Estadistica_pra_la_Ciencia_Administrativa

Programas de estudios                                                                  ANEXO 2

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INTRODUCCIÓN

La importancia de esta materia en el perfil del Licenciado en Contador Publico de la Universidad Tangamanga radica en proporcionar los conocimientos para visualizar, analizar y evaluar modelos matemáticos para una toma de decisiones racional.

Desarrollar  investigaciones y proyectos para la solución de problemas relacionados con la administración.

Apoyar a una conciencia de actitud crítica y analítica.

Utilizar la tecnología de información para facilitar la realización de actividades administrativas.

OBJETIVO (S) GENERAL(ES) DE LA ASIGNATURA

El estudiante analizará y aplicará conceptos y técnicas de la probabilidad y estadística descriptiva e inferencial en la solución de problemas en áreas de su competencia.

Aplicar las herramientas estadísticas usadas para el manejo de datos derivados de las actividades propias de una empresa.

Interpretar y hacer un análisis de los resultados de la aplicación de estas herramientas para obtener resultados que permitan la toma de decisiones.

TEMAS Y SUBTEMAS

Unidad 1: Distribuciones de frecuencia. Introducción a la probabilidad y valor esperado.

Objetivo: El estudiante definirá el concepto de estadística descriptiva e inferencial.

Diferenciará los métodos de muestreo para recopilación de la información.

Aplicará las formulas de tendencia central para la solución de problemas en la toma de decisiones.

Aplicará las formulas de la variabilidad de datos para analizar información, relativos a datos agrupados y tomar decisiones.

1.1 Conceptos de estadística y su clasificación. Consultar y Explicar el concepto de estadística y su clasificación

1.2 Recopilación de datos. Convertir los datos sin procesar en información útil.

1.3 Distribución de frecuencia. Investigar en los diferentes medios de información datos estadísticos para elaborar tablas de distribuciones de frecuencia.

1.3.1 Histogramas, polígonos de frecuencia, ojivas

1.4 Medidas de tendencia central para un conjunto de datos y datos Agrupados. Utilizar un software para presentación de datos en histogramas y polígonos de frecuencia

1.4.1 Media, media ponderada

1.4.2 Mediana

1.4.3 Moda

1.4.4 Relación entre media, mediana y moda

1.5 Medidas de dispersión para un conjunto de datos y datos agrupados. Calcular la frecuencia relativa y acumulada con los datos de la tabla de distribución de frecuencias

1.5.1 Rango

1.5.2 Desviación media

1.5.3 Varianza

1.5.4 Desviación estándar

1.6 Coeficiente de variación. Explicar como se obtiene la media, mediana y la moda para un conjunto de datos y datos agrupados.

1.7 Coeficiente de asimetría de Pearson. Utilizar el rango la varianza y la desviación estándar para describir como los datos se dispersan.

1.8 Consultar y explicar la relación y usos entre media, mediana y moda.

1.9 Utilizar el rango y la desviación estándar para la elaboración de gráficas en el control estadístico de procesos, utilizando un software de estadística.

1.10 Aplicar todos los conocimientos de la unidad para desarrollar por equipos un problema integral relacionado con la administración o mercadotecnia.

Unidad 2: Introducción a la probabilidad y valor esperado.

Objetivo: Aplicará la teoría de la probabilidad en la toma de decisiones en problemas del área económico – administrativa.

Aplicará el teorema de Bayes para la solución de problemas de probabilidades posteriores.

Aplicará el concepto de valor esperado o esperanza matemática para la toma de decisiones.

2.1 Introducción a la probabilidad. Consultar los conceptos de: probabilidad clásica, frecuencia relativa y subjetiva

2.1.1 Definición y expresión

2.2 Eventos mutuamente excluyentes y no excluyentes. Consultar y explicar los principios aditivo y multiplicativo

2.3 Reglas de adición. Diferenciar y aplicar los conceptos de combinaciones y permutaciones.

2.4 Eventos independientes, dependientes, probabilidad condicional. Explicar y aplicar las probabilidades bajo condiciones de independencia estadística conjunta y condicional

2.5 Reglas de multiplicación. Aplicar la teoría de eventos mutuamente excluyentes y no excluyentes en la solución de problemas

2.6 Diagrama de árbol. Aplicar el teorema de Bayes en la solución de problemas

2.7 Combinaciones y permutaciones. Utilizar el concepto de probabilidad y combinaciones para la solución de problemas de análisis combinatorio.

2.8 Análisis combinatorio. Utilizar el software para la solución y graficación de problemas relativos a valor esperado.

2.9 Teorema de Bayes

2.10 Valor esperado o esperanza matemática

Unidad 3: Tipos de distribuciones variables aleatorias discretas y continuas

Objetivo: Diferenciará las variables aleatorias discretas y continuas.

Aplicará las técnicas de distribución de probabilidad discreta y continua para la toma de decisiones.

3.1 Binomial. Citar ejemplos de aplicación de variables aleatorias discretas y continuas

3.1.1 Propiedades: media, varianza y desviación estándar

3.1.2 Gráfica

3.2 Poisson. Graficar una distribución de probabilidad

3.2.1 Propiedades: media, varianza y desviación estándar

3.2.2 Gráfica

3.3 Hipergeométrica. Explicar y aplicar los tipos de distribución de variables aleatorias discretas como: binomial, poisson, hipergeométrica para la solución de problemas relativos a la administración.

3.3.1 Propiedades: media, varianza y desviación estándar

3.3.2 Gráfica

3.4 Normal. Explicar y aplicar los tipos de distribución de variables aleatorias continuas como: normal y aproximación de la normal a la binomial, para la toma de decisiones relativos aplicados a la administración

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