LICENCIATURA EN MATEMÁTICAS INFERENCIA ESTADÍSTICA GUÍA DE LECCIONES Y ACTIVIDADES UNIDAD 1: Distribuciones muestrales y Estimación.

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1 LICENCIATURA EN MATEMÁTICAS INFERENCIA ESTADÍSTICA GUÍA DE LECCIONES Y ACTIVIDADES UNIDAD 1: Distribuciones muestrales y Estimación

2 GUÍA DE ACTIVIDADES A continuación se describen las actividades académicas previstas para cada unidad. Aquí encontrará los contenidos a estudiar organizados en 1.Lecciones 2.Actividades individuales 3.Actividades colaborativas Inicie buscando el material de cada lección y realice la lectura de acuerdo a las indicaciones dadas. Los libros referenciados son accesibles desde la página de la biblioteca UNAD.

3 METODOLOGÍA DE TRABAJO Estudio de lecciones Desarrollo de actividades practicas Desarrollo de actividades colaborativas Evaluación de la Unidad

4 LIBROS BIBLIOTECA UNAD Ingrese a la página de la biblioteca de la UNAD y siga estos pasos… Ingrese el titulo del libro De clic en Bases de Datos Busque esta base

5 LECCIÓN 0 DESCRIPCIÓN DE LA LECCIÓN OBJETIVOFamiliarizarse con todos los elementos del curso TEMAReconocimiento del Curso ACTIVIDAD Reconocer cada entorno y la información que contiene. Lectura completa del syllabus. Leer los acuerdos del curso. Revisar la presentación del curso. Revisar la agenda del curso. Actualizar completamente el perfil del curso. Revisar los contenidos de cada unidad. Realizar la Evaluación de conocimientos previos. Capitulo 0Semana 1

6 LECCIÓN 1 DESCRIPCIÓN DE LA LECCIÓN OBJETIVO Definir las distribuciones muestrales que se emplearán para los procesos de inferencia. TEMADistribuciones muestrales FUENTE Wackerly, D.D. and Mendenhall, W. and Scheaffer, R.L. (2009), Estadística Matemática Con Aplicaciones, Séptima Edición, Cengage Learning. Sección 7.1-7.2 Paginas 346-364 CONCEPTOS PARA PUNTUALIZAR Distribución  2, t-Student, F de Fisher MANEJO DE PROCESOS Describir de manera probabilística, estadísticas mediante su distribución muestral correspondiente. Capitulo 1Semana 2

7 LECCIÓN 2 DESCRIPCIÓN DE LA LECCIÓN OBJETIVO Definir las distribuciones muestrales que se emplearán para los procesos de inferencia. TEMA Teorema central de limite (TCL), aprox. De la normal a la binomial FUENTE Wackerly, D.D. and Mendenhall, W. and Scheaffer, R.L. (2009), Estadística Matemática Con Aplicaciones, Séptima Edición, Cengage Learning. Sección 7.3 7.5 Paginas 370-373 378-382 CONCEPTOS PARA PUNTUALIZAR Distribución normal asintótica MANEJO DE PROCESOS Aplicar el TCL en los casos apropiados Capitulo 1Semana 3

8 LECCIÓN 3 DESCRIPCIÓN DE LA LECCIÓN OBJETIVO Introducir el concepto de estimador y sus principales características. TEMAEstimadores puntuales FUENTE Wackerly, D.D. and Mendenhall, W. and Scheaffer, R.L. (2009), Estadística Matemática Con Aplicaciones, Séptima Edición, Cengage Learning. Sección 8.1-8.4 Paginas 390-406 CONCEPTOS PARA PUNTUALIZAR Estimador, sesgo, error cuadrático medio, estimador insesgado, error de estimación. MANEJO DE PROCESOS Obtener el sesgo de un estimador puntual, el error cuadrático medio y error de estimación teórico. Capitulo 2Semana 4

9 LECCIÓN 4 DESCRIPCIÓN DE LA LECCIÓN OBJETIVO Desarrollar el procesos de estimación por intervalos de confianza TEMAEstimación por intervalo FUENTE Wackerly, D.D. and Mendenhall, W. and Scheaffer, R.L. (2009), Estadística Matemática Con Aplicaciones, Séptima Edición, Cengage Learning. Sección 8.5-8.8 Paginas 406-434 CONCEPTOS PARA PUNTUALIZAR Nivel de confianza, intervalo de confianza bilaterales y unilaterales, tamaño de muestra, muestras grandes, muestras pequeñas. MANEJO DE PROCESOS Estimar intervalos de confianza para la media y la diferencia de medias. Capitulo 2Semana 5

10 ACTIVIDAD INDIVIDUAL 1 DocumentoGuía de actividades individuales.pdf ActividadNacimientos en Colombia Capitulo 2Semana 6

11 LECCIÓN 5 DESCRIPCIÓN DE LA LECCIÓN OBJETIVO Desarrollar el estimador por intervalo para la varianza e introducir los principales métodos de estimación puntual TEMAEstimación de la varianza y métodos de estimación puntual FUENTE Wackerly, D.D. and Mendenhall, W. and Scheaffer, R.L. (2009), Estadística Matemática Con Aplicaciones, Séptima Edición, Cengage Learning. Sección 9.6-9.7 Paginas 472-483 CONCEPTOS PARA PUNTUALIZAR Método de momentos, Máxima verosimilitud, función de verosilimitud. MANEJO DE PROCESOS Aplica los métodos de estimación puntual e implementa la estimación por intervalo para la varianza. Capitulo 2Semana 6

12 ACTIVIDAD COLABORATIVA 1 DocumentoGuía de actividades colaborativas.pdf ActividadAbsorción de Calcio Capitulo 2Semana 7

13 EVALUACIÓN PRIMERA UNIDAD EnlaceEvaluación Unidad 1 Semana 7