FACULTAD DE CIENCIAS NATURALES E INGENIERÍA DEPARTAMENTO DE CIENCIAS BÁSICAS

Nombre de la Asignatura

Magistral de Estadística

Código

502207

Prerrequisitos

Pensamiento Matemático

Fundamentación

 Básica

Actividad  académica

Teórico práctica

No. de Créditos

3

IHS

4 horas

IHP

64 horas

Fecha de actualización

26/01/2016

SEMANA 1

MAGISTAL 1

TALLER 1

Presentación del curso.

Introducción a la estadística. El contexto estadístico.

Software Estadístico R.

Estadística Descriptiva: variables y clasificación. Universo, población, muestra. Parámetros y estadísticos.

Construcción e interpretación de gráficas para datos cualitativos y cuantitativos en R.

Ejercicios 1 a 4, capitulo 1.  Estadística con Aplicaciones en R.

Actividades sugeridas:

1. Del libro R para principiantes leer los capítulos 1, 2, 3 y 4.
2. Del libro Introducción a R leer los capítulos 1, 2, 5, 6 y 7.
3. Estadística con Aplicaciones en R estudiar capitulo 1
4. Resolver el ejercicio 5 del texto guía (para entregar en la complementaria)
5. Resolver actividad de estadística en acción (para entregar en la complementaria)

SEMANA 2

MAGISTAL 2

TALLER 2

Estadística Descriptiva.

Medidas de Tendencia central (promedio, mediana y Moda)

Medidas de Variabilidad: Rango, Varianza, Desviación Estándar. Teorema de Tshevisheff.

Distribucionalidad y patrones de agrupamiento: Diagrama de tallo y hojas, sesgo, distribuciones de frecuencia, histograma, diagrama de caja, regla empírica.

Análisis descriptivo.

Ejercicios 5, 10, 20 y 28. capitulo 2,  Estadística con Aplicaciones en R

Actividades sugeridas:

1. Estadística con Aplicaciones en R leer capitulo 2
2. Resolver los ejercicios 14, 17, 26 capítulo 2 del texto guía (para entregar)

SEMANA 3

MAGISTAL 3

TALLER 3

Probabilidad. Historia, definición y enfoques de la probabilidad. Técnicas de conteo.

Axiomas y ley aditiva,  Probabilidad conjunta marginal y condicional. Ley multiplicativa

Quiz 1. Análisis descriptivo. (45 minutos)

Ejercicios 7 y 10, capitulo 3. Sección 3.5 Técnicas de Conteo.  

Ejercicios 6 y 9, capitulo 3. Sección 3.6: Desarrollo axiomático de Probabilidad.  

Ejercicio 12, capitulo 3. Sección 3.7: Ley Aditiva.

Actividades sugeridas:

1. Estadística con Aplicaciones en R leer capitulo 3
2. Resolver los siguientes ejercicios del capítulo 3 (para entregar)

Ejercicio 12. Sección 3.5: Técnicas de Conteo.  

Ejercicio 8. Sección 3.6: Desarrollo axiomático de Probabilidad.

Ejercicio 10. Sección 3.7: Ley Aditiva de Probabilidad.

Ejercicios 4 y 7. Sección 3.8-3.9: Probabilidad Conjunta, Marginal y Condicional-Ley Multiplicativa

SEMANA 4

MAGISTAL 4

TALLER 4

Ley de Probabilidad Total y Teorema de Bayes.

Variable aleatoria discreta y continua, valor esperado y varianza.

Ejercicio 1, capitulo 3. Sección 3.12: Teorema de Bayes.  

Ejercicios 2, 7 y 12 capitulo 3. Sección 3.13: Variable Aleatoria.  

Actividades sugeridas:

1. Estadística con Aplicaciones en R leer capitulo 3
2. Resolver los siguientes ejercicios del capítulo 3 (para preparar el parcial)

Ejercicio 14. Sección 3.12: Teorema de Bayes.

Ejercicios 11, 18 y 19. Sección 3.13: Variable Aleatoria

SEMANA 5

MAGISTAL 5

TALLER 5

Primera Evaluación Parcial

Retroalimentación del primer parcial y entrega de notas del primer corte.

Modelo Uniforme discreto, ejercicio 1 capitulo 4. Sección 4.2.1: Distribución Uniforme Discreta.  

Actividades sugeridas:

1. Estadística con Aplicaciones en R leer capitulo 4
2. Resolver el ejercicio 2 Sección 4.2.1: Distribución Uniforme Discreta. (para entregar)
3. Hacer un resumen del artículo SORTIS IN LUDIS: DE LA PARADOJA DE SAN PETERSBURGO A LA TEORIA DE LA UTILIDAD. Parrondo ,J.

SEMANA 6

MAGISTAL 6

TALLER 6

Distribuciones Discretas de Probabilidad: Binomial, Poisson.

Ejercicio 6 y 15, capitulo 4. Sección 4.2.2: Distribución Binomial.

Ejercicio 1 y 12, capitulo 4. Sección 4.2.3: Distribución Poisson.

Manejo de tablas Binomial-Poisson

Actividades sugeridas:

1. Estadística con Aplicaciones en R leer capitulo 4
2. Resolver los siguientes ejercicios del capítulo 4 (para entregar)

Ejercicios 7 y 14, capitulo 4. Sección 4.2.2: Distribución Binomial.

Ejercicios 3 y 14, capitulo 4. Sección 4.2.3: Distribución Poisson.