FACULTAD DE INGENIERIA UNIVERSIDAD DE SAN CARLOS DE GUATEMALA · 2019. 6. 7. · UNIVERSIDAD DE SAN...
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UNIVERSIDAD DE SAN CARLOS DE GUATEMALA FACULTAD DE INGENIERIA ESCUELA DE ESTUDIOS DE POSTGRADO 2 0 1 9 T R I M E S T R E 1 1 Nombre del Cuso: MÉTODOS ESTADÍSTICOS PARAMÉTRICOS Código: MEST 101 Créditos: 3 Escuela: ESTUDIOS DE POSTGRADO Maestría a la que pertenece: ESTADISTICA APLICADA Docentes: Inga. Mayra Virginia Carvajal Castillo, MA. Edificio: T-3 , Edificio ERIS Sección: A y B Salón del curso: Sección A: 205 Sección B: ERIS Horario del curso: Sección A: 14:00 a 17:00 Sección B: 10:00 a 13:00 Horas por semana del curso: 3 horas presenciales por sección Trimestre: 1 Período: 23 de febrero al 18 de mayo de 2019 1. DESCRIPCIÓN DEL CURSO curso centra su énfasis en la relación existente entre la teoría de probabilidades y la inferencia estadística, aplicando los métodos estadísticos paramétricos que se fundamentan en el principio de la normalidad de la poblaciones utilizados en la inferencia estadística de una población y de dos poblaciones. El desarrollo teórico se vinculará con el análisis de datos de casos reales, el cual servirá de base para la interpretación de resultados orientada a la toma de decisiones 2. OBJETIVOS GENERAL 1. Contribuir a la adquisición de competencias por medio del desarrollo de los conocimientos teóricos y prácticos de xlos métodos paramétricos. 2. Desarrollar los fundamentos teóricos de los métodos estadísticos paramétricos y su aplicación para el análisis inferencial de información, para la toma acertada de decisiones. ESPECÍFICOS Lograr que el participante al final del curso sea capaz de: 1. Aplicar los métodos estadísticos paramétricos para la inferencia estadística. 2. Manejar software para el procesamiento de los datos producto de las investigaciones
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UNIVERSIDAD DE SAN CARLOS DE GUATEMALAFACULTAD DE INGENIERIAESCUELA DE ESTUDIOS DE POSTGRADO
2019
TRIMESTRE
11
Nombre del Cuso: MÉTODOS ESTADÍSTICOS PARAMÉTRICOSCódigo: MEST 101 Créditos: 3
Escuela: ESTUDIOS DE POSTGRADO Maestría a la que pertenece: ESTADISTICA APLICADA
Docentes: Inga. Mayra Virginia Carvajal Castillo, MA.
Edificio: T-3 , Edificio ERIS Sección: A y B Salón del curso:
Sección A: 205 Sección B: ERIS
Horario delcurso:
Sección A: 14:00 a 17:00 Sección B: 10:00 a 13:00
Horas por semana del curso: 3 horas presenciales por sección
Trimestre: 1 Período: 23 de febrero al 18 de mayo de 2019
1. DESCRIPCIÓN DEL CURSO
curso centra su énfasis en la relación existente entre la teoría de probabilidades y lainferencia estadística, aplicando los métodos estadísticos paramétricos que se fundamentan enel principio de la normalidad de la poblaciones utilizados en la inferencia estadística de unapoblación y de dos poblaciones. El desarrollo teórico se vinculará con el análisis de datos de casos reales, el cual servirá de base para la interpretación de resultados orientada a la toma de decisiones
2. OBJETIVOS
GENERAL1. Contribuir a la adquisición de
competencias por medio del desarrollo de los conocimientos teóricos y prácticos de xlos métodos paramétricos.
2. Desarrollar los fundamentos teóricos de los métodos estadísticos paramétricos y su aplicación para el análisis inferencial de información, para la toma acertada de decisiones.
ESPECÍFICOSLograr que el participante al final del curso seacapaz de:
1. Aplicar los métodos estadísticosparamétricos para la inferencia estadística.
2. Manejar software para el procesamiento de los datos producto de las investigaciones
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3. COMPETENCIAS TERMINALES
Al finalizar el curso el estudiante desarrolla las siguientes competencias: Describe las diferentes fases del proceso de inferencia estadística. Identifica la utilidad de los métodos estadísticos paramétricos en la investigación
cuantitativa. Aplica de forma adecuada los métodos de la inferencia estadística en una investigación
cuantitativa Utiliza aplicaciones de software en la solución de problemas de inferencia estadística
4. CONTENIDO TEMÁTICO DEL CURSO
Unidad Tema
I
1. Teoría del muestreo 1. Distribuciones muestrales y sus distribuciones de probabilidad2. Distribuciones muestrales para la media de una y dos poblaciones3. Distribuciones muestrales para la proporción de una y dos poblaciones
2. Distribuciones muestrales para la varianza de una y dos poblaciones
II
3. Teoría de la estimación 1. Tipos de estimadores2. Estimación por intervalo de confianza para la media de una y dos
poblaciones3. Estimación por intervalo de confianza para la proporción de una y dos
poblaciones.4. Estimación por intervalo de confianza para la varianza de una y dos
poblaciones
III
4. Teoría de hipótesis1. Tipos de ensayos2. Tipos de errores3. Pruebas de hipótesis para la media de una y dos poblaciones4. Pruebas de hipótesis para la proporción de una y dos poblaciones5. Pruebas de hipótesis para la varianza de una y dos poblaciones
IV
5. Análisis de varianza 1. Análisis de varianza de un solo factor2. Pruebas Post-Hoc
6. Análisis de varianza de dos factores
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5. CRONOGRAMA DE ACTIVIDADESSe
sión
Fe
cha
Objetivo de la sesión Contenidos a desarrollar Actividad Evaluación
Sesi
ón N
o.1
Fech
a: f
ebre
ro 2
3 de
201
9
Presentación del
curso.
Desarrollo y
aplicación de
contenidos unidad
I.
Distribuciones
muestrales para la
media, la proporción y
la varianza de una y
dos poblaciones.
Entrega de Programa
Organización del curso
Clase magistral
Resolución de
problemas
Sesi
ón N
o.2
Fech
a: m
arzo
2
de 2
019
Desarrollo y
aplicación de
contenidos unidad
II.
Teoría de la estimación
Intervalos de
confianza para la
media de una y dos
poblaciones
Clase magistral
Resolución de
problemas.
Entrega
Tarea 1
10pts.
Sesi
ón N
o.3
Fech
a: m
arzo
9 d
e 20
19
Desarrollo y
aplicación de
contenidos unidad
II.
Intervalos de
confianza para la
proporción de una y
dos poblaciones
Clase magistral
Resolución de
problemas.
Entrega Tarea
2
5pts.
Sesi
ón N
o.4
Fech
a: m
arzo
16
de
2019
Desarrollo y
aplicación de
contenidos unidad
II.
Intervalos de
confianza para la
varianza de una y dos
poblaciones
Clase magistral
Resolución de
problemas.
Entrega
Tarea 3
5pts
Sesi
ón N
o.5
Fech
a: m
arzo
23
de
2019
Desarrollo de
contenidos de
unidad III.
Evaluación de distribuciones
muestrales e intervalos de
confianza de una y dos
poblaciones
Clase magistral
Evaluación parcial 15pts
Sesi
ón N
o.6
Fech
a: m
arzo
30
de 2
019
Desarrollo y
aplicación de
contenidos
unidad III.
Pruebas de hipótesis para la
media de una y dos
poblaciones
Clase magistral
Resolución de
problemas.
Entrega Tarea
5 5pts
Asignación de
trabajo de
investigación
grupal
Sesi
ón N
o.7
Fech
a: a
bril
6 de
201
9 Desarrollo y
aplicación de
contenidos
unidad III.
Pruebas de hipótesis
para la proporción de
una y dos poblaciones
Clase magistral
Resolución de
problemas.
Entrega Tarea
6 5pts
Sesi
ón Desarrollo y Pruebas de hipótesis para la Clase Resolución de
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aplicación de
contenidos
unidad III.
varianza de una y dos
poblaciones
magistral problemas.
Entrega Tarea
7 5pts.
Sesi
ón N
o 9
Fech
a: m
ayo
4 de
201
9 Desarrollo y
aplicación de
contenidos
unidad IV.
1.Análisis de Varianza de
un factor
Pruebas post-hoc
Clase magistral
Resolución de
problemas.
Entrega Tarea
8 5pts
Sesi
ón N
o 10
Fech
a: m
ayo
11 d
e 20
19
Desarrollo y
aplicación de
contenidos
unidad IV.
1.
Análisis de Varianza de
dos factores2.
Pruebas post-hoc
Clase magistral
Resolución de
problemas.
Entrega
Trabajo de
Investigación
15pts..
Sesi
ón N
o 11
Fech
a: m
ayo
4 de
201
9 1.Evaluación final de
contenidos de
unidades 1,2, 3 y 4
3.
Evaluación final
Evaluación
final 30 pts.
6. METODOLOGÍALa metodología a utilizar se basa en clases presenciales utilizando ayuda audiovisual con
presentaciones en programas de computadora, así como la pizarra y marcadores. Se hará énfasis en la participación activa del estudiante en la solución de problemas y discusiones en grupo. Seutilizará el servicio de internet para mantener una comunicación efectiva y apoyar al estudiante.
7. NOTA DE PROMOCIÓN Y EVALUACIÓN DEL RENDIMIENTO ACADÉMICO
La nota de promoción es de 70 puntos en una escala de 0 a 100 puntos, de acuerdo con el Reglamento del sistema de Estudios de Postgrado de la USAC. La asistencia debe ser de al menosel 85%. La zona es de 70 puntos y la evaluación final es de 30 puntos, no hay exámenes de recuperación.
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8. BIBLIOGRAFÍA
ANDERSON, SWEENEY Y WILLIAMS. ESTADISTICA PARA ADMINISTRACION Y ECONOMIA. DECIMA EDICION. EDITORIAL CENGAGE LEARNING, 2008.
DEVORE, JAY L. PROBABILIDAD Y ESTADISTICA PARA INGENIERIA Y CIENCIAS. OCTAVAEDICION. EDITORIAL CENGAGE LEARNING, 2012.
-DOMINGUEZ Y DOMINGUEZ. ESTADISTICA Y PROBABILIDAD. EDITORIAL OXFORD. 2006
LEVIN Y OTROS. ESTADISTICA PARA ADMINISTRACION Y ECONOMIA. SEPTIMA EDICION. EDITORIAL PEARSON, 2010.
MENDENHALL, BEAVER Y BEAVER. INTRODUCCION A LA PROBABILIDAD Y ESTADISTICA. EDITORIAL CENGAGE LEARNING 2006.
MENDENHALL III, WACKERLY Y SCHEAFFER. ESTADISTICA MATEMATICA CON APLICACIONES. SEXTA EDICION, EDICION REVISADA. EDITORIAL THOMSON, 2002.
TRIOLA, MARIO. ESTADISTICA. DECIMA EDICION. EDITORIAL PEARSON, 2009. WALPOLE, MYERS, MYERS Y YE. PROBABILIDAD Y ESTADISTICA PARA INGENIEROS.
NOVENA EDICION. EDITORIAL PEARSON, 2012 WELBSTER, ALLEN. ESTADÍSTICA APLICADA A LOS NEGOCIOS Y LA ECONOMÍA.
TERCERA EDICIÓN. EDITORIAL IRWIN MCGRAW HILL, 2001. WILTON, SUSAN Y ARNOLD, JESSE. PROBABILIDAD Y ESTADISTICA CON APLICACIONES
PARA INGENIERIA Y CIENCIAS COMPUTACIONALES. CUARTA EDICION. EDITORIAL MC GRAW HILL.
