LA NBUEVA FACULTAD DE CIENCIAS CONTABLES ECONÓMICAS Y ADMINISTRATIVAS
Enviado por Julian-943 • 9 de Febrero de 2018 • Biografía • 1.349 Palabras (6 Páginas) • 201 Visitas
GUIA DE ACTIVIDADES SEMESTRAL | UNIVERSIDAD DE MANIZALES.FACULTAD DE CIENCIAS CONTABLES ECONÓMICAS Y ADMINISTRATIVAS | |||||||||||
ASIGNATURA | PERIODO ACADÉMICO | CÓDIGO ASIGNATURA | ||||||||||
Estadística Inferencial | 2018 - 1 | |||||||||||
Nº DE CRÉDITOS: | 4 | HORAS DE TRABAJO PRESENCIAL | 64 | HORAS DE TRABAJO INDEPENDIENTE | 128 | |||||||
Teórico | x | |||||||||||
Teórico práctico | ||||||||||||
Práctico | ||||||||||||
Habilitable (Aprobado Consejo Facultad) | x | |||||||||||
No habilitable (Aprobado Consejo Facultad) | ||||||||||||
NOMBRE DEL PROFESOR: JAIRO PINEDA AGUDELO | ||||||||||||
HORARIO | Lunes | Aula | Martes | Aula | Miércoles | Aula | Jueves | Aula | Viernes | Aula | Sábado | Aula |
20:20 22:00 | 2ª20606 | 20:20 22:00 | ||||||||||
JUSTIFICACIÓN DE LA ASIGNATURA | ||||||||||||
El ejercicio profesional se ve abocado al manejo, comprensión y análisis de datos recolectados con el propósito de crear y gestionar el conocimiento de las empresas en relación con las diversas variables que constituyen su objeto de estudio. Así mismo, el proceso de toma de decisiones relacionado con los diversos escenarios, hace indispensable la elaboración de propuestas sinérgicas en las que se incluyan los diversos elementos conceptuales y técnicos que permitan la construcción eficiente de las descripciones y proyecciones, con base en la cual se pueda determinar, en buena medida, la marcha de las organizaciones. El curso de Estadística debe realizar contribuciones significativas en la formación general, no sólo desde la perspectiva profesional sino desde la perspectiva personal. En este sentido, el curso debe constituirse en un espacio para la reflexión crítica de la estadística y de lo estadístico, que introduzca a los estudiantes y próximos profesionales en la Cultura Estadística, dentro del principio de gestión, hechos y datos, fortaleciendo de esta manera el pensamiento estratégico, y el emprendimiento. | ||||||||||||
OBJETIVOS DE LA ASIGNATURA | ||||||||||||
OBJETIVO GENERAL Comprender, ampliar y profundizar el concepto de Estadística. Definir y comprender el concepto de Variables aleatorias: discretas y continuas. Analizar las distribuciones Binomial y de Poisson. Describir y comprender las variables aleatorias continuas, sus gráficos y su aplicación. Estudiar los Modelos: Normal y Exponencial. Estudiar las Distribuciones Muestrales de los diferentes estadígrafos. Comprender y aplicar los intervalos de confianza y las pruebas de hipótesis. Describir, comprender e identificar las diversas formas de obtener una muestra aleatoria a partir de una población. Analizar y describir la prueba Chi- cuadrado. Analizar, describir y aplicar los conceptos de regresión y correlación. OBJETIVOS ESPECIFICOS. Comprender las bases teóricas y metodológicas de los procesos de generalización estadística. Presentar y comprender el concepto de Variable Aleatoria. Realizar inferencias estadísticas usando intervalos de confianza y pruebas de hipótesis. Discutir los conceptos asociados al diseño muestral. Construir modelos estadísticos con el objeto de describir y predecir el comportamiento de variables. Cuantificar la incertidumbre y el riesgo asociados con los procesos de inferencia estadística. | ||||||||||||
COMPETENCIAS A DESARROLLAR | ||||||||||||
COMPETENCIA | ACTIVIDADES PARA EL DESARROLLO DE LAS COMPETENCIAS. Detallar actividades puntuales que conducen al desarrollo de cada una de las competencias en los estudiantes | |||||||||||
Razonamiento cuantitativo | Talleres sobre interpretación, argumentación y solución de problemas | |||||||||||
Lectura crítica | Talleres para detectar habilidades lectoras bajo una mirada estadística | |||||||||||
Comunicación escrita | Nuevas tendencias del Análisis de Datos (Big Data) en su disciplina. | |||||||||||
Competencias ciudadanas | Contribución del Big Data en la construcción Social. | |||||||||||
Profesional (Específicas) | ||||||||||||
Inglés | http://www.kdnuggets.com/2017/07/4-types-data-analytics.html | |||||||||||
UNIDADES TEMÁTICAS | ESTRATEGIAS PARA EL APRENDIZAJE | TRABAJO INDEPENDIENTE | ||||||||||
Variables aleatorias discretas y continuas. Modelos de probabilidad: Binomial y de Poisson. | Participación en clase, analogías, discusiones, aprendizaje a lo largo del curso, análisis en grupos | Talleres | ||||||||||
Distribuciones probabilísticas. Definiciones | Participación en clase, analogías, discusiones, aprendizaje a lo largo del curso, análisis en grupos | Talleres | ||||||||||
Variable aleatoria continua: gráficos, características. La distribución normal y la exponencial. | Participación en clase, analogías, discusiones, aprendizaje a lo largo del curso, análisis en grupos. Exposiciones | Talleres | ||||||||||
Distribuciones muestrales. | Participación en clase, analogías, discusiones, aprendizaje a lo largo del curso, análisis en grupos | Talleres | ||||||||||
Intervalos de confianza. Intervalos para la media, diferencia de medias, la proporción, la varianza. | Participación en clase, analogías, discusiones, aprendizaje a lo largo del curso, análisis en grup | Talleres | ||||||||||
Tamaño de muestra: finita e infinita | Participación en clase, analogías, discusiones, aprendizaje a lo largo del curso, análisis en grupos. Exposiciones | Talleres | ||||||||||
Pruebas de hipótesis. Prueba unilateral y bilateral. Parte I | Participación en clase, analogías, discusiones, aprendizaje a lo largo del curso, análisis en grupos | Talleres | ||||||||||
Pruebas de hipótesis. Prueba unilateral y bilateral. Parte II | Participación en clase, analogías, discusiones, aprendizaje a lo largo del curso, análisis en grupos | Talleres | ||||||||||
Pruebas de Chi-cuadrado. χ2 | Participación en clase, analogías, discusiones, aprendizaje a lo largo del curso, análisis en grupos | Talleres | ||||||||||
Análisis de regresión y correlación. | Participación en clase, analogías, discusiones, aprendizaje a lo largo del curso, análisis en grupos | Talleres | ||||||||||
RELACIÓN CON OTRAS ÁREAS DE FORMACIÓN Y ARTICULACIÓN CURRICULAR | ||||||||||||
Área de su asignatura: Ciencias básicas | ||||||||||||
Campo | ||||||||||||
Institucional | ||||||||||||
Profesional Disciplinar | ||||||||||||
TRABAJO ASISTIDO | ||||||||||||
HORARIO EN LA FACULTAD PARA ATENCIÓN DE ESTUDIANTES | LUGAR | Lunes | Martes | Miércoles | Jueves | Viernes | ||||||
X | ||||||||||||
LECTURAS Y MATERIAL DE APOYO | ||||||||||||
REFERENCIA BIBLIOGRAFICA (EN FORMATO NORMAS APA) | ||||||||||||
BENCARDINO MARTÍNEZ CIRO (2016). Estadística y Muestreo. Décima tercera edición. ECOE EDICIONES. Bogotá. | ||||||||||||
PAUL NEWBOLD, CARLSON WILLIAM, THORNE BETTY. (2008). Estadística para Administración y Economía. Pearson educación. Madrid | ||||||||||||
TRIOLA MARIO. (2006). Estadística. Pearson Educación. México | ||||||||||||
LIND DOUGLAS, MASON ROBERT, MARCHAL WILLIAM. (2001). Estadística para Administración y Economía. Mc Graw Hill. México | ||||||||||||
CESAR PEREZ. (2002). Estadística Aplicada a través de Excel. Pearson Prentice Hall. | ||||||||||||
JOHN E. HANKE, ARTHUR G. REITSCH (1997) Estadística para Negocios. McGrawHill. | ||||||||||||
SEYMOUR LIPSCHUTZ (2001). Probabilidad. McGrawHill. | ||||||||||||
MENDENHALL, TERRY SINCICH. (1997). Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. Prentice Hall. | ||||||||||||
MONTGOMERY, PECK, VINING (2001) Introducción al Análisis de Regresión Lineal. Cecsa | ||||||||||||
MARIA TERESA GONZALEZ MANTEIGA, ALBERTO PEREZ DE VARGAS. (2009) Estadística Aplicada Una visión instrumental. Diaz de Santos. | ||||||||||||
PROGRAMACIÓN ACADEMICA SEMESTRAL | ||||||||||||
SEMANA | TEMA | ACTIVIDADES | ||||||||||
Semana 1 | Variables aleatorias discretas y continuas. Modelos de probabilidad: Binomial y de Poisson. | |||||||||||
Semana 2 | Variables aleatorias discretas y continuas. Modelos de probabilidad: Binomial y de Poisson. | |||||||||||
Semana 3 | Distribuciones probabilísticas. Definiciones | Talleres sobre interpretación, argumentación y solución de problemas | ||||||||||
Semana 4 | Variable aleatoria continua: gráficos, características. La distribución normal. | Talleres sobre interpretación, argumentación y solución de problemas | ||||||||||
Semana 5 | Variable aleatoria continua: gráficos, características. La distribución normal. | http://www.kdnuggets.com/2017/07/4-types-data-analytics.html | ||||||||||
Semana 6 | Distribuciones Muestrales | |||||||||||
Semana 7 | Distribuciones Muestrales | |||||||||||
Semana 8 | Intervalos de confianza. Intervalos para la media, diferencia de medias, la proporción, la varianza | Talleres para detectar habilidades lectoras bajo una mirada estadística | ||||||||||
Semana 9 | Tamaño de muestra: finita e infinita | Talleres para detectar habilidades lectoras bajo una mirada estadística | ||||||||||
Semana 10 | Tamaño de muestra: finita e infinita | Nuevas tendencias del Análisis de Datos (Big Data) en su disciplina. | ||||||||||
Semana 11 | Pruebas de hipótesis. Prueba unilateral y bilateral. Parte I. | |||||||||||
Semana 12 | Pruebas de hipótesis. Prueba unilateral y bilateral. Parte II. | |||||||||||
Semana 13 | Pruebas de Chi-cuadrado. χ2 | |||||||||||
Semana 14 | Análisis de regresión y correlación. Parte I. | |||||||||||
Semana 15 | Análisis de regresión y correlación. Parte II. | Contribución del Big Data en la construcción Social. | ||||||||||
Semana 16 | Análisis de regresión y correlación. Parte III. | |||||||||||
Artículo 71 del reglamento estudiantil. En la primera sesión, como parte de la presentación del programa, el profesor deberá CONCERTAR con los estudiantes los criterios, estrategias, modalidades, periodicidad, porcentaje y forma de calificar el desempeño académico, así como las actividades de recuperación o habilitación si las hubiere. De lo anterior se levantará acta de compromiso y se enviará al Decano o jefe del Departamento. Para la presentación del programa por el profesor se tendrá en cuenta lo establecido en el artículo 41 de este reglamento | ||||||||||||
ESTRATEGIAS Y CRITERIOS DE EVALUACIÓN (Que apunten al desarrollo de las competencias) | ||||||||||||
Actividades evaluativas (Que apunten al desarrollo de las competencias) | Porcentaje asignado a las actividades de cada corte | |||||||||||
Primer corte | Marzo 16 | 35% | ||||||||||
Segundo corte | Abril 27 | 35% | ||||||||||
Tercer corte | Mayo 18 | 30% | ||||||||||
INFORMACIÓN DE CONTACTO DEL DOCENTE | ||||||||||||
jpineda@umanizales.edu.co |
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