UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE CHILE FACULTAD DE INGENIERA

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1. DATOS DE LA ASIGNATURA

CARRERA CDIGO ANLISIS ESTADSTICO PARA

INGENIERA T: 4 E: 2 L: 0

REQUISITOS CLCULO II CIENCIAS BSICAS DICTA DEPARTAMENTO MATEMTICA Y CIENCIA DE LA COMPUTACIN AO SEMESTRE NIVEL 2 sem 2013 Nivel 3 MODULO BSICO CATEGORA OBLIGATORIO HORAS PRESENCIALES A LA SEMANA

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PERFIL DE PROFESOR VERSIN RESOLUCIN FACULTAD DE INGENIERA PROFESOR

2. DESCRIPCIN DE LA ASIGNATURA

Curso introductorio que permite conocer y aplicar metodologa estadstica en el anlisis de informacin, para apoyar al ingeniero en la toma de decisiones utilizando probabilidades, cuando existe incertidumbre y variacin

3. OBJETIVOS DE APRENDIZAJE 3.1 Asociados al perfil de egreso

1) Aportar, a nivel bsico, a la capacidad de aplicar conocimientos de ciencias bsicas, de la ingeniera y de la especialidad en los mbitos de su profesin.

2) Aportar, a nivel bsico, a la capacidad de abordar y resolver problemas de ingeniera, a la capacidad de diagnosticar y modelar procesos del mbito de su especialidad.

3) Aportar, a nivel bsico, a la capacidad de pensamiento lgico-estructurado y crtico. 4) Aportar, a nivel bsico, a la capacidad de aprendizaje autnomo, y de trabajo en equipo y de

comprensin de su responsabilidad profesional, social y tica, en su quehacer profesional. 5) Aportar, a nivel bsico, a la capacidad de comunicarse en forma oral, escrita y simblica.

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3.2 Asociados a la Asignatura

Objetivo General: Desarrollar un pensamiento estadstico estructurado, aplicando conceptos, procedimientos y mtodos estadsticos en la solucin de problemas ingenieriles.

Objetivos Especficos: 1) Identificar variables ingenieriles en la descripcin de experimentos. 2) Determinar, evaluar e interpretar, medidas de ubicacin y de variabilidad, de variables

ingenieriles. 3) Analizar grficamente informacin ingenieril. 4) Aplicar probabilidades, sus propiedades y reconocer distribuciones de probabilidad en

experimentos aleatorios ingenieriles. 5) Resolver problemas de: estimacin de parmetros, pruebas de hiptesis, con riesgos medidos

en trminos de probabilidad. 6) Aplicar teora de Regresin lineal, para variables de inters en Ingeniera. 7) Realizar anlisis de casos reales interpretando salidas de software estadstico computacional,

segn disponibilidad.

4. CONTENIDOS

UNIDAD TITULO N HORAS

1 Generalidades y Estadstica Descriptiva 18 hrs. 2 Probabilidad, Variables aleatorias y Distribuciones de Probabilidad. 32 hrs. 3 Inferencia Estadstica: Estimacin, Pruebas de Hiptesis. 36 hrs. 4 Regresin lineal y Correlacin 16 hrs.

TOTAL 17 semanas 102 hrs.

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5. CONTENIDOS DE LAS UNIDADES TEMTICAS 1. UNIDAD TEMTICA UNO: GENERALIDADES Y ESTADSTICA DESCRIPTIVA

(Captulo 1 de texto gua)

1. Introduccin Estadstica aplicada a la ingeniera y la ciencia 2. Estadstica Descriptiva Concepto de: poblacin, muestra, variable y sus clasificaciones.

Mtodos grficos y tabulares en Estadstica. Medidas de ubicacin. Medidas de variabilidad. Aplicaciones.

2. UNIDAD TEMTICA DOS: PROBABILIDAD, VARIABLES ALEATORIAS Y DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD (Captulo 2,3,4 y 5 texto gua)

1. Introduccin al Clculo

de Probabilidad Introduccin a las probabilidades. Experimentos aleatorios, determinacin de espacios muestrales y

eventos. Definiciones de probabilidad. Axiomas, interpretaciones y

propiedades. Probabilidad condicional. Teoremas de: multiplicacin de

probabilidades, probabilidad total y de Bayes. Independencia de eventos. Aplicaciones.

2. Variables Aleatorias discretas y distribuciones de probabilidad

Introduccin a variables aleatorias. Distribucin de probabilidad y funcin de distribucin de variables

aleatorias discretas. Valor esperado. Varianza. Propiedades. Distribuciones de probabilidad: Bernoulli, Binomial,

Hipergeomtrica, Binomial negativa, Poisson. Aplicaciones.

3. Variables aleatorias continuas y distribuciones de probabilidad

Funcin de densidad y funcin de distribucin de variables aleatorias continuas.

Valor esperado. Varianza Distribuciones de probabilidad: Uniforme, Exponencial, Normal. Aplicaciones.

4. Distribuciones de probabilidad conjunta y muestras aleatorias

Variables aleatorias conjuntamente distribuidas, discretas y continuas. Valor esperado, varianza, covarianza y coeficiente de correlacin. Propiedades.

Variables aleatorias independientes, Consecuencias. Variables aleatorias n dimensionales. Independencia de n

variables aleatorias y consecuencias. Muestra aleatoria. Teorema del lmite central. Distribucin: Ji-Cuadrado, t de Student, F de Fisher. Propiedades

y uso de tablas.

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3. UNIDAD TEMTICA TRES: INFERENCIA ESTADSTICA: ESTIMACIN Y PRUEBAS DE HIPTESIS. (Captulo 5,6,7,8,9 y 14 de texto gua)

1. Introduccin a Inferencia Estadstica Estimacin Puntual

Introduccin. Conceptos de: parmetro, estadstica, estimador. Distribuciones

de estadsticos: 2 , , spx . Estimacin puntual. Propiedades: insesgamiento y varianza

mnima. Estimacin de mxima verosimilitud. Principio de invarianza.

Aplicaciones.

2. Estimacin por intervalos basados en una sola muestra

Bases tericas en estimacin por intervalos. Deduccin de intervalos de confianza bilaterales para: m, P y 2s , en poblaciones infinitas.

Nivel de confianza, precisin y tamao de muestra.

3. Pruebas de hiptesis basadas en una y dos muestras

Bases tericas de pruebas de hiptesis y procedimiento de prueba para: m, p y 2s .

Formulacin prueba de hiptesis para: 2221 /ss , (m1 - m2) con

muestras aleatorias independientes y para datos pareados.

4. Bondad de ajuste y anlisis de datos categricos

Bases tericas de prueba de Bondad de Ajuste basada en la Ji-cuadrado. Aplicaciones.

Bases tericas de Prueba de Independencia de dos variables aleatorias y de Homogeneidad de distribuciones. Aplicaciones.

4. UNIDAD TEMTICA CUATRO: REGRESIN Y CORRELACIN LINEAL

(Captulo 12 Y 13 de texto gua)

1. Regresin Lineal Simple y Correlacin

Introduccin. Objetivo. Supuestos probabilsticos. Estimacin de parmetros del modelo de regresin lineal simple.

Mtodo de los mnimos cuadrados. Coeficiente de determinacin.

Inferencias respecto a parmetros 0, 1. Estimacin de intervalos confidenciales para y/x y para

prediccin de valores de Y dado X. Aplicaciones. Correlacin. Coeficiente de correlacin muestral. Inferencia

sobre coeficiente de correlacin poblacional. Aplicaciones.

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6. EVALUACIN Evaluacin Ponderacin

PEP1 Unidad 1 y 2 1 PEP2 Unidad 3 y 4 1 Promedio de cuatro controles, no recuperables 1 Prueba acumulativa (PA) 2

7. BIBLIOGRAFA

Texto Gua: 1. Devore, Jay L. (2012) Probabilidad y Estadstica para Ingeniera y Ciencias. Octava Edicin.

Cengage Learning. 2. Devore, E. Books, Cengage Learning. Textos Complementarios: 3. Montgomery, D., Runger, G. (2001) Probabilidad y Estadstica Aplicada a la Ingeniera.

Mc Graw Hill. 4. Ronald E. Walpole, Raymond H. Myers, Sharon L. Myers, Keying Ye (2007) Probabilidad y

Estadstica para Ingeniera y Ciencia. Octava Edicin. Pearson. 5. Ross, Sheldon M. (2000) Probabilidad y Estadstica para Ingenieros. Segunda Edicin. Mc

Graw Hill Interamericana Editores, S.A. de C.V.