FUNDAMENTOS DE ESTADÍSTICA
Enviado por Anita Cortes • 29 de Septiembre de 2021 • Apuntes • 1.306 Palabras (6 Páginas) • 66 Visitas
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UNIVERSIDAD DEL VALLE SEDE BUGA
ESCUELA DE INGENIERÍA INDUSTRIAL
PROGRAMA DE INGENIERÍA INDUSTRIAL
FUNDAMENTOS DE ESTADÍSTICA
Código: 760001M
Pre-requisito: Cálculo II
Intensidad horaria: 3 Horas semanales
Horario de Clases:
Créditos: 3
Validable: Si
Habilitable: Si
Profesor: Andrés Mauricio Paredes Rodríguez
Contacto: andres.paredes@correounivalle.edu.co
Horario de atención:
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DESCRIPCIÓN GENERAL
En este curso presenta una introducción a la estadística como la ciencia para el análisis de datos. La estadística resulta fundamental en la actualidad la cual se caracteriza por un ambiente en dónde existen grandes volúmenes de información y cada vez es más difícil de administrarlos. Lo que ha sido propiciado por el desarrollo acelerado de la internet y las innovaciones tecnológicas. De esta forma es indispensable que dispongamos de herramientas que, no solamente nos permitan capturar la información, sino que también analizar esta información en detalle con el fin de que podamos entender qué es lo que sucede y realizar inferencias u obtener conclusiones generales del comportamiento del sistema que estudiamos. Con este fin, la estadística se puede dividir en dos grandes campos. Por un lado, la estadística descriptiva, que es en lo cual nos ocuparemos en este curso, se encarga de brindar herramientas tanto gráficas como cuantitativas para describir volúmenes de datos. Su único propósito es analizar el comportamiento de los datos. Por otro lado, la estadística inferencial trata de ir más allá al intentar realizar inferencias o generalizaciones a partir de un conjunto de datos.
OBJETIVOS
OBJETIVO GENERAL
Al finalizar el curso se espera que el estudiante esté en capacidad de realizar un análisis descriptivo utilizando tanto técnicas de visualización como técnicas numéricas.
Se espera también que el estudiante comprenda los conceptos básicos de probabilidad y los modelos estadísticos que se utilizan para describir las distribuciones de probabilidad de variables aleatorias.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS
- Comprender la importancia de la estadística, sus diferentes disciplinas y su aplicación en diferentes campos de la ciencia y la ingeniería.
- Identificar los diferentes tipos de datos o variables que se pueden encontrar en contextos prácticos.
- Utilizar diferentes técnicas de visualización para describir datos cualitativos y cuantitativos.
- Caracterizar un conjunto de datos a partir de medidas de tendencia central, medidas de dispersión, medidas de posicionamiento o distribución, etc.
- Construir gráficos y tablas que sean atractivos, describan aspectos fundamentales de los datos, y sean fáciles de leer e interpretar.
- Comprender e interpretar reportes estadísticos.
- Escribir reportes estadísticos claros a partir del análisis y depuración de grandes conjuntos de datos.
- Introducir al estudiante en las principales técnicas de conteo tales como combinaciones, permutaciones, etc. para la enumeración de los posibles eventos de un proceso aleatorio.
- Comprender el concepto de probabilidad y eventos probabilísticos, los axiomas básicos de la probabilidad, la independencia estadística y el teorema de Bayes.
- Comprender el concepto de distribuciones de probabilidad y su uso en la modelación de variables continuas y/o discretas.
- Usar diferentes distribuciones de probabilidad continua y discreta para representar variables aleatorias.
CONTENIDO
Sesión 1:
Introducción a la estadística, importancia, disciplinas, clasificación de datos.
Referente recomendado
- Capítulo 1: Mendenhall, Beaver, & Beaver (2010)
Sesión 2:
Métodos gráficos para la descripción de datos cualitativos: gráfica circular, gráfica de barras, diagrama de causa efecto, gráfico de Pareto.
Referentes recomendados
- Parte 1: United Nations (2009)
- Parte 2: United Nations (2009)
Sesión 3:
- Gestión de bases de datos y extracción de información relevante de grandes volúmenes de datos a través de la herramienta tabla y gráfico dinámico de Excel.
- Presentación de los estudiantes sobre reportes estadísticos
Referente recomendado
- Curso Coursera: Data visualization with advanced Excel.
https://www.coursera.org/learn/advanced-excel
Sesión 4:
Gestión de bases de datos. Análisis de bases de datos relacionales. Extracción de información relevante de bases de datos relacionales.
Referente recomendado
- Curso Coursera: Data visualization with advanced Excel.
https://www.coursera.org/learn/advanced-excel
Sesión 5:
Técnicas de visualización para la descripción de datos cuantitativos.
Referentes recomendados
- Capítulo 1: Mendenhall, Beaver, & Beaver (2010)
- Texto: Wolfe (2014)
Sesión 6:
Técnicas numéricas para la descripción de datos cuantitativos
Referente recomendado
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