Programas de licenciaturas

Estadística II

Datos Generales

Nombre de la asignatura		Nivel de formación	Clave de la asignatura
Estadística II		Licenciatura	I5090
Prerrequisitos		Area de formación	Departamento
116		-	Departamento de Métodos Cuantitativos
Academia	Modalidad	Tipo de asignatura	% de créditos mínimos
Estadística	Presencial	Curso	0 %

Carga Horaria
Teoría	Práctica	Total	Créditos
40	40	80	8

Trayectoria de la asignatura
Son muchos los fenómenos o sucesos que no tienen respuesta, es por esto que se debe realizar estudios pertinentes que aclaren la situación que se desea analizar. Dicho estudio se logra por medio de la experimentación constante, que muestra cada uno de los resultados que se van obteniendo con ayuda de la Estadística. La Estadística Inferencial puede dar respuesta a muchas de las necesidades que la sociedad actual puede requerir. Su tarea fundamental es el análisis de los datos que se obtienen a partir de experimentos, con el objetivo de representar la realidad y conocerla. El curso de Estadística II se integra horizontal, vertical y transdiciplinarmente con asignaturas como: Estadística I, Estadística III, Matemáticas I, Matemáticas II, Microeconomía, Econometría I, Econometría II, Administración de Operaciones, Investigación de Mercados y Mercadotecnia , entre otras.

Contenido del programa

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.

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.

Contenido

Contenido temático

I. TEORÍA DEL MUESTREO

II. ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS

III. PRUEBA DE HIPÓTEISIS

IV. PRUEBA JI CUADRADA Y ANÁLISIS DE VARIANZA

V. REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

Contenido desarrollado

I. TEORÍA 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 Ïƒ 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.

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.

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.

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.

Bibliografía
Libro Estadística Aplicada a los Negocios y a la Economía Lind, Douglas A.; Marchal, Wil (2015) Mc Graw Hill No. Ed 16 ISBN: 978-607-15-1303-8 Libro Estadística para Administración y Economía Levin, Richard I.; Rubin, Dav (2010) Pearson No. Ed 7a. Revisada ISBN: 978-607-32-0723-2 Libro Estadística para Negocios y Economía Anderson,David R.; Sweeney, De (2018) CENGAGE No. Ed 13 ISBN: 978-1-305-88188-4 Libro Estadística para Administración Levine, David M.; Krehbiel, Ti (2006) PEARSON-Prentice Hall No. Ed 4ta. ISBN: 970-26-0802-3 Libro Introducción a la Estadística para los Negocios Weiers, Ronald M. (2006) THOMSON No. Ed 5 ISBN: 970-686-437-7 Libro Estadística Aplicada II Rodríguez, Jesús; Pierdant, (2010) Grupo Editorial Patria No. Ed 1 ISBN: 978-607-438-124-5 Libro Estadística aplicada a los Negocios y la Economía Lind, Douglas A.; Marchal, Wil (2008) McGraw Hill No. Ed 13 ISBN: 978-970-10-6674-4 Libro Estadística (problemas resueltos y aplicaciones) Pérez López, Cesar (2003) PEARSON-Prentice Hall No. Ed 1 ISBN: 84-205-3780-2
Otros materiales
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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

Lugar y fecha de su aprobación
Zapopan, Jal., 15 de marzo de 2019

Instancias que aprobaron el programa
- Academia de Estadística del Departamento de Métodos Cuantitativos - Colegio Departamental del Departamento de Métodos Cuantitativos

Archivo (doucmento firmado)
Programa (Icono pdf)

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