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LA NBUEVA FACULTAD DE CIENCIAS CONTABLES ECONÓMICAS Y ADMINISTRATIVAS

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Enviado por   •  9 de Febrero de 2018  •  Biografías  •  1.349 Palabras (6 Páginas)  •  17 Visitas

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GUIA DE ACTIVIDADES SEMESTRAL

UNIVERSIDAD DE MANIZALES.

FACULTAD DE CIENCIAS CONTABLES ECONÓMICAS Y ADMINISTRATIVAS

ASIGNATURA

PERIODO ACADÉMICO

CÓDIGO ASIGNATURA

Estadística Inferencial

2018 - 1

Nº DE CRÉDITOS:

4

HORAS DE TRABAJO PRESENCIAL

64

HORAS DE TRABAJO INDEPENDIENTE

128

Teórico

x

Teórico práctico

Práctico

Habilitable (Aprobado Consejo Facultad)

x

No habilitable  (Aprobado Consejo Facultad)

NOMBRE DEL PROFESOR: JAIRO PINEDA AGUDELO

HORARIO

Lunes

Aula

Martes

Aula

Miércoles

Aula

Jueves

Aula

Viernes

Aula

Sábado

Aula

20:20

22:00

2ª20606

20:20

22:00

JUSTIFICACIÓN DE LA ASIGNATURA

El ejercicio profesional se ve abocado al manejo, comprensión y análisis de datos recolectados con el propósito de crear y gestionar el conocimiento de las empresas en relación con las diversas variables que constituyen su objeto de estudio. Así mismo, el proceso de toma de decisiones relacionado con los diversos escenarios, hace indispensable la elaboración de propuestas sinérgicas en las que se incluyan los diversos elementos conceptuales y técnicos que permitan la construcción eficiente de las descripciones y proyecciones, con base en la cual se pueda determinar, en buena medida, la marcha de las organizaciones.  

El curso de Estadística debe realizar contribuciones significativas en la formación general, no sólo desde la perspectiva profesional sino desde la perspectiva personal. En este sentido, el curso debe constituirse en un espacio para la reflexión crítica de la estadística y de lo estadístico, que introduzca a los estudiantes y próximos profesionales en la Cultura Estadística, dentro del principio de gestión, hechos y datos, fortaleciendo de esta manera el pensamiento estratégico, y el emprendimiento.

OBJETIVOS DE LA ASIGNATURA

OBJETIVO GENERAL

Comprender, ampliar y profundizar el concepto de Estadística.

Definir y comprender el concepto de Variables aleatorias: discretas y continuas.

Analizar las distribuciones Binomial y de Poisson.

Describir y comprender las variables aleatorias continuas, sus gráficos y su aplicación.

Estudiar los Modelos: Normal y Exponencial.

Estudiar las Distribuciones Muestrales de los diferentes estadígrafos.

Comprender y aplicar los intervalos de confianza y las pruebas de hipótesis.

Describir, comprender e identificar las diversas formas de obtener una muestra aleatoria a partir de una población.

Analizar y describir la prueba Chi- cuadrado.

Analizar, describir y aplicar los conceptos de regresión y correlación.

OBJETIVOS ESPECIFICOS.

Comprender las bases teóricas y metodológicas de los procesos de generalización estadística.

Presentar y comprender el concepto de Variable Aleatoria.

Realizar inferencias estadísticas usando intervalos de confianza y pruebas de hipótesis.

Discutir los conceptos asociados al diseño muestral.

Construir modelos estadísticos con el objeto de describir y predecir el comportamiento de variables.

Cuantificar la incertidumbre y el riesgo asociados con los procesos de inferencia estadística.

COMPETENCIAS A DESARROLLAR

COMPETENCIA

ACTIVIDADES PARA EL DESARROLLO DE LAS COMPETENCIAS.

Detallar actividades puntuales que conducen al desarrollo de cada una de las competencias  en los estudiantes

Razonamiento cuantitativo

Talleres sobre interpretación, argumentación y solución de problemas

Lectura crítica

Talleres para detectar habilidades lectoras bajo una mirada estadística

Comunicación escrita

Nuevas tendencias del Análisis de Datos (Big Data) en su disciplina.

Competencias ciudadanas

Contribución del Big Data en la construcción Social.

Profesional (Específicas)

Inglés

http://www.kdnuggets.com/2017/07/4-types-data-analytics.html

UNIDADES TEMÁTICAS

ESTRATEGIAS PARA EL APRENDIZAJE

TRABAJO INDEPENDIENTE

Variables aleatorias discretas y continuas. Modelos de probabilidad: Binomial y de Poisson.

Participación en clase, analogías, discusiones, aprendizaje a lo largo del curso, análisis en grupos

Talleres

Distribuciones probabilísticas. Definiciones

Participación en clase, analogías, discusiones, aprendizaje a lo largo del curso, análisis en grupos

Talleres

Variable aleatoria continua: gráficos, características. La distribución normal y la exponencial.

Participación en clase, analogías, discusiones, aprendizaje a lo largo del curso, análisis en grupos. Exposiciones

Talleres

Distribuciones muestrales.

Participación en clase, analogías, discusiones, aprendizaje a lo largo del curso, análisis en grupos

Talleres

Intervalos de confianza. Intervalos para la media, diferencia de medias, la proporción, la varianza.

Participación en clase, analogías, discusiones, aprendizaje a lo largo del curso, análisis en grup

Talleres

Tamaño de muestra: finita e infinita

Participación en clase, analogías, discusiones, aprendizaje a lo largo del curso, análisis en grupos. Exposiciones

Talleres

Pruebas de hipótesis. Prueba unilateral y bilateral. Parte I

Participación en clase, analogías, discusiones, aprendizaje a lo largo del curso, análisis en grupos

Talleres

Pruebas de hipótesis. Prueba unilateral y bilateral. Parte II

Participación en clase, analogías, discusiones, aprendizaje a lo largo del curso, análisis en grupos

Talleres

Pruebas de Chi-cuadrado. χ2

Participación en clase, analogías, discusiones, aprendizaje a lo largo del curso, análisis en grupos

Talleres

Análisis de regresión y correlación.

Participación en clase, analogías, discusiones, aprendizaje a lo largo del curso, análisis en grupos

Talleres

RELACIÓN CON OTRAS ÁREAS DE FORMACIÓN Y ARTICULACIÓN CURRICULAR

Área de su asignatura:

Ciencias básicas

Campo

Institucional

Profesional Disciplinar

TRABAJO ASISTIDO

HORARIO EN LA FACULTAD PARA ATENCIÓN DE ESTUDIANTES

LUGAR

Lunes

Martes

Miércoles

Jueves

Viernes

X

LECTURAS Y MATERIAL DE APOYO

REFERENCIA BIBLIOGRAFICA (EN FORMATO NORMAS APA)

BENCARDINO MARTÍNEZ CIRO (2016). Estadística y Muestreo. Décima tercera edición. ECOE EDICIONES. Bogotá.

PAUL NEWBOLD, CARLSON WILLIAM, THORNE BETTY. (2008). Estadística para Administración y Economía. Pearson educación. Madrid

TRIOLA MARIO. (2006). Estadística. Pearson Educación. México

LIND DOUGLAS, MASON ROBERT, MARCHAL WILLIAM. (2001). Estadística para Administración y Economía. Mc Graw Hill. México

CESAR PEREZ. (2002). Estadística Aplicada a través de Excel. Pearson Prentice Hall.

JOHN E. HANKE, ARTHUR G. REITSCH (1997) Estadística para Negocios. McGrawHill.

SEYMOUR LIPSCHUTZ (2001). Probabilidad. McGrawHill.

MENDENHALL, TERRY SINCICH. (1997). Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. Prentice Hall.

MONTGOMERY, PECK, VINING (2001) Introducción al Análisis de Regresión Lineal. Cecsa

MARIA TERESA GONZALEZ MANTEIGA, ALBERTO PEREZ DE VARGAS. (2009) Estadística Aplicada Una visión instrumental. Diaz de Santos.

PROGRAMACIÓN ACADEMICA SEMESTRAL

SEMANA

TEMA

ACTIVIDADES

Semana 1

Variables aleatorias discretas y continuas. Modelos de probabilidad: Binomial y de Poisson.

Semana 2

Variables aleatorias discretas y continuas. Modelos de probabilidad: Binomial y de Poisson.

Semana 3

Distribuciones probabilísticas. Definiciones

Talleres sobre interpretación, argumentación y solución de problemas

Semana 4

Variable aleatoria continua: gráficos, características. La distribución normal.

Talleres sobre interpretación, argumentación y solución de problemas

Semana 5

Variable aleatoria continua: gráficos, características. La distribución normal.

http://www.kdnuggets.com/2017/07/4-types-data-analytics.html

Semana 6

Distribuciones Muestrales

Semana 7

Distribuciones Muestrales

Semana 8

Intervalos de confianza. Intervalos para la media, diferencia de medias, la proporción, la varianza

Talleres para detectar habilidades lectoras bajo una mirada estadística

Semana 9

Tamaño de muestra: finita e infinita

Talleres para detectar habilidades lectoras bajo una mirada estadística

Semana 10

Tamaño de muestra: finita e infinita

Nuevas tendencias del Análisis de Datos (Big Data) en su disciplina.

Semana 11

Pruebas de hipótesis. Prueba unilateral y bilateral. Parte I.

Semana 12

Pruebas de hipótesis. Prueba unilateral y bilateral.  Parte II.

Semana 13

Pruebas de Chi-cuadrado. χ2

Semana 14

Análisis de regresión y correlación. Parte I.

Semana 15

Análisis de regresión y correlación. Parte II.

Contribución del Big Data en la construcción Social.

Semana 16

Análisis de regresión y correlación. Parte III.

Artículo 71 del reglamento estudiantil.  En la primera sesión, como parte de la presentación del programa, el profesor deberá CONCERTAR con los estudiantes los criterios, estrategias, modalidades, periodicidad, porcentaje y forma de calificar el desempeño académico, así como las actividades de recuperación o habilitación si las hubiere. De lo anterior se levantará acta de compromiso y se enviará al Decano o jefe del Departamento. Para la presentación del programa por el profesor se tendrá en cuenta lo establecido en el artículo 41 de este reglamento

ESTRATEGIAS  Y CRITERIOS DE EVALUACIÓN (Que apunten al desarrollo de las competencias)

Actividades evaluativas (Que apunten al desarrollo de las competencias)

Porcentaje asignado a las actividades de cada corte

Primer corte

Marzo 16

35%

Segundo corte

Abril 27

35%

Tercer corte

Mayo 18

30%

INFORMACIÓN DE CONTACTO DEL DOCENTE

Email

jpineda@umanizales.edu.co

...

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