2015 02- documento inicio

Última Revisión: 07/10/2015

UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL DE GUAYANA

Ciudad Guayana - Venezuela

Prof. Zoraida Pérez Sánchez

[email protected]

ESTADÍSTICA

Y

PROBABILIDAD

Curso universitario - Documento de Inicio

Zoraida Pérez Sánchez

UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL DE GUAYANA ESTADÍSTICA Y PROBABILIDAD

PROFESORA ZORAIDA PÉREZ SÁNCHEZ DOCUMENTO DE INICIO DEL CURSO

Revisión: 07/10/2015 1

DOCUMENTO DE INICIO DEL CURSO

A. PRESENTACIÓN DE LA UNIVERSIDAD: Cuando nos montamos en un barco, lo lógico es que sepamos hacia dónde nos llevará ese barco. Igualmente, cuando formamos parte de una organización (en nuestro caso, la UNEG), tanto docentes como estudiantes y empleados debemos conocer cuál es su misión. Por ello, considero importante dar espacio a la siguiente diagramación que nos recordará constantemente cuál es el rumbo de nuestro barco.

ES MISIÓN DE LA UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL DE GUAYANA, formar ciudadanos, intelectuales y líderes para la transformación socio-cultural y técnico-científica que aseguren el desarrollo social y económico sustentable, con respeto y protección al ambiente y a la diversidad biológica y cultural de la región Guayana para las generaciones futuras. La UNEG se constituye en un espacio de construcción colectiva de conocimientos y compartir de saberes, fomentando el arraigo cultural en el marco de la diversidad, fundamentada en la ética, la solidaridad, la paz, la libertad académica, la auto-reflexión crítica y comprometida con la preservación y defensa de los valores que hacen posible la convivencia ciudadana y el respeto a los derechos humanos como patrimonio fundamental de la sociedad.

B. PRESENTACIÓN DE LA PROFESORA: Zoraida Pérez Sánchez. Ingeniero Mecánico (UCV, 1985). Especialista en Gerencia en Operaciones y Producción (UNEG, 1998). Magister en Ciencias de la Educación, mención Enseñanza de la Matemática (UNEG, 2009). Trabajo de grado: El

Pensamiento Estadístico en la Formación del Ingeniero Industrial). Estudiante de Doctorado en Ciencias de la Educación.



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C. PRINCIPALES COMPETENCIAS, POR LAS CUALES SE TRABAJARÁ EN ESTE CURSO: Se tiene previsto que el docente aplique las estrategias didácticas necesarias a fin de que los alumnos adquieran habilidades que le permitan:

• Enfrentar LA INCERTIDUMBRE desde una perspectiva cuantitativa (cuando lo considere necesario y pertinente), pudiendo formularse preguntas que conduzcan a la NECESIDAD DE LOS DATOS, de tal manera que la búsqueda, recolección, organización, procesamiento estadístico de los datos y representación tabular o gráfica, pueda llevarlo a dar respuestas a esas preguntas.

• Seleccionar y usar métodos apropiados para analizar datos

• Comprender y aplicar conceptos básicos de probabilidad.

Manejo de Datos(Estadística)

ProbabilidadESTOCÁSTICA

relacionada con

No son campos separados

Desde la perspectiva de la Matemática…

Diagramación: Z.Pérez S. Fuente: Moore David. Incertidumbre.

D. LO QUE SE ESPERA DE TI ,COMO APRENDIZ:

� EN CUANTO A LOS DATOS: Se espera que Tú como estudiante:

• Reconozcas la importancia y la NECESIDAD DE LOS DATOS. Que sepas trabajar con datos para resolver situaciones-problema de la vida cotidiana, para nuestra profesión y para muchas otras ocupaciones (para la industria, el deporte, la investigación, la medicina, los negocios, las ventas, la publicidad, etc.)

• Reflexiones acerca de la variabilidad o variación encontrada en los datos que analices, que encuentres patrones de variación cuando analices datos sobre muchos individuos, o muchas mediciones.

• Conozcas las técnicas comúnmente utilizadas para manejar datos; desde su recolección, organización, representación gráfica y tabular, cálculo de medidas estadísticas, hasta la interpretación de resultados y la elaboración de conclusiones a partir de dichos datos.

� EN CUANTO AL AZAR:

Se espera que Tú como estudiante:

• Te familiarices con la ALEATORIEDAD, que comprendas lo que son los fenómenos aleatorios. Que descubras que puede existir una cierta “regularidad” o patrón si una situación o experimento se repite muchas veces.

• Aprendas las reglas formales que conforman la TEORÍA DE LA PROBABILIDAD. Esto como apoyo para abordar situaciones bajo incertidumbre.

• Que comprendas y utilices algunos modelos de probabilidad



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�� EN CUANTO A HERRAMIENTAS TECNOLÓGICAS PARA EL DESARROLLO DEL CURSO:

Se espera que Tú como estudiante:

• Combines la ejecución de cálculos (uso de la calculadora y de los paquetes estadísticos en computadora) con la formación y fortalecimiento de criterios para seleccionar métodos e interpretar resultados.

• Reconozcas la importancia de la tecnología de la información en la simplificación de algunos procesos estadísticos, sin olvidar que sólo son herramientas y que el trabajo estadístico no termina en un simple resultado, sino que sirve de apoyo a la explicación de un suceso, a la toma de decisiones, etc.

�� EN CUANTO A APLICACIONES HACIA LA CARRERA DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y A NUESTRO ENTORNO:

Se espera que Tú como estudiante...

• Te intereses en abordar y puedas buscar solución con lo estadístico, a situaciones-problema inherentes al entorno social, a la conservación del ambiente y a la Ingeniería Industrial; problemas que ameriten utilizar los conocimientos impartidos en este curso.

E. TEMARIO:

1. ESTADÍSTICA Y PROBABILIDAD EN NUESTRO ENTORNO. 1.1. Estadística: Cómo se le percibe. Por qué de la Estadística. El método estadístico. Aplicaciones de la Estadística

en la cotidianidad del ciudadano escolarizado, para la docencia y para la investigación. 1.2. Ideas básicas: fenómenos de colectivo, variabilidad en los fenómenos de colectivo, patrones de

comportamiento en los datos (regularidad en la variabilidad). 1.3. Términos básicos: Universo de estudio; unidad de análisis; variable estadística, tipos y escalas de medición de

la variable; datos; población y muestra; parámetro y estadístico; técnicas básicas de muestreo; diferencia entre análisis descriptivo de datos vs. inferencia estadística.

2. ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE DATOS CON UNA VARIABLE. 2.1. Distribuciones de frecuencias: Organización de los datos: ordenamiento, frecuencia del dato, agrupación de

datos en clases. Tablas de conteo, Diagrama de tallo y hoja. Tablas de Distribuciones de Frecuencias, para las diferentes escalas de medición. Tablas de distribución de frecuencia con datos no agrupados y con datos agrupados. Gráficas: Curvas de frecuencias, Histogramas de frecuencias, Polígonos de frecuencias, Ojivas.

2.2. Medidas Estadísticas: Medidas de tendencia central: media, mediana, moda, otros promedios particulares (media ponderada, media geométrica y media armónica). Estadísticos de orden: fractiles. Medidas de dispersión: no referidas a la media aritmética (rango o alcance, rangos modificados) y referidas a la media (desviación media, varianza y desviación estándar). Medidas de forma: coeficiente de asimetría, coeficiente de curtosis. Gráficas: Diagrama de caja.

2.3. Análisis exploratorio de datos con herramientas tecnológicas: Uso de la calculadora para el cálculo de la media aritmética y la desviación estándar. Uso de softwares para el análisis exploratorio de los datos con el computador (explorar con los datos, desde todas las perspectivas y con todas las bondades del software, buscando el patrón de comportamiento del colectivo).

3. ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE DATOS CON DOS VARIABLES. 3.1. Algunas representaciones gráficas para relacionar dos variables: (a) dos variables cualitativas: tabla de

contingencia, diagrama; (b) una cuantitativa y una cualitativa: diagrama de cajas por categorías; (c) dos variables cuantitativas: diagrama de dispersión.

3.2. Análisis de regresión lineal simple y correlación: ecuación de la recta de estimación por el método de mínimos cuadrados, coeficientes de correlación y determinación, error estándar de estimación.

3.3. Uso de herramientas tecnológicas para relacionar dos variables: Uso de la calculadora para la determinar la recta de regresión por el método de mínimos cuadrados y del coeficiente de correlación. Uso de software para realizar el análisis de regresión y correlación con el computador.



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4. PROBABILIDAD. 4.1. Introducción a la teoría de la probabilidad. Qué es probabilidad. Comparación entre probabilidad y

estadística. Por qué de la probabilidad (fenómenos aleatorios vs. fenómenos determinísticos). Cómo se aborda la probabilidad (desde la matemática, con la teoría de conjuntos). Para qué se usa (predicciones, proyecciones, modelos). Términos básicos y propiedades en probabilidad: Experimento aleatorio, resultado, evento, espacio muestral, eventos mutuamente excluyentes, eventos exhaustivos, eventos independientes. Enfoques para asignar probabilidades: enfoque clásico, enfoque de la frecuencia relativa y enfoque subjetivo.

4.2. Reglas de la probabilidad: Representación de probabilidades usando diagramas de Venn, diagramas de árbol y tablas de contingencia. Probabilidad marginal, probabilidad conjunta y probabilidad condicional. Regla de la adición y regla de la multiplicación. Teorema de Bayes.

4.3. Reglas de conteo: Muestras con repetición y sin repetición. Muestras ordenadas y no ordenadas. Variaciones, Permutaciones, Combinaciones.

5. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD. 5.1. Conceptos Básicos: Variable aleatoria, discreta y continua. 5.2. Distribuciones de probabilidad de variable discreta: Función probabilidad. Construcción y representación

tabular, gráfica y analítica de una distribución de probabilidad de variable discreta; valor esperado y varianza de probabilidad. Modelos de probabilidad de variable discreta y sus aplicaciones en las ciencias sociales: Ensayo Bernoulli, Distribución Binomial, Distribución de Poisson.

5.3. Distribuciones de probabilidad de variable continua: Función Densidad de probabilidad. Construcción y representación tabular, gráfica y fórmula matemática; valor esperado y varianza de probabilidad. Modelos de probabilidad de variable continua y sus aplicaciones. distribución normal. Aproximación de los modelos Binomial y Poisson a la distribución normal. Otros modelos de probabilidad de variable continua aplicables a las ciencias sociales.

5.4. Uso de herramientas tecnológicas: Uso de software para determinar probabilidades con el computador, usando los modelos de probabilidad estudiados, así como para conocer otros modelos.

F. ASPECTOS RELATIVOS A LA EVALUACIÓN DE LOS APRENDIZAJES:

� Las calificaciones definitivas se expresarán en una escala del 1 al 10, de conformidad con el Reglamento de Evaluación del Desempeño Estudiantil. Las calificaciones definitivas se expresarán en una escala del 1 al 10, de conformidad con el Reglamento de Evaluación del Desempeño Estudiantil (Disponible en www.uneg.edu.ve)

� La evaluación de esta unidad curricular se hará mediante: a) Evaluaciones docentes de competencias (EDC): 90% b) Evaluación docente de valores y actitudes (EDVA)....... 10%.

Responsabilidad, Respeto, Interés, Solidaridad, Participación y Ética c) Evaluación docente de salida (EDS): Los estudiantes que acumulen al final del semestre un mínimo de 35% (del

100% evaluado en EDC y EDVA), tendrán derecho a una prueba integral, con una ponderación del 90%. La nota definitiva será la suma de la EDS y la EDVA.

El Cuadro siguiente presenta una propuesta del PLAN DE EVALUACIÓN:

LAPSOS I II III IV

CONTENIDO → 1 2 3 4 5 subtotal

Valores y actitudes 2% 2% 2% 2% 2% 10%

Discusión de Lecturas y Asignaciones 1% 1% 1% 1% 1% 5%

Sesiones de trabajo en clase 2% 2% 2% 2% 2% 10%

Pruebas individuales 15% 15% 15% 15% 15% 75%

20,00% 20,00% 20,00% 20,00% 20,00% 100,00%



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G. RECURSOS NECESARIOS:

• Imprescindible: disponer, desde el comienzo del curso, de una CALCULADORA CON FUNCIONES ESTADÍSTICAS.

• Correo electrónico común: [email protected] Revisar periódicamente, a fin de que puedan acceder a todos los recursos (guías, enlaces, ejercicios, tareas, etc) que apoyarán el proceso de su aprendizaje. Así mismo esta vía permitirá una comunicación con el docente, a través de la cual se podrán exponer y aclarar dudas, etc. Se está trabajando en la publicación del blog: estadística1uneg.blogspot.com

• Deseable que los alumnos tengan acceso a computadora, a Internet, y también a SOFTWARE ESTADÍSTICOS. (SPSS, Statgraphics, Minitab, etc.)

• Deseable: disponer permanentemente de un texto de estadística que permita aclarar dudas y reforzar las ideas vistas en clase. Se sugiere utilizar una carpeta de tres anillos para archivar el material que se va recopilando durante el curso.

H. ALGUNAS ESTRATEGIAS QUE TE AYUDARÁN.

• Es necesario que leas previamente los contenidos que se van a tratar en la clase. Ayúdate con el Cronograma.

• Es importante prestar atención a la clase, y sobre todo hacer mucha REFLEXIÓN de las ideas planteadas. Luego debes llevar a cabo la ACCIÓN, es decir, tratar de resolver algunas situaciones problema utilizando los conocimientos que has aprendido, posteriormente es preciso que vuelvas a REFLEXIONAR acerca de tus acciones y las de tus compañeros.

• Este proceso cíclico de Reflexión-Acción-Reflexión es más efectivo si te propones a estudiar y a trabajar en equipo. Se recomienda abordar la situación-problema primero individualmente, inmediatamente después se acude a la opinión de los demás compañeros que estén analizando la misma situación, la discuten, consultan bibliografía y, en último lugar, si no logran resolverlo, acudan al profesor. Esto les permitirá desarrollar sus habilidades para resolver problemas.

I. ALGUNAS REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS.

LIBROS DE TEXTO: Para comprender los fundamentos teóricos de las herramientas que vamos a conocer, se recomienda:

• JOHNSON / KUBY (2004): Estadística Elemental. 3°ed. Thomson; Mexico.

• FERRYS / RITCHEY: Estadística para las Ciencias Sociales. Mc Graw Hill.

• LIND/MASON/MARCHAL: Estadística para Administración y Economía. Irwin McGraw-Hill. 3° edición. Mexico ,2001

• ALLEN / WEBSTER: “Estadística aplicada a los Negocios y a la Economía”. 3º Ed. Mc Graw Hill..

• FREUND / SIMON: “Estadística Elemental” 8º Edición. Pearson. Prentice Hall. Disponible en la web: http://books.google.co.ve/books?id=iBJstvkwFrYC&pg=PA75&lpg=PA75&dq=teorema+de+chebyshev&source=bl&ots=5OmFUWJEx2&sig=cHnyQMd05XLg-X7DWpiIN8WRixU&hl=es-419&sa=X&ei=0oEAVI3zL87JggSbooGwDQ&ved=0CEcQ6AEwBQ#v=onepage&q=teorema%20de%20chebyshev&f=false

• ANDERSON / SWEENEY/WILLIAMS: Estadística para administración y Economía. 7ºed. Thomson Ed.

• LEVIN / RUBIN: “Estadística para Administradores”. Prentice Hall. 6º Edición. 1996.

• BERENSON / LEVIN: “Estadística Básica en Administración”. 6º Ed. . Prentice Hall. LIBROS APLICADOS A LA INGENIERÍA: (Para ubicar ejercicios de aplicación a la ingeniería)

• WALPOLE / MYERS (1992). Probabilidad y Estadística. 4ª ed. México: Ed. McGraw-Hill.

• MONTGOMERY / RUNGER (2002). Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería. 2ªed..México: Limusa Wiley SITIOS EN LA WEB:

• http://www.uaq.mx/matematicas/estadisticas/ Este sitio es un tutorial realizado por Msc. Víctor Larios Osorio, egresado de la Maestría en Docencia de las Matemáticas, profesor de la Escuela de Bachilleres y colaborador en el Dpto. de Matemáticas del CICFM de la Universidad Autónoma de Querétaro. México.

• http://www.stat.sc.edu/~west/javahtml/Histogram.html R. Webster West; Department of Statistics University of South Carolina (USA). En este sitio se muestra como varía la forma de un histograma al variar la anchura de los intervalos.

• http://www.galeon.com/estadisticautil/index.html http://www.cortland.edu/flteach/stats/stat-sp.html Nota: Durante el curso se les dará más información de los sitios que pueden visitar en la Web.



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REFERENTES CONTEXTUALES DEL CURSO:

�� Programa oficial del curso: emitido por la UNEG. (se les enviará por correo electrónico) �� Horario para las tutorías: los días: Jueves de 9:00 a 10: 30 �� Calendario académico:

Semana DESDE HASTA OBSERVACIÓN

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 Entrega del Corte de calific.

11

12

13

14

15 Finalización de las clases

Publicación de Resultados - Pruebas Recuperativas

Carga de Actas

Cierre del Semestre por CACE

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