Silabo Probabilidad y Estadistica - 2015-1
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UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS FACULTAD DE INGENIERIA ELECTRONICA Y ELECTRICA S I L A B O I.- INFORMACION GENERAL: Asignatura: Probabilidad y Estadística Código: 140043 Semestre Académico: 2015 – I No. de horas semanales: Teoría: 03 - Práctica: 02 No. de créditos: Cuatro (04) Duración: 17 semanas Ciclo: III Pre-requisito: Cálculo diferencial e integral II Profesor: Lic. Julio César Ramos Ramírez II.- SUMULLA: En la asignatura se imparten conocimientos sobre la recopilación, organización y presentación de datos; el cálculo y uso de las mediadas de tendencia central y las mediadas de dispersión; los elementos del análisis de regresión y correlación; el cálculo de probabilidades, las variables aleatorias y las distribuciones de probabilidad más usadas; también temas sobre la inferencia estadística como la estimación de parámetros y la prueba de hipótesis. III.- OBJETIVOS: Al finalizar el curso el alumno debe: Conocer las etapas de la investigación estadística y aplicarlos a casos reales. Saber calcular, interpretar y analizar las medias estadísticas descriptivas. Utilizar el cálculo de probabilidades y los modelos teóricos para estudiar fenómenos reales. Realizar estimaciones y pruebas de hipótesis sobre parámetros poblacionales. IV.- EVALUACION:
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UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS
UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOSFACULTAD DE INGENIERIA ELECTRONICA Y ELECTRICAS I L A B O
I.-INFORMACION GENERAL:Asignatura:Probabilidad y EstadsticaCdigo:140043Semestre Acadmico:2015 INo. de horas semanales:Teora: 03 - Prctica: 02No. de crditos:Cuatro (04)Duracin:17 semanasCiclo:IIIPre-requisito:Clculo diferencial e integral IIProfesor:Lic. Julio Csar Ramos Ramrez
II.-SUMULLA:En la asignatura se imparten conocimientos sobre la recopilacin, organizacin y presentacin de datos; el clculo y uso de las mediadas de tendencia central y las mediadas de dispersin; los elementos del anlisis de regresin y correlacin; el clculo de probabilidades, las variables aleatorias y las distribuciones de probabilidad ms usadas; tambin temas sobre la inferencia estadstica como la estimacin de parmetros y la prueba de hiptesis.
III.-OBJETIVOS:Al finalizar el curso el alumno debe:Conocer las etapas de la investigacin estadstica y aplicarlos a casos reales.Saber calcular, interpretar y analizar las medias estadsticas descriptivas.Utilizar el clculo de probabilidades y los modelos tericos para estudiar fenmenos reales.Realizar estimaciones y pruebas de hiptesis sobre parmetros poblacionales.
IV.-EVALUACION:Se aplicarn dos pruebas parciales y dos practicas calificadas. El promedio final ser la media aritmtica simple de los resultados de las pruebas parciales y el promedio de las prcticas calificadas.. Los estudiantes tienen la opcin de sustituir el puntaje de una de las pruebas parciales.
V.-PROGRAMACION ANALITICA DE TEMAS:Semana 01:La Estadstica. Clasificacin de la Estadstica. Conceptos de trminos estadsticos; poblacin, muestra, parmetro; variables de estudio. Etapas en la investigacin estadstica.
Semana 02:Organizacin y presentacin de datos. Distribuciones de frecuencia para variables cuantitativas y cualitativas. Representacin grfica de datos. Semana 03Reduccin de datos. Medidas de tendencia central y posicin: Media aritmtica, mediana, moda, cuartiles y percentiles.
Semana 04Medidas de dispersin: Rangos, varianza, desviacin estndar y el coeficiente de variacin. Medidas de asimetra y apuntamiento. Primera prctica calificada
Semana 05Introduccin al clculo de probabilidades: experimento aleatorio, espacio muestral, eventos, operaciones con eventos, probabilidad de un evento. Axiomas y teoremas sobre probabilidades.
Semana 06Probabilidad condicional, independencia de eventos, propiedades y aplicaciones. Teorema de Bayes y sus aplicaciones.
Semana 07Variable aleatoria discreta. Distribucin de probabilidad y funcin de probabilidad. Funcin de distribucin acumulada. Valor esperado y varianza de una variable aleatoria discreta.
Semana 08Examen parcialSemana 09Variable aleatoria continua. Funcin de densidad de probabilidad, funcin de distribucin acumulada. Valor esperado y varianza de una variable aleatoria continua.
Semana 10Distribuciones discretas ms importantes: binomial, Poisson, geomtrica, binomial negativa e hipergeomtrica. Aplicaciones.
Semana 11Distribuciones continuas importantes: uniforme, exponencial y normal. Propiedades de la distribucin normal. AplicacionesUso de la tabla de la normal estndar.
Semana 12Teorema del lmite central (TLC). Distribuciones muestrales de la media y de la proporcin. PropiedadesSegunda prctica calificada.Semana 13Nociones de inferencia estadstica: Estimacin de parmetros: estimacin puntual y por intervalos de la media y de la proporcin. Tamao de la muestra. Aplicaciones.Semana 14Prueba de hiptesis: nociones generales de la prueba de hiptesis. La prueba para la media y la proporcin.
Semana 15Regresin y correlacin: diagrama de dispersin, mtodo de mnimos cuadrados, estimaciones y predicciones. Coeficientes de correlacin y de determinacin lineal.
Semana 16Examen finalSemana 17Examen sustitutorio
VI.-BIBLIOGRAFIAMontgomery, Douglas - Runger, GeorgeProbabilidad y Estadstica Aplicada a la Ingeniera. Limusa, Mxico, 2002
Miller, Irwin R - Freund, John E.Probabilidad y Estadstica para Ingeniera. Prentice-Hill hispanoamericana.Mxico, 1992
Walpole, Ronald - Myers, Raymond H.Probabilidad y Estadstica. McGraw-Hill. Mxico 1992
Scheaffer - McClaveProbabilidad y Estadstica para Ingenieros. Grupo Editorial Iberoamericana. Mxico, 1993.
Velasco G - Wisniewski P.Probabilidad y Estadstica para Ingeniera y Ciencias. Edit. Thomson, Mxico
Devore, Jay L.Probabilidad y Estadstica para Ingeniera y Ciencias. Edit. Thomson, Mxico
Meyer, Paul L.Probabilidad y Aplicaciones Estadsticas. Addison Wesley. EEUU, 1992
Veliz Capuay, CarlosEstadstica y Aplicaciones. Lima - Per - 1998
Mitacc Meza, MximoTpicos de Estadstica Descriptiva y Probabilidad. Edit. San Marcos - Lima
