Importancia De La Probabilidad En La Ingeniería Civil

la Carrera de Ingeniería Civil diseñó un Plan de Estudio que contribuye a la aplicación de la Matemática en diversas áreas de la especialidad, extendiendo los contenidos matemáticos a diversos años en dependencia de las posibilidades reales de su utilización en un contexto multidisciplinario, de modo que el trabajo metodológico de vinculación entre las asignaturas garantiza el nivel o alcance de las acciones destinadas a lograr la integración interdisciplinaria.

En particular en las asignaturas de Estadística de la Disciplina de Matemática para Ingeniería Civil, el objetivo a lograr es la aplicación de los conocimientos de Probabilidad y Estadística a datos muestrales aplicando recursos computacionales en problemas aplicados a la construcción.

Nuestro propósito consecuente es mostrar un conjunto de problemas de carácter integrador en la formación del ingeniero civil, de forma que su resolución logre el desarrollo de habilidades de uso profesional y la elevación de la estima por la Matemática debido a su utilidad instrumental .

La estadística aplicada en la Ingeniería se hace mediante la rama de la estadística que busca implementar los procesos probabilísticos y estadísticos de análisis e interpretación de datos o características de un conjunto de elementos al entorno industrial, a efectos de ayudar en la toma de decisiones y en el control de los procesos industriales y organizacionales.

Pueden distinguirse tres partes:

* el estudio de las series temporales y las técnicas de previsión, y la descripción de los pasos necesarios para el establecimiento de un sistema de previsión operativo y duradero en una empresa;

* el análisis multivariante, necesario para la extracción de información de grandes cantidades de datos, una de las necesidades más apremiantes;

* el control de calidad y la fiabilidad.

Las aplicaciones de la estadística en la ingeniería actualmente han tomado un rápido y sostenido incremento, debido al poder de cálculo de la computación desde la segunda mitad del siglo XX.

El incremento en el poder computacional también ha llevado al crecimiento en popularidad de métodos intensivos computacionalmente basados en remuestreo, tales como tests de permutación y de bootstrap, mientras técnicas como el muestreo de Gibbs han hecho los métodos bayesianos más accesibles

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