syllabus 3-ciclo-estadistica y probabilidades

7/24/2019 Syllabus 3-Ciclo-estadistica y Probabilidades

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FACULTAD DE INGENIERAS Y ARQUITECTURA

ESCUELA ACADMICO PROFESIONAL DE INGENIERA CIVIL

S LABO

1.0 INFORMACION GENERAL.

1.11.21.31.41.51.61.7

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ESTADSTICA Y PROBABILIDADES0802-08204OBLIGATORIO0802 - 08108 MATEMTICA II17 Semanas y media031 Hora Teora,4 Horas PrcticaTERCER CICLO

ASIGNATURACDIGO DEL CURSOCARCTER DE LA SIGNATURAPRE-REQUISITODURACINCREDITOSCARGA HORARIA

1.8 CICLO :

2.0 SUMILLA

Dar a conocer los conceptos bsicos de la estadstica como parte de la metodologacientfica. Entender el significado de probabilidad e identificar las caractersticasbsicas de los experimentos aleatorios. A travs de ellos el alumno podr al final delcurso tomar decisiones apoyndose en la estadstica inferencial. Los temas que sedesarrollan son: Estadstica Descriptiva, Probabilidades, Variables Aleatorias,Modelos Probabilsticos de Variables Aleatorias Continuas, Propiedades del ModeloProbabilstico Normal y Distribuciones Muestrales, Estimacin de Parmetros,Pruebas de Hiptesis.

3.0 IMPORTANCIA DEL CURSO

Es un curso bsico para la formacin del ingeniero civil, curso que deberprofundizar el ingeniero que se dedique al diseo de obras hidrulicas, estructurales,viales, etc.

4.0 OBJETIVOS GENERALES

Capacitar al alumno en el uso de las tcnicas estadsticas y en la toma de decisionesbasadas en la comprensin de los conceptos probabilsticos.

5.0 METODOLOGA

El profesor hace una introduccin del captulo a desarrollar, explicando lasaplicaciones prcticas en las que se usa, desarrolla el tema y luego hace ejemplossobre situaciones reales. Previo a cada prctica se hace un seminario dirigido dondelos alumnos intervienen en el desarrollo de los problemas, ayudando a que saquen aflote sus dudas y las consulten al profesor.

6.0 SISTEMA DE EVALUACIN

Estadstica y Probabilidades Pgina 1 de 4

El reglamento vigente de la universidad exige la asistencia obligatoria a clases; el 30% de

inasistencias inhabilita al alumno a continuar en el curso, colocando como promedio final:

NSP.


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ES : Examen Sustitutoro, slo para los alumnos que no logren aprobar el cursoy/o para los que deseen elevar su promedio.

Podrn rendir el Examen Sustitutoro (ES):

a) Los alumnos que no hayan dado el examen parcial o el examen final. Seexcluir a aquellos que no han rendido los dos exmenes, sin interesarel Promedio de Prctica alcanzado.

b) Los alumnos que si hayan rendido los dos exmenes, y deseen onecesiten rendir el Examen Sustitutoro, por lo que debern tener unPromedio de Prcticas mayor de 06 (cero seis).

7.0 PROGRAMACI N ANAL TICA

El contenido del curso distribuido en semanas es el siguiente:

SEMANA 01: ESTADSTICA DESCRIPTIVA

Poblacin, muestra y datos. Presentacin de datos: cuadros de distribucin defrecuencias. Principales tipos de grficas: Histogramas, polgonos y ojivas.Aplicaciones a situaciones reales.

SEMANA 02: ESTAD GRAFOS DE POSICI N

Estadgrafos de centralizacin: media aritmtica, mediana y moda. Propiedades de

la media. Mtodo Abreviado para el clculo de la media. Estadgrafos de posicin:Cuartiles, deciles y percentiles. Aplicaciones a situaciones reales.

SEMANA 03: ESTADGRAFOS DE DISPERSIN

Varianza, Desviacin Estndar y Coeficiente de Variacin. Propiedades de laVarianza. Mtodos abreviados para el clculo de la varianza. Aplicaciones asituaciones reales.

SEMANA 04: PROBABILIDADES

Experimento aleatorio, espacio muestral y eventos. lgebra de eventos. Definicionesde probabilidad. Axiomas de probabilidad y aplicaciones.


La nota final se establecer del promedio ponderado de:

NF = 30%EP + 30%EF + 40%PPT

N.F. = Nota final

E.P. = Nota Examen Parcial (30%)

E.F. = Nota Examen Final (30%)

P.P.T. = Promedio de Prcticas y Trabajos (40%)

Solamente se considerar el redondeo de decimales para la Nota Final (N.F.).


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SEMANA 05: TEOREMAS FUNDAMENTALES DE PROBABILIDAD

Teoremas del evento imposible y del evento complementario. Teorema de la sumade dos o ms eventos. Probabilidad usando tcnicas de conteo. Aplicaciones asituaciones reales.

SEMANA 06: TEOREMAS FUNDAMENTALES DE PROBABILIDAD

Teorema de la multiplicacin. Eventos Independientes. Teorema de la probabilidadTotal. Regla de Bayes y aplicaciones.

SEMANA SIETE: VARIABLES ALEATORIAS

Variable aleatoria discreta y continua. Funcin de Probabilidad y funcin deDistribucin de una variable aleatoria discreta. Funcin de Densidad y funcin deDistribucin de una variable aleatoria continua. Valor esperado y varianza de unavariable aleatoria (discreta y continua). Aplicaciones a situaciones reales.

SEMANA 08: EX MEN PARCIAL

SEMANA 09: MODELOS PROBABIL STICAS DE VARIABLES ALEATORIASDISCRETAS

Modelo Binomial. Modelo Hiper-Geomtrico. Modelo de Poisson. Aplicaciones a

situaciones reales.

SEMANA 10: MODELOS PROBABILSTICOS DE VARIABLES ALEATORIASCONTINUAS

Modelo Probabilstico Normal o de Gauss. Modelo Normal o Estndar: Uso de tablas.Aplicaciones a situaciones reales.

SEMANA 11: PROPIEDADES DEL MODELO PROBABILISTICO NORMAL

Propiedad reproductiva del modelo Normal. Teorema del Lmite Central.Aproximacin Normal al modelo Binomial. Aproximacin Normal al Modelo dePoisson. Aplicaciones a situaciones reales.

SEMANA 12: MUESTREO ALEATORIO Y DISTRIBUCIONES MUESTRALES

Muestras aleatorias y sus distribuciones de probabilidad. Distribucin de la mediamuestral. Distribucin de la distribucin de dos medias mustrales. Distribucin deuna proporcin muestral.

SEMANA 13: ESTIMACIN DE PARMETROS

Muestras aleatorias y sus distribuciones de probabilidad. Distribucin de la media

muestral. Distribucin de la distribucin de dos medias mustrales. Distribucin deuna proporcin muestral. Estimacin por intervalos de confianza. Intervalo de



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confianza para la media poblacional. Intervalo de Confianza para la diferencia de dosmedias poblacionales. Intervalo de confianza para la proporcin poblacional.

SEMANA 14: PRUEBAS DE HIP TESIS

Hiptesis Estadstica: Hiptesis nula y alternativa. Prueba de hiptesis paramedia. Aplicaciones a situaciones reales.

la

SEMANA 15: PRUEBAS DE HIP TESIS

Prueba de hiptesis para la diferencia de dos medias.

SEMANA 16:

EX MEN FINAL

8.0

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BIBLIOGRAFA

Probabilidad y Estadstica para Ingeniera y Ciencias Mendenhall Sincich. Ed. Prentice Hall.

Probabilidad y Estadstica para IngenierosRichard Johnson. Ed. PrenticeHall.

" Introduccin a las probabilidades e inferencia estadsticas Harold J.Larson. Ed. LIMUSA.

"Elementos de Probabilidad y EstadsticaElmer Mode. Ed. REVERTE SA.

"Probabilidad y aplicaciones estadsticas-Paul Meyer. Ed. Fondo EducativoInteramericano.

"EstadsticaMurray Spiegel. Ed. Mc Graw Hill . Coleccin Schaum.

"Probabilidad y Estadstica". Ed. Mc Graw Hill. Coleccin Schaum.

Probabilidad y Estadstica para IngenieraScheaffer Mc Clave. Ed. GrupoEditorial Iberoamrica.

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SEMANA 17:Prueba de hiptesis para proporcin. Aplicaciones a situaciones reales.

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