SYLLABUS ESTADISTICA DESCRIPTIVA

SYLLABUS

PLANEACION DE ACTIVIDAD ACADEMICA

1. IDENTIFICACIÓN
PROGRAMA ACADEMICO	INGENIERÍA AMBIENTAL
ACTIVIDAD ACADÉMICA O CURSO	ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
SEMESTRE	SEGUNDO
CÓDIGO ACTIVIDAD ACADEMICA	55513	NUMERO DE CRÉDITOS	2
TIPO DE ACTIVIDAD ACADEMICA	TEORICO PRÁCTICA	INTENSIDAD PRESENCIAL EN HORAS	2
DOCENTE INVESTIGADOR		INTENSIDAD INDEPENDIENTE EN HORAS	2
COMPONENTE - ÁREA	BÁSICO	INTENSIDAD ACONPAÑAMIENTO EN HORAS	2
TOTAL HORAS		6
PRERREQUISITOS			CORREQUISITOS

2 DEFINICIÓN

¿Qué es el curso? El curso de Estadística descriptiva consiste en una serie de conceptos, mediciones, conteos, técnicas, procedimientos y métodos relacionados con el manejo de la información, tendientes a desarrollar unas competencias básicas en el estudiante que le brinden en el futuro una mayor competitividad laboral. ¿Qué importancia tiene para la formación profesional? La importancia del curso de Estadística en la formación del ingeniero radica en dar las herramientas fundamentales para la descripción y análisis de la información como apoyo en la ejecución de diferentes investigaciones. El tratamiento y estudio de un conjunto de datos epidemiológicos, sociológicos, científicos, económicos, administrativos, comerciales y de negocios, e industriales; son aspectos que tiene en cuenta  la estadística transformándolos en información útil al servicio de quién los requiere.

3. JUSTIFICACION DE LAS COMPETENCIAS

¿Por qué esta está actividad académica en el plan de estudios? Los conocimientos estadísticos le sirven al estudiante de Ingeniería como fundamento para afrontar de manera más comprensiva y crítica los procesos de investigación y búsqueda de solución a los problemas que involucran tratamiento de información. ¿Cómo contribuye a la consecución de los propósitos de formación? El curso de Estadística contribuye a la formación de un profesional competitivo mediante el desarrollo de una serie de habilidades para establecer relación, comparación, interpretación y análisis en diferentes situaciones de su entorno laboral. ¿Qué requisitos son indispensables o deseables para el buen desarrollo de esta actividad? Es deseable que el estudiante tenga un buen nivel de comprensión de lectura y maneje conocimientos matemáticos básicos.

4 OBJETIVOS POR COMPETENCIAS (lo que hará el estudiante, bajo qué condiciones y con qué nivel de rendimiento, de acuerdo con el logro esperado, alcanzable en relación con el tiempo y recursos)

OBJETIVO ACTITUDINAL(afectivo – Ser) Evidenciar hábitos que preserven el buen estado de los recursos que dispone en su entorno para su servicio Mostrar una actitud de flexibilidad al cambio y a la solución de los conflictos por la vía del diálogo Asumir una actitud proactiva, responsable, crítica y autónoma en el desarrollo de sus actividades de clase y extraclase de tal forma que favorezca su proceso de aprendizaje Realizar estudios ajustándose éticamente al fiel reflejo de los datos bajo criterios técnicos. Actuar responsable y críticamente frente a los resultados estadísticos obtenidos en diferentes procesos. OBJETIVO CONCEPTUAL(cognitivo- Saber) Analizar información en procesos descriptivos que surgen a partir de problemas de diversa índole, utilizando criterios técnicos apropiados. OBJETIVO PRÁCTICO(Saber hacer) Aplicar métodos estadísticos apropiados a la solución de problemas relacionados con el manejo de información, de manera óptima.

DESARROLLO DE COMPETENCIAS. Identificación y descripción de las competencias interpretativa, argumentativa, propositiva y proyectual que se pretenden desarrollar con el curso, considerando su pertinencia y concreción. Involucrar las de cada programa específico.

DESARROLLO DE RAZONAMIENTO LOÓGICO MATEMÁTICO Capacidad para aplicar métodos y procedimientos en la solución de diversos problemas que se pueden representar mediante un modelo matemático” NIVEL INTERPRETATIVO: Capacidad de realizar interpretación de datos presentados en diferentes esquemas, tablas, gráficos, cuadros y valores. Capacidad de resumir información utilizando diferentes formas de presentación de la información. Capacidad de interpretar resultados obtenidos al usar una herramienta computacional. NIVEL ARGUMENTATIVO: Capacidad de explicar y sustentar los métodos y procedimientos utilizados en la obtención de resultados estadísticos. NIVEL PROPOSITIVO: Capacidad de plantear alternativas de solución de problemas. SABERES ESENCIALES SABER CONOCER Métodos y reglas matemáticas. Estrategias de solución de problemas. Teorías, teoremas, Axiomas y fundamentos Matemáticos. SABER HACER Comprender la información de acuerdo al contexto. Identificar variables, parámetros y patrones que intervienen en la descripción de un fenómeno. Representar la información en tablas, esquemas, diagramas, etc. Relacionar las variables para dar respuesta a las preguntas planteadas. Seleccionar el método apropiado al problema y dar solución adecuada. Utilizar diferentes estrategias para comprobar que la respuesta obtenida es apropiada al problema. SABER SER Analítico Responsable Metódico Proactivo Crítico El desarrollo de la competencia lógico matemática fortalece las competencias del Ingeniero Industrial que son COMPETENCIA PARA EL DESARROLLO DE PROCESOS DE GESTION EMPRESARIAL Plantear soluciones a problemas relacionados con deficiencias en la calidad, la Salud Ocupacional, el desarrollo del talento humano y la formulación y evaluación de proyectos en Ingeniería DISEÑAR, GESTIONAR Y OPTIMIZAR SISTEMAS PRODUCTIVOS DE BIENES Y SERVICIOS Solucionar situaciones problemáticas relacionadas el diseño, gestión y optimización de sistemas productivos de bienes y servicios, estableciendo y controlando programas de optimización y/o mejora de procesos

6 CONTENIDO TEMÁTICO MODALIDAD PRESENCIAL

UNIDAD1. GENERALIDADES 1.1 Antecedentes históricos de la estadística 1.2 Utilidad y clasificación de la estadística 1.3 El método científico y los métodos estadísticos 1.4 Elementos de una investigación estadística, planeamiento de una investigación científica UNIDAD 2. ORIGEN DE LOS DATOS 2.1 La investigación científica según su cobertura 2.2 Conceptos básicos: población, muestra, unidad de muestreo, estadísticos, parámetros, datos, información. 2.3 Variables, tipos de variables 2.4 Concepto de medida, escalas de medición, errores de medición 2.5 Validez y confiabilidad en las mediciones UNIDAD 3 DESCRIPCIÓN TABULAR Y GRAFICA DE VARIABLES 3.1 Descripción en tabular de variables cualitativas (Tablas de frecuencias) 3.2 Descripción en gráfica de variables cualitativas (gráficos de barras, sectores, pareto) 3.4 Descripción tabular de variables cuantitativas (tablas de frecuencias) 3.5 Descripción gráfica de variables cuantitativas (histogramas de frecuencias, polígono de frecuencias, diagrama de puntos, diagrama de árbol) UNIDAD 4. DESCRIPCIÓN NUMÉRICA DE VARIABLES 4.1 Descripción numérica de variables cualitativas (proporciones, razones, tasas) 4.2 Medidas de tendencia central: media, moda, mediana; propiedades, ventajas y desventajas. 4.3 Otras medidas de tendencia central: media geométrica, media armónica 4.4 Percentiles, diagrama de caja UNIDAD 5. MEDIDAS DE DISPERSION Y FORMA DE LOS DATOS 5.1 El rango, rango intercuartíl 5.2 Varianza, desviación estándar, desviación media, variación relativa (coeficiente de variación) 5.3 Coeficiente de asimetría y de apuntamiento 5.4 Teorema de Chebyshev UNIDAD 6. ALGUNOS INDICADORES DE ASOCIACIÓN ENTRE VARIABLES 6.1 Diagramas de dispersión 6,2 Análisis de correlación en variables cuantitativas: Coeficiente de correlación producto momento 6,3 Correlación de Spearman 6.4 Detección de datos atípicos UNIDAD 7. INTRODUCCIÓN A LA PROBABILIDAD 7.1 Experimentos aleatorios, espacio muestral, diagrama de árbol. 7.2 Elementos de conteo: combinaciones, permutaciones 7.3 Conceptos de probabilidad, teorías y enfoques de probabilidad, axiomas y teoremas básicos de probabilidad. 7.4 Eventos independientes, probabilidad condicional, teorema de Bayes 7.5 Variables aleatorias, esperanza y varianza en variables aleatorias UNIDAD 8. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD 8.1 Distribución de probabilidad y función de masa de probabilidad 8.2 Algunas distribuciones de probabilidad discretas (binomial, geométrica, hipergeométrica, poisson) 8.2 Distribución de probabilidad y función de densidad 8.2 Algunas distribuciones de probabilidad continuas (uniforme, normal, exponencial, chi cuadrado, t de Student) UNIDAD 9. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE REGRESIÓN 9.1 Propósito de un análisis de regresión y supuestos que se deben cumplir 9.2 Estimación de parámetros en un modelo de regresión lineal simple 9.3 Coeficientes de regresión, correlación y determinación

7 CONTENIDO TEMÁTICO EN AMBIENTES VIRTUALES DE APRENDIZAJE

En construcción

ESTRATEGIAS DE INVESTIGACIÓN FORMATIVA (Que actividades de investigación se realizan que formen al estudiante como investigador)

El curso de estadística descriptiva a lo largo de su desarrollo fortalece al estudiante en la obtención de resultados significativos en el desarrollo de investigaciones al igual que lo familiariza con la terminología científica. Para lograr esto se desarrollan las siguientes actividades Consulta a diferentes fuentes de información. Elaboración de ensayos. Diseño de estrategias para recolección de información. Desarrollo de talleres y ejercicios. Utilización de herramientas informáticas. Desarrollo de métodos de recolección, organización, resumen y presentación de datos. Aplicación del método científico para el análisis de datos o conjunto de observaciones y su implicación global. Concientizar al estudiante de que es necesario poseer una cultura investigativa basada en los pilares del método científico fortaleciendo su pensamiento crítico y autónomo. Lectura de artículos de revistas científicas. Estímulo a estudiantes que participan en grupos de investigación conformados en la Universidad de Boyacá.

9 ESTRATEGIAS DE PROYECCIÓN SOCIAL (Vínculo con el medio externo. Ejemplo: Vínculos con el barrio, gremios, ONG, industria, comercio, policía, entidades públicas y privadas.)

Durante el semestre se motivará al estudiante para que participe como voluntario en los proyectos de proyección social que tiene la universidad en sus diferentes facultades, los cuales ayudan a interactuar con las comunidades para conocer y solucionar problemas propios de su entorno. Así mismo se les dará a conocer la opción de grado que tienen mediante Servicio Social.

10 EVALUACIÓN POR COMPETENCIAS (Cómo evidenciar cumplimiento de los objetivos por competencias)

Para evidenciar el objetivo actitudinal propuesto el estudiante participa activamente , cumple con sus responsabilidades académicas y asume una actitud proactiva frente a las actividades de la asignatura. Se evidencia el objetivo cognitivo cuando el estudiante: Responde acertadamente los cuestionamientos presentados de manera oral y escrita, realiza correctamente los talleres asignados, cuestiona razonablemente los procedimientos y resultados obtenidos. Se evidencia el objetivo práctico cuando el estudiante se apropia de la teoría y la aplica a la solución de problemas que implican el manejo estadístico de la información, aterrizándola a un contexto particular. La calificación final del curso es el promedio ponderado de cuatro notas que son: 20% EVP que corresponde al promedio de mínimo dos notas 20% EXP correspondiente a la calificación del examen parcial 20% EVF que corresponde al promedio de mínimo dos notas 40% EXF correspondiente a la calificación del examen final

FUENTES DE REFERENCIA (Fuentes de Experiencia, lectura y enseñanza)

FUENTE DE LECTURA ROSS, Sheldon. Probabilidad y Estadística para Ingenieros. México: Mc Graw Hill, 2001. 585 p KENNEDY, Jhon B. y NEVILLE, Adam M. Estadística para ciencias e ingeniería. México: Harla, 1982. 468 p JHONSON Richard A. Probabilidad y estadística para ingenieros de Miller and Freund. México: Prentice Hall MENDENHALL, William. Introducción a la probabilidad y la estadística. EU: Wadsworth internacional. MEYER, Paul L. Probabilidad y aplicaciones estadísticas. México: Fondo educativo interamericano LARSON. Introducción a la probabilidad e inferencia estadística. México: Limusa CHAO, Lincoln. Estadística para ciencias administrativa. 2 Ed. Bogotá: Mc Graw Hill, 1982. COCHRAN, William G. Técnicas de Muestreo. México: CECSA, 1982. 513 p CANAVOS, George. Probabilidad y Estadística. España: McGraw Hill. 1988 DEVORE, Jay. Probabilidad para Ingeniería y ciencias. 4 Ed. México: Internacional Thompson editores. MARTÍNEZ, BENCARDINO, Ciro. Estadística Básica Aplicada. 2° Ed. Bogotá: Ecoe ediciones BERENSON, Mark L. Estadística para la Administración y Economía.: Conceptos y Aplicaciones. México: Interamericana, 1990. WEBGRAFÍA Dirección Web http://site.ebrary.com/lib/bibliotecauniboyacasp/docDetail.action?docID=10165796&p00=probabilidad Título Problemario de probabilidad Tema Probabilidad Autor Escalona, Iván Año 2007 Páginas 56 Dirección Web http://site.ebrary.com/lib/bibliotecauniboyacasp/docDetail.action?docID=10365616 Título Estadística Tema Medidas de Tendencia Central, medidas de variabilidad Autor Matus, R. Hernández, Martha García, E. Año 2010

12. INVESTIGACIONES REGIONALES, NACIONALES E INTERNACIONALES SOBRE LA ACTIVIDAD ACADEMICA

INVESTIGADOR TITULO UNIVERSIDAD PAIS RED

13. ELABORACION Y APROBACION

____________________________ ________________________________ FIRMA DOCENTE INVESTIGADOR FIRMA COORDINADOR DE AREA _________________________________ ____________________________________ FIRMA DIRECTOR DE PROGRAMA FIRMA DECANO