ESTADISTICA - 455531
- Descripción :
Esta asignatura introduce, a nivel basico, los principales procedimientos estadisticos, con ilustraciones, utilizando programas estadisticos. Permite desarrollar en el alumno criterios de razonamiento, para enfrentar el estudio estadistico de datos obtenidos de problemas investigativos de la especialidad.
Esta asignatura contribuye al logro de la siguiente competencia del perfil de egreso:
1. Proponer y formular proyectos de investigacion cientifica y tecnologica en el area de la biotecnologia respondiendo a las necesidades del medio con criterios de responsabilidad social y compromiso etico.
- Resultados aprendizaje esperados :
R1.Utilizar la terminologia estadistica.
R2.Recolectar, organizar, representar y procesar un conjunto de datos para caracterizarlo, calcular las medidas necesarias para la caracterizacion, interpretar los resultados.
R3.Calcular medidas estadisticas de un conjunto de datos mediante, al menos un software.
R4.Conocer los principios basicos de la probabilidad y distinguir las relaciones de dependencia, independencia y condicionalidad en la ocurrencia de dos o mas evento.
R5.Distinguir las caracteristicas de variables aleatorias continuas y discretas y utilizar los modelos matematicos de las distribuciones de probabilidad para calcular la probabilidad de la ocurrencia de un evento ya sea de naturaleza discreta o continua
R6.Comprender el concepto de distribucion muestral y error estandar y los utiliza.
R7.Estimar parametros puntualmente y por intervalos de confianza.
R8.Comprender los conceptos fundamentales y la metodologia de una prueba de hipotesis estadistica. Es capaz de interpretar los resultados y tomar decisiones.
R9.Reconocer las relaciones entre las variables, la correlacion lineal y las representar mediante una ecuacion.
- Contenidos :
1. Estadistica descriptiva: distribuciones de frecuencias univariada y bivariadas. Graficos. Medidas de tendencia central, medidas de dispersion. Correlacion.
2. Probabilidad: reglas de enumeracion. Funcion de probabilidad. Probabilidad condicional. Eventos independientes. Teorema de Bayes.
3. Variables aleatorias: funcion de probabilidad. Funcion de distribucion, esperanza y varianza.
4. Distribuciones discretas y continuas: Bernoulli, binomial. Hipergeometrica. Poisson.
5. Uniforme. Exponencial. Normal. Uso de tabla de Chi-cuadrado, t-Student. F-Fisher.
6. Distribuciones muestrales: muestra aleatoria. Teorema del limite central. Distribucion de la media muestral y varianza muestral. Suma de variables.
7. Estimacion por intervalos de confianza: para la media, varianza y proporciones, diferencia de medias, diferencia de proporciones y cuociente de varianza
8. Pruebas de hipotesis: para la media, varianza, proporciones, diferencia de medias, diferencia de proporciones y cuociente de varianzas.
9. Regresion lineal. Modelo de regresion lineal, estimacion de parametros y test de hipotesis. Tabla de analisis de varianza. Coeficiente de determinacion. Analisis de residuos.
10.Muestreo de poblaciones finitas. Muestreo aleatorio simple, muestreo aleatorio estratificado y muestreo por conglomerado.
- Metodología :
Clases expositivas y clases practicas. Las clases practicas se podrian alternar opcionalmente con laboratorios computacionales.
- Evaluación :
De acuerdo al Reglamento Interno de Docencia de Pregrado de la Facultad de Ciencias Fisicas y Matematicas
- Facultad :ESCUELA DE EDUCACION
- Departamento :DEPTO. CS. BASICAS
- Creditos :4
- Cupos :20
- Campus :LOS ANGELES