Programas de licenciaturas

Estadística Aplicada

Datos Generales

Nombre de la asignatura	Nivel de formación	Clave de la asignatura
Estadística Aplicada	Licenciatura	I5244
Prerrequisitos	Area de formación	Departamento
-	-	Departamento de Métodos Cuantitativos
Academia	Modalidad	Tipo de asignatura
Estadística	Presencial	Curso

Carga Horaria
Teoría	Práctica	Total	Créditos
40	40	80	8

Trayectoria de la asignatura
La Estadística es una disciplina aplicada en todos los campos de la actividad humana. De ahí que se tenga como una asignatura indispensable en la Licenciatura de Negocios Internacionales del Centro Universitario de Ciencias Económico-Administrativas. La materia se vincula verticalmente con Investigación de Operaciones I, Investigación de Operaciones II, Teoría de Juegos, Evaluación de Proyectos, y transversalmente con Microeconomía.

Contenido del programa

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.

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.

Contenido

Contenido temático

I. INTRODUCCIÓN Y CONCEPTUALIZACIÓN

II. DESCRIPCION DE UN CONJUNTO DE DATOS

III. CONCEPTOS BASICOS DE PROBABILIDAD

IV. NÚMEROS ÍNDICES

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 ÍNDICES (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 Índice de Laspeyres

4.2 Índice de Paasche

4.3 Índice 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

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.

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.

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.

Bibliografía
Libro Estadística Aplicada a los Negocios y a la Economía Lind, Douglas A.; Marshal, Wil (2012) Mc Graw Hill No. Ed 15 ISBN: 7980073401805 Libro Estadística para administración y Economía Levin, Richard I.; Rubin, Davi (2010) Pearson No. Ed 7 ISBN: 9786073207232 Libro Estadística para administración y Economía Anderson, David; Sweeney, D (2012) CENGAGE-Learning No. Ed 11 ISBN: 13:978 970 986 825 1 Libro Estadística Aplicada II Rodríguez, Jesús; Pierdant, (2010) Grupo Patria editorial No. Ed 1 ISBN: 978 970 817 006 2 Libro Estadística Descriptiva a través de Excel Márquez, Felicidad (2010) Alfaomega No. Ed 1 ISBN: 9786077686989 Libro Applied Statistic in Business and Economics Daone, David P.; Seward, Lori (2007) Mc Graw Hill No. Ed 15 ISBN: 978 0 07 296693 0 Libro Estadística para administración y Economía Levine, David; Krehbiel, Ti (2006) Pearson No. Ed 4 ISBN: 013 153 689 3 Libro Estadística en lo Negocios Black, Ken (2004) CECSA No. Ed 1 ISBN: 970 240745 1 Libro Fundamentos de Estadística en la Investigación Social Levin, Jack: William, C. (1999) OXFORD No. Ed 2 ISBN: 970 15 1054 5
Otros materiales
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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.

Lugar y fecha de su aprobación
Zapopan, Jal., 20 de julio de 2015

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

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