8/19/2019 EST134-2016-1 (3)

1/3

PONTIFICIA UNIVERSIDAD C ATÓLICA DEL PERÚ ESTUDIOS GENERALES CIENCIAS 

PROGRAMA ANALÍTICO 

CURSO  : MODELOS Y MÉTODOS ESTADÍSTICOS CONTEMPORÁNEOS (MYME) CLAVE  : EST134TIPO  : OBLIGATORIO PARA LA ESPECIALIDAD DE ESTADÍSTICA

ELECTIVO DEL GRUPO B PARA LAS ESPECIALIDADES DE FÍSICA, MATEMÁTICAS, QUÍMICAY LAS DE INGENIERÍA 

CRÉDITOS  : 2.00HORAS DE TEORÍA  : 2 SEMANALES HORAS DE PRÁCT. : NO TIENE HORAS DE LAB. : NO TIENE REQUISITOS  : 20 CRÉDITOS SEMESTRE  : 2016-1

I. Objetivos del curso

Al término del semestre, el estudiante comprenderá modelos de datos y análisis estadísticos básicos;identificará diferentes áreas de desempeño de la especialidad, como modelos actuariales y financieros,sistemas de información, gestión y ciencias sociales, humanidades, aplicaciones a la Ingeniería,bioestadística y estadística matemática. Asimismo, mostrará una actitud positiva hacia la especialidad dandocuenta de sus perspectivas profesionales y académicas futuras.

II. Metodología

El curso promoverá la participación activa de los alumnos a través de visitas guiadas a instituciones quedesarrollan análisis cuantitativo y de seminarios ofrecidos por invitados especialistas en los diferentesmodelos de datos y análisis estadísticos contemporáneos que se aplican a la industria, banca, cienciassociales y humanidades, economía y administración, así como en ingeniería y ciencias.

Al finalizar, los alumnos realizarán, en grupo o individualmente, un proyecto de iniciación científica. Se

propiciará que en la presentación de los trabajos se debata acerca de los resultados encontrados.Las consultas que el estudiante necesite realizar al profesor del curso las puede hacer durante la clase (si eltema corresponde), fuera de ella (en los horarios de asesoría que el profesor proporciona) o por correoelectrónico.

III. Sumilla

El curso presenta los modelos y métodos estadísticos contemporáneos a través de una visión histórica de laEstadística, su relación con el método científico, el ámbito de desempeño laboral, sus interrelaciones conotras disciplinas y su uso en diferentes áreas de desempeño.

IV. Descripción del programa

PRIMERA PARTE: ¿QUÉ ES LA ESTADÍSTICA? (6 HORAS)

C APÍTULO 1. Conceptos generales 

Introducción. Desarrollo histórico de la estadística. La estadística contemporánea.

SEGUNDA PARTE: LA ESPECIALIDAD Y SU CAMPO DE ACCIÓN  (19 HORAS)

C APÍTULO 2. Estadística. Definición y áreas de la Estadística: Estadística matemática, Modelamiento estadístico, Estadística y sistemasde información, Actuarial y finanzas, Estadística en Ciencias Sociales, Humanidades y Gestión,Bioestadística, Estadística en ingeniería. El enfoque multidisciplinario. Estructura de cursos de laespecialidad. Diferencia con especialidades afines. Perfil requerido para la especialidad.

C APÍTULO 3. Estadística matemática. Definición, clasificación e importancia. Estadística inferencial clásica y bayesiana, modelos probabilísticos,estadística no paramétrica y procesos estocásticos. Campos de aplicación.

8/19/2019 EST134-2016-1 (3)

2/3

Programa analítico de Modelos y métodos estadísticos contemporáneos

C APÍTULO 4. Modelamiento estadísticoModelos de regresión y diseño de experimentos. Modelos avanzados para el análisis de datos. Campos deaplicación.

C APÍTULO 5. Actuarial y finanzas Definición y clasificación. Análisis de riesgos y seguros. Finanzas cuantitativas. Campos de aplicación.

C APÍTULO 6. Estadística computacional Bases de datos, Análisis multivariado. Minería de datos. Campos de aplicación.

C APÍTULO 7. Estadística en Ciencias Sociales, Humanidades y Gestión 

Muestreo y diseño de encuestas. Modelos de variables latentes. Estadística en investigación de mercados.Campos de aplicación.

C APÍTULO 8. Estadística en ingeniería Temas de aplicaciones de la estadística en ingeniería. Control integral de la calidad. Estadística espacial.Campos de aplicación.

C APÍTULO 9. Análisis de Supervivencia Bioestadística, análisis de confiabilidad. Campos de aplicación.

 

TERCERA PARTE: EVOLUCIÓN DE LA ESPECIALIDAD Y SU TRASCENDENCIA  (3 HORAS) 

C APÍTULO 10. Perfil del profesional en Estadística La ética en  la Estadística. Campos de desarrollo profesional. Consultoría Estadística. Apoyo a otras

disciplinas. Tecnologías actuales. 

V. Bibliografía

BERNARDO, J. M.2000 Métodos Estadísticos Contemporáneos en la Investigación Científica.

http://www.uv.es/~bernardo/divulgacion.pdf  

EFRON, B.2009 The Future of Statistics.

http://www-stat.stanford.edu/~ckirby/brad/other/2009Future.pdf  

GONICK, L. y W. Smith1993 The Cartoon Guide to Statistics. Harper-Collins.

HALL, P.2008 Algunos problemas de actualidad en estadística. La Gaceta de la RSME, Vol. 11 (2008),

Núm. 4, Págs. 657–663.http://dmle.cindoc.csic.es/pdf/GACETARSME_2008_11_4_01.pdf  

HOERL, R. y R. Snee2012 Statistical Thinking: Improving Business Performance. Wiley and SAS Business Series. 

LINDSAY, B. G., J. Kettenring y D. O. Siegmund2004  A Report on the Future of Statistics. Statistical Science, Vol. 19, No. 3, pp. 387-407.

http://www.stat.columbia.edu/~madigan/PAPERS/MadiganStuetzle.pdf

SALSBURG, D.2001 The Lady Tasting Tea: How Statistics Revolutionized Science in the Twentieth Century. W.H.

Freeman / Owl Book.

SILVER, N.2012 The signal and the noise: why so many predictions fail-- but some don't. Nueva York: Penguin

Press.

VICKERS, J. A.2010 What is a p-value anyway? 34 Stories to Help You Actually Understand Statistics. Pearson.

2

http://www.uv.es/~bernardo/divulgacion.pdfhttp://www.uv.es/~bernardo/divulgacion.pdfhttp://www-stat.stanford.edu/~ckirby/brad/other/2009Future.pdfhttp://www-stat.stanford.edu/~ckirby/brad/other/2009Future.pdfhttp://dmle.cindoc.csic.es/pdf/GACETARSME_2008_11_4_01.pdfhttp://dmle.cindoc.csic.es/pdf/GACETARSME_2008_11_4_01.pdfhttp://www.amazon.com/Statistical-Thinking-Improving-Business-Performance/dp/1118094778/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1362099633&sr=1-1&keywords=Statistical+thinkinghttp://www.amazon.com/Statistical-Thinking-Improving-Business-Performance/dp/1118094778/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1362099633&sr=1-1&keywords=Statistical+thinkinghttp://www.stat.columbia.edu/~madigan/PAPERS/MadiganStuetzle.pdfhttp://en.wikipedia.org/wiki/The_Lady_Tasting_Teahttp://en.wikipedia.org/wiki/The_Lady_Tasting_Teahttp://en.wikipedia.org/wiki/The_Lady_Tasting_Teahttp://www.stat.columbia.edu/~madigan/PAPERS/MadiganStuetzle.pdfhttp://www.amazon.com/Statistical-Thinking-Improving-Business-Performance/dp/1118094778/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1362099633&sr=1-1&keywords=Statistical+thinkinghttp://dmle.cindoc.csic.es/pdf/GACETARSME_2008_11_4_01.pdfhttp://www-stat.stanford.edu/~ckirby/brad/other/2009Future.pdfhttp://www.uv.es/~bernardo/divulgacion.pdf

8/19/2019 EST134-2016-1 (3)

3/3

Programa analítico de Modelos y métodos estadísticos contemporáneos

VI. Sistema de evaluación

ReglamentoLos promedios de prácticas se calculan con aproximación hasta las décimas. Cualquiera sea la cifra de lascentésimas, no se tomará en cuenta.La nota final del curso se expresa solo en números enteros. Si el cálculo de la nota final da un total condecimales, debe convertirse esa cifra a enteros (se añade un punto a la nota si el primer decimal es cinco omás; se elimina el decimal si es menor de 5).El profesor del curso entregará a la Secretaría Académica una única nota al finalizar el semestre, en base alos diversos criterios de evaluación propios del curso: trabajos individuales o grupales, prácticas calificadas,exposiciones, informes, participación en clase, iniciativas, etc.

Sistema de evaluación para el semestreLos tipos de evaluación y la forma en la cual se determinará el promedio del curso serán comunicados por elprofesor al inicio del semestre. Las fechas de todas las evaluaciones serán comunicadas por el profesor conun mínimo de una semana de anticipación (incluidas las indicaciones para su desarrollo y calificación si elloes pertinente). Todas las evaluaciones se llevarán a cabo dentro de las horas programadas para clase opráctica.

San Miguel, marzo de 2016

3