Estadística Aplicada Descripción del Curso Este curso trata sobre la presentación de modelos Probabilísticos y Estadísticos aplicados en las distintas.

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
PRUEBAS DE HIPOTESIS. I.S.C. Rosa E. Valdez V.. Dentro del estudio de la inferencia estadística, se describe como se puede tomar una muestra aleatoria.
Advertisements

Estimación de una probabilidad en muestras pequeñas
Inferencia Estadística
Curso de actualización en Ingeniería de calidad
Estadística Administrativa I
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL CARIBE
Resumen Modelos básicos
FRANCISCO JAVIER RODRÍGUEZ
GeNie GeNie: entorno de desarrollo para la
Que los participante reconozcan: Las bases de la metodología de la investigación. La teoría de la Probabilidad. Fundamentos, escuelas, axiomas y teoremas.
INFERENCIA ESTADÍSTICA
DISTRIBUCIONES MUESTRALES, DE LAS MUESTRAS O DE MUESTREO
PRUEBAS DE HIPOTESIS HIPOTESIS
METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN Titular: Agustín Salvia
Estimación por Intervalos de confianza
GRADO DE CONFIANZA DE LA INFERENCIA
Nombre: Israel Espinosa Jiménez Matricula: Carrera: TIC Cuatrimestre: 4 Página 1 de 5.
Seleccionar una muestra
INFERENCIA ESTADÍSTICA
Distribución muestral de la Media
Universidad Mexicana en Línea Carrera: Administración Pública Asignatura: Estadística Tutor: Leonardo Olmedo Alumno: Alfredo Camacho Cordero Matrícula:
PROBABILIDADES Y DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDADES
MATEMÁTICA APLICADA FACILITADOR: LCDO. ALFREDO MEDINA INTEGRANTES:
Unidad V: Estimación de
VARIABLE ALEATORIA Y DISTRIBUCION DE PROBABILIDAD
Distribuciones derivadas del muestreo
Bernardo Frontana de la Cruz Marco Antonio Gómez Ramírez Irene Patricia Valdez y Alfaro Junio de 2014.
DISTRIBUCIONES DE MUESTREO
Unidad V: Estimación de
1 M. en C. Gal Vargas Neri. 2 Planeación del curso TEMACAP.TITULODÍASSEMFEC FIN TEMA 00MOTIVACION Y PLANEACION1111/01 TEMA I1-2ESTADISTICA Y MEDICION2115/01.
Tema 8: Estimación 1. Introducción.
AGENDA Distribuciones de probabilidad discreta
Introducción La inferencia estadística es el procedimiento mediante el cual se llega a inferencias acerca de una población con base en los resultados obtenidos.
Universidad Nacional de Colombia Curso Análisis de Datos Cuantitativos.
“ Educación para todos con calidad global ” Escuela de Ciencias Básicas Tecnologías e Ingeniería ECBTI Curso: Inferencia Estadística Código: N°
ESTADISTICA I CSH M. en C. Gal Vargas Neri.
Inferencia Estadística
Capítulo 7 Estimación de Parámetros Estadística Computacional
ESTIMACION POR INTERVALOS
ULACIT MAESTRÍA EN ORTODONCIA
Maestría en Transporte Estadística Capítulo 1. Objetivos ¿Cómo se determinan las magnitudes para planificación de transporte, operación de transporte,
Inferencia Estadística
Estadística para administradores
Análisis y diseño de experimentos
Inferencia Estadística
ESTADÍSTICA APLICADA AL MARKETING
DISTRIBUCION DE MUESTREO
Unidad V: Estimación de
Límites y Continuidad.
Capítulo 1. Conceptos básicos de la Estadística
LA ESTADÍSTICA PROF.: EDMUNDO C.PARDO H. CARACAS,OCTUBRE DE 2014
Teoría de Probabilidad Dr. Salvador García Lumbreras
I UNIDAD “DISTRIBUCIONES MUESTRALES”
Pruebas de hipótesis.
Probabilidad y Estadística X = x Unidad de muestreo Mediremos un atributo Variable aleatoria Valor que toma la variable aleatoria.
Estadística Administrativa I
DISEÑO METODOLÓGICO.
Matemática Avanzada  Contenido Temático.  Objetivo: El alumno será capaz de integrar sus conocimientos de álgebra y geometría, en su aplicación al cálculo.
Aplicaciones Estadísticas a las Finanzas Clase 1
BASES PARA EL RAZONAMIENTO EN ESTADÍSTICA INFERENCIAL
1.Introducción a la Estadística 2.Descripción de los conjuntos de datos 3.Uso de la Estadística para sintetizar conjuntos de datos 4.Probabilidad 5.Variables.
Inferencia Estadística Antonio Núñez, ULPGC. Estadística Física/Tecnología y Estadística  Fenómenos, procesos y sistemas macroscópicos  Indeterminación,
Aspectos generales de la investigación educativa en el SNIT
INFERENCIA ESTADÍSTICA
LICENCIATURA EN MATEMÁTICAS INFERENCIA ESTADÍSTICA GUÍA DE LECCIONES Y ACTIVIDADES UNIDAD 1: Distribuciones muestrales y Estimación.
Pruebas paramétricas y no paramétricas
Aplicaciones Estadísticas a las Finanzas Clase 1
Laboratorio de Estadística administrativa Distribución Poisson Distribución exponencial Febrero de 2007.
Intervalos de Confianza M. C. José Juan Rincón Pasaye UMSNH – FIE Mayo de 2003.
Carrera: Administración de Empresas Estadística I.
Transcripción de la presentación:

Estadística Aplicada Descripción del Curso Este curso trata sobre la presentación de modelos Probabilísticos y Estadísticos aplicados en las distintas ramas de la Ingeniería para la toma de decisiones. Comprende el estudio de la teoría de la probabilidad, las variables aleatorias, las distribuciones muestrales, los modelos de estimación de parámetros y los procedimientos de pruebas de hipótesis. Hace énfasis en las aplicaciones de los modelos pero dando un trato especial a la parte teórica. Objetivos Al terminar el curso el participante: Habrá conocido, comprendido y aplicado la teoría de la probabilidad a problemas que se le presentan en el ejercicio de su profesión. Habrá conocido, comprendido y aplicado las distribuciones de probabilidad más importantes en la ingeniería a problemas reales. Aplicará los modelos probabilísticos a problemas de toma de decisiones. Habrá conocido y comprendido los diferentes tipos de muestreo, así como su selección dependiendo del problema que se pretende abordar. Habrá conocido y comprendido el papel de las distribuciones conjuntas, la transformación de variables aleatorias y las distribuciones muestrales en la inferencia estadística. Habrá conocido y comprendido el Teorema del Límite Central y su aplicación a la inferencia estadística. Tendrá la habilidad de formular, plantear y resolver problemas de aplicación de estimación y pruebas de hipótesis. Fecha límite para inscribirse 24 de septiembre

Estadística Aplicada Temario 1. Teoría de la Probabilidad 1.1 Axiomas y Teoremas básicos. 1.2 Probabilidad condicional. 1.3 Independencia de eventos. 1.4 Teorema de la Multiplicación. 1.5 Teorema de Bayes. 2. Variables Aleatorias Discretas 2.1 Clasificación de variables aleatorias. 2.2 Distribución de probabilidad de una variable aleatoria discreta. 2.3 Valor esperado y varianza. 2.1 Variable Aleatoria Binomial. 2.2 Variable Aleatoria Geométrica. 2.3 Variable Aleatoria de Pascal. 2.4 Variable Aleatoria Hipergeométrica. 2.5 Variable Aleatoria de Poisson. Inicia 4 Octubre Octubre 2006 al 6 de Diciembre 2006 Duración: 40 horas Clases los miércoles de 6 a 10pm. Inversión: $4,500 + IVA Fecha límite para inscribirse 24 de septiembre

Estadística Aplicada Temario 3. Variables Aleatorias Continuas 3.1 Distribución de probabilidad de una variable aleatoria continua. 3.2 Valor esperado y varianza. 3.3 Teorema de Chebyshev. 3.4 Variable Aleatoria Uniforme. 3.5 Variable Aleatoria Exponencial. 3.6 Variable Aleatoria Normal. 4. Estadística Inferencial 4.1 Muestreo y tipos de Muestreo 4.2 Estimación Puntual. 4.3 Estimación mediante Intervalos de Confianza. 4.4 Tamaño de muestra. 4.5 Elementos de una Prueba de Hipótesis. 4.6 Pruebas de hipótesis con muestras grandes. 4.7 Pruebas de hipótesis con muestras pequeñas. 4.8 Pruebas de hipótesis relativas a varianzas. 4.9 Teorema del Límite Central. Inicia 4 Octubre 2006 Inversión: $4,500 + IVA Fecha límite para inscribirse 24 de septiembre 4 Octubre 2006 al 6 de Diciembre 2006 Duración: 40 horas Clases los miércoles de 6 a 10pm.

Estadística Aplicada Temario 5. Modelos para Toma de Decisiones 5.1 Características de un problema de decisión. 5.2 Matriz de Pagos. 5.3 Criterios No Estocásticos para tomar decisiones. 5.4 Criterios Estocásticos para tomar decisiones. 5.5 Árboles de Decisiones. Actividades de aprendizaje guiadas por el profesor a) El instructor explicará en el aula los fundamentos indicados en el contenido del curso y resolverá ejemplos para ilustrar sus aplicaciones. b) Los participantes resolverán problemas de aplicación de los conceptos explicados en clase. c) Los participantes resolverán y expondrán problemas reales de su área de trabajo dentro del aula. d) Se llevarán a cabo dinámicas para monitorear el aprendizaje a fin de cumplir el objetivo general del curso. e) Se hará uso de material audiovisual. Inicia 4 Octubre 2006 Fecha límite para inscribirse 24 de septiembre