Metodología

Cronograma



Salones de clase

Curso Grupo Horario LUNES MIERCOLES VIERNES
30MAE018 A 14:00 a 14:00 SM 2.7 PL 3.2 AL 1.2
Sesión 1 Monitoria Sesión 2



Profesor : Daniel Enrique González

Monitor : José Cepeda


Horarios de atención




Información supletorios

DPTO. DE CIENCIAS NATURALES Y MATEMÁTICAS

EXÁMENES SUPLETORIOS - 1er corte

DIURNOS

  • Fecha: Lunes 9 de septiembre de 2024
  • Hora: 4:00 P.m. a 6:00 P.m.
  • Lugar: Edificio Lago, salón 2.4 (Fac. Ing.) - salón 2.7 (demás Facultades)

NOCTURNOS (solo carreras nocturnas)

  • Fecha: Lunes 9 de septiembre de 2024
  • Hora: 6:30 p.m. a 8:30 p.m.
  • Lugar: Edificio Lago, Salón 2.7

Información básica


  • Código : 30MAE018

  • Departamento que la ofrece : Ciencias Naturales y Matemáticas

  • Área de conocimiento. Estadística -Matemáticas y Ciencias Naturales

  • Nucleo básico de conocimiento : Estadística

  • Créditos : 3

  • Número total de horas : 144

  • Horas de clase semanales : 4

  • Horas de trabajo independiente : 5 (2 con monitor, 3 estudiante solo)

  • Prerrequisitos : Teoría de Probabilidad (300MAE013)

  • Correquisitos : ninguno

  • Asignaturas equivalentes : ninguna

  • Modalidad : Presencial

  • Idioma en que se imparte : Español


Descripción de la asignatura


Existe un llamado frecuente de múltiples estamentos nacionales e internacionales hacia la consolidación de bases de datos que permitan el análisis de indicadores cuantitativos que evidencien el estado, las tendencias y la proyección de los aspectos prioritarios en el desarrollo de las regiones.

La constante en todos estos casos, es el apoyo que han brindado los métodos estadísticos en la valoración, análisis y seguimiento de los indicadores de desarrollo desde cada panorama para los nuevos desarrollos y la prosperidad de muchas regiones e instituciones.

En el curso Estadística para la toma de decisiones se propone aportar a los estudiantes las herramientas teóricas y prácticas del análisis cuantitativo de datos con el fin de fortalecer habilidades y destrezas en la recolección, procesamiento, interpretación y comunicación de resultados ligados al análisis de datos en situaciones del diario vivir o del desarrollo profesional en el campo de las ciencias económicas y administrativas.


Intencionalidades formativas


Competencias Indicadores
Comunicativa: Leer, interpretar y expresar, conceptos básicos de la estadística en situaciones y contextos diversos. Com: Transmite con leguaje estadístico las ideas, análisis e interpretaciones situaciones planteadas.
Resolución de problemas: Conocer, aplicar y calcular técnicas estadísticas, indicadores y probabilidades en situaciones y contextos diversos Res1. Identifica y aplica indicadores, técnicas estadísticas de procesamiento de datos y modelos probabilísticos necesarios para comprender el problema de interés.
Res2. Comprende la información estadística disponible en tablas, bases de datos, resultados de procesamientos, publicaciones, indicadores descriptivos y probabilísticos.
Res3. Resuelve el problema usando indicadores, técnicas estadísticas de procesamiento de datos y modelos probabilísticos.
Computacional: Aplicar métodos estadísticos a través del lenguaje de programación R y herramientas de visualización para la solución de problemas que faciliten el aprendizaje de conceptos a través de simulaciones en el contexto de estadística y probabilidad para alcanzar las soluciones propuestas. Esta competencia se centra en el uso de R y herramientas de visualización para abordar problemas estadísticos, permitiendo a los estudiantes no solo aprender conceptos teóricos, sino también aplicar estos conocimientos en situaciones prácticas mediante simulaciones y análisis de datos. Com. Aplicar métodos estadísticos a través del lenguaje de programación R y herramientas de visualización para la solución a problemas que faciliten el aprendizaje de conceptos a través de simulaciones en el contexto de estadística y probabilidad para alcanzar de las soluciones propuestas.


Objetivos de la asignatura


  • Comprender conceptos estadísticos para aplicarlos en situaciones de interés, mediante las lecturas, talleres, interacción en clase y la búsqueda bibliográfica.

  • Procesar información estadística para analizar una situación de interés en un contexto determinado, mediante la elaboración de talleres, laboratorios, interacción en clase y un proyecto aplicado.

  • Interpretar información estadística proveniente de diferentes fuentes, para el análisis y soporte en la toma de decisiones, mediante lecturas, talleres, laboratorios y trabajos en grupo.

  • Comunicar con lenguaje estadístico, las interpretaciones y exposiciones de sus análisis alrededor de diferentes situaciones de interés, mediante la interacción en clase, informes escritos y presentaciones orales.



Las siguientes son las competencias que priorizan el seguimiento al aprendizaje de los estudiantes:


Objetivos Instruccionales:


  • Reconoce los elementos primordiales de la metodología estadística.

  • Se apoya de medios tecnológicos y software para procesar datos estadísticos.

  • Interpreta en contextos específicos los indicadores de centramiento, dispersión, posición y correlación más frecuentes.

  • Identifica las condiciones de un experimento y define en él variables aleatorias y sus propiedades para usarlas en el cálculo de probabilidades de eventos asociados.

  • Diferenciar un estimador de un parámetro y lo usa al abordar una inferencia.

  • Comprende y usa la estimación, el procedimiento de hipótesis estadística y la estimación por mínimos cuadrados en el modelo de regresión lineal en situaciones de interés.

  • Interpretar los resultados en la estimación de la media y la proporción en situaciones con una población involucrada.


Contenidos de la asignatura

Módulo 1: Estadística descriptiva

  • Conceptos básicos. Pasos de la metodología estadística, diferencia un estudio descriptivo de uno inferencial.
  • Análisis univariado: Resumen de información estadística a través de tablas, gráficos de frecuencia, indicadores de tendencia central, dispersión y posición.
  • Análisis bivariado: Análisis de información cruzada, frecuencias marginales, conjuntas y condicionales. Análisis de la relación lineal entre variables cuantitativas. Gráficos de dispersión. Coeficiente de correlación lineal

Módulo 2: Probabilidad y Variable aleatoria

  • Axiomas de probabilidad
  • Probabilidad de eventos, combinación y permutación. Probabilidad condicional, de la unión y de la intersección de eventos. Independencia de eventos.
  • Estrategias de análisis: tabla de probabilidad, diagrama de árbol, diagrama de Venn
  • Función de probabilidad para una variable aleatoria.
  • Esperanza matemática y varianza de una variable aleatoria
  • Función bivariada. Independencia entre variables aleatorias.
  • Valor esperado, varianza y desviación estándar de la combinación lineal de variables aleatorias independientes.
  • Modelos discretos: Bernoulli, Binomial y Poisson
  • Distribución Normal

Módulo 3: Nociones de Inferencia Estadística

  • Introducción al muestreo, Muestreo probabilístico: aleatorio simple, estratificado, por conglomerado, sistemático. Muestreo no probabilístico.
  • Estimación Puntual, Teorema del límite central. Distribución de muestreo de los estadísticos ,
  • Distribución de muestreo Chi cuadrada, T de Student y F.
  • Hipótesis estadística: Elementos y tipo de errores posibles en una prueba de hipótesis estadística.
  • Procedimientos de Prueba de Hipótesis para la media y para la proporción en una población y dos poblaciones.

Módulo 4: Regresión Lineal

  • Introducción Modelo de Regresión Lineal
  • Estimación del Modelo de Regresión Lineal Simple
  • Análisis del modelo: coeficiente de correlación lineal, validación de supuestos. Prueba F para la bondad de ajuste.


Estrategias pedagógicas


  • El curso se desarrolla en modalidad presencial, con dos encuentros los dias miercoles y viernes y un encuentro con el acompañamiento de un monitor los dias lunes, que guiará el desarrollo de un taller diseñado para fortalecer la comprensión y habilidad resolutiva de los estudiantes.

  • Cada semana se presentará una unidad que será trabajada durantes las sesiones con talleres, simulaciones, laboratorios computacionales, lecturas y ejercicios análisis de situaciones y aplicaciones directas en el contexto de las ciencias económicas y administrativas.

  • También se contemplan espacios para el acompañamiento fuera de clase y bajo la tutoría de diferentes profesores

  • La plataforma Bs será el principal canal de comunicación para el desarrollo del curso.

  • Se planea un proyecto de aplicación para desarrollar en por fases donde los estudiantes enfrentan situaciones críticas con la teoría o los métodos estadísticos.


Evaluación


Actividades porcentajes Número de actividades porcentaje por actividad Porcentaje Total por actividad
Exámenes 3 20 60
Actividades 5 4 20
Trabajo aplicado 1 20 20


Referencias bibliográficas

  • Anderson, D. Sweeney, D. Williams, T. (2016) Estadística para administración y economía. Décima segunda edición. México, Internacional Thomson Editores. Biblioteca General Colección Abierta Semisótano 519.5 E792e

  • Levine, D. Krehbiel, T. Berenson, M. (2014) Estadística para Administración. Sexta edición. Editorial Pearson

  • Lind D, Marchal, W. Wathen S. (2008). Estadística aplicada a los negocios y a la economía. Decimotercera edición. Mc Graw Hill

  • Newbold, P. Carlson, W. y Thorne, B. (2013). Estadística para administración y economía. Sexta edición. Pearson Prentice Hall.

  • Webster, A. (2000) Estadística aplicada a los negocios y a la economía. Tercera edición. Mc Graw Hill

  • Recursos de Apoyo