Estadística II
Datos Generales
1. Nombre de la Asignatura 2. Nivel de formación 3. Clave de la Asignatura
Estadística II Licenciatura I5090
4. Prerrequisitos 5. Area de Formación 6. Departamento
Pre Básica Común Obligatoria Departamento de Métodos Cuantitativos
7. Academia 8. Modalidad 9. Tipo de Asignatura
Estadística Presencial Curso
10. Carga Horaria
Teoría Práctica Total Créditos
40 40 80 8
12. Trayectoria de la asignatura
Contenido del Programa
13. Presentación

Ante la dificultad y el costo económico que representa el trabajar con poblaciones de datos muy grandes, es necesario utilizar parte de ese conglomerado de datos, para realizar lo que se conoce como Inferencia Estadística, la cual facilita el manejo de la información.

El procedimiento consiste en tomar muestras representativas de las poblaciones por analizar, y procesarlas. Si a esas muestras se les adicionan algunos factores de corrección, se llega a realizar predicciones sobre lo que sucede en las poblaciones de las que fueron tomadas.

Esta parte de la Estadística se auxilia de la Estadística Descriptiva, utilizando los parámetros obtenidos para poder realizar la inferencia.El curso de Estadística II, proporciona las herramientas para el análisis de poblaciones tanto pequeñas (finitas), como grandes(infinitas). Permite además, estimar los intervalos de confianza y probar las hipótesis de parámetros como la media, la varianza y/o la proporción poblacional, así como el construir y analizar modelos de regresión lineal simple, realizando una validación estadísticamente.

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14.- Objetivos del programa
Objetivo General

Que el estudiante sea capaz de utilizar los procedimientos de la Estadí­stica Inferencial de tal manera que pueda organizar, representar, describir y someter a un contraste de hipótesis los datos obtenidos en el contexto económico administrativo para una mejor toma de decisiones.

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15.-Contenido
Contenido temático

I. TEORíA DEL MUESTREO
II. ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS
III. PRUEBA DE HIPÓTEISIS
IV. PRUEBA JI CUADRADA Y ANÁLISIS DE VARIANZA

V. REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

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Contenido desarrollado

I. TEORíA DEL MUESTREO (14 hrs.) 
   Objetivos Particulares:  
­       Distinguir y aplicar correctamente los conceptos básicos de la inferencia estadí­stica.
­       Establecer diferencias entre los métodos de muestreo de acuerdo al contexto del problema, seleccionando una muestra aleatoria aplicando el diseño muestral correspondiente.
­       Identificar adecuadamente las distribuciones de muestreo y calcula probabilidades mediante el uso de tablas.
 
1.1  Definición de muestreo
1.2  Tipos de muestreo aleatorio, sistematizado, estratificado y conglomerados
1.3  Concepto de distribución de muestreo de la media
1.4  Teorema de lí­mite central
       1.4.1  Distribución muestral de la media con σ conocida y desconocida
       1.4.2  Distribución muestral para la diferencia de medias poblacionales con la varianza conocida y desconocida
       1.4.3  Distribución muestral de la proporción
       1.4.4  Distribución muestral para la diferencia de proporciones poblacionales
 
II. ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS (14 hrs.)
   Objetivos Particulares:
­       Reconocer la necesidad de la estimación de parámetros
­       Identificar y distinguir las propiedades de un estimador puntual y su aplicación 
­       Identifica de acuerdo a la situación problema y construye un intervalo de confianza para un parámetro utilizando una muestra
­       Identifica de acuerdo a la situación problema y construye un intervalo de confianza para estimar parámetros de dos poblaciones independientes utilizando dos muestras
­       Reconocer las distribuciones T de Student, Ji Cuadrada y F de Fisher, sus caracterí­sticas y uso de las respectivas tablas 
­       Comunicar de manera oral y escrita el resultado obtenido de la aplicación de los procedimientos de estimación a problemas de las Ciencias Económicas Administrativas
­       Calcular tamaños de muestras para la estimación de parámetros en problemas de las Ciencias Económicas Administrativas
2.1. Introducción a la estimación estadí­stica
2.2. Estimación puntual
2.3. Estimación por Intervalos de Confianza
       2.3.1. Estimación por IC para la media poblacional con la varianza poblacional conocida. Determinación del tamaño de la muestra
       2.3.2. Estimación por IC para la media poblacional con la varianza poblacional conocida y conocido el tamaño de la población Determinación del tamaño de la muestra
       2.3.3. Distribución T de Student. Propiedades y uso de la tabla
       2.3.4. Estimación por IC para la media poblacional con la varianza poblacional desconocida conocida para muestras menores que treinta
       2.3.5. Estimación por IC para proporción poblacional. Determinación del tamaño de la muestra
      2.3.6. Estimación por IC para la diferencia de medias poblacionales con las varianzas poblacionales conocidas
      2.3.7. Estimación por IC para la diferencia de medias con las varianzas poblacionales desconocidas (n1 y n2 menores que 30)
      2.3.8. Estimación por IC para la diferencia de proporciones poblacionales
      2.3.9 Distribución F de Fisher. Propiedades y uso de tablas
      2.3.10 Prueba de hipótesis para la varianza de intérvalos de confianza para varianza
      2.3.11 Prueba de hipóteisis para dos varianzas poblacionales
III. PRUEBA DE HIPÓTESIS  (20 hrs.)
    Objetivos Particulares:    
­       Reconocer la importancia de la prueba de hipótesis en las ciencias Económicas Administrativas
­       Distinguir correctamente los conceptos básicos de la prueba de hipótesis
­       Aplicar la prueba de hipótesis en problemas especí­ficos de las ciencias Económicas Administrativas
­       Comparar dos parámetros siguiendo la metodologí­a de las pruebas de hipótesis
­       Tomar la decisión de acuerdo al resultado final de la prueba de hipótesis
­       Interpretar los resultados obtenidos de la aplicación de la prueba de hipótesis a problemas de las ciencias Económicas Administrativas
­       Comunicar de manera oral y escrita el resultado de la aplicación de la prueba de hipótesis a problemas especí­ficos de las ciencias Económicas Administrativas, usando la terminologí­a de estas ciencias
3.1. Introducción a las pruebas de hipótesis
3.2. Prueba de hipótesis para una población.
       3.2.1. Prueba de hipótesis para la media poblacional conocida la varianza poblacional (conocido un valor de la media poblacional)
       3.2.2. Prueba de hipótesis para la media poblacional con la varianza poblacional desconocida y el tamaño de la muestra menor que 30
      3.2.3. Prueba de hipótesis para la proporción poblacional
3.3. Prueba de hipótesis para dos poblaciones
       3.3.1. Prueba de hipótesis para la diferencia de medias poblacionales con las varianzas poblacionales conocidas
       3.3.2. Prueba de hipótesis para la diferencia de medias poblacionales con las varianzas poblacionales desconocidas y los tamaños de muestras menores que 30
       3.3.3. Prueba de hipótesis para la diferencia de proporciones poblacionales
IV. PRUEBA JI CUADRADA Y ANALISIS DE VARIANZAS (12 hrs.)
    Objetivos particulares:
­       Reconocer la importancia de la distribución Ji-Cuadrada para el análisis de la independencia entre dos atributos y para la bondad de ajuste
­       Aplicar la distribución Ji-Cuadrada a problemas especí­ficos de las ciencias Económicas Administrativas (Tabla de Contingencia)
­       Comparar simultáneamente más de dos parámetros siguiendo la metodologí­a del Análisis de Varianza (ANOVA)
­       Aplicar algún criterio de comparación múltiple en el caso de que el   Análisis de Varianza (ANOVA) arroje diferencias significativas entre las medias poblacionales
­       Interpretar los resultados obtenidos de la aplicación del Análisis de Varianza (ANOVA) en problemas de las ciencias Económicas Administrativas
­       Comunicar de manera oral y escrita el resultado de la aplicación del Análisis de Varianza (ANOVA)  y de las Tablas de Contingencia en problemas especí­ficos de las ciencias Económicas Administrativas, usando la terminologí­a de estas ciencias
4.1. Distribución Ji cuadrada. Propiedades y uso de la tabla
4.2. Aplicaciones de la distribución Ji cuadrada
      4.2.1. Prueba de independencia entre atributos
      4.2.2. Prueba de bondad de ajuste
4.3. Introducción al Análisis de Varianza (ANOVA)
      4.3.1 Análisis de varianza clasificación simple.
      
V. REGRESIÓN LINEAL SIMPLE (12 hrs.)
     Objetivos Particulares:        
­       Reconocer la importancia del Análisis de regresión lineal en los problemas de las ciencias Económicas Administrativas
­       Identificar por medio del Diagrama de dispersión el modelo de regresión lineal 
­       Interpretar el coeficiente de regresión lineal simple
­       Identificar los estimadores de los parámetros del modelo de regresión lineal simple a través del método de los mí­nimos cuadrados
­       Aplicar las distribuciones de muestreo al cálculo de los intervalos de confianza de los parámetros del modelo de regresión lineal simple
­       Aplicar el Análisis de varianza para el modelo de regresión lineal
­       Interpretar el coeficiente R2
­       Aplicar el modelo estimado para la obtención de predicciones a partir de un valor de la variable explicativa.
­       Interpretar los componentes del modelo de regresión lineal simple
5.1. Introducción al análisis de regresión lineal simple
5.2. Análisis de correlación lineal simple
       5.2.1. Diagrama de dispersión
       5.2.2. Coeficiente de correlación lineal simple y su interpretación
5.2.3. Prueba de hipótesis para el coeficiente de correlación lineal simple
5.3. Análisis de Regresión Lineal Simple
       5.3.1. Determinación del modelo de regresión lineal simple
       5.3.2. Interpretación del modelo de regresión lineal simple
       5.3.3. Análisis de varianza para el modelo de regresión lineal simple. Coeficiente de Determinación. Interpretación
       5.3.4. Prueba de hipótesis para los coeficientes del modelo de regresión lineal simple
       5.3.5. Intervalos de confianza para el valor medio y para la predicción
 
4 hrs. para exámenes parciales
2 hrs. para examen departamental
2 hrs. para práctica de laboratorio
Total 80 hrs.
16. Actividades Prácticas

En cada una de las unidades y de sus respectivos temas se efectuarán aplicaciones de lo visto en clase, y hacia el final del curso se programará una práctica general en un laboratorio, donde el estudiante ponga en práctica lo aprendido durante el transcurso  del curso.​
17.- Metodología

Metodológicamente la enseñanza de la Estadí­stica recae en el paradigma positivista, también denominado paradigma cuantitativo, empí­rico-analí­tico y racionalista. Además de ser holista puesto que busca que los estudiantes desarrollen sus capacidades de creación, innovación, producción, y su pleno desarrollo personal.

El estudio de la asignatura se realizará mediante unidades teórico-prácticas, en las cuales se presentan los conceptos y resultados más importantes asociados a cada una de los temas contemplados que el alumno debe estudiar de forma obligada. Cada unidad didáctica se acompaña de actividades de evaluación y aprendizaje que el estudiante debe resolver de forma individual. Adicionalmente, se facilitará la bibliografí­a de referencia, complementaria y adicional a los aspectos desarrollados en cada unidad para que el alumno pueda profundizar en aquellos temas en los cuales esté más interesado.

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18.- Evaluación

​Se efectuará una evaluación permanente considerando: objetivos, rendimiento, desarrollo y desempeño tanto individual como grupal.La evaluación será producto de la sumatoria de indicadores como: asistencia, participación, exámenes parciales, tareas, prácticas y trabajos, entre otras actividades académicas, lo que en su conjunto representa el 75% de la calificación. El 25% restante corresponde al valor asignado a la aplicación de un examen departamental.​​​​
19.- Bibliografía
Otros materiales
20.- Perfil del profesor

El perfil del profesor es clasificado en dos rubros:a) Tipo Académico: - Experiencia comprobada en las aulas,- Conocimientos en el área de Estadí­stica,- Actualización académica comprobada, - Preferentemente con Posgrado, - Conocimiento de por lo menos un paquete estadí­stico, - Con capacidad de motivación en la investigación del área  cuantitativa.  b. Tipo Profesional:      - Ética Profesional,      - Tener por lo menos tres años de experiencia laboral ya dentro o fuera de la Universidad,      - Capacidad de análisis y sí­ntesis
21.- Nombre de los profesores que imparten la materia
22.- Lugar y fecha de su aprobación

Zapopan, Jal., 15 de marzo de 2019
23.- Instancias que aprobaron el programa

- Academia de Estadí­stica del Departamento de Métodos Cuantitativos

- Colegio Departamental del Departamento de Métodos Cuantitativos​
24.- Archivo (Documento Firmado)
Programa I5090 Estadística II.pdf
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