SILABO “MÉTODOS ESTADÍSTICOS”

1.1 Departamento Académico

: Sistemas, Estadística e Informática

1.2 Carrera Profesional

: Ingeniería en Industrias Alimentarias

1.3 Asignatura

: Métodos Estadísticos

1.4 Código de Asignatura

: 260121

1.5 Pre - requisito

: Estadística Básica

1.6 Periodo Lectivo

: 2021 - I

1.7 Ciclo

: VII

1.8 Créditos

: 03

1.9 Carga horaria

: Teoría: 02horas     Práctica: 02horas

1.10 Inicio - Término

: 26 de julio del 2021 – 11 de diciembre del 2021

1.11 Duración

: 15 semanas

Docentes

       Nombre

: MSc. Lic. Luis Chuquilin Cabanillas

       E-mail

: lchuquilin@unc.edu.pe

       Código orcid

:https://orcid.org/0000-0002-5646-6438

       Nombre

: Dra. Lic. Aidé Yanet Huamán Rivera

       E-mail

: aideehuaman@unc.edu.pe

       Código orcid

: ORCID: (0000-0003-0153-5982)

       Nombre

: Msc. Ing. Jamer Moisés Delgado Pérez

       E-mail

:jmdelgadop@unc.edu.pe

       Código orcid

: https://orcid.org/0000-0001-7406-7804

Competencia general

Competencia específica

Resultado de la asignatura en relación a las competencias

Capacidad de análisis y síntesis y de gestión de la información, Resolución de problemas y toma de decisiones.

Comprende los fundamentos físicos, matemáticos y estadísticos utilizando métodos y procedimientos analíticos de cálculo y razonamiento para el manejo de modelos y algoritmos de aplicación en la investigación de las Industrias Alimentarias.

Al finalizar la asignatura, el estudiante demuestra conocimientos y habilidades de selección de la muestra, inferencia estadística muy utilizados en las investigaciones de las Industrias Alimentarias.

Unidad Didáctica I:

Muestreo, distribuciones muéstrales.

Resultados de aprendizaje 1 (RA-1):

Conocer los diversos diseños muestrales probabilísticos; aplicar la metodología para la deducción de distribuciones de probabilidad de una y dos estadísticas muestrales

Semana

Contenidos (saberes esenciales)

Estrategias (actividades formativas)

Indicadores de desempeño

1

Contenido teórico

• Presentación del sílabo, guía de aprendizaje y Netiqueta.
• Elección del delegado.
• Organización de grupos para los trabajos.
• Teoría del muestreo, Tipos de muestreo.

• Presentación: del docente, sílabo de la asignatura, guía de aprendizaje y netiqueta a través de video conferencia del Google Meet   o video en You tuve (sincrónica).
• Presentación de los estudiantes a través del foro del SIA o video conferencia del Google Meet(sincrónica).
• Clase Virtual (sincrónica)
• Dan lectura, dialogan, y socializan un caso de estudio relacionado con las Industrias Alimentarias, con la cual identifican los conceptos básicos de Muestreo.

• Participa activamente en la explicación del sílabo, guía de aprendizaje, Netiqueta, en la elección del delegado y en la organización de grupos para los trabajos.
• Elabora un resumen de la clase utilizando un organizador gráfico.
• Identifican los conceptos de muestreo en el caso de estudio del campo de las Industrias Alimentarias.

Contenido práctico

• Muestreo: Aleatorio simple, estratificado, sistemático.  por conglomerados en hoja de cálculo ò software especializado.
• Cálculo del tamaño de muestra

• Clase Virtual (Sincrónica).  
• Participa activamente en la exposición de clase a través de video conferencia del Google Meet y chat (Sincrónica).

Laboratorio 01: En sus respectivos grupos:

• Presentan datos de un caso de estudio referente a su especialidad.      

• Identifican, Analizan, calculan e interpretan el diseño muestral adecuado, en su respectivo caso de estudio.
• Desarrollan ejercicios propuestos.

• Establece  las diferencias y bondad entre tipos de muestreo aleatorios y Calcula el tamaño de muestra necesario para un estudio o investigación

        2

Contenido teórico

Distribución muestral para las estadísticas de una población

• Clase Virtual (Sincrónica).  
• Participa activamente en la exposición de clase a través de video conferencia del Google Meet y chat (Sincrónica).
• Analiza y resuelve ejercicios de aplicación de manera individual o por pares a través de laboratorios virtuales (Google Meet y chat) (Sincrónica). Clase Virtual (Sincrónica).  

• Muestra capacidad para identificar y deducir correctamente la distribución muestral de una estadística.

Contenido Práctico

Significado de una estadística muestral como  estimación de un parámetro

• Clase Virtual (Sincrónica).
• Participa activamente en la exposición de   la clase a través de video conferencia del Google Meet y chat (Sincrónica).

Laboratorio 02: En sus respectivos grupos:

• Identifican, Analizan, calculan e interpretan distribuciones muestrales en su caso de estudio.

• Desarrollan ejercicios propuestos.

• Determina e interpreta la precisión de una estadística respecto del parámetro poblacional.
• Resuelve, analiza e interpreta ejercicios propuestos.
• Presenta informe de Practica de laboratorio 01.

    3-4

Contenido teórico

Distribución muestral para las estadísticas de dos poblaciones.

• Clase Virtual (Sincrónica).  
• Participa activamente en la exposición de clase a través de video conferencia del Google Meet y chat (Sincrónica).

Analiza y resuelve ejercicios de aplicación de manera individual o por pares a través de laboratorios virtuales (Google Meet y chat) (Sincrónica). Clase Virtual (Sincrónica).  

• Muestra capacidad para identificar y deducir correctamente la distribución de dos estadísticas muestrales

Contenido Práctico

Significado y uso de una estadística muestral para dos poblaciones,

• Clase Virtual (Sincrónica).
• Participa activamente en la exposición de   la clase a través de video conferencia del Google Meet y chat (Sincrónica).

Laboratorio 03: En sus respectivos grupos:

• Identifican, Analizan, calculan e interpretan distribuciones muestrales para dos poblaciones en su respectivo caso de estudio.
• Desarrollan ejercicios propuestos.

• Determina e interpreta la precisión de dos estadísticas muestrales de dos poblaciones.
• Resuelve, analiza e interpreta ejercicios propuestos.
• Presenta informe de Practica de laboratorio 02.

     5

EVALUACIÒN I

• Presenta informe de Practica de laboratorio 03.
• Cuestionario de Evaluación.

Unidad Didáctica II:

Estimación Estadística y Contraste de Hipótesis

Resultados de aprendizaje 2 (RA-2):

Comprende y aplica las técnicas adecuadas para la Estimación y   contraste de hipótesis.

Semana

Contenidos (saberes esenciales)

Estrategias (actividades formativas)

Indicadores de desempeño

      6-7  

Contenido Teórico Estimación puntual y por intervalo para una y dos parámetros poblacionales.

• Clase Virtual (Sincrónica).  
• Participa activamente en la exposición de clase a través de video conferencia del Google Meet y chat (Sincrónica).

Analiza y resuelve ejercicios de aplicación de manera individual o por pares a través de laboratorios virtuales (Google Meet y chat) (Sincrónica). Clase Virtual (Sincrónica).  

Reconoce, y explica las condiciones para proseguir con la estimación de intervalos de confianza, interpreta y explica su uso en la investigación.

Contenido Práctico Propone la mejor relación para cada caso de intervalos de confianza, uso de tablas Chi, T, F, uso de hoja de calculo y software libre especializado.

• Clase Virtual (Sincrónica).
• Participa activamente en la exposición de   la clase a través de video conferencia del Google Meet y chat (Sincrónica).

Laboratorio 04: En sus respectivos grupos:

• Identifican, Analizan, calculan e interpretan estimaciones puntual e intervàlica   en su caso de estudio.
• Desarrollan ejercicios propuestos.

• Determina, interpreta y aplica las estimaciones puntuales y por intervalos en su respectivo caso de estudio.
• Resuelve, analiza e interpreta ejercicios propuestos.

       8-9

Contenido Teórico 

• Prueba de hipótesis estadísticas para una y dos poblaciones.

• Prueba de bondad de ajuste a un modelo normal.

• Clase Virtual (Sincrónica).  
• Participa activamente en la exposición de clase a través de video conferencia del Google Meet y chat (Sincrónica).

Analiza y resuelve ejercicios de aplicación de manera individual o por pares a través de laboratorios virtuales (Google Meet y chat) (Sincrónica). Clase Virtual (Sincrónica).  

• Reconoce, y explica las condiciones para proseguir con el contraste o prueba de hipótesis.
•  Evalúa ventajas y desventajas de usar pruebas de Chi – Cuadrado y Kolmogorov para la bondad de ajuste.

Contenido Práctico Prueba de hipótesis en hoja de cálculo ò software estadístico.

• Clase Virtual (Sincrónica).
• Participa activamente en la exposición de   la clase a través de video conferencia del Google Meet y chat (Sincrónica).

Laboratorio 05: En sus respectivos grupos:

• Identifican, Analizan, calculan e interpretan pruebas de hipótesis en su respectivo caso de estudio.
• Desarrollan ejercicios propuestos.

• Determina, interpreta y aplica pruebas de hipótesis en su respectivo caso de estudio.
• Reconoce la ventaja de la bondad de ajuste.
• Resuelve, analiza e interpreta ejercicios propuestos.
• Presenta informe de Practica de laboratorio 04.

       10

EVALUACIÒN II

• Presenta informe de Practica de laboratorio 05.
• Cuestionario de Evaluación.

Unidad Didáctica III:

Diseños Experimentales, Análisis de regresión y correlación  

Resultados de aprendizaje 3 (RA-3):

Conoce y aplica los modelos más importantes del Diseño de Experimentos, adquiriendo destreza en el uso de la metodología estadística para la obtención, análisis e interpretación de todos los datos que proceden de los datos, generados por experimentos planeados. Propone, resuelve y determina modelos de correlación y regresión lineal simple y múltiple en pronóstico y predicción.

Semana

Contenidos (saberes esenciales)

Estrategias (actividades formativas)

Indicadores de desempeño

    11

Contenido Teórico. Algunos Conceptos básicos en el diseño de experimentos. Algunas consideraciones importantes en el diseño de experimentos.

• Clase Virtual (Sincrónica).  
• Participa activamente en la exposición de clase a través de video conferencia del Google Meet y chat (Sincrónica).

Analiza y resuelve ejercicios de aplicación de manera individual o por pares a través de laboratorios virtuales (Google Meet y chat) (Sincrónica). Clase Virtual (Sincrónica).  

Reconoce, y explica los diferentes conceptos básicos asociados al diseño de experimentos.  Conoce las características importantes a tener en cuenta en el diseño de experimentos.

Contenido Práctico        Esquemas de experimentos de un factor y varios factores. Gráficos especiales para los contrastes, uso de hoja de cálculo y software libre especializado.

• Clase Virtual (Sincrónica).
• Participa activamente en la exposición de   la clase a través de video conferencia del Google Meet y chat (Sincrónica).

Laboratorio 06: En sus respectivos grupos:

• Identifican, plantean, analizan, calculan e interpretan diseños experimentales en su respectivo caso de estudio.
• Desarrollan ejercicios propuestos.

• Expone de manera cooperativa y critica los diseños experimentales en su caso de estudio.
• Resuelve, analiza e interpreta ejercicios propuestos.

    12

Contenido Teórico verificar Condiciones de normalidad, igualdad de varianzas, aleatoriedad Diseño completamente al azar, diseño en bloques con y sin interacción.

• Clase Virtual (Sincrónica).  
• Participa activamente en la exposición de clase a través de video conferencia del Google Meet y chat (Sincrónica).

Analiza y resuelve ejercicios de aplicación de manera individual o por pares a través de laboratorios virtuales (Google Meet y chat) (Sincrónica). Clase Virtual (Sincrónica).

Reconoce, y explica las condiciones de normalidad para proseguir con el análisis de varianza para uno o más factores, cuadrado latino.  

Contenido Práctico Determinación del modelo experimental con ANOVA, estimación de promedios y varianzas, grados de libertad, coeficiente de variación, gráficas apropiadas

• Clase Virtual (Sincrónica).
• Participa activamente en la exposición de   la clase a través de video conferencia del Google Meet y chat (Sincrónica).

Laboratorio 07: En sus respectivos grupos:

• Plantean, analizan, calculan e interpretan diseños experimentales básicos de su respectivo caso de estudio.
• Desarrollan ejercicios propuestos.

• Determina, interpreta y aplica las condiciones iniciales necesarias para el cálculo de p valor en la tabla ANOVA. Interpreta correctamente los reportes y propone la mejor alternativa de solución al modelo experimental.

• Presenta informe de Practica de laboratorio 06.

     13  

Contenido Teórico Importancia de la regresión y correlación. Validez y confiabilidad del modelo. Pruebas de los residuos para comprobar los supuestos.

• Clase Virtual (Sincrónica).  
• Participa activamente en la exposición de clase a través de video conferencia del Google Meet y chat (Sincrónica).

Analiza y resuelve ejercicios de aplicación de manera individual o por pares a través de laboratorios virtuales (Google Meet y chat) (Sincrónica). Clase Virtual (Sincrónica).

Reconoce, y explica los diferentes conceptos asociados a la correlación y regresión.

Contenido Práctico       Repaso de matrices, sumatorias, regresión, selección de variables. Gráficos especiales para los contrastes en hoja de cálculo y software libre especializado.

• Clase Virtual (Sincrónica).
• Participa activamente en la exposición de   la clase a través de video conferencia del Google Meet y chat (Sincrónica).

Laboratorio 08: En sus respectivos grupos:

• Identifican, Analizan, calculan e interpretan regresión y correlación de su respectivo caso de estudio.
• Desarrollan ejercicios propuestos.

• Determina la solución al modelo propuesto para su caso de estudio. Interpreta reportes correctamente.
• Resuelve, analiza e interpreta ejercicios propuestos.

    14

EVALUACIÒN III

• Presenta informe de Practica de laboratorio 07.
• Cuestionario de Evaluación.
• Presenta informe de Practica de laboratorio 08.
• Cuestionario de Evaluación.

    15

APLAZADO

• Cuestionario de Evaluación.