Estadística Aplicada
Datos Generales
1. Nombre de la Asignatura 2. Nivel de formación 3. Clave de la Asignatura
Estadística Aplicada Licenciatura I5244
4. Prerrequisitos 5. Area de Formación 6. Departamento
Pre Optativa abierta 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

El curso de Estadística Aplicada, se considera integrador en la toma de decisiones para el entorno de las ciencias Económico-Administrativas, en sus diferentes modalidades de formación de los alumnos egresados de la Licenciatura de Negocios Internacionales, toda vez que se considera una materia multidisciplinar, utilizada en la mayoría de las actividades.

Hoy día es difícil que se encuentre alguna rama del conocimiento científico en el cual no se utilicen las técnicas y herramientas que brinda la Estadística, por lo que es fundamental que el alumno tenga el conocimiento y haga uso de las herramientas estadísticas básicas. 

El estudiante deberá estar consciente sobre la importancia que tiene el conocimiento de las diferentes herramientas estadísticas que existen, así como la importancia para el proceso de la toma  de decisiones.
14.- Objetivos del programa
Objetivo General

Identificar la naturaleza de la probabilidad y aplicarla en procesos estadí­sticos, para fundamentar el análisis de datos y se proporcione  validez y confiabilidad al proceso de la toma de decisiones, ya que esto tiene un papel de vital importancia en el campo de las Ciencias Económico Administrativas, aplicadas en la actividad sectorial, así­ como en la vida diaria.
15.-Contenido
Contenido temático

I. INTRODUCCIÓN Y CONCEPTUALIZACIÓN
II. DESCRIPCION DE UN CONJUNTO DE DATOS
III. CONCEPTOS BASICOS DE PROBABILIDAD
IV. NÚMEROS íNDICES
V. MODELOS PROBABILISTICOS
VI. DISTRIBUCIONES DERIVADAS DEL MUESTREO, ESTIMACIÓN Y PRUEBA DE HIPÓTESIS

VII. . PRINCIPIOS DEL DISEÑO DE EXPERIMENTOS Y SU PAPEL EN LA INVESTIGACION

VIII. EXPERIMENTOS CON UN FACTOR (D) COMPLETAMENTE ALEATORIZADO CON UN CRITERIO DE CLASIFICACION

IX. DISEÑO ALEATORIZACION EN BLOQUES

X. DISEÑOS DE EXPERIMENTOS MULTIFACTORIALES

XI. REGRESION LINEAL SIMPLE Y MULTPLE

Contenido desarrollado

I. INTRODUCCIÓN  Y CONCEPTUALIZACIÓN (1 hrs.)
Objetivo Particular: El alumno conocerá el marco teórico integrado por los conceptos básicos relacionados a la Estadí­stica Descriptiva.
1.1 Definiciones y conceptos básicos                                                                                                                
1.2 El método estadí­stico                                                                                                                     
1.3 Diferentes tipos de variables                                                                                                                  
II. DESCRIPCION DE UN CONJUNTO DE DATOS (12 hrs.)              
Objetivo Particular: Conocer los diferentes tipos de medidas de tendencia central y dispersión para su aplicación en distintos problemas según los datos que pueden ser agrupados y  no agrupados.        
2.1 Descripción numérica de un conjunto de datos  (Medidas de tendencia central , medidas de dispersión, regla empí­rica)                                                                                        
2.2 Descripción gráfica de un conjunto de datos (tabla de frecuencias e histograma, diagrama de caja)  
2.3 Datos agrupados (Medidas de tendencia central , medidas de dispersión, regla empí­rica)                                                                                                                                        
2.4 Descripción de datos categóricos (Diagrama de barras, gráfica circular, diagrama de Pareto)
2.5 La media ponderada,  la media geométrica, la media armónica
III. CONCEPTOS BASICOS DE PROBABILIDAD (10 hrs.)
Objetivo Particular: El alumno identificará los diferentes enfoques de probabilidad y su interpretación para la toma de decisiones.
3.1 Conceptualización y teorí­a de conjuntos                                         

3.2 Reglas de probabilidad (Regla de la adición , regla de la multiplicación )

3.3 Independencia y probabilidad condicional, Teorema de Bayes
3.4 Variables aleatorias discretas 3.5 Variables aleatorias continuas
3.6 Función de probabilidad
3.7 Función de densidad de probabilidades 3.8 Función de distribución acumulada 3.9 Esperanza y varianza
3.10 Teorema de Chebyshev
3.11 Técnicas de conteo  ( Ordenaciones, Permutaciones, Combinaciones)
IV. NÚMEROS íNDICES  (1 hr.)
Objetivo Particular: Conocer y aplicar los tipos de números í­ndices más relevantes haciendo especial hincapié en los í­ndices de precios,  con el fin de poner de manifiesto, en forma cuantitativa, las variaciones de un fenómeno o atributo complejo a través del tiempo, de una variación del lugar o de otras circunstancias. 
4.1 índice de Laspeyres                                                                                                                                            
4.2 índice de Paasche 
4.3 índice de Fisher 
V. MODELOS PROBABILISTICOS (5 hrs.)
Objetivo Particular: Que el alumno conozca los modelos de distribución de probabilidad para analizar fenómenos económicos y sociales de tipo discreto. Aprender a seleccionar el modelo adecuado y aplicarlo a la   resolución de problemas que pueden presentarse en el análisis de la realidad socio-económica. 

5.1 Experimento de Bernoulli 5.2 Distribución de Bernoulli

5.3 Distribución Binomial 5.4 Distribución Hipergeométrica 5.5 Distribución de Poisson 5.6 Distribución normal  

VI. DISTRIBUCIONES DERIVADAS DEL MUESTREO, ESTIMACIÓN Y PRUEBA DE HIPÓTESIS (18 hrs.)

Objetivos Particular: Vincular los diferentes los diversos temas de muestreo y estimación con su implementación y procesamiento en un programa computacional.  
        

6.1 Estadí­sticos y sus distribuciones 6.2 Distribución muestral normal 6.3 Estimadores y sus propiedades 6.3 Estimación puntual y por intervalo de una media con n > 30 6.5 Estimación puntual y por intervalo de una proporción 6.6 Prueba de hipótesis para diferencia de medias n > 30 6.7 Prueba de hipótesis para diferencia de proporciones 6.8 Distribución muestral t de Student 6.9 Estimación puntual y por intervalo de una media con n <= 30

6.10 Prueba de hipótesis para diferencia de media n <= 30

6.11 Distribución ji-cuadrada 6.12 Estimación de la varianza 6.13 Comparación de una varianza poblacional 6.14 Distribución muestral F de Snedecor 6.15 Comparación de dos varianzas poblacionales

VII. . PRINCIPIOS DEL DISEÑO DE EXPERIMENTOS Y SU PAPEL EN LA INVESTIGACION (2 hrs.) 

Objetivo Particular: Identificar las partes del proceso experimental y sus principios 7.1 La invariabilidad y la investigación 7.2 ¿Qué es el diseño experimental? 7.3 Principios básicos 7.4 Directrices generales

VIII. EXPERIMENTOS CON UN FACTOR (D. COMPLETAMENTE ALEATORIZADO CON UN CRITERIO DE CLASIFICACION (8 hrs.)

Objetivo Particular: Reconocer cuando se habla de un factor en proceso experimental e identificar los resultados relevantes del proceso ANOVA.

8.1 Introducción 8.2 Análisis estadí­stico (ANOVA) 8.3 Comparaciones múltiples 8.4 Verificación de Supuestos

IX. DISEÑO ALEATORIZACION EN BLOQUES (8 hrs.)

Objetivo Particular: Reconocer cuando se implementa un diseño en bloques e identificar los resultados relevantes del proceso ANOVA en bloques.

9.1 Introducción 9.2 ANOVA 9.3 Verificación de supuestos

X. DISEÑOS DE EXPERIMENTOS MULTIFACTORIALES (8 hrs.)

Objetivo Particular: Reconocer el diseño multifactorial e identificar los resultados relevantes del proceso ANOVA con varios factores.  10.1 Ventajas

10.2 Experimentos con dos factores

XI. REGRESION LINEAL SIMPLE y MULTIPLE (12 hrs.)

Objetivo Particular: Reconocer las componentes de la regresión lineal e interpretarlas para realizar predicciones.            
5.1. Introducción al análisis de regresión lineal simple
5.2. Análisis de correlación lineal simple
 5.3 Diagrama de dispersión  
 5.4 Coeficiente de correlación lineal simple y su interpretación
5.5. Prueba de hipótesis para el coeficiente de correlación lineal simple
5.6. Análisis de Regresión Lineal Simple
 5.7 Determinación del modelo de regresión lineal simple
 5.8 Interpretación del modelo de regresión lineal simple
 5.9. Análisis de varianza para el modelo de regresión lineal simple. Coeficiente de Determinación. Interpretación
 5.10. Prueba de hipótesis para los coeficientes del modelo de regresión lineal simple
5.11. Intervalos de confianza para el valor medio y para la predicción
 
5.12. Introducción al análisis de regresión lineal múltiple
5.13. Análisis de correlación lineal múltiple
 
5.14. Coeficiente de correlación lineal múltiple y su interpretación
5.15. Prueba de hipótesis para el coeficiente de correlación lineal múltiple
5.16 Análisis de Regresión Lineal múltiple
 5.17. Determinación del modelo de regresión lineal múltiple
 5.18. Interpretación del modelo de regresión lineal múltiple
 5.19. Análisis de varianza para el modelo de regresión lineal múltiple. Coeficiente de Determinación. Interpretación
 5.20. Prueba de hipótesis para los coeficientes del modelo de regresión lineal múltiple
 
 

16. Actividades Prácticas

En cada una de las unidades y de sus respectivos temas se efectuarán problemas de aplicación, teniendo al final del curso una práctica general en un laboratorio de cómputo, donde el estudiante deberá poner en práctica lo aprendido en el 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.

La resolución de las actividades propuestas en cada una de las unidades es imprescindible para adquirir la habilidad necesaria para plantear y resolver con soltura modelos cientí­ficos de contenido económico y además permitirán al profesor evaluar los avances realizados por cada uno de los estudiantes a lo largo de la asignatura.
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, trabajo y prácticas, entre otras actividades académicas, lo que en su conjunto representa el 100% de la calificación. 
19.- Bibliografía
Otros materiales
20.- Perfil del profesor

Doctorado, Maestrí­a y/o Especialidad en Aplicaciones de Estadí­stica.Con experiencia probada en las aulas.Conocimiento y Aplicaciones de las técnicas y herramientas estadí­sticas avanzadas.Conocimiento y manejo de paqueterí­a estadí­stica especializadaCapacidad de motivación en la investigación del área cuantitativa.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., 20 de julio de 2015
23.- Instancias que aprobaron el programa

Instancias que aprobaron el programa:

- Academia de Estadí­stica del Departamento de Métodos Cuantitativos

- Colegio Departamental del Departamento de Métodos Cuantitativos

 
24.- Archivo (Documento Firmado)
ESTA APLICADA.pdf
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