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ESTADISTICA
  Datos Materia
 

Carrera: LM - LICENCIATURA EN MATEMATICA

Asignatura: PM016 - ESTADISTICA

Plan de estudios: [LM]2005(2)

Curso: 3

Numero de Asignatura: 16

Departamento: (6)MATEMATICA Y ESTADISTICAVer

Modo Cursado: segundo cuatrimestre

Horas Semanales: 8 - [ Ver Horario ]


Correlativas

Para Aprobar
Aprobada:ANALISIS MATEMATICO III
Aprobada:PROBABILIDAD
Para Cursar
Aprobada:ANALISIS MATEMATICO III
Aprobada:PROBABILIDAD


CUERPO DOCENTE

MONTA?EZ, Emma Graciela - Cargo: 3.PROFESOR ADJUNTO

 

Objetivos:

 

Dominio cognoscitivo:
• Promover la utilización de los métodos y técnicas estadísticas de manera creativa y productiva.
• Desarrollar la capacidad de utilizar la experimentación como una herramienta para optimizar procesos.
• Crear y reforzar en el estudiante universitario la conveniencia del análisis y procesamiento de la información estadística para la toma de decisiones.
• Capacidad de organización y adaptación a nuevas situaciones
• Conocer las etapas y los procedimientos necesarios.
• Revisar las principales fuentes de información estadística nacionales e internacionales y los organismos que las generan.
• Aprender el manejo, construcción y análisis de tablas y diagramas estadísticos
• Conocer las etapas del método estadístico y los procedimientos necesarios para generar estadísticas.
• Clasificar y representar gráficamente los datos sujetos a análisis.
• Aprender a calcular e interpretar medidas de posición y valor central.
• Aprender a calcular e interpretar medidas de dispersión, asimetría, apuntamiento y concentración.
• Adquirir los elementos y nociones básicas para el análisis estadístico.

2. Dominio socio afectivo:

• Visualizar los aportes de la Estadística en el proceso de producción de conocimientos en distintos campos científicos.
• Reconocer el objetivo e importancia de la Estadística aplicada a las Ciencias.
• Apreciar las etapas del método estadístico, como una herramienta importante para generar estadísticas.
• Valorizar y utilizar paquetes computacionales estadísticos que permitan simplificar el trabajo estadístico.
• Apreciar la construcción, uso y aplicación de indicadores estadísticos en diferentes disciplinas sociales.
• Compren¬der, estimar parámetros de una población.
• Identificar los distintos tipos de variables y las corres¬pondientes escalas de medición.
• Identificar las medidas de posición más utilizadas como forma de síntesis de la información y aplicarlas en el tratamien¬to de datos concretos.
• Comprender los fundamentos teóricos y la lógica subyacente de la inferencia estadística en sus dos grandes ramas: estimación de parámetros y pruebas de hipótesis.
• Comprender la metodología del ANOVA como procedimiento que posibilita la comparación de parámetros de dos o más poblaciones
• Conceptualizar y distinguir los diferentes procedimientos y tipos de muestreo.

3. Domino psicomotor:
• Utilizar de software estadísticos para el análisis de datos.
• Resolver los trabajos prácticos solicitados.
• Preparar informes de las actividades solicitadas en la cátedra.
• Extraer conclusiones y redactar de informes.
• Detectar y cuantificar la influencia de factores en una o varias respuestas experimentales.
• Aportar soluciones a problemas en los términos en que son planteados
• Evaluar, interpretar y resumir datos e información
• Recolectar, procesar e interpretar información.
• Reconocer la importancia del diseño de muestras y sus técnicas correspondientes.
• Utilizar algunas técnicas de muestreo en investigaciones elementales sobre fenómenos políticos, sociales, de comunicación, económicos y administrativos.
• Estudiar los métodos no paramétricos en su aplicación a la comparación de más de dos muestras.

·      

 

Programa Analítico:

 

 

<p style="\\"text-align:" justify;\\"=""> UNIDAD Nº1: ESTADISTICA DESCRIPTIVA. MEDIDAS DE POSICION Y DISPERSIÓN.

Conceptos generales de Estadística. Estadística descriptiva. Estadística inferencial. Idea de muestreo estadístico. Etapas de una investigación estadística. Población. Muestra. Variables. Escalas de medición. Presentación de datos. Cuadros estadísticos. Representaciones gráficas. Series simples. Series de frecuencias.
Medidas de posición: media aritmética, mediana, modo. Medidas de dispersión: rango, desvío medio, varianza, desviación estándar.


UNIDAD Nº2: DISTRIBUCIONES EN EL MUESTREO.


Muestreo. Necesidad del muestreo. Tipos de muestreo. Muestreo probabilístico. Muestreo no probabilístico. Infe¬rencia inductiva. Población objetivo. Muestra aleatoria. Pobla¬ción muestreada. Distribuciones muestrales.


UNIDAD Nº3: ESTIMACION.


Estimadores. Propiedades de los buenos estimadores. Insesga¬bilidad de varianza mínima (eficiencia). Consistencia. Distribu¬ción asintóticamente normal.
Intervalos de confianza. Intervalo de confianza para la media de una distribución normal con varianza conocida y con varianza desconocida. Intervalo de confianza para la varianza de una distribución normal. Intervalo de confianza para la diferen¬cia de medias de dos poblaciones normales. Intervalo de confianza para la razón de varianzas de dos poblaciones normales. Intervalo de confianza para el parámetro p de una distribución binomial.

UNIDAD Nº4: PRUEBAS DE HIPOTESIS.


Concepto. Hipótesis nula y alternativa. Hipótesis estadísti¬cas. Reglas de decisión. Tipos de errores. Potencia de un test. Pruebas de hipótesis referidas a distintos parámetros poblaciona¬les: media poblacional (muestras chicas), media poblacional (muestras grandes), proporción poblacional P (muestras grandes), varianza poblacional s2, igualdad de medias de dos poblaciones normales con varianza conocida y con varianza desconocida. Prueba referente a la razón de varianzas de dos distribuciones normales.

UNIDAD Nº5: ANALISIS DE VARIANZA.


Introducción. Análisis de varianza a un criterio de clasifi¬cación. El concepto de variación en el ANOVA. Descomposición de la suma de cuadrados total y grados de libertad. Tabla de ANOVA. Modelo probabilístico o matemático correspondiente al ANOVA a un criterio de clasificación. ANOVA a dos criterios.

UNIDAD Nº6: ANALISIS DE REGRESION Y CORRELACION LINEAL.


Regresión. Significado. Modelo de regresión. Supuestos del modelo de regresión. Estimación de la recta de regresión poblacional. Método de mínimos cuadrados. Fuentes de variación en la regresión lineal. Error estándar en la estimación. Predicción. Coeficiente de determinación.
Análisis de correlación. Concepto. Coeficiente de correlación lineal. Pruebas de significación del coeficiente de correlación.

UNIDAD Nº7: ESTADISTICOS DE ENUMERACION.

Prueba ji-cuadrado. Concepto. Prueba de la bondad de ajuste. Prueba de independencia. Tablas de contingencia. Condiciones que hacen válida la prueba ji-cuadrado en tablas de contingencia 2x2. Pruebas de homogeneidad.

Programa de Contenidos prácticos

Guía de trabajos prácticos N° 1- Estadística Descriptiva, Medidas de Posición y Dispersión.

Guía de trabajos prácticos N° 2- Distribuciones en el Muestreo.

Guía de trabajos prácticos N° 3- Estimación.

Guía de trabajos prácticos N° 4- Pruebas de Hipótesis.

Guía de trabajos prácticos N° 5- Análisis de la Varianza.

Guía de trabajos prácticos N° 6- Análisis de regresión y Correlación Lineal.

Guía de trabajos prácticos N° 7- Estadísticos de Enumeración.

 

Sistema de Evaluación:

Se realizará una evaluación continua del alumnado, en la que se tendrá especialmente en cuenta la asistencia a clase. Una vez finalizado cada tema, se procederá a decidir si el alumno ha obtenido los conocimientos mínimos y si ha adquirido las destrezas requeridas en dicho tema. Esta evaluación se hará mediante exámenes parciales en clase y preguntas en horas de clases de consulta. Se tendrá también en cuenta la capacidad que tenga el alumno de servirse del ordenador para realizar los cálculos requeridos para resolver los problemas que se planteen.

Aspecto
Criterio
Instrumento
Peso
Asistencia y participación
-Participación activa en la clase.
-Participación en el trabajo grupal
 
-Observación y notas del Profesor
20%
Conceptos de la materia
-Dominio de los conocimientos teóricos y operativos de la materia.
-Examen teórico-práctico
(2 exámenes)
50%
Realización de trabajos
Se analizará:
-Estructura del trabajo.
-Calidad de la documentación.
-Originalidad.
-Ortografía y presentación.
-Carpeta de Trabajos prácticos.
-Proyecto de investigación.
 
 
30%
 

 

 

 

 

Bibliografía:

 

BIBLIOGRAFIA BASICA:
 
  • Berenson, Mark L.y Levine, David, Estadística básica en Administración. Sexta Edición. Edit. Prentice Hall. 1996.
  • Blanch, Joekes, Estadística aplicada a la Investigación. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. 1992. Módulos I-VX.
  • Cristófoli, Belliard, Estadística con Excel. Ediciones Maurina. 2003.
  • Fernández Diaz, M. J. 225 Problemas de estadística aplicados a las ciencias sociales. Síntesis. Madrid, 1992.
  • Freund, Ronald E. Walpole, Estadística Matemática con Aplicaciones, Edit. Prentice-Hall Hispanoamericana S.A. México.
  • Kreyszig, Erwin, "Introducción a la Estadística Matemática,   Principios y Métodos", Edit. Limusa.
  • Mendenhall, Scheaffer, Wackerly, "Estadística Matemática con aplicaciones", Grupo Edit. Iberoámerica.
    
 BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTARIA:
 
  • Walpole, Myers, Probabilidad y Estadística, Edit. Mc Graw-Hill.
  • Ya‑Lun Chou, "Análisis estadístico". Edit. Interamericana. México.1979.
  • Mood y Graybill, "Introducción a la Teoría de la Estadística", Edit. Aguilar.
  • Sokal R.R. y Rohlf F.J. Principios y Métodos Estadísticos en la Investigación Biológica. Ediciones H. Blume. Madrid.1979.
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