jueves, 2 de octubre de 2008
viernes, 26 de septiembre de 2008
NOTAS ACTUALIZADAS AL 26 DE SEPTIEMBRE
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domingo, 24 de agosto de 2008
CONTENIDO PROGRAMÁTICO ESTADÍSTICA I, CENAF 2008
I UNIDAD:
Conceptos Introductorios. - Distribución de Frecuencias. Presentación: Contenido, Bibliografía y Normas de Evaluación. - Definición de Estadística. Clasificación. Importancia en las Relaciones Industriales. - Métodos de Recolección de Datos. Escalas de Medición. -Definición de Variables (Cualitativas, Cuantitativas, Continuas y Discretas), Frecuencias (absolutas, relativas y acumuladas),- Presentación de Datos en Tablas o cuadros: Intervalo, Límites de clase, Marca de Clase. Gráficos Estadísticos ( Histograma, Polígono de Frecuencias, Ojiva, Circular, Pictograma, Cartograma, de Líneas, de Barras, otros).Resolución de Ejercicios
II UNIDAD:
Medidas de Tendencia Central y de Posición. - Media Aritmética: Definición, usos, propiedades, media ponderada. Cálculo en series simples de números y en datos agrupados. - Mediana: Definición, usos, propiedades, cálculo en serie simple de números y datos agrupados. - Moda: Definición, usos, propiedades, determinación en series simples de número y cálculo para datos agrupados. - Ventajas y Desventajas del uso de las distintas medidas. - Medidas de Posición: Fractiles Definición, Cálculo e interpretación. - Resolución de Ejercicios.
III UNIDAD:
Medidas de Dispersión. - Medidas de Dispersión: Absolutas y Relativas: Recorrido, Desviación Media, Desviación Mediana, Desviación Cuartílica, Desviación Típica Estándar, Varianza y Coeficiente de Variación. Coeficiente de Asimetría y Coeficiente de Curtosis. Cálculo e interpretación. - Resolución de Ejercicios.
IV UNIDAD:
Probabilidades. - Distribuciones Probabilísticas Probabilidad: Definición. Enfoques. Reglas. Propiedades - Distribuciones de Probabilidad: - Distribución Binomial: Definición. Propiedades. Cálculo. Esperanza Matemática: Definición. Cálculo. Desviación Estándar. Cálculo en Distribuciones Discretas de Probabilidad. - Distribución Normal.: Definición. Propiedades de la Curva Normal. Importancia. Cálculo. Uso de la Tabla de áreas. Resolución de Ejercicios.
Conceptos Introductorios. - Distribución de Frecuencias. Presentación: Contenido, Bibliografía y Normas de Evaluación. - Definición de Estadística. Clasificación. Importancia en las Relaciones Industriales. - Métodos de Recolección de Datos. Escalas de Medición. -Definición de Variables (Cualitativas, Cuantitativas, Continuas y Discretas), Frecuencias (absolutas, relativas y acumuladas),- Presentación de Datos en Tablas o cuadros: Intervalo, Límites de clase, Marca de Clase. Gráficos Estadísticos ( Histograma, Polígono de Frecuencias, Ojiva, Circular, Pictograma, Cartograma, de Líneas, de Barras, otros).Resolución de Ejercicios
II UNIDAD:
Medidas de Tendencia Central y de Posición. - Media Aritmética: Definición, usos, propiedades, media ponderada. Cálculo en series simples de números y en datos agrupados. - Mediana: Definición, usos, propiedades, cálculo en serie simple de números y datos agrupados. - Moda: Definición, usos, propiedades, determinación en series simples de número y cálculo para datos agrupados. - Ventajas y Desventajas del uso de las distintas medidas. - Medidas de Posición: Fractiles Definición, Cálculo e interpretación. - Resolución de Ejercicios.
III UNIDAD:
Medidas de Dispersión. - Medidas de Dispersión: Absolutas y Relativas: Recorrido, Desviación Media, Desviación Mediana, Desviación Cuartílica, Desviación Típica Estándar, Varianza y Coeficiente de Variación. Coeficiente de Asimetría y Coeficiente de Curtosis. Cálculo e interpretación. - Resolución de Ejercicios.
IV UNIDAD:
Probabilidades. - Distribuciones Probabilísticas Probabilidad: Definición. Enfoques. Reglas. Propiedades - Distribuciones de Probabilidad: - Distribución Binomial: Definición. Propiedades. Cálculo. Esperanza Matemática: Definición. Cálculo. Desviación Estándar. Cálculo en Distribuciones Discretas de Probabilidad. - Distribución Normal.: Definición. Propiedades de la Curva Normal. Importancia. Cálculo. Uso de la Tabla de áreas. Resolución de Ejercicios.
CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES Y EVALUACIONES CENAF 2008
La asignatura Estadística I, en el turno diurno será dictada durante el mes de septiembre e inicios del mes de octubre. Tal como se refleja en la figura, se trabajará en 14 sesiones. Dichas sesiones están destacadas en color naranja (sesiones regulares de clase) y amarillo (evaluaciones y sesiones de clase de media mañana).
Aula asignada: 1208
Horario: 7:30 a.m. a 11:00 a.m.
Plan de Evaluaciones, Pruebas Escritas:
I (20%): 15/09/2008
II (25%): 22/09/2008
III (20%): 24/09/2008 (grupal)
IV (25%): 02/10/2008
I (20%): 15/09/2008
II (25%): 22/09/2008
III (20%): 24/09/2008 (grupal)
IV (25%): 02/10/2008
En la figura se puede apreciar la cronología de las evaluaciones.
miércoles, 26 de septiembre de 2007
NOTAS DEFINITIVAS, ESTADÍSTICA I. CENAF 2007
Notas definitivas de la asignatura Estadística I.
Sección 12 de la Escuela de Relaciones Industriales.
Última actualización:
27/09/2007
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domingo, 23 de septiembre de 2007
Material UNIDAD IV
PROBABILIDAD:
Es la posibilidad de que ocurra algo. Es un mecanismo que permite el uso de información parcial (la muestra) para inferir sobre un conjunto de datos mayor (la población)
ENFOQUES:
a) Probabilidad simple: contiene una sola característica.
b) Probabilidad conjunta: contiene dos ó más características, donde los eventos pueden ser compatibles e incompatibles. Los compatibles: dos eventos pueden ocurrir a la misma vez. Los incompatibles: es imposible que ocurran dos o más eventos determinados a la vez.
c) Probabilidad clásica o a priori: se basa en que los resultados de un experimento son igualmente posibles. No se toma en cuenta para las decisiones administrativas. P = Nº de resultados favorables / Nº de eventos posibles.
d) Probabilidad subjetiva: es el valor que cada persona estima ocurra un evento.
e) Probabilidad empírica: se establece a partir de la siguiente fórmula:
P (éxito) = Nº de casos favorables = m
Nº de casos posibles n
P (no éxito) = Nº de casos posibles - Nº de casos favorables = n - m
Nº de casos posibles n
q = 1 – P → q = 1 – (m / n)
PROPIEDADES:
a) La probabilidad de un suceso cierto es igual a 1 y eso sucede porque m es igual a n
Si m = n → p =m / n → p = n / n = 1
b) La probabilidad de un suceso imposible es igual a cero y eso sucede porque m = 0
Si m = 0 → p = m / n → p = 0 / n = 0
c) La probabilidad debe estar comprendida entre 0 y 1
0 ≤ p ≤ 1 → 0% ≤ p ≤ 100%
d) La probabilidad de ocurrencia (p) más la probabilidad de no ocurrencia (q) siempre debe ser igual a 1
p + q = 1 → (m / n) + (n – m) / n → m / n + n / n – m / n = 1
PROBABILIDAD: DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
Es una distribución discreta de probabilidad aplicable como modelo a diversas situaciones en la toma de decisiones siempre y cuando el proceso de muestreo se apegue al proceso de Bernuolli, es decir que:
a) Sólo son posibles dos resultados mutuamente excluyentes en cada ensayo u observación, los cuales se denominan: Éxito y Fracaso.
b) Los resultados del conjunto son eventos independientes.La probabilidad de éxito permanece constante de un ensayo a otro.
PROBABILIDAD: DISTRIBUCIÓN NORMAL
La Curva Normal es una distribución continua de probabilidad que es al mismo tiempo simétrica y mesocúrtica. Tiene las siguientes características:
a) Tiene forma de campana.
b) Es asintótica.
c) El valor que está bajo la curva es igual a 1 ó 100%.
d) El área será siempre positiva.
e) Trabaja con un valor “Z” que podrá ser positivo o negativo y que indicará la posición de la variable bajo la curva normal.
Es la posibilidad de que ocurra algo. Es un mecanismo que permite el uso de información parcial (la muestra) para inferir sobre un conjunto de datos mayor (la población)
ENFOQUES:
a) Probabilidad simple: contiene una sola característica.
b) Probabilidad conjunta: contiene dos ó más características, donde los eventos pueden ser compatibles e incompatibles. Los compatibles: dos eventos pueden ocurrir a la misma vez. Los incompatibles: es imposible que ocurran dos o más eventos determinados a la vez.
c) Probabilidad clásica o a priori: se basa en que los resultados de un experimento son igualmente posibles. No se toma en cuenta para las decisiones administrativas. P = Nº de resultados favorables / Nº de eventos posibles.
d) Probabilidad subjetiva: es el valor que cada persona estima ocurra un evento.
e) Probabilidad empírica: se establece a partir de la siguiente fórmula:
P (éxito) = Nº de casos favorables = m
Nº de casos posibles n
P (no éxito) = Nº de casos posibles - Nº de casos favorables = n - m
Nº de casos posibles n
q = 1 – P → q = 1 – (m / n)
PROPIEDADES:
a) La probabilidad de un suceso cierto es igual a 1 y eso sucede porque m es igual a n
Si m = n → p =m / n → p = n / n = 1
b) La probabilidad de un suceso imposible es igual a cero y eso sucede porque m = 0
Si m = 0 → p = m / n → p = 0 / n = 0
c) La probabilidad debe estar comprendida entre 0 y 1
0 ≤ p ≤ 1 → 0% ≤ p ≤ 100%
d) La probabilidad de ocurrencia (p) más la probabilidad de no ocurrencia (q) siempre debe ser igual a 1
p + q = 1 → (m / n) + (n – m) / n → m / n + n / n – m / n = 1
PROBABILIDAD: DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
Es una distribución discreta de probabilidad aplicable como modelo a diversas situaciones en la toma de decisiones siempre y cuando el proceso de muestreo se apegue al proceso de Bernuolli, es decir que:
a) Sólo son posibles dos resultados mutuamente excluyentes en cada ensayo u observación, los cuales se denominan: Éxito y Fracaso.
b) Los resultados del conjunto son eventos independientes.La probabilidad de éxito permanece constante de un ensayo a otro.
PROBABILIDAD: DISTRIBUCIÓN NORMAL
La Curva Normal es una distribución continua de probabilidad que es al mismo tiempo simétrica y mesocúrtica. Tiene las siguientes características:
a) Tiene forma de campana.
b) Es asintótica.
c) El valor que está bajo la curva es igual a 1 ó 100%.
d) El área será siempre positiva.
e) Trabaja con un valor “Z” que podrá ser positivo o negativo y que indicará la posición de la variable bajo la curva normal.
sábado, 22 de septiembre de 2007
Contenido UNIDAD IV.
Probabilidades
1) Distribuciones Probabilísticas
2) Probabilidad: Definición. Enfoques. Reglas. Propiedades.
3) Distribuciones de Probabilidad:
3.1 Distribución Binomial: Definición. Propiedades. Cálculo. Esperanza Matemática: Definición. Cálculo. Desviación Estándar. Cálculo en Distribuciones Discretas de Probabilidad.
3.2 Distribución Normal: Definición. Propiedades de la Curva Normal. Importancia. Cálculo. Uso de la Tabla de áreas.
1) Distribuciones Probabilísticas
2) Probabilidad: Definición. Enfoques. Reglas. Propiedades.
3) Distribuciones de Probabilidad:
3.1 Distribución Binomial: Definición. Propiedades. Cálculo. Esperanza Matemática: Definición. Cálculo. Desviación Estándar. Cálculo en Distribuciones Discretas de Probabilidad.
3.2 Distribución Normal: Definición. Propiedades de la Curva Normal. Importancia. Cálculo. Uso de la Tabla de áreas.
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