJETIVOS ........................................................................................................ 5

ORGANIZACIÓN DE CONTENIDOS ...................................................................... 6

PROGRAMA ANALÍTICO ................................................................................... 10

CRITERIOS DE EVALUACIÓN ............................................................................. 12 EVALUACIÓN: ........................................................................................................... 12 AUTOEVALUACIÓN: ................................................................................................... 13

PLAN DE TRABAJO ........................................................................................... 15

METODOLOGÍA ............................................................................................... 16

BIBLIOGRAFÍA.................................................................................................. 17

ARTICULACIÓN ................................................................................................ 19 INGENIERIA ELECTRÓNICA ........................................................................................... 22 INGENIERIA ELECTROMECANICA .................................................................................... 22 INGENIERIA QUIMICA ................................................................................................. 25 INGENIERIA EN SISTEMAS ........................................................................................... 28

FUNDAMENTACIÓN ........................................................................................ 31 DE LA ASIGNATURA: .................................................................................................. 30


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PROFESIONAL DOCENTE A CARGO

Docente Categoría Título Profesional

Ing. Rivara Laura María Profesor Titular Interino Ing. en Sistemas de Información

Ing. Giletta Valeria Jefe de Trabajos Prácticos Interino Ing. Química

Ing. Karlich Romina Gisela Ayudante de Primera Interino Ing. Química


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UBICACIÓN

Dentro del contexto curricular prescripto se ubica en:

Carrera: Ingeniería Electrónica – Electromecánica – Química – Sistemas Área: Matemática Nivel: Segundo – Tercero

Carga Horaria Semanal: 3 horas semanales Carga Horaria Anua: 96 horas anuales

Régimen: Anual

Distribución horaria

Teoría Práctica Uso de herramientas Informática Total de horas

40 50 6 96


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OBJETIVOS

Valorar la importancia de la Estadística como herramienta de decisión bajo condiciones de incertidumbre.

Predecir un fenómeno a partir de la aplicación de conceptos de probabilidad.

Tener una actitud crítica acerca de la información estadística que se presenta en medios de comunicación masiva y publicaciones especializadas de su área.

Identificar y aplicar herramientas estadísticas adecuadas, para cada problema particular.

Interpretar los resultados obtenidos a partir de la aplicación de las herramientas adecuadas a cada problema particular.

Presentar de manera escrita y oral informes estadísticos que evidencien el dominio de los contenidos, del vocabulario técnico y específico y de las normativas convencionales en la presentación de los mismos.


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ORGANIZACIÓN DE CONTENIDOS

Para la totalidad de los ejes temáticos se considerarán los siguientes contenidos actitudinales:

Respeto por las normativas de presentación ordenada y clara del proceso seguido y de los resultados obtenidos.

Interés y respeto por las estrategias y soluciones aplicadas a los problemas por los demás estudiantes

Compromiso en las tareas de estudio auto gestionado y la investigación bibliográfica.

Predisposición al trabajo en el aula.

Actitud responsable frente a los trabajos y tiempos propuestos por la cátedra para su realización.


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Eje Temático Nº 1: Estadística descriptiva Contenidos Conceptuales:

Definiciones iniciales: Población, Muestra, Unidad de relevamiento, variable.

Organización y presentación de datos estadísticos.

Medidas de posición central y no centrales.

Medidas de dispersión.

Momentos. Medidas de deformación.

Contenidos Procedimentales:

Definición clara de la variable en estudio.

Distinción de los diferentes procedimientos de resumen de datos y su aplicación a situaciones concretas.

Cálculo de medidas de posición dispersión y de forma.

Interpretación de medidas de posición, dispersión y de forma en términos de la situación planteada.

Evidencia de habilidad en el uso de la calculadora.

Destreza en el uso de los recursos informáticos para realizar cálculos específicos.

Eje Temático Nº 2: Probabilidad Contenidos Conceptuales:

Modelos determinísticos y no determinísticos.

Experimentos aleatorios – Espacios muestrales – Sucesos.

Teorías probabilísticas.

Leyes de probabilidad.

Teorema de Bayes.


Comprensión de los conceptos básicos de probabilidad.

Determinación del espacio muestral de un experimento aleatorio.

Aplicación de las leyes de probabilidad para su cálculo.

Determinación de la independencia entre dos eventos.

Aplicación del Teorema de Bayes.

Eje Temático Nº 3: Variable aleatoria – Distribuciones teóricas Contenidos Conceptuales:

Variable aleatoria discreta – Variable aleatoria continua.

Función generatriz de momentos.

Teorema de Tchebycheff.

Modelos teóricos para variable aleatoria discreta.


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Modelos teóricos para variable aleatoria continua.


Conceptualización de variable aleatoria – Distribución de probabilidad – Función de densidad.

Determinación de la Función Generatriz de Momento.

Distinción entre campos de aplicación para cada modelo teórico particular, según el tipo de variable con que se trabaje y adecuación a la situación que se aplique.

Calculo de esperanza y varianza para cada distribución en estudio.

Aplicación del teorema de Tchebycheff.

Eje Temático Nº 4: Introducción al muestreo – Teoría de la estimación Contenidos Conceptuales:

Noción sobre distribuciones en el muestreo.

Distribución de la media y proporción muestral - Error estándar.

Distribución de la varianza en una población Normal.

Teorema central del límite.

Ley de los grandes números.

Distribuciones de probabilidad para muestras pequeñas: Distribución Chi – Cuadrado – Distribución T de Student.

Propiedades de un buen estimador: Insesgabilidad – Eficiencia – Consistencia – Suficiencia.

Estimación puntual.

Estimación por intervalos de confianza.


Manejo hábil de las tablas.

Determinación de la distribución de los estimadores.

Reconocimiento de los conceptos de estimación por intervalo, error de estimación y nivel de confianza.

Cálculo e interpretación de intervalos de confianza.

Eje Temático Nº 5: Pruebas de hipótesis Contenidos Conceptuales:

Pruebas de hipótesis paramétricas.

Prueba de hipótesis no paramétricas.

Errores.

Contenidos Procedimentales: Aplicación de los procedimientos de pruebas de hipótesis paramétricas.

Identificación de los errores posibles en el proceso de decisión basado en muestras.


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Cálculo y toma de decisiones a través de test de hipótesis.

Reconocimiento de la necesidad de aplicación de procedimientos no paramétricos.

Utilización de test no paramétricos para la prueba de independencia de atributos y bondad de ajuste.

Utilización hábil de los recursos informáticos para realizar cálculos específicos.

Eje Temático Nº 6: Distribuciones Bidimensionales: Regresión y Correlación

Contenidos Conceptuales:

Conceptos básicos de Regresión y Correlación.

Modelo de regresión lineal simple – Método de los mínimos cuadrados.

Supuestos del modelo de regresión lineal.

Coeficiente de determinación – Coeficiente de correlación.


Cálculo e interpretación de los coeficientes de determinación y correlación.

Calculo e interpretación de los coeficientes de la recta de mejor ajuste.

Calculo de intervalos de confianza y test de hipótesis para r, a y b.

Utilización hábil de los recursos informáticos para realizar cálculos específicos.


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PROGRAMA ANALÍTICO

Eje Temático Nº 1: Estadística Descriptiva. Unidad Nº 1: Organización y presentación de datos estadísticos. Definiciones iniciales: Estadística – Población – Muestra – Unidad de relevamiento – Variable: Clasificación. Organización de datos cualitativos: construcción de tablas y gráficos. Organización de datos cuantitativos: construcción de tablas simples y tablas por intervalos. Gráficos: histograma – polígono de frecuencia – ojiva.

Unidad Nº 2: Medidas resumen. Medidas de posición: media aritmética – mediana – modo – cuantiles. Medidas de dispersión: rango – varianza – desvío estándar – coeficiente de variación – rango intercuartil. Otras medidas: momentos naturales – momentos centrados. Medidas de forma: asimetría y curtosis.

Eje Temático Nº 2: Probabilidad Unidad Nº 3: Probabilidad. Experimentos determinísticos – experimentos aleatorios. Espacio muestral. Eventos simples – Eventos compuestos. Teorías probabilísticas: definición clásica, frecuencial, subjetiva, axiomática. Leyes de probabilidad: regla de adición, probabilidad condicional, regla del producto. Eventos mutuamente excluyentes – eventos independientes. Teorema de Bayes.

Eje Temático Nº 3: Variable aleatoria – Distribuciones teóricas Unidad Nº 4: Variable aleatoria. Concepto de variable aleatoria. Clasificación. Función de masa de probabilidad. Función de densidad. Función de distribución. Función generatriz de momentos. Esperanza y varianza de una variable aleatoria. Teorema de Tchebycheff. Regla empírica.

Unidad Nº 5: Distribuciones teóricas. Distribuciones para variables aleatorias discretas Distribución Bipuntual: características, ley de distribución – función de distribución – función generatriz de momentos – esperanza y varianza. Distribución Binomial: características, ley de distribución – función de distribución – función generatriz de momentos – esperanza y varianza. Distribución de Poisson: características, ley de distribución – función de distribución – función generatriz de momentos – esperanza y varianza.


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Distribuciones para variables aleatorias continuas. Distribución Uniforme: características, función de densidad – función de distribución – función generatriz de momentos – esperanza y varianza. Distribución Exponencial: características, función de densidad – función de distribución – función generatriz de momentos – esperanza y varianza. Distribución Normal: características, función de densidad – función de distribución – función generatriz de momentos – esperanza y varianza. Modo de empleo de tablas.

Eje Temático Nº 4: Introducción al muestreo – Teoría de la estimación Unidad Nº 6: Introducción al muestreo Breve introducción al muestreo aleatorio simple. Parámetros y estadísticos. Inferencia estadística Distribución en el muestreo de la media aritmética. Error estándar. Distribución en el muestreo de la proporción muestral. Error estándar. Distribución en el muestreo de la varianza en una población normal. Teorema central del límite. Ley de los grandes números. Distribuciones de probabilidad para muestras pequeñas: Distribución Chi – Cuadrado – Distribución T de Student.

Unidad Nº 7: Estimación de parámetros Estimación de parámetros: generalidades. Estimación puntual. Propiedades de los buenos estimadores. Intervalos de confianza para la media aritmética. Intervalos de confianza para proporción. Intervalos de confianza para la varianza de una población normal.

Eje Temático Nº 5: Pruebas de hipótesis Unidad Nº 8: Pruebas de hipótesis Pruebas de hipótesis conceptos generales: formulación de hipótesis, errores, criterios de decisión, conclusión. Test de hipótesis no paramétricos Bondad de ajuste Independencia de atributos. Test de hipótesis paramétricos Test de hipótesis para la media. Test de hipótesis para la proporción. Test de hipótesis para la varianza.

Eje Temático Nº 6: Distribuciones bidimensionales: Regresión y Correlación Unidad Nº 9: Regresión y Correlación Introducción. Regresión lineal simple. Método de los mínimos cuadrados: recta de regresión lineal. Coeficientes de correlación y determinación.


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CRITERIOS DE EVALUACIÓN

Evaluación: Para alcanzar la condición de regular el alumno deberá cumplir los siguientes

requisitos:

Asistencia como mínimo al 80% de la totalidad de las clases teórico – prácticas.

Aprobación de 3 (tres) parciales con calificación mínima de 4 (cuatro) puntos. Para lograr la calificación mínima deberá tener resuelto correctamente el 60% de los ítems planteados.

El estudiante podrá recuperar cada uno de los tres parciales, sea por inasistencia o por no alcanzar la nota mínima requerida para la regularidad.

Aprobación de los trabajos prácticos aplicando el software propuesto por la cátedra.

La calificación del parcial se obtendrá asignando un peso del 80% a las evaluaciones objetivas (parciales), 20% a trabajos extras de laboratorio propuestos por la cátedra.

En caso de haber más de un trabajo práctico se considerará la nota promedio de los mismos. La nota de los trabajos prácticos NO reemplaza la nota del parcial. El parcial debe estar aprobado.

Para alcanzar la acreditación de la materia el alumno regular deberá:

Aprobación de un examen final teórico – práctico con una calificación mínima de 4 (cuatro) puntos. Para lograr la calificación mínima deberá tener resuelto correctamente el 60% de los ítems planteados.

Para alcanzar la promoción de la parte práctica el alumno deberá cumplir los

siguientes requisitos:

Ajuste a las condiciones de regularidad.

Aprobación de las materias correlativas del año anterior, que se solicitan para rendir al momento de finalizar la cursada de la materia.

Aprobación de los 3 (tres) parciales con calificación mínima de 7(siete) puntos. El estudiante podrá recuperar solo uno de los tres parciales al finalizar el cursado de la materia.

Aprobación de un examen teórico integrador para alcanzar la acreditación de la materia.

La promoción de la parte práctica tendrá validez de un año a partir de la fecha de finalización del dictado de la materia, es decir que rige hasta el último turno de examen de febrero del año siguiente al cursado de la asignatura.


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Si en el período de validez, el estudiante reprobara dos exámenes teóricos finales, perderá la promoción de la parte práctica y deberá rendir el examen completo de la asignatura.

La calificación se basa en la siguiente escala:

60 61 – 65 66 – 69 70 – 74 75 – 84 85 – 99 100

4 (cuatro) 5 (cinco) 6 (seis) 7 (siete) 8 (ocho) 9 (nueve) 10 (diez)

Aspectos que se considerarán en las evaluaciones objetivas:

Destreza para solucionar problemas de aplicación sencillos.

Capacidad de analizar e interpretar los resultados obtenidos.

Habilidad para aplicar los conocimientos teóricos en la resolución de situaciones prácticas.

Rigurosidad en la fundamentación teórica.

Evaluación de trabajos prácticos

Para evaluar la presentación de estos trabajos de laboratorio se aplicará el siguiente instrumento:

Tabla de especificación:

Criterios: MB B I Calificación

parcial

a. Comprensión de los conceptos básicos del tema (3p)

b. Aplicación del tema a casos prácticos (3p)

c. Cumplimiento del tiempo establecido para la fecha de entrega. (1p)

d. Expresión escrita. Uso de la terminología adecuada. (2p)

e. Calidad y claridad en la presentación del trabajo práctico. (1p)

Calificación

Final


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Cada uno de los 5 criterios tiene un determinado peso en la calificación final del trabajo práctico, correspondiendo 3 puntos para los incisos a y b; 2 puntos para el inciso d y 1 punto para los incisos c y e, dando un puntaje total de 10 puntos, siendo ésta la calificación máxima que podrán obtener los alumnos en la producción de cada trabajo práctico. La tabla se completará teniendo en cuenta, para cada inciso, la siguiente escala y porcentajes:

Muy Bueno (MB) 100 % Bueno (B) 50% Insuficiente (I) 0%

Autoevaluación: Será realizada utilizando el instrumento elaborado desde Secretaría Académica y

aprobado por Consejo Directivo.


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PLAN DE TRABAJO

Eje temático / Unidad Asignación de tiempo (Cantidad de clases)

Eje Temático N° 1: Estadística descriptiva

Unidad N° 1: Organización y presentación de datos 1

Unidad N° 2: Medidas resumen 4

Eje Temático N° 2: Probabilidad

Unidad N° 3: Probabilidad 3

Eje Temático N° 3: Variable aleatoria – Distribuciones teóricas

Unidad N° 4: Variable aleatoria 4

Unidad N° 5: Distribuciones discretas 5

Eje Temático N° 4: Introducción al muestreo – Teoría de la estimación

Unidad N° 6: Introducción al muestreo 2

Unidad N° 7: Estimación de parámetros 3

Eje Temático N° 5: Pruebas de hipótesis

Unidad N° 8: Pruebas de hipótesis 4

Eje Temático N° 6: Distribuciones Bidimensionales – Regresión y Correlación

Unidad N° 9: Regresión y Correlación 3

Parciales 3

Total 32


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METODOLOGÍA

La cátedra propone para su desarrollo el dictado de clases teórico – prácticas, en las cuales habrá un primer momento de motivación a partir de contextualizar el tema de estudio en una situación de la realidad, cuando esto sea posible, luego se deducirán los conceptos fundamentales y demostraciones matemáticas si fueran pertinentes y se resolverán algunos ejemplos de complejidad creciente. En un tercer momento de la clase se realizará un cierre rescatando los conceptos esenciales que fueron desarrollados.

Dentro de las estrategias que se utilizaran a lo largo de la asignatura, se pueden mencionar:

Clases magistrales.

Demostración.

Exposiciones dialogadas.

Resolución de problemas.

Lecturas especiales.

Para seleccionar la modalidad a aplicar en el desarrollo de la clase se tiene en cuenta que es una asignatura que se puede relacionar casi todo su contenido con aplicaciones reales, pero que además tiene un desarrollo matemático teórico importante.

Materiales didácticos y recursos materiales Los materiales didácticos y recursos materiales que habitualmente sostienen la

cátedra son:

Tizas (blancas y de color) y pizarrón

Cañón y material de apoyo (presentaciones de PowerPoint)

Apunte de cátedra.

Calculadora.

Plataforma virtual.

Actividades de aprendizaje Toma de apuntes

Resolución de ejercitación modelo de complejidad creciente.

Resolución de prácticos de laboratorio con redacción de informe


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BIBLIOGRAFÍA

LISTA ALFABÉTICA DE REFERENCIAS (Bibliográficas y no bibliográficas)

OBLIGATORIA:

DEVORE, Jay Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencia Edición: Séptima CENGAGE LEARNING – México – 2009 ISBN: 9789706868312 (Al 2015: 1 ejemplar/es en Colección UTN) Más 6 ejemplares edición anterior.

HILDEBRABN, David; LYMAN, Ott Estadística aplicada a la administración y a la economía Edición: Tercera Addison Wesley Longman – México – 1997 ISBN: 97896844443174 Al 2015: 2 ejemplar/es en Colección UTN

SPIEGEL, Murray R; SCHILLER, John J; SRINIVASAN, R. Teoría y problemas de probabilidad y estadística Edición: Segunda McGRAW – HILL INTERAMERICANA EDITORES – México – México – Reimpresión 2004. ISBN: 9789584101334 Al 2015: 4 ejemplar/es en Colección UTN

SPIEGEL, Murray R; STEPHENS, Larry J. Estadística Edición: Tercera McGRAW – HILL INTERAMERICANA EDITORES – México – México – Reimpresión 2007. ISBN: 9789701032718 Al 2015: 3 ejemplar/es en Colección UTN

NO OBLIGATORIA: GIULIODORI, Roberto

ESTADISTICA DESCRIPTIVA Y PROBABILIDAD. Edición: Primera – CORDOBA – ARGENTINA – Reimpresión 1997 EDICIONES EUDECOR SRL ISBN: 9879094077 Al 2015: 1 ejemplar/es en Colección UTN de edición anterior


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MENDENHALL, William; WACKERLY, Dennis; SCHEAFFER, Richard.

Estadística Matemática con Aplicaciones Edición: Segunda Grupo Editorial Iberoamericana – México – México – 1994 ISBN: 9789706250162 Al 2015: 3 ejemplar/es en Colección UTN

MILLER, Irwin, R; FREUND, John; JOHNSON, Richard Probabilidad y Estadística para Ingenieros Edición: Cuarta PRENTICE – HALL HISPANOAMERICANA, SA. – México – 1992. ISBN: 9789688802359 Al 2015: 1 ejemplar/es en Colección UTN

MOOD, Alexander M; GRAYBILL, F Introducción a la Teoría Estadística Edición: Cuarta reimpresión AGUILAR – España – Madrid – 1978. ISBN: 8503201028 Al 2015: 1 ejemplar/es en Colección UTN Más 1 ejemplar edición anterior.

RUIZ – MAYA PERÉZ, Luis; PLIEGO LÓPEZ, Francisco Javier Martín.

FUNDAMENTOS DE INFERENCIA ESTADÍSTICA. Edición: Tercera – ESPAÑA – 2002 THOMSON - PARANINFO ISBN: 978849732354

VELAZCO SOTOMAYOR, Gabriel; WISNIEWSKI, Priotr Marian Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. Edición: Primera THOMSON LEARNING – México – México – 2001. ISBN: 9789706861368 Al 2015: 1 ejemplar/es en Colección UTN

WALPOLE, Ronald; MYERS, Raymond Probabilidad y Estadística Edición: Cuarta Ediciones McGRAW – HILL – México – México – 2004. ISBN: 9789684229921 Al 2015: 2 ejemplar/es en Colección UTN

Apuntes RIVARA LAURA MARÍA Ing.

Probabilidad y Estadística [Apunte de cátedra] El autor – 2015


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ARTICULACIÓN ING. ELECTRÓNICA

Articulación con el Área:

Asignatura Carga Horaria Porcentaje

Probabilidad y Estadística 96 16,6%

Álgebra y Geometría Analítica 160 27,8%

Análisis Matemático I 160 27,8%

Análisis Matemático II 160 27,8%

Total 576 100,0%

Articulación con el Nivel:




Informática II 160 19,2%

Física II 160 19,2%

Técnicas Digitales 128 15,4%

Seguridad, Higiene y Medio Ambiente 64 7,7%

Inglés Técnico I 64 7,7%

Total 832 100,0%

Articulación con las correlativas:

Asignatura Para cursar Para rendir

Cursada Aprobada

Probabilidad y Estadística Álgebra y Geometría Analítica Análisis Matemático I

Álgebra y Geometría Analítica Análisis Matemático I


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Articulación de contenidos:

Toma conceptos de: Segundo Nivel – Contenidos de:

Probabilidad y Estadística Aporta conceptos a:

Área Matemática Primer Nivel

Álgebra y Geometría Analítica Temas: Solución de un Sistema Lineal. Rectas en R2. Función Lineal.

Temas: Variable aleatoria. Regresión y Correlación.

Área Matemática Primer Nivel

Análisis Matemático I Temas: Funciones. Límite. Derivada. Integración. Series infinitas.

Temas: Variable aleatoria Regresión y Correlación

Área Matemática Segundo Nivel

Análisis Matemático II Temas: Funciones de varias variables.

Temas: Variable aleatoria: Función generatriz de momentos. Regresión y Correlación.

Informática II

Física II

Técnicas Digitales

Seguridad, Higiene y Medio Ambiente

Inglés Técnico I

Probabilidad y Estadística es correlativa de:

Sistemas de comunicaciones Cuarto Nivel


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ARTICULACIÓN ING. ELECTROMECÁNICA







Matemática para Ingeniería electromecánica 96 14,3%

Total 672 100,0%





Estabilidad 192 19,3%

Ingeniería Electromecánica II 96 9,7%

Conocimiento de Materiales 128 12,9%


Programación en computación 96 9,7%

Inglés I 64 6,5%

Total 992 100,0%



Cursada Aprobada




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Probabilidad y Estadística

Aporta conceptos a:

Área Matemática Primer nivel





Temas: Variable aleatoria Regresión y Correlación.

Área Matemática Segundo nivel



Física II

Estabilidad

Ingeniería Electromecánica II

Conocimiento de Materiales

Temas: Distribuciones teóricas de variable aleatoria.

Programación en computación

Temas: Programación y graficación

Inglés I


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Área Matemática Tercer nivel

Matemática para Ingeniería Electromecánica

Temas: Probabilidades. Medidas de posición. Medidas de dispersión

Probabilidad y Estadística es correlativa de: Quinto Nivel

Organización Industrial Temas:

Estudio del trabajo.

Temas: Métodos de los mínimos cuadrados. Regresión lineal. Distribuciones en el muestreo. Probabilidades.


Formulación y Evaluación de Proyectos de Inversión

Quinto Nivel Temas: Técnicas de proyección del mercado. Estudios de mercados.


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ARTICULACIÓN ING. QUÍMICA







Total 672 100,0%




Integración II 96 10,0%

Química Inorgánica 128 13,4%



Química Orgánica 192 20,0%

Inglés técnico I 64 6,7%

Marketing 64 6,7%

Total 960 100,0%



Cursada Aprobada




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Probabilidad y Estadística Aporta conceptos a:







Área matemática Segundo nivel



Temas: Estadística descriptiva.

Integración II Temas: Datos estadísticos de producción.

Química Inorgánica

Física II

Temas: Estadística descriptiva.

Química Orgánica Temas: Estadística de la halogenación de alcanos. Estadística de la combustión de alcanos y cicloalcanos. Estadística de la halogenación alquenos.

Ingles I

Marketing



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Temas: Organización y presentación de datos estadísticos. Parámetros y estadísticos de las distribuciones de frecuencias de una dimensión. Variables y distribuciones aleatorias. Modelos especiales de probabilidad.


Control estadístico de proceso Cuarto nivel

Temas: Herramientas gráficas del Control de calidad. Gráficos de Control de Shewhart por variables y por atributos. Curvas OC para muestreo simple, doble y múltiple.


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ARTICULACIÓN ING. EN SISTEMAS







Total 672 100,0%




Diseño de Sistemas 192 18,7%

Comunicaciones y Redes 128 12,5%

Matemática Superior 128 12,5%

Gestión de Datos 128 12,5%

Ingeniería y Sociedad 64 6,2%

Economía 96 9,4%

Inglés II 64 6,3%

Construcción de Software 128 12,5%

Total 1024 100,0%



Cursada Aprobada




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Toma conceptos de: Segundo Nivel – Contenidos de: Probabilidad y Estadística

Aporta conceptos a:







Área Matemática Segundo nivel

Análisis Matemático II Temas:

Funciones de varias variables.


Diseño de Sistemas

Comunicaciones y Redes

Temas: Regresión y Correlación.

Matemática Superior Temas: Aproximación e interpolación de funciones.

Gestión de Datos

Ingeniería y Sociedad

Economía


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Temas: Procesos estocásticos. Variables aleatorias. Funciones de distribución. Teorema del Límite Central.


Investigación Operativa Cuarto nivel

Temas: Programación de proyectos (PERT). Modelos de inventarios

probabilísticos.

Temas: Variables aleatorias. Distribuciones y densidades. Intervalos de confianza. Test de Hipótesis.


Simulación Cuarto Nivel

Temas: Generación de variables aleatorias. Identificación de distribuciones. Test de verificación de aleatoriedad y uniformidad.


Ingeniería de Software Cuarto Nivel

Probabilidad y Estadística es correlativa de: Proyecto Final Quinto Nivel

Temas: Probabilidad. Variables aleatorias. Distribuciones y densidades. Funciones de variables aleatorias. Verificación de Hipótesis.


Inteligencia Artificial Quinto Nivel

Temas: Sistemas de razonamiento. Probabilístico. Árboles de decisión. Aprendizaje estadístico.


Administración Gerencial Quinto Nivel

Temas: Distribuciones de probabilidad.


Sistema de Apoyo a la Gestión y a las Decisiones

Quinto Nivel Temas: Procesos de decisión


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FUNDAMENTACIÓN

De la Asignatura: La metodología estadística nos dota de una serie de principios, procedimientos,

técnicas y métodos para realizar cuatro tareas fundamentales en la investigación y estudios técnicos:

Obtener datos de manera rápida confiable y a bajo costo. Organizar y procesar estos datos a fin de obtener la información requerida. Proporcionar principios y métodos para obtener interpretaciones

adecuadas de los resultados obtenidos y Proporcionar principios y lineamientos para comunicar apropiadamente los

resultados en el marco de un informe, presentación oral o artículo científico.

Así los métodos y técnicas de la estadística ayudan a la realización de múltiples tareas en las organizaciones productivas y sociales, públicas y/o privadas; son la base para la realización de estudios técnicos e investigaciones que permitan la mejora de procesos de producción de bienes y servicios, la mejora de la calidad y el sustento necesario para la toma de decisiones en las empresas u organizaciones de los más diversos ámbitos.

Estudiar estadística permite adquirir las herramientas básicas que posibilitarán al futuro profesional tomar decisiones en base a información confiable relevada de un fenómeno en estudio y abordar situaciones reales en las que estén presentes la incertidumbre y la variabilidad. Además, le permitirá contar con el conocimiento necesario para tener una actitud crítica frente a trabajos estadísticos de divulgación profesional, científica y social, lo cual será logrado ya que el estudio de la asignatura, proporciona el balance teórico-práctico para poder comprender los conceptos, pero a la vez proporciona las herramientas necesarias para facilitar el procesamiento y análisis de la información.

El abanico de disciplinas en donde se pueden aplicar es muy amplio, abarcando el área social, científico, tecnológico e industrial. Es por esto que el conocimiento de los fundamentos de estas ramas es importante para el desempeño de cualquier profesional dentro de sus actividades diarias, pero aún más para formar el perfil de un ingeniero.

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