INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA

Datos generales


Tipo de crédito Tipo de asignatura Idioma de impartición Modalidad de impartición
Obligatorio Curso Español Presencial

Créditos

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)
1 16 4 1 5 3

Objetivo general de aprendizaje

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.


Competencia profesionales a las que contribuye la asignatura

Esta asignatura contribuye de manera directa al logro de las siguientes competencias profesionales del perfil de egreso del programa:

Competencia Descripción de la competencia
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.

Planeación didáctica general

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
1 Filosofía de la ciencia y estadística Comprenderá la relación entre el método científico y la estadística.
  • Exposición de conceptos y métodos por parte del br maestro con apoyo de recursos de cómputo y audiovisuales
  • Presentación de problemas de probabilidad y estadística básica aplicada a las ciencias ambientales
  • Aprendizaje basado en solución de problemas
  • Aprendizaje individual y colaborativo
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.
  • Exposición de conceptos y métodos por parte del maestro con apoyo de recursos de cómputo y audiovisuales
  • Presentación de problemas de probabilidad y estadística básica aplicada a las ciencias ambientales
  • Aprendizaje basado en solución de problemas
  • Aprendizaje individual y colaborativo
3 Distribuciones de probabilidad Podrá identificar las distintas distribuciones de probabilidad para obtener información de utilidad y su aplicación.
  • Exposición de conceptos y métodos por parte del maestro con apoyo de recursos de cómputo y audiovisuales
  • Presentación de problemas de probabilidad y estadística básica aplicada a las ciencias ambientales
  • Aprendizaje basado en solución de problemas
  • Aprendizaje individual y colaborativo
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.
  • Exposición de conceptos y métodos por parte del maestro con apoyo de recursos de cómputo y audiovisuales
  • Presentación de problemas de probabilidad y estadística básica aplicada a las ciencias ambientales
  • Aprendizaje basado en solución de problemas
  • Aprendizaje individual y colaborativo
5 Prueba de hipótesis y comparación de dos muestras Contrastará hipótesis para una y dos muestras.
  • Exposición de conceptos y métodos por parte del maestro con apoyo de recursos de cómputo y audiovisuales
  • Presentación de problemas de probabilidad y estadística básica aplicada a las ciencias ambientales
  • Aprendizaje basado en solución de problemas
  • Aprendizaje individual y colaborativo
6 Análisis correlación y regresión Analizar la relación que existe entre variables y generará ecuaciones de regresión
  • Exposición de conceptos y métodos por parte del maestro con apoyo de recursos de cómputo y audiovisuales
  • Presentación de problemas de probabilidad y estadística básica aplicada a las ciencias ambientales
  • Aprendizaje basado en solución de problemas
  • Aprendizaje individual y colaborativo
7 Análisis de varianza y diseños experimentales Probar hipótesis acerca de las medias de tratamientos y estimar los componentes de varianza.
  • Exposición de conceptos y métodos por parte del maestro con apoyo de recursos de cómputo y audiovisuales
  • Presentación de problemas de probabilidad y estadística básica aplicada a las ciencias ambientales
  • Aprendizaje basado en solución de problemas
  • Aprendizaje individual y colaborativo
8 Muestreo estadístico Estudiar los métodos de muestreo y cálculo del tamaño de muestra.
  • Exposición de conceptos y métodos por parte del maestro con apoyo de recursos de cómputo y audiovisuales
  • Presentación de problemas de probabilidad y estadística básica aplicada a las ciencias ambientales
  • Aprendizaje basado en solución de problemas
  • Aprendizaje individual y colaborativo

Evaluación

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
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%

Recursos bibliográficos y digitales

Textos básicos
  • Anderson R. D., J. D. Sweeney and T. A. Williams. 2008. Estadística para administración y economía. CENGAGE. Learning. México 1091p
  • Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani. 2013. An Introduction to Statistical Learning, with Applications in R. Springer New York Heidelberg Dordrecht London. 441 p.
  • Kandethody M.Ramachandran, Chris P.Tsokos. 2009. Mathematical Statistics with Applications. Elsevier Academic Press. 849 p. http://www.elsevierdirect.com/companions/9780123748485
  • Mongomery C. D. 2004. Diseño y análisis de experimentos. Segunda Edición. Limusa Wiley. 700 p.
  • Walpole E. R., R. H. Myers, S. L. Myers and K. Ye. 2012. Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. Pearson Educación, México. 816 p.
  • Wassennan Larry . All of Statistics. 2003. A Concise Course in Statistical Inference. Springer Texts in Statistics. 446 p.
Textos básicos

http://www.springer.com/series/417
http://www.elsevierdirect.com/companions/9780123748485


Requisitos para cursar la asignatura

Para poder cursar esta asignatura, es necesario:
  • Matemáticas, algebra, y estar inscrito en algún programa de posgrado, de la UASLP. es un curso básico de estadística

Interoperabilidad

Ninguna


Otras formas de acreditación

  • Esta asignatura puede ser acreditada a través de la presentación de un documento probatorio que certifique que el estudiante ya cuenta con los aprendizajes necesarios: No
  • Esta asignatura puede ser acreditada a través de un examen que certifique que el estudiante ya cuenta con los aprendizajes necesarios: No

Máximo y mínimo de estudiantes por grupo

  • Máximo de estudiantes por grupo para garantizar viabilidad académica, pedagógica y financiera: 28
  • Mínimo de estudiantes por grupo para garantizar viabilidad académica, pedagógica y financiera: 3

Elaboradores y revisores

Elaboró: Dr. Gregorio Álvarez Fuentes
Revisó:Dra. Elsa Cervantes González
Dr. Israel Razo Soto
Dr. Nahúm Andrés Medellín Castillo