Planificación Didáctica Estadísticasac.sanfrancisco.utn.edu.ar/documentos/archivos/planificaciones/lar/... · Distribución horaria Uso de herramientas Informática Total de horas-

Universidad Tecnológica Nacional

Planificación Didáctica

Estadística

Universidad Tecnológica NacionalFacultad Regional

San Francisco


Estadística

CICLO LECTIVO 2016

Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional

San Francisco


Universidad Tecnológica Facultad Regional San Materia: Probabilidad y Estadística

ÍNDICE ................................

PROFESIONAL DOCENTE

UBICACIÓN ................................

OBJETIVOS ................................

ORGANIZACIÓN DE CONT

PROGRAMA ANALÍTICO

CRITERIOS DE EVALUACEVALUACIÓN: ................................AUTOEVALUACIÓN: ................................

PLAN DE TRABAJO ................................

METODOLOGÍA ................................

BIBLIOGRAFÍA................................

ARTICULACIÓN ................................

FUNDAMENTACIÓN DE LA ASIGNATURA:

Universidad Tecnológica Nacional San Francisco

Materia: Probabilidad y Estadística

ÍNDICE

................................................................................................

PROFESIONAL DOCENTE A CARGO ................................................................

................................................................................................

................................................................................................

ORGANIZACIÓN DE CONTENIDOS ................................................................

PROGRAMA ANALÍTICO ................................................................

CRITERIOS DE EVALUACIÓN ................................................................................................................................................................

................................................................................................

...........................................................................................

...............................................................................................

................................................................................................

................................................................................................

FUNDAMENTACIÓN ................................................................ ................................................................................................

Página 2 de 21

............................................... 2

..................................... 3

........................................ 4

........................................ 5

...................................... 6

................................................... 10

............................................. 12 ........................................... 12

................................... 13

........................... 14

............................... 15

.................................. 16

................................ 18

........................................................ 21 .................................. 21


Docente

Ing. Rivara Laura María Profesor



PROFESIONAL DOCENTE A CARGO

Categoría Título Profesional

Profesor Adjunto Interino Ing. en Sistemas de Información

Página 3 de 21

Título Profesional

Ing. en Sistemas de Información


Dentro del contexto curricular prescripto se ubica en:

Carga Horaria Semanal:Carga Horaria Anua

Teoría Práctica

35 45



UBICACIÓN

contexto curricular prescripto se ubica en:

Carrera: Licenciatura en Administración Rural Área: Ciencias Básicas Nivel: Tercero

Carga Horaria Semanal: 5 horas semanales Carga Horaria Anual: 80 horas

Régimen: Cuatrimestral

Distribución horaria

Práctica Uso de herramientas Informática Total de horas

-

Página 4 de 21

Licenciatura en Administración Rural

Total de horas

80


Valorar la importancia de la Estadística como herramienta de decisión bajo condiciones de incertidumbre

Predecir un fenómeno a partir de la

Tener una actitud crítica acerca de la información estadística que se presenta en medios de comunicación masiva y publicaciones especializadas de su área.

Identificar y aplicar herramientas estadísticas adecuadas, pparticular.

Interpretar los resultados obtenidos a partir de la aplicación de las herramientas adecuadas a cada problema particular.

Presentar de manera escrita y oral informes estadísticos que evidencien el dominio de los contenidos, del vocabulario técnico y específico y de las normativas convencionales en la presentación de los mismos.



OBJETIVOS

Valorar la importancia de la Estadística como herramienta de decisión bajo condiciones de incertidumbre.

un fenómeno a partir de la aplicación de conceptos de probabilidad.


Identificar y aplicar herramientas estadísticas adecuadas, para cada problema

Interpretar los resultados obtenidos a partir de la aplicación de las herramientas adecuadas a cada problema particular.

Presentar de manera escrita y oral informes estadísticos que evidencien el dominio de l vocabulario técnico y específico y de las normativas

convencionales en la presentación de los mismos.

Página 5 de 21

Valorar la importancia de la Estadística como herramienta de decisión bajo

aplicación de conceptos de probabilidad.


ara cada problema

Interpretar los resultados obtenidos a partir de la aplicación de las herramientas

Presentar de manera escrita y oral informes estadísticos que evidencien el dominio de l vocabulario técnico y específico y de las normativas


ORGANIZACIÓN DE CONTENIDOS

Para la totalidad de los ejes temáticos se considerarán los siguientes actitudinales:

Respeto por las normativas de y de los resultados obtenidos

Interés y respeto por las estrategias y soluciones aplicadas a los problemas por los demás estudiantes

Compromiso en las tareas debibliográfica.

Predisposición al trabajo en el aula.

Actitud responsable frente a los trabajos y tiempos propuestos por la cátedra para su realización.



ENIDOS

Para la totalidad de los ejes temáticos se considerarán los siguientes

Respeto por las normativas de presentación ordenada y clara del proceso seguido y de los resultados obtenidos.

y respeto por las estrategias y soluciones aplicadas a los problemas por los

Compromiso en las tareas de estudio auto gestionado y la investigación

al trabajo en el aula.

responsable frente a los trabajos y tiempos propuestos por la cátedra para

Página 6 de 21

Para la totalidad de los ejes temáticos se considerarán los siguientes contenidos

presentación ordenada y clara del proceso seguido

y respeto por las estrategias y soluciones aplicadas a los problemas por los

estionado y la investigación

responsable frente a los trabajos y tiempos propuestos por la cátedra para


Eje Temático Nº 1: Estadística descriptivaContenidos Conceptuales

Definiciones variable.

Organización y presentación

Medidas de posición central y no centrales.

Medidas de dispersión.

Momentos

Contenidos Procedimentales

Definición clara de la variable e

Distinción de los aplicación a situaciones concretas.

Cálculo de

Interpretatérminos de la situación planteada.

Evidencia de

Destreza en eespecíficos.

Eje Temático Nº 2: Probabilidad Contenidos Conceptuales

Modelos determinísticos y no determinísticos.

Experimentos aleatorios

Teorías probabilísticas.

Leyes de probabilidad.

Teorema de Bayes.


Compren

Determina

Aplicación de

Determina

Aplicación del Teorema de Bayes.

Eje Temático Nº 3: Variable aleatoria Contenidos Conceptuales

Variable aleatoria discreta

Modelos teóricos para variable aleatoria discreta

Modelos teóricos para variable aleatoria



Estadística descriptiva Contenidos Conceptuales:

Definiciones iniciales: Población, Muestra, Unidad de relevamiento, .

Organización y presentación de datos estadísticos.

Medidas de posición central y no centrales.

Medidas de dispersión.

Momentos. Medidas de deformación.

Contenidos Procedimentales:

ición clara de la variable en estudio.

ción de los diferentes procedimientos de resumen de datos y su aplicación a situaciones concretas.

lo de medidas de posición dispersión y de forma.

Interpretación de medidas de posición, dispersión y de fotérminos de la situación planteada.

Evidencia de habilidad en el uso de la calculadora.

Destreza en el uso de los recursos informáticos para realizar cálculos específicos.

Probabilidad Contenidos Conceptuales:

Modelos determinísticos y no determinísticos.

Experimentos aleatorios – Espacios muestrales – Sucesos

Teorías probabilísticas.

Leyes de probabilidad.

Teorema de Bayes.


Comprensión de los conceptos básicos de probabilidad

Determinación del espacio muestral de un experimento aleatorio.

ción de las leyes de probabilidad para su cálculo.

Determinación de la independencia entre dos eventos

Aplicación del Teorema de Bayes.

Variable aleatoria – Distribuciones teóricas Contenidos Conceptuales:

Variable aleatoria discreta – Variable aleatoria continua.

Modelos teóricos para variable aleatoria discreta.

Modelos teóricos para variable aleatoria continua.

Página 7 de 21

: Población, Muestra, Unidad de relevamiento,

diferentes procedimientos de resumen de datos y su

medidas de posición dispersión y de forma.

medidas de posición, dispersión y de forma en

l uso de los recursos informáticos para realizar cálculos

Sucesos.

de los conceptos básicos de probabilidad.

el espacio muestral de un experimento aleatorio.

cálculo.

dos eventos.

Distribuciones teóricas

Variable aleatoria continua.



Conceptualización deFunción de densidad.

Distinción entre particular, según el tipo de variable con que se trabajela situación que se aplique

Calculo de

Eje Temático Nº 4: Introducción al muestreo Contenidos Conceptuales:

Noción sobre distribuciones en el muestreo.

Distribución

Distribución de la varianza en una población Normal.

Distribuciones de probabilidad para muestras pequeñas

de Student.

Propiedades de un buen estimador: Insesgabilidad Consistencia

Estimación puntual.

Estimación por intervalos de confianza.


Manejo h

Determinación de la

Reconocimiento de los estimación y nivel de confianza.

Cálculo e in

Eje Temático Nº 5: Pruebas de hipótesis Contenidos Conceptuales:

Pruebas de hipótesis paramétricas

Errores.

Contenidos Procedimentales: Aplicación de los

Identificación en muestras.

Cálculo y toma de decisiones a

Reconocparamétricos




Conceptualización de variable aleatoria – Distribución de probabilidad Función de densidad.

ción entre campos de aplicación para cada modelo particular, según el tipo de variable con que se trabajela situación que se aplique.

o de esperanza y varianza para cada distribución en estudio.

ntroducción al muestreo – Teoría de la estimación Contenidos Conceptuales:

Noción sobre distribuciones en el muestreo.

Distribución de la media y proporción muestral - Error estándar


Distribuciones de probabilidad para muestras pequeñas

de Student.

Propiedades de un buen estimador: Insesgabilidad Consistencia – Suficiencia.


ación por intervalos de confianza.


hábil de las tablas.

Determinación de la distribución de los estimadores.

Reconocimiento de los conceptos de estimación por intervalo, error de estimación y nivel de confianza.

e interpretación de intervalos de confianza.

Pruebas de hipótesis Contenidos Conceptuales:

Pruebas de hipótesis paramétricas.

Contenidos Procedimentales: ción de los procedimientos de pruebas de hipótesis paramétricas

Identificación de los errores posibles en el proceso de decisión basado en muestras.

o y toma de decisiones a través de test de hipótesis

Reconocimiento de la necesidad de aplicación de paramétricos.

Página 8 de 21

Distribución de probabilidad –

campos de aplicación para cada modelo teórico particular, según el tipo de variable con que se trabaje y adecuación a

ra cada distribución en estudio.

Teoría de la estimación

or estándar.


Distribuciones de probabilidad para muestras pequeñas: Distribución T

Propiedades de un buen estimador: Insesgabilidad – Eficiencia –

distribución de los estimadores.

de estimación por intervalo, error de

procedimientos de pruebas de hipótesis paramétricas.

en el proceso de decisión basado

través de test de hipótesis.

ción de procedimientos no


Eje Temático Nº 6: Distribuciones Bidimensionales: Regresión y Correlación

Contenidos Conceptuales:

Conceptos básicos

Modelo de regresión lineal simple

Supuestos del modelo de regresión lineal.

Coeficiente de d


Cálculo correlación.

Calculo e interpreta



Distribuciones Bidimensionales: Regresión y Correlación

Contenidos Conceptuales:

Conceptos básicos de Regresión y Correlación.

Modelo de regresión lineal simple – Método de los mínimos cuadrados.

Supuestos del modelo de regresión lineal.

Coeficiente de determinación – Coeficiente de correlación


e interpretación de los coeficientes de determinación y correlación.

e interpretación de los coeficientes de la recta de mejor ajuste.

Página 9 de 21

Distribuciones Bidimensionales: Regresión y

Método de los mínimos cuadrados.

Coeficiente de correlación.

los coeficientes de determinación y

recta de mejor ajuste.


Eje Temático Nº 1: Estadística Unidad Nº 1:Definiciones iniciales: Estadística relevamientoOrganización de datos cualitativos: construcción de tablas y gráficos. Organización de datos cuantitativos: construcción de tablas simples y tablas por intervalos. Gráficos: histograma ojiva.

Unidad Nº 2:Medidas de posiciMedidas de dispersión: de variación Otras medidas: momentos naturales Medidas de forma: asimetría y curtosis.

Eje Temático Nº 2: Probabilidad Unidad Nº 3:Experimentos determinísticos muestral. Eventos simplesTeorías probabilísticas: definición clásica, frecuencial, subjetiva, axiomática. Leyes de probabilidad: regla de adición, probabilidad condicional, regla del producto. Eventos mutuamente excluyentes independientes. Teorema de Bayes.

Eje Temático Nº 3: Variable aleatoria Unidad Nº 4:Concepto de variable aleaprobabilidad. Función de densidad. Función de distribución. Esperanza y varianza de una variable aleatoria.

Unidad Nº 5:Distribuciones para variables aleatorias discretas

Distribución Bipuntual

distribución Distribución Binomial

distribución Distribución de Poisson

distribución Distribuciones para variables aleatorias continuas.



PROGRAMA ANALÍTICO

Estadística Descriptiva. Unidad Nº 1: Organización y presentación de datos estadísticos. Definiciones iniciales: Estadística – Población – Muestra relevamiento – Variable: Clasificación. Organización de datos cualitativos: construcción de tablas y gráficos. Organización de datos cuantitativos: construcción de tablas simples y tablas por intervalos. Gráficos: histograma – polígono de frecuencia

Unidad Nº 2: Medidas resumen. Medidas de posición: media aritmética – mediana –Medidas de dispersión: rango – varianza – desvío estándar de variación – rango intercuartil. Otras medidas: momentos naturales – momentos centrados. Medidas de forma: asimetría y curtosis.

Probabilidad Unidad Nº 3: Probabilidad. Experimentos determinísticos – experimentos aleatorios. Espacio muestral. Eventos simples – Eventos compuestos. Teorías probabilísticas: definición clásica, frecuencial, subjetiva, axiomática. Leyes de probabilidad: regla de adición, probabilidad condicional, regla del producto. Eventos mutuamente excluyentes independientes. Teorema de Bayes.

Variable aleatoria – Distribuciones teóricas Unidad Nº 4: Variable aleatoria. Concepto de variable aleatoria. Clasificación. Función de masa de probabilidad. Función de densidad. Función de distribución. Esperanza y varianza de una variable aleatoria.

Unidad Nº 5: Distribuciones teóricas. Distribuciones para variables aleatorias discretas

Distribución Bipuntual: características, ley de distribución distribución – función generatriz de momentos – esperanza y varianza.Distribución Binomial: características, ley de distribución distribución – función generatriz de momentos – esperanza y vDistribución de Poisson: características, ley de distribución distribución – función generatriz de momentos – esperanza y varianza.Distribuciones para variables aleatorias continuas.

Página 10 de 21

Organización y presentación de datos estadísticos. Muestra – Unidad de

Organización de datos cualitativos: construcción de tablas y gráficos. Organización de datos cuantitativos: construcción de tablas simples y

polígono de frecuencia –

– modo – cuantiles. desvío estándar – coeficiente

momentos centrados.

experimentos aleatorios. Espacio

Teorías probabilísticas: definición clásica, frecuencial, subjetiva,

Leyes de probabilidad: regla de adición, probabilidad condicional, regla del producto. Eventos mutuamente excluyentes – eventos

Distribuciones teóricas

toria. Clasificación. Función de masa de probabilidad. Función de densidad. Función de distribución.

ley de distribución – función de esperanza y varianza.

características, ley de distribución – función de esperanza y varianza.

características, ley de distribución – función de esperanza y varianza.


Distribución

distribución Modo de empleo de tablas.

Eje Temático Nº 4: Introducción al muestreo Unidad Nº 6:Breve introducción al muestreo aleatorio simple. Parámetrestadísticos. Inferencia estadística Distribución en el muestreo de la media aritmética. Error estándar. Distribución en el muestreo de la proporción muestral. Error estándar.Distribución en el muestreo de la varianza en una población normal.Distribuciones de probabilidad para muestras pequeñas:

de Student.

Unidad Nº 7:Estimación de parámetros: generalidades. PropiedadesIntervalos de confianza para la media Intervalos de confianza para proporción.

Eje Temático Nº 5: Pruebas de hipótesis Unidad Nº 8:Pruebas de hipótesiserrores, criterios de decisión, conclusión.Test de hipótesis paramétricos

Test de hipótesis para la media.Test de hipótesis para la proporción.Test de hipótesis para la varianza.

Eje Temático Nº 6: Distribuciones bidimensionales: Regresión y CorrelaciónUnidad Nº 9:Introducción. Regresión lineal simple. Método de los mínimos cuadrados: recCoeficientes de correlación y determinación.



Distribución Normal: características, función de densidad distribución – función generatriz de momentos – esperanza y varianza. Modo de empleo de tablas.

Introducción al muestreo – Teoría de la estimación Unidad Nº 6: Introducción al muestreo Breve introducción al muestreo aleatorio simple. Parámetrestadísticos. Inferencia estadística Distribución en el muestreo de la media aritmética. Error estándar. Distribución en el muestreo de la proporción muestral. Error estándar.Distribución en el muestreo de la varianza en una población normal.Distribuciones de probabilidad para muestras pequeñas:

de Student.

Unidad Nº 7: Estimación de parámetros Estimación de parámetros: generalidades. Estimación puntual. Propiedades de los buenos estimadores. Intervalos de confianza para la media aritmética. Intervalos de confianza para proporción.

Pruebas de hipótesis Unidad Nº 8: Pruebas de hipótesis Pruebas de hipótesis conceptos generales: formulación de hipótesis, errores, criterios de decisión, conclusión. Test de hipótesis paramétricos

hipótesis para la media. Test de hipótesis para la proporción. Test de hipótesis para la varianza.

Distribuciones bidimensionales: Regresión y CorrelaciónUnidad Nº 9: Regresión y Correlación Introducción. Regresión lineal simple. Método de los mínimos cuadrados: recta de regresión lineal. Coeficientes de correlación y determinación.

Página 11 de 21

densidad – función de esperanza y varianza.

Teoría de la estimación

Breve introducción al muestreo aleatorio simple. Parámetros y

Distribución en el muestreo de la media aritmética. Error estándar. Distribución en el muestreo de la proporción muestral. Error estándar. Distribución en el muestreo de la varianza en una población normal. Distribuciones de probabilidad para muestras pequeñas: Distribución T


conceptos generales: formulación de hipótesis,

Distribuciones bidimensionales: Regresión y Correlación

Introducción. Regresión lineal simple. Método de los mínimos


Evaluación: Para alcanzar la condición de regular

requisitos:

Asistencia como mínimo al 80% de la totalidad de las clases teórico

Aprobación de 2Para lograr la calificación mínima deberá tener resuelto correctamente el 60% de los ítems planteados.

El estudiante podrá por no alcanzar la nota mínima

Para alcanzar la acreditación

Aprobación de un examen final teórico de 4 (cuatro) puntos. Para lograr la calificación mínima deberá tener resuelto correctamente el 60% de los ítems planteados.

Para alcanzar la promoción

siguientes requisitos:

Ajuste a las condiciones de regularidad.

Aprobación de las materias rendir al momento de finalizar la cursada de la materia.

Aprobación de los El estudiante podrá cursado de la materia.

Aprobación de un examen teórico integrador para alcanzar la la materia.

La promoción de la parte práctica tendrá validez de un año a partir de la fecha de finalización del dictado de la materia, es decir que rige hasta el último turno de examen de febrero del año siguiente al cursado de la asignatura.

Si en el período de valiperderá la promoción de la parte práctica y deberá rendir el examen completo de la asignatura.

La calificación se basa en la siguiente escala:

60 61 – 65

4 (cuatro) 5 (cinco)



CRITERIOS DE EVALUACIÓN

condición de regular el alumno deberá cumplir los siguientes

mo mínimo al 80% de la totalidad de las clases teórico

2 (dos) parciales con calificación mínima de 4 (cuatro) puntos. Para lograr la calificación mínima deberá tener resuelto correctamente el 60% de los ítems planteados.

diante podrá recuperar uno de los dos parciales, sea por no alcanzar la nota mínima requerida para la regularidad.

acreditación de la materia el alumno regular deberá:

un examen final teórico – práctico con una calificación mínima de 4 (cuatro) puntos. Para lograr la calificación mínima deberá tener resuelto correctamente el 60% de los ítems planteados.

promoción de la parte práctica el alumno deberá cumplir los

las condiciones de regularidad.

Aprobación de las materias correlativas del año anterior, que se solicitan para rendir al momento de finalizar la cursada de la materia.

los 2 (dos) parciales con calificación mínima de 7(siete) puntos. El estudiante podrá recuperar solo uno de los dos parciales al finalizar el cursado de la materia.

un examen teórico integrador para alcanzar la

La promoción de la parte práctica tendrá validez de un año a partir de la fecha de finalización del dictado de la materia, es decir que rige hasta el último turno de examen de febrero del año siguiente al cursado de la asignatura.

Si en el período de validez, el estudiante reprobara dos exámenes teóricos finales, perderá la promoción de la parte práctica y deberá rendir el examen completo de la

La calificación se basa en la siguiente escala:

66 – 69 70 – 74 75 – 84 85

6 (seis) 7 (siete) 8 (ocho) 9 (nueve)

Página 12 de 21

el alumno deberá cumplir los siguientes

mo mínimo al 80% de la totalidad de las clases teórico – prácticas.

) parciales con calificación mínima de 4 (cuatro) puntos. Para lograr la calificación mínima deberá tener resuelto correctamente el 60%

parciales, sea por inasistencia o requerida para la regularidad.

de la materia el alumno regular deberá:

una calificación mínima de 4 (cuatro) puntos. Para lograr la calificación mínima deberá tener resuelto

el alumno deberá cumplir los

correlativas del año anterior, que se solicitan para

) parciales con calificación mínima de 7(siete) puntos. parciales al finalizar el

un examen teórico integrador para alcanzar la acreditación de

La promoción de la parte práctica tendrá validez de un año a partir de la fecha de finalización del dictado de la materia, es decir que rige hasta el último turno de examen

dez, el estudiante reprobara dos exámenes teóricos finales, perderá la promoción de la parte práctica y deberá rendir el examen completo de la

85 – 99 100

9 (nueve) 10 (diez)


Aspectos que se considerarán en las

Destreza para solucionar problemas de aplicación sencillos.

Capacidad de analizar e interpretar los resultados obtenidos.

Habilidad para aplicar los conocimientos teóricos en la resolución de situaciones prácticas.

Rigurosidad en la fundamentación teórica.

Autoevaluación: Será realizada utilizando el instrumento elaborado desde Secretaría Académica y

aprobado por Consejo Directivo



que se considerarán en las evaluaciones objetivas:

Destreza para solucionar problemas de aplicación sencillos.


Habilidad para aplicar los conocimientos teóricos en la resolución de situaciones prácticas.

Rigurosidad en la fundamentación teórica.

Será realizada utilizando el instrumento elaborado desde Secretaría Académica y rectivo.

Página 13 de 21


Habilidad para aplicar los conocimientos teóricos en la resolución de

Será realizada utilizando el instrumento elaborado desde Secretaría Académica y


Eje temático / Unidad

Eje Temático N° 1: Estadística descriptiva

Unidad N° 1: Organización y presentación de datos

Unidad N° 2: Medidas resumen

Eje Temático N° 2: Probabilidad

Unidad N° 3: Probabilidad

Eje Temático N° 3: Variable aleatoria

Unidad N° 4: Variable aleatoria

Unidad N° 5: Distribuciones discretas

Eje Temático N° 4: Introducción al muestreo

Unidad N° 6: Introducción al muestreo

Unidad N° 7: Estimación de parámetros

Eje Temático N° 5: Pruebas de hipótesis

Unidad N° 8: Pruebas de hipótesis

Eje Temático N° 6: Distribuciones Bidimensionales Correlación

Unidad N° 9: Regresión y

Parciales

Total



PLAN DE TRABAJO

Asignación de tiempo(Cantidad de clases)

Eje Temático N° 1: Estadística descriptiva

Unidad N° 1: Organización y presentación de datos

Unidad N° 2: Medidas resumen

Eje Temático N° 2: Probabilidad

Unidad N° 3: Probabilidad

Eje Temático N° 3: Variable aleatoria – Distribuciones teóricas

Unidad N° 4: Variable aleatoria

Unidad N° 5: Distribuciones discretas – continuas

Eje Temático N° 4: Introducción al muestreo – Teoría de la estimación

Introducción al muestreo

Estimación de parámetros

Eje Temático N° 5: Pruebas de hipótesis

Pruebas de hipótesis

6: Distribuciones Bidimensionales – Regresión y

egresión y Correlación

Página 14 de 21

Asignación de tiempo (Cantidad de clases)

1

2

1

1

3

1

1

2

2

2

16


La cátedra propone para su desarrollo el dictado de clases teórico las cuales habrá un primer estudio en una situación de la realidad, cuando esto sea posible, luego se deducirán los conceptos fundamentales y demostraciones matemáticas si fueran pertinentes y se resolverán algunos ejemplosse realizará un cierre rescatando los conceptos esenciales que fueron desarrollados.

Dentro de las estrategias que se utilizaran a lo largo de la asignatura, se pueden mencionar:

Clases magistrale

Demostración

Exposiciones dialogadas

Resolución de problemas

Lecturas especiales

Para seleccionar la modalidad a aplicar en el desarrollo de lacuenta que es una asignatura que se puede relacionar aplicaciones reales, pero que además tiene un desarrollo matemático teórico importante.

Materiales didácticos y recursos materiales Los materiales didácticos y recursos materiales que habitualmente sostienen la

cátedra son:

Tizas (blancas y de color) y pizarrón

Cañón y material de apoyo (presentaciones de PowerPoint)

Apunte de cátedra.

Calculadora

Plataforma virtual

Actividades de aprendizaje Toma de apuntes

Resolución de ejercitación modelo de complejidad creciente.

Resolución



METODOLOGÍA

La cátedra propone para su desarrollo el dictado de clases teórico las cuales habrá un primer momento de motivación a partir de contextualizar el tema de estudio en una situación de la realidad, cuando esto sea posible, luego se deducirán los conceptos fundamentales y demostraciones matemáticas si fueran pertinentes y se resolverán algunos ejemplos de complejidad creciente. En un tercer momento de la clase

un cierre rescatando los conceptos esenciales que fueron desarrollados.Dentro de las estrategias que se utilizaran a lo largo de la asignatura, se pueden

Clases magistrales.

Demostración.

Exposiciones dialogadas.

Resolución de problemas.

Lecturas especiales.

Para seleccionar la modalidad a aplicar en el desarrollo de launa asignatura que se puede relacionar casi todo su contenido con

aplicaciones reales, pero que además tiene un desarrollo matemático teórico importante.

Materiales didácticos y recursos materiales Los materiales didácticos y recursos materiales que habitualmente sostienen la

blancas y de color) y pizarrón


Apunte de cátedra.

Calculadora.

Plataforma virtual.

Actividades de aprendizaje Toma de apuntes


Resolución de prácticos de laboratorio con redacción de informe

Página 15 de 21

La cátedra propone para su desarrollo el dictado de clases teórico – prácticas, en momento de motivación a partir de contextualizar el tema de

estudio en una situación de la realidad, cuando esto sea posible, luego se deducirán los conceptos fundamentales y demostraciones matemáticas si fueran pertinentes y se

de complejidad creciente. En un tercer momento de la clase un cierre rescatando los conceptos esenciales que fueron desarrollados.

Dentro de las estrategias que se utilizaran a lo largo de la asignatura, se pueden

Para seleccionar la modalidad a aplicar en el desarrollo de la clase se tiene en todo su contenido con

aplicaciones reales, pero que además tiene un desarrollo matemático teórico importante.

Los materiales didácticos y recursos materiales que habitualmente sostienen la



de prácticos de laboratorio con redacción de informe


OBLIGATORIA:

SPIEGEL, Murray R; STeoría y p

Edición: SegundaMcGRAW ReimpresiónISBN: 9789584101334Al 2015: 4

SPIEGEL, Murray R; STEPHENS, Larry J. Estadística

Edición: Tercera McGRAWReimpresión 2007.ISBN: 9789701032718Al 2015: 3

Di RIENZO JULIO; CASANOVES FERNANDO, GONZALES LAURA y OTROEstadística para las Ciencias Agropecuarias

Edición: Sexta Ed. Brujas ISBN: Al 2016: 1

NO OBLIGATORIA: GIULIODORI, Roberto

ESTADISTICA DESCRIPTIVA Y PROBABILIDAD.

Edición: Primera EDICIONES EUDECOR SRL ISBN: 9879094077Al 2015: 1

MENDENHALL, William; WACKERLY, Dennis; SCHEAFFER, Richard.Estadística Matemática con Aplicaciones

Edición: SegundaGrupo Editorial Iberoamericana ISBN: 9789706250162 Al 2015: 3



BIBLIOGRAFÍA

LISTA ALFABÉTICA DE REFERENCIAS (Bibliográficas y no bibliográficas)

; SCHILLER, John J; SRINIVASAN, R. problemas de probabilidad y estadística

Edición: Segunda McGRAW – HILL INTERAMERICANA EDITORES – MéxicoReimpresión 2004.

9789584101334 4 ejemplar/es en Colección UTN

STEPHENS, Larry J. Estadística Edición: Tercera McGRAW – HILL INTERAMERICANA EDITORES – México Reimpresión 2007.


Di RIENZO JULIO; CASANOVES FERNANDO, GONZALES LAURA y OTROEstadística para las Ciencias Agropecuarias Edición: Sexta Ed. Brujas – Córdoba

1 ejemplar/es en Colección UTN

ODORI, Roberto ESTADISTICA DESCRIPTIVA Y PROBABILIDAD. Edición: Primera – CORDOBA – ARGENTINA – Reimpresión 1997 EDICIONES EUDECOR SRL

9879094077 1 ejemplar/es en Colección UTN de edición anterior

MENDENHALL, William; WACKERLY, Dennis; SCHEAFFER, Richard.Estadística Matemática con Aplicaciones Edición: Segunda Grupo Editorial Iberoamericana – México – México – 1994


Página 16 de 21

México – México –

México – México –

Di RIENZO JULIO; CASANOVES FERNANDO, GONZALES LAURA y OTROS

Reimpresión 1997

de edición anterior

MENDENHALL, William; WACKERLY, Dennis; SCHEAFFER, Richard.

1994


Apuntes RIVARA LAURA MARÍA Ing.

Probabilidad y Estadística [Apunte de cátedra]

El autor –



RIVARA LAURA MARÍA Ing. Probabilidad y Estadística [Apunte de cátedra]

– 2012

Página 17 de 21


Articulación con el Área:

Asignatura

Probabilidad y Estadística

Álgebra y Geometría Analítica

Análisis Matemático I

Investigación Operativa

Total

Articulación con el Nivel:

Asignatura


Producción Agraria II

Procesos Agroindustriales I

Organización de empresas

Procesos Agroindustriales II

Maquinaria Agrícola

Economía de la empresa agraria

Comercialización

Total

Articulación con las correlativas:

Asignatura




ARTICULACIÓN

Asignatura Carga Horaria

Probabilidad y Estadística 80

Álgebra y Geometría Analítica 160

160

144

544



128

Procesos Agroindustriales I 128

144

Procesos Agroindustriales II 112

128

Economía de la empresa agraria 128

112

960


Para cursar Para rendir

Cursada Aprobada

Probabilidad y Estadística Álgebra y Geometría Analítica Análisis Matemático I

Álgebra y Geometría Analítica Análisis Matemático I

Página 18 de 21

Porcentaje

14,8%

29,4%

29,4%

26,4%

100,0%

Porcentaje

80 8,4%

128 13,3%

128 13,3%

44 15,0%

12 11,7%

128 13,3%

128 13,3%

112 11,7%

960 100,0%

Para rendir

Aprobada



Articulación de contenidos

Continúa página siguiente

Articulación con el Área:

Asignatura



Análisis Matemático I

Análisis Matemático II

Total

Articulación con el Nivel:

Asignatura


Integración II

Química Inorgánica

Toma conceptos de:

Área Ciencias Básicas Primer nivel

Álgebra y Geometría AnalíticaTemas: Solución de un Sistema Lineal. Rectas en R2. Función Lineal.

Área Matemática Primer nivel

Análisis Matemático I Temas: Funciones. Límite. Derivada. Integración. Series infinitas.



contenidos:

ARTICULACIÓN ING. QUÍMICA

Carga Horaria


Álgebra y Geometría Analítica 160

160

160

672



96

128

Segundo Nivel – Contenidos de: Probabilidad y Estadística

Aporta conceptos a:


Temas: Variable aleatoria. Regresión y Correlación.

Temas: Variable aleatoria Regresión y Correlación.

Página 19 de 21

Carga Horaria Porcentaje

96 14,3%

160 23,8%

160 23,8%

160 23,8%

672 100,0%

Carga Horaria Porcentaje

96 10,0%

96 10,0%

128 13,4%

Aporta conceptos a:


Análisis Matemático II

Física II

Química Orgánica

Inglés técnico I

Marketing

Total


Asignatura


Articulación de contenidos

Toma conceptos de:


Álgebra y Geometría AnalíticaTemas: Solución de un Sistema Lineal. Rectas en R2. Función Lineal.


Análisis Matemático I Temas: Funciones. Límite. Derivada. Integración. Series infinitas.



160

160

192

64

64

960


Para cursar Para rendir

Cursada Aprobada

Probabilidad y Estadística Álgebra y Geometría Analítica Análisis Matemático I


de contenidos:

Segundo Nivel – Contenidos de: Probabilidad y Estadística

Aporta




Página 20 de 21

160 16,6%

160 16,6%

192 20,0%

64 6,7%

64 6,7%

960 100,0%

Para rendir

Aprobada


Aporta conceptos a:


De la Asignatura: La metodología estadística nos dota de una serie de principios, procedimientos,

técnicas y métodos para realizar cuatro tareas fundamentales en la investigación y estudios técnicos:

Obtener datos de manera rápida Organizar y procesar estos datos a fin de obtener la información requerida Proporcionar p

adecuadas de los resultados obtenidos Proporcionar

resultados en el marco de un científico.

Así los métodos y técnicas de la estadística ayudan a la realización de múltiples tareas en las organizaciones productivas y sociales, públicas y/o privadas; son la base para la realización de estudios técnicos e investigaciones que permitan la mejora de pde producción de bienes y servicios, la mejora de la calidad toma de decisiones en las empresas u organizaciones de los más diversos ámbitos

Estudiar estadística permite adquirir las herramientas básicas que posibifuturo profesional tomar decisiones en base a información confiable relevada de un fenómeno en estudio y abordar situaciones reales en las que estén presentes la incertidumbre y la variabilidadnecesario para tener una actitud crítica frente a trabajos estadísticos de divulgación profesional, científica y social, lo cual será logrado ya que el estudio de la asignatura, proporciona el balance teóricovez proporciona las herramientas necesarias para facilitar el procesamiento y análisis de la información.

El abanico de disciplinas en donde se pueden aplicar es muy amplio, abarcando el área social, científico, tecnológico e industrial. Es por estofundamentos de estas ramas es importante para el desempeño de cualquier profesional dentro de sus actividades diarias, pero aún más para formar el perfil de un Administración Rural.



FUNDAMENTACIÓN

La metodología estadística nos dota de una serie de principios, procedimientos, métodos para realizar cuatro tareas fundamentales en la investigación y

datos de manera rápida confiable y a bajo costo.y procesar estos datos a fin de obtener la información requerida

Proporcionar principios y métodos para obtener interpretaciones adecuadas de los resultados obtenidos y

r principios y lineamientos para comunicar apropiadamente los resultados en el marco de un informe, presentación oral

Así los métodos y técnicas de la estadística ayudan a la realización de múltiples tareas en las organizaciones productivas y sociales, públicas y/o privadas; son la base para la realización de estudios técnicos e investigaciones que permitan la mejora de pde producción de bienes y servicios, la mejora de la calidad y el sustento toma de decisiones en las empresas u organizaciones de los más diversos ámbitos

Estudiar estadística permite adquirir las herramientas básicas que posibifuturo profesional tomar decisiones en base a información confiable relevada de un

y abordar situaciones reales en las que estén presentes la incertidumbre y la variabilidad. Además, le permitirá contar con el conocimiento

cesario para tener una actitud crítica frente a trabajos estadísticos de divulgación profesional, científica y social, lo cual será logrado ya que el estudio de la asignatura, proporciona el balance teórico-práctico para poder comprender los conceptos, pervez proporciona las herramientas necesarias para facilitar el procesamiento y análisis de

El abanico de disciplinas en donde se pueden aplicar es muy amplio, abarcando el área social, científico, tecnológico e industrial. Es por esto que el conocimiento de los fundamentos de estas ramas es importante para el desempeño de cualquier profesional dentro de sus actividades diarias, pero aún más para formar el perfil de un

Página 21 de 21

La metodología estadística nos dota de una serie de principios, procedimientos, métodos para realizar cuatro tareas fundamentales en la investigación y

. y procesar estos datos a fin de obtener la información requerida.

para obtener interpretaciones

principios y lineamientos para comunicar apropiadamente los , presentación oral o artículo

Así los métodos y técnicas de la estadística ayudan a la realización de múltiples tareas en las organizaciones productivas y sociales, públicas y/o privadas; son la base para la realización de estudios técnicos e investigaciones que permitan la mejora de procesos

el sustento necesario para la toma de decisiones en las empresas u organizaciones de los más diversos ámbitos.

Estudiar estadística permite adquirir las herramientas básicas que posibilitarán al futuro profesional tomar decisiones en base a información confiable relevada de un

y abordar situaciones reales en las que estén presentes la , le permitirá contar con el conocimiento

cesario para tener una actitud crítica frente a trabajos estadísticos de divulgación profesional, científica y social, lo cual será logrado ya que el estudio de la asignatura,

práctico para poder comprender los conceptos, pero a la vez proporciona las herramientas necesarias para facilitar el procesamiento y análisis de

El abanico de disciplinas en donde se pueden aplicar es muy amplio, abarcando el que el conocimiento de los

fundamentos de estas ramas es importante para el desempeño de cualquier profesional dentro de sus actividades diarias, pero aún más para formar el perfil de un Licenciado en

Documents

Planificación Didáctica Estadísticasac.sanfrancisco.utn.edu.ar/documentos/archivos/planificaciones/lar/... · Distribución horaria Uso de herramientas Informática Total de horas-