FACULTAD DE CIENCIAS NATURALES E INGENIERÍA DEPARTAMENTO DE CIENCIAS BÁSICAS
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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:
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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:
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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:
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:
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:
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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:
Ejercicios 7 y 14, capitulo 4. Sección 4.2.2: Distribución Binomial. Ejercicios 3 y 14, capitulo 4. Sección 4.2.3: Distribución Poisson. |
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