PROGRAMA DE CURSO Estadística

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UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL NORTE

1. IDENTIFICACIÓN DEL CURSO

Carrera: Ingeniería Comercial

Unidad responsable: Departamento de Economía / Escuela de Ingeniería Comercial

Nombre del curso: Estadística I

Código: EC201

Semestre en la malla: 2º

Cursos Requisitos:

Matemática I

Requisito para:

Estadística II

1. ORGANIZACIÓN SEMESTRAL DEL CURSO

Recursos requeridos

SCT (horas cronológicas)

Directas

Indirectas

Horas Cátedra

3

4

Horas Ayudantía

1,5

Horas Laboratorio

Horas Taller

Horas Terreno

Horas Experiencia Clínica

Total Horas Dedicación Semanal

8,5

Créditos

6

1. PROPÓSITO DEL CURSO

El curso aporta al desarrollo del Dominio I del Perfil de Egreso: Análisis del Entorno y la Organización; al finalizarlo el estudiante estará preparado para presentar, resumir de manera eficiente e interpretar la información contenida en un conjunto de datos (socio-económicos, de negocios, etc., relacionados tanto con el micro como con el macro-entorno). Comprenderá y aplicará los modelos básicos de probabilidad necesarios para realizar inferencia estadística. Asimismo, entenderá a nivel introductorio, los conceptos básicos de la inferencia estadística.

1. COMPETENCIAS

C1: Analizar el entorno con una visión prospectiva que favorezca la toma de decisiones

SH2: Interpretar la realidad a partir de un conjunto de teorías o modelos

SH3: Diagnosticar el entorno macro y micro económico

C2: Analizar el ámbito interno de la organización para favorecer la toma de decisiones

SH1: Caracterizar la organización, el emprendimiento o proyecto de intervención con una visión sistémica

Saber Ser:

1. Honestidad y transparencia (manejo de la información)
2. Trabajo en Equipo
3. Crítico (valorar de manera fundamentada el entorno en aspectos positivos y negativos)

1. UNIDADES TEMÁTICAS

1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

1. ¿Qué es la Estadística?

• Introducción a la Estadística.
• Introducción y relación entre Estadística Descriptiva, Teoría de la Probabilidad e Inferencia Estadística.
• Importancia de la Estadística para el análisis de la información. Aplicaciones posibles.

1. Cómo resumir información numérica

• Información numérica
• Presentación ordenada de datos
• Medidas Estadísticas
• Presentación de datos bivariados
• Análisis e interpretación de informes estadísticos descriptivos elaborados por terceros.
• Utilización de herramientas computacionales

1. PROBABILIDAD

1. Introducción a la teoría de la probabilidad

• Experimentos aleatorios, resultados y sucesos.
• Concepto de probabilidad: enfoques clásico, frecuentista y subjetivo.
• La probabilidad y sus postulados. Reglas de probabilidad
• Probabilidades bi-variadas.
• Probabilidad condicionada, independencia, y Teorema de Bayes.

1. Variables aleatorias discretas

• Distribuciones de probabilidad de variables aleatorias discretas. Funciones de probabilidad.
• Esperanzas de variables aleatorias discretas.
• Distribuciones teóricas conocidas: Bernouilli, Binomial, Hipergeométrica y Poisson. Interpretación, propiedades, cálculo de probabilidades y aplicaciones.

1. Variables aleatorias continuas

• Distribuciones de probabilidad de variables aleatorias continuas. Funciones de probabilidad.
• Esperanzas de variables aleatorias continuas.
• Distribuciones teóricas conocidas: Uniforme, exponencial y Normal. Interpretación, propiedades, cálculo de probabilidades y aplicaciones. Uso de la tabla de la distribución Normal.
• Teorema Central del Límite.

1. Distribución conjunta de variables aleatorias

• Distribución conjunta de variables aleatorias discretas.
• Distribución conjunta de variables aleatorias continuas.
• Covarianza e independencia estadística.
• Sumas y diferencias de variables aleatorias (discretas o continuas).

1. INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA

1. Elementos básicos de la Inferencia Estadística.
2. Población y muestra.
3. Introducción a los conceptos de estadístico y distribución muestral. Motivación a través del ejemplo de la media muestral.
4. Estadístico, estimador puntual y parámetros poblacionales. Motivación a través del ejemplo de la media muestral.

1. RESULTADOS DE APRENDIZAJE

1. Identificar la importancia de la Estadística para un análisis riguroso y crítico de la información.
2. Elaborar en equipo o individualmente informes estadísticos descriptivos utilizando herramientas computacionales a partir de información secundaria fidedignas, interpretando los resultados.
3. Aplicar modelos de probabilidad simples a situaciones hipotéticas relacionadas con el entorno o el interior de la organización, emprendimiento o intervención.
4. Derivar la media y varianza muestral en un problema de muestreo estadístico básico.

1. POLÍTICAS DE APROBACIÓN

1. Nota mínima de aprobación es 4,0 (cuatro coma cero). (Art. 39 Reglamento General de Docencia de Pre-Grado).  
2. Para aquellos estudiantes que no alcanzan la aprobación podrán acogerse al Art. 42 letra a) y b) del Reglamento General de Docencia de Pre-Grado.
3. La evaluación se realizará según los siguientes porcentajes:

Prueba de Cátedra Nº 1 (25%)

Prueba de Cátedra Nº 2 (25%)

Ayudantía (15%)

Examen Final (35%) – Fecha fijada por la jefatura de carreras.

RECURSOS BIBLIOGRÁFICOS

Textos Guías:

Newbold, P., W. L. Carlson y B. Thorne (2008): Estadística para administración y economía. 6ta edición. Madrid, Pearson Prentice Hall.

Hildebrand, D. K. y R. L. Ott (1998): Estadística aplicada a la administración y a la economía. 3ra edición. Addison Wesley Longman de México, S. A.

Webster, A. (2000): Estadística aplicada a los negocios y a la economía, Madrid, McGraw Hill.

Textos o lecturas complementarias:

Levin, R. I., D. S. Rubin, M. Balderas, J. C. Del Valle y R. C. Gómez (2004): Estadística para Administración y Economía. México, Pearson Educación.

Lipschutz, S. Schiller, J. (2000): Introducción a la probabilidad y estadística, Madrid, McGraw Hill.

Peña, D. y J. Romo (1997): Introducción a la estadística para las ciencias sociales, Madrid, McGraw Hill.

1. EQUIVALENCIA CRÉDITOS TRADICIONALES UCN

Clave UCN: 4 – 2 – 0 – 0 – 0 - 0

Créditos UCN: 11