Plan_trabajo_Magistral_Estadistica_2016_1

FACULTAD DE CIENCIAS NATURALES E INGENIERÍA
DEPARTAMENTO DE CIENCIAS BÁSICAS

Nombre de la Asignatura
Magistral de Estadística

Código
502207
Prerrequisitos
Pensamiento Matemático
Fundamentación
Básica
Actividad académica
Teórico práctica
No. de Créditos
3
IHS
4 horas
IHP
64 horas
Fecha de actualización
26/01/2016

SEMANA 1
MAGISTAL 1
TALLER 1
Presentación del curso.
Introducción a laestadística. El contexto estadístico.
Software Estadístico R.
Estadística Descriptiva: variables y clasificación. Universo, población, muestra. Parámetros y estadísticos.
Construcción e interpretación de gráficas para datos cualitativos y cuantitativos en R.
Ejercicios 1 a 4, capitulo 1. Estadística con Aplicaciones en R.
Actividades sugeridas:
1. Del libro R para principiantes leer los capítulos 1, 2,3 y 4.
2. Del libro Introducción a R leer los capítulos 1, 2, 5, 6 y 7.
3. Estadística con Aplicaciones en R estudiar capitulo 1
4. Resolver el ejercicio 5 del texto guía (para entregar en la complementaria)
5. Resolver actividad de estadística en acción (para entregar en la complementaria)

SEMANA 2
MAGISTAL 2
TALLER 2
Estadística Descriptiva.
Medidas de Tendencia central (promedio, mediana yModa)
Medidas de Variabilidad: Rango, Varianza, Desviación Estándar. Teorema de Tshevisheff.
Distribucionalidad y patrones de agrupamiento: Diagrama de tallo y hojas, sesgo, distribuciones de frecuencia, histograma, diagrama de caja, regla empírica.
Análisis descriptivo.
Ejercicios 5, 10, 20 y 28. capitulo 2, Estadística con Aplicaciones en R
Actividades sugeridas:
1. Estadística con Aplicacionesen R leer capitulo 2
2. Resolver los ejercicios 14, 17, 26 capítulo 2 del texto guía (para entregar)

SEMANA 3
MAGISTAL 3
TALLER 3
Probabilidad. Historia, definición y enfoques de la probabilidad. Técnicas de conteo.
Axiomas y ley aditiva, Probabilidad conjunta marginal y condicional. Ley multiplicativa

Quiz 1. Análisis descriptivo. (45 minutos)
Ejercicios 7 y 10, capitulo 3. Sección 3.5Técnicas de Conteo.
Ejercicios 6 y 9, capitulo 3. Sección 3.6: Desarrollo axiomático de Probabilidad.
Ejercicio 12, capitulo 3. Sección 3.7: Ley Aditiva.
Actividades sugeridas:
1. Estadística con Aplicaciones en R leer capitulo 3
2. Resolver los siguientes ejercicios del capítulo 3 (para entregar)
Ejercicio 12. Sección 3.5: Técnicas de Conteo.
Ejercicio 8. Sección 3.6: Desarrollo axiomático deProbabilidad.
Ejercicio 10. Sección 3.7: Ley Aditiva de Probabilidad.
Ejercicios 4 y 7. Sección 3.8-3.9: Probabilidad Conjunta, Marginal y Condicional-Ley Multiplicativa

SEMANA 4
MAGISTAL 4
TALLER 4
Ley de Probabilidad Total y Teorema de Bayes.
Variable aleatoria discreta y continua, valor esperado y varianza.
Ejercicio 1, capitulo 3. Sección 3.12: Teorema de Bayes.
Ejercicios 2, 7 y 12 capitulo 3.Sección 3.13: Variable Aleatoria.
Actividades sugeridas:
1. Estadística con Aplicaciones en R leer capitulo 3
2. Resolver los siguientes ejercicios del capítulo 3 (para preparar el parcial)
Ejercicio 14. Sección 3.12: Teorema de Bayes.
Ejercicios 11, 18 y 19. Sección 3.13: Variable Aleatoria

SEMANA 5
MAGISTAL 5
TALLER 5
Primera Evaluación Parcial
Retroalimentación del primer parcial y entregade notas del primer corte.
Modelo Uniforme discreto, ejercicio 1 capitulo 4. Sección 4.2.1: Distribución Uniforme Discreta.
Actividades sugeridas:
1. Estadística con Aplicaciones en R leer capitulo 4
2. Resolver el ejercicio 2 Sección 4.2.1: Distribución Uniforme Discreta. (para entregar)
3. Hacer un resumen del artículo SORTIS IN LUDIS: DE LA PARADOJA DE SAN PETERSBURGO A LA TEORIA DE LAUTILIDAD. Parrondo ,J.

SEMANA 6
MAGISTAL 6
TALLER 6
Distribuciones Discretas de Probabilidad: Binomial, Poisson.

Ejercicio 6 y 15, capitulo 4. Sección 4.2.2: Distribución Binomial.
Ejercicio 1 y 12, capitulo 4. Sección 4.2.3: Distribución Poisson.
Manejo de tablas Binomial-Poisson
Actividades sugeridas:
1. Estadística con Aplicaciones en R leer capitulo 4
2. Resolver los siguientes ejercicios del...