Tipo de crédito | Tipo de asignatura | Idioma de impartición | Modalidad de impartición |
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Obligatorio | Curso | Español | Presencial |
De acuerdo con la propuesta curricular, los datos escolares de la asignatura son:
Semestre | No. de semanas | Horas presenciales de teoría por semana | Horas presenciales de práctica por semana | Horas de trabajo autónomo del estudiante por semana | Total de créditos (RGEP) |
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1 | 16 | 4 | 1 | 5 | 3 |
Actualizar y reforzar los conocimientos en estadística que se aplican en los métodos analíticos necesarios para la solución de problemas de interés de los estudiantes de las diversas especialidades del posgrado en ciencia ambientales.
Esta asignatura contribuye de manera directa al logro de las siguientes competencias profesionales del perfil de egreso del programa:
Competencia | Descripción de la competencia |
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Competencia profesional | Este curso contribuye a desarrollar una de las competencias previstas por el perfil del egresado de la Maestría en Ciencias Ambientales, como explicar la relación entre el método científico y la estadística. Fortalecer el criterio basado en conocimientos que les permita alcanzar las metas planteadas en su investigación, por medio de métodos apropiados. Adquirir los conocimientos básicos para el manejo de programas estadísticos para el cálculo de estimadores basados en datos cuantitativos. |
A continuación, se describe la planeación general del proceso de aprendizaje:
No. | Nombre de la unidad o fase | Resultados de aprendizaje específicos | Metodologías y actividades de enseñanza - aprendizaje |
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1 | Filosofía de la ciencia y estadística | Comprenderá la relación entre el método científico y la estadística. |
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2 | Estadística descriptiva | Comprenderá los métodos de presentación de datos tabulares y gráficos como distribuciones de frecuencia, gráficas, cuadros que sean entendibles e interpretables con facilidad. |
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3 | Distribuciones de probabilidad | Podrá identificar las distintas distribuciones de probabilidad para obtener información de utilidad y su aplicación. |
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4 | Pruebas de hipótesis y chi cuadrada (χ2) | Formular hipótesis y la forma de elaborar pruebas para contrastarlas mediante el análisis de datos muestrales se podrá determinar si una hipótesis debe o no rechazarse. |
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5 | Prueba de hipótesis y comparación de dos muestras | Contrastará hipótesis para una y dos muestras. |
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6 | Análisis correlación y regresión | Analizar la relación que existe entre variables y generará ecuaciones de regresión |
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7 | Análisis de varianza y diseños experimentales | Probar hipótesis acerca de las medias de tratamientos y estimar los componentes de varianza. |
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8 | Muestreo estadístico | Estudiar los métodos de muestreo y cálculo del tamaño de muestra. |
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A continuación, se muestra las condiciones de las evaluaciones parciales.
No. parcial |
Momento de evaluación | Método de evaluación y valor para la evaluacion parcial | Ponderación para evaluación final |
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1 | Temas 1, 2 y 3 | Examen escrito | 70% |
2 | Tema 4 y 5 | Examen escrito | |
3 | Temas 7 y 8 | Examen escrito | |
Tareas | 15% | ||
Exposición | 15% | ||
Total | 100% |
http://www.springer.com/series/417
http://www.elsevierdirect.com/companions/9780123748485
Ninguna
Elaboró: Dr. Gregorio Álvarez Fuentes
Revisó:Dra. Elsa Cervantes González
Dr. Israel Razo Soto
Dr. Nahúm Andrés Medellín Castillo