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Investigación y Docencia (Probabilidades y Estadística)


Enviado por   •  2 de Marzo de 2016  •  Ensayo  •  1.883 Palabras (8 Páginas)  •  332 Visitas

Página 1 de 8
  1. DATOS INFORMATIVOS:

FACULTAD: ECONOMÍA

CARRERA: Economía

Asignatura/Módulo: ESTADÍSTICA II

Código: 15017

Plan de estudios: E011

Nivel: 4

Prerrequisitos: Algebra Lineal, Estadística I

Correquisitos: Teoría de Juegos, Economía Internacional, Economía Ecuatoriana, Economía Política II, Derecho Económico.

Período académico:  II semestre 2013-2014

N° Créditos: 4

DOCENTE:

Nombre:

JORGE ENRIQUE JARAMILLO VILLAGÓMEZ

Grado académico o título profesional:

Matemático

Breve reseña de la actividad académica y/o profesional:

Investigación y Docencia (Probabilidades y Estadística)

Indicación de horario de atención al estudiante:

Viernes de 17:00 a 19:00 en la sala de profesores (Torre 2, Piso 2) previa cita

Teléfono: 0984581015

Correo electrónico: jjaramillo@puce.edu.ec

  1. DESCRIPCIÓN DEL CURSO:

El curso de Estadística II tiene características teórico-prácticas que pretenden: 1) el desarrollo de la competencia de resolución de problemas de carácter estadístico-matemático relacionados con la Economía, y 2) aplicar métodos, técnicas y procedimientos estadísticos para el análisis de datos relacionados con los problemas socioeconómicos que aquejan a la población ecuatoriana y mundial, de manera objetiva y transparente, a fin de tomar decisiones fundamentadas, a través de cuatro módulos de aprendizaje: Módulo I: Conceptos de probabilidad; Módulo II: Variables aleatorias. Distribuciones de probabilidad. Distribuciones muestrales; Módulo III: Estimación por intervalos de confianza; Módulo IV: Pruebas de hipótesis.

  1. OBJETIVO GENERAL:

Desarrollar las bases teóricas y prácticas de la estadística matemática que capaciten al estudiante en el planteamiento y resolución de problemas de inferencia estadística aplicada a la economía.

  1. RESULTADO(S) DEL APRENDIZAJE DE LA CARRERA AL (A LOS) QUE ESTA ASIGNATURA APORTA:

Código

Resultado de aprendizaje de la carrera

Nivel en que la asignatura aporta al RdA de la carrera

RDA.EC.7

Interpretar la realidad socioeconómica a través de los resultados de los modelos estadísticos y econométricos

Medio

  1. RESULTADO(S) DEL APRENDIZAJE DE LA ASIGNATURA:

Al finalizar el curso, el/a estudiante estará en capacidad de

Nivel de desarrollo de los resultados de aprendizaje

Inicial / Medio / Alto

  • Explicar los conceptos de experimento, evento y variable aleatoria

Alto

  • Distinguir entre distribuciones de probabilidad discreta y continua y calcular la media, varianza y desviación estándar para distribuciones de probabilidad discretas y continuas

Alto

  • Describir las características de las principales distribuciones discretas: binomial, hipergeométrica y poisson y de las principales distribuciones continuas: uniforme, normal y gamma

Alto

  • Usar las distribuciones de muestreo de la media, proporción y varianza para el cálculo de probabilidades que involucran estos parámetros.

Alto

  • Construir intervalos de confianza para la media, la proporción poblacional, la diferencia de medias, diferencia de proporciones y varianza.

Alto

  • Llevar a cabo pruebas de hipótesis para la media, la proporción poblacional, la diferencia de medias, la diferencia de proporciones y la varianza.

Alto

  • Aplicar la inferencia estadística en la resolución de problemas específicos de la economía.

Alto

  • Usar herramientas tecnológicas (Excel, SPSS) para el cálculo de intervalos de confianza y pruebas de hipótesis.

Alto


  1. RELACIÓN CONTENIDOS, ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS Y RESULTADOS DE APRENDIZAJE

CONTENIDOS

(UNIDADES Y TEMAS)

SEMANA

N° HORAS

TRABAJO AUTÓNOMO DEL/A ESTUDIANTE

ESTRATEGIAS DE ENSEÑANZA - APRENDIZAJE

RESULTADOS DE APRENDIZAJE

EVIDENCIAS

CLASES

Tutoría

Actividades[pic 5][pic 4]

N° de horas

Descripción

Valoración

Teóricas

Prácticas

  1. Concepto de Probabilidad

1.1 Eventos y espacio muestral. Definición axiomática de probabilidad

1

2

Resolución de ejercicios 2.6 (Definición de probabilidad) del capítulo 2 del texto Estadística de Edwin Galindo

2

Exposición magistral y trabajo en el aula

Explicar los conceptos de experimento, evento y variable aleatoria

Deber con ejercicios 2.6 (definición probabilidad) Estadística Edwin Galindo

0.5

1.2 Fundamentos de análisis combinatorio

1 y 2

4

Resolución de ejercicios 2.6 (Análisis combinatorio) del capítulo 2 del texto Estadística de Edwin Galindo

4

Exposición magistral y trabajo en el aula

Explicar los conceptos de experimento, evento y variable aleatoria

Deber con ejercicios 2.6 (combinatoria) Estadística Edwin Galindo

0.5

1.3 Cálculo de probabilidades en espacios finitos

2

2

Resolución de ejercicios 2.6 (Cálculo de probabilidades) del capítulo 2 del texto Estadística de Edwin Galindo

2

Exposición magistral y trabajo en el aula

Explicar los conceptos de experimento, evento y variable aleatoria

Deber con ejercicios 2.6 (calculo probabilidades) Estadística Edwin Galindo

0.5

1.4 Independencia y condicionalidad

3

2

Resolución de ejercicios 2.9 (Probabilidad condicional) del capítulo 2 del texto Estadística de Edwin Galindo

2

Exposición magistral y trabajo en el aula

Explicar los conceptos de experimento, evento y variable aleatoria

Deber con ejercicios 2.9 (probabilidad condicional, fórmula de Bayes) Estadística Edwin Galindo

0.5

1.5 Probabilidad completa y fórmula de Bayes

3

2

Resolución de ejercicios 2.9 (Fórmula de Bayes) del capítulo 2 del texto Estadística de Edwin Galindo

Resumen de los principales conceptos del sitio Web N°1

2

Exposición magistral y trabajo en el aula

Explicar los conceptos de experimento, evento y variable aleatoria

Prueba corta sobre los temas 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5

3

  1. Variables aleatorias y sus distribuciones de probabilidad

2.1 Definición de variables aleatoria

4

4

Resolución de ejercicios 3.3 (Definición variable aleatoria) del capítulo 3 del texto Estadística de Edwin Galindo

4

Exposición magistral y trabajo en el aula

Explicar los conceptos de experimento, evento y variable aleatoria

Examen I Parcial

5

2.2 Definición de variable aleatoria discreta. Calculo de esperanza y varianza

5

4

Resolución de ejercicios 3.6 (Esperanza y Varianza) del capítulo 3 del texto Estadística de Edwin Galindo

4

Exposición magistral y trabajo en el aula

Explicar los conceptos de experimento, evento y variable aleatoria

Deber con ejercicios 3.3 (definición variable aleatoria)

0.25

2.3 Distribuciones de variables aleatorias discretas

6 y 7

6

Resolución de ejercicios 4.6 (Distribuciones discretas) del capítulo 4 del texto Estadística de Edwin Galindo

6

Exposición magistral y trabajo en el aula

Explicar los conceptos de experimento, evento y variable aleatoria

Deber con ejercicios 3.6 (Calculo Esperanza y Varianza)

0.25

2.4 Definición de variable aleatoria continua. Cálculo de esperanza y varianza

8

4

Resolución de ejercicios 3.6 (Esperanza y Varianza) del capítulo 3 del texto Estadística de Edwin Galindo

4

Exposición magistral y trabajo en el aula

Distinguir entre distribuciones de probabilidad discreta y continua y calcular la media, varianza y desviación estándar

Deber con ejercicios 4.6 (Distribuciones discretas)

0.25

2.5 Distribuciones de variables aleatorias continuas

9

4

Resolución de ejercicios 4.10 (Distribuciones continuas) del capítulo 4 del texto Estadística de Edwin Galindo

Resumen de los principales conceptos del sitio Web N° 2

4

Exposición magistral y trabajo en el aula

Describir las características de las principales distribuciones discretas: binomial, hipergeométrica y poisson y de las principales distribuciones continuas: uniforme, normal y gamma

Deber con ejercicios 4.10 (Distribuciones continuas)

0.25

2.6 Propiedades de la Esperanza y la Varianza

10

2

Resolución de ejercicios 3.6 (Esperanza y Varianza) del capítulo 3 del texto Estadística de Edwin Galindo

Resumen de los principales conceptos del sitio Web N° 3

2

Exposición magistral y trabajo en el aula

Describir las características de las principales distribuciones discretas: binomial, hipergeométrica y poisson y de las principales distribuciones continuas: uniforme, normal y gamma

Deber con ejercicios 4.10 (Distribuciones binomial, hipergeométrica, poisson, uniforme, normal)

1

2.7 Teorema del Límite Central

10

2

Resolución de ejercicios 4.12 (Teorema del Límite Central) del capítulo 4 del texto Estadística de Edwin Galindo

Resumen de los principales conceptos del sitio Web N° 4

2

Exposición magistral y trabajo en el aula

Describir las características de las principales distribuciones discretas: binomial, hipergeométrica y poisson y de las principales distribuciones continuas: uniforme, normal y gamma

Prueba corta sobre los temas 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6

3

2.8 Distribuciones muestrales para la media, proporción y varianza

11 y 12

6

Resolución de ejercicios 6.5 (Distribuciones de muestreo) del capítulo 6 del texto Estadística de Edwin Galindo

6

Exposición magistral y trabajo en el aula

Usar las distribuciones de muestreo de la media, proporción y varianza para el cálculo de probabilidades que involucran estos parámetros.

Examen II Parcial

5

  1. Estimación de parámetros

3.1 Estimación puntual. Propiedades de los estimadores

12y 13

4

Resolución de ejercicios 7.5 (Estimación puntual) del capítulo 7 del texto Estadística de Edwin Galindo

4

Exposición magistral y trabajo en el aula

Usar las distribuciones de muestreo de la media, proporción y varianza para el cálculo de probabilidades que involucran estos parámetros.

Deber con ejercicios 7.5 (estimación puntual)

0.5

3.2 Estimación puntual. Métodos de estimación

13 y 14

4

Resolución de ejercicios 7.5 (Estimación puntual) del capítulo 7 del texto Estadística de Edwin Galindo

4

Exposición magistral y trabajo en el aula

Usar las distribuciones de muestreo de la media, proporción y varianza para el cálculo de probabilidades que involucran estos parámetros.

Deber con ejercicios 7.5 (métodos estimación )

0.5

3.3 Estimación por intervalos de la media, la proporción, la diferencia de medias, la diferencia de proporciones y la varianza

14 y 15

4

Resolución de ejercicios 7.8, 7.10, 7.12, 7.14 (Estimación por intervalos) del capítulo 7 del texto Estadística de Edwin Galindo

Resumen de los principales conceptos del sitio Web N° 5

4

Exposición magistral y trabajo en el aula

Construir intervalos de confianza para la media,  la proporción poblacional, la diferencia de medias, diferencia de proporciones y varianza.

Deber con ejercicios 7.8 (Estimación por intervalos)

1

3.4 Tamaño de una muestra

15y 16

4

Resolución de ejercicios 7.8, 7.10, 7.12, 7.14 (Estimación por intervalos) del capítulo 7 del texto Estadística de Edwin Galindo

4

Exposición magistral y trabajo en el aula

Aplicar la inferencia estadística en la resolución de problemas específicos de la economía.

Prueba corta sobre los temas 2.7, 2.8, 3.1, 3.2, 3.3, 3.4

3

  1. Pruebas de Hipótesis

Examen III Parcial

5

4.1 Elementos de la prueba de Hipótesis

16y 17

4

Resolución de ejercicios 8.6 (Pruebas de Hipótesis) del capítulo 8 del texto Estadística de Edwin Galindo

Resumen de los principales conceptos del sitio Web N° 6

4

Exposición magistral y trabajo en el aula

Llevar a cabo  pruebas de hipótesis para la media, la proporción poblacional, la diferencia de medias, la diferencia de proporciones y la varianza.

Trabajo final de aplicación de la inferencia estadística a un caso real de la economía

8

4.2 Pruebas de Hipótesis para la media, la proporción, la diferencia de medias, la diferencia de proporciones y la varianza

17 y 18

4

Resolución de ejercicios 8.6 (Pruebas de Hipótesis) del capítulo 8 del texto Estadística de Edwin Galindo

4

Exposición magistral y trabajo en el aula (computadoras)

Usar herramientas tecnológicas (Excel, SPSS) para el cálculo de intervalos de confianza y pruebas de hipótesis.

Examen Final

12

...

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