Periodo académico 2020-2S
| Actividad | Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor/Tutor |
|---|---|---|---|---|---|
| CLASE TEÓRICA | (1.1) - CLASE VIRTUAL - GRUPO 1.1 - BOGOTÁ | 14/08/2020 - 28/11/2020 | VIERNES 07:00 - 09:00 | - | JOHANA CATALINA MANOSALVA BARRERA |
| (1.2) - CLASE VIRTUAL - GRUPO 1.2 - BOGOTÁ | 14/08/2020 - 28/11/2020 | VIERNES 07:00 - 09:00 | - | RODRIGO GIL CASTAÑEDA | |
| (2.1) - CLASE VIRTUAL - GRUPO 2.1 - BOGOTÁ | 14/08/2020 - 28/11/2020 | VIERNES 09:00 - 11:00 | - | CARLOS RICARDO BOJACA ALDANA | |
| (2.2) - CLASE VIRTUAL - GRUPO 2.2 - BOGOTÁ | 14/08/2020 - 28/11/2020 | VIERNES 09:00 - 11:00 | - | JOHANA CATALINA MANOSALVA BARRERA | |
| (4.1) - CLASE VIRTUAL - GRUPO 4.1 - BOGOTÁ-NOCTURNO | 13/08/2020 - 28/11/2020 | JUEVES 18:00 - 20:00 | - | MIGUEL ÁNGEL RODRÍGUEZ ARAÚJO | |
| (3.1) - CLASE VIRTUAL - GRUPO 3.1 - BOGOTÁ | 14/08/2020 - 28/11/2020 | VIERNES 11:00 - 13:00 | - | RODRIGO GIL CASTAÑEDA | |
| (3.2) - CLASE VIRTUAL - GRUPO 3.2 - BOGOTÁ | 14/08/2020 - 28/11/2020 | VIERNES 11:00 - 13:00 | - | JOHANA CATALINA MANOSALVA BARRERA | |
| CLASE MAGISTRAL | (1) - MAGISTRAL VIRTUAL- GRUPO1 - BOGOTÁ | 13/08/2020 - 28/11/2020 | JUEVES 07:00 - 09:00 | - | CARLOS RICARDO BOJACA ALDANA |
| (2) - MAGISTRAL VIRTUAL- GRUPO2 - BOGOTÁ | 13/08/2020 - 28/11/2020 | JUEVES 09:00 - 11:00 | - | CARLOS RICARDO BOJACA ALDANA | |
| (3) - MAGISTRAL VIRTUAL- GRUPO3 - BOGOTÁ | 13/08/2020 - 28/11/2020 | JUEVES 11:00 - 13:00 | - | RODRIGO GIL CASTAÑEDA | |
| (4) - MAGISTRAL VIRTUAL- GRUPO4 - BOGOTÁ | 11/08/2020 - 28/11/2020 | MARTES 18:00 - 20:00 | - | RODRIGO GIL CASTAÑEDA |
La Estadística se ha convertido en una herramienta básica esencial para el trabajo profesional, particularmente en la investigación científica, lo que ha motivado su inclusión en todas las carreras asociadas a las ciencias y la ingeniería, teniendo un énfasis en las estrategias para la aplicación de la Estadística en la solución de problemas y es útil para los que se dediquen a la práctica profesional en las áreas de administración, gestión de recursos naturales o ambientales y en el ámbito de la producción tanto en el ámbito privado o público.
Conocer y manejar los métodos estadísticos para estudiar la población con el fin de estimar e inferir sus características con base en una muestra representativa de ella.
1. Conceptos básicos:
1.1 Orígenes, evolución de la ciencia y formas de conocimiento. Selección y formulación del problema. Los propósitos en la ciencia y en la investigación.
1.2 Estadística.
1.3 División de la estadística.
1.4 Historia de la Estadística.
1.5 Población, muestra, parámetro, estadígrafo.
1.6 Variables, tipos de variable, escalas de medición.
1.7 Conceptos matemáticos: Aproximaciones, sumatoria, productoria, desigualdades, notación científica.
2. Presentación de la información:
2.1 Presentación numérica y categórica: Datos no agrupados. Datos agrupados..3 Presentación gráfica (Barras, puntos, circulares, lineales, pictogramas) Tiempo programado: 1 semana
3. Descripción de la información:
3.1 Medidas de tendencia central: Media, Mediana y Moda. Cálculo, propiedades, análisis y uso.
3.2 Medidas de Dispersión: Rango, Varianza, Desviación típica, coeficiente de variación. Calculo, propiedades, análisis y uso.
3.3 Teorema de Tshebysheff, regla empírica, medidas de posición relativa.Tiempo programado: 2 semanas
4. Descripción de datos bivariados:
4.1 Datos bivariados.
4.2 Gráficas y diagramas de dispersión.
4.3 Medidas numéricas para datos cuantitativos bivariados. Tiempo programado: 1 semana
5. Principios de la teoría de probabilidades.
5.1 Enfoques de probabilidad.
5.2 Técnicas de conteo, Axiomas, leyes y teoremas.
5.3 Variables aleatorias discretas y continuas: concepto, propiedades, función de probabilidad, valor esperado, varianza.Tiempo programado: 2 semanas
6. Distribuciones de probabilidad:
6.1 Distribuciones discretas: binomial, poisson, (función, valor esperado, varianza, manejo tabla).
6.2 Distribuciones continuas: Normal (función, valor esperado, varianza, manejo tabla). Tiempo programado: 2 semanas
7. Distribuciones muestrales:
7.1 Planes de muestreo y diseños experimentales.
7.2 Muestreo aleatorio simple, Muestreo sistemático, Teorema del limite central, distribución muestral de la media, distribución muestral de la proporción.Tiempo programado: 1 semana
8. Estimación para muestras grandes y pequeñas:
8.1 Estimación, inferencia, estimadores, propiedades de los estimadores.
8.2 Intervalos de confianza para la media, para la proporción, para diferencia entre medias, para diferencia entre proporciones, muestras pareadas, para una varianza y para cociente de varianzas.Tiempo programado: 2 semanas
9. Pruebas de hipótesis:
9.1 Elementos de una prueba de hipótesis.
9.2 Prueba de hipótesis para la media, para la proporción, para la diferencia de medias, para la diferencia de proporciones, muestras pareadas, para una varianza, Cociente de dos varianzas. Tiempo programado: 2 semanas
10. Análisis de datos categóricos
10.1 Supuestos.
10.2 Pruebas de Homogeneidad, de bondad de ajuste e independencia. Tiempo programado: 2 semanas
En las asignaturas del área de Estadística, la evaluación formativa estará centrada en ayudar a aprender, condicionar un estudio inteligente, e informar y corregir errores a tiempo a los alumnos que cursan estas asignaturas. Viendo lo que sucede después de los parciales podríamos darle la vuelta a esta situación y decidir que el alumno, en vez de estudiar y aprender para examinarse, debería examinarse para aprender. Las evaluaciones de las asignaturas no deben ser el final del conocimiento sobre la asignatura sino que deben estar integradas en el proceso de enseñanza-aprendizaje del alumno. Se deben distinguir dos características relacionadas entre sí; no se trata de verificar resultados finales, sino de ayudar al alumno en su tarea de estudiar y aprender. Buscamos el éxito del alumno, que es también nuestro éxito profesional como docentes, esta no se debe limitar a certificar con una nota un determinado nivel de aprendizaje sino que exista un acompañamiento permanente al alumno.
La evaluación formativa presenta varias estrategias de evaluación, integrados en el proceso de enseñanza-aprendizaje y orientados a modificar y mejorar el aprendizaje y comprensión de los alumnos. Parece algo muy elemental pero con frecuencia pasa desapercibido que el producto de nuestra tarea profesional como docentes es la calidad del aprendizaje de nuestros alumnos. Por ello el área de estadística usará como estrategias para lograr un aprendizaje de calidad, evaluaciones (parciales, autoevaluaciones, talleres, lecturas (artículos sobre investigaciones con uso de procedimientos estadísticos), problemas de investigación, manejo de información mediante procesos sistematizados) donde en algunos casos se utilicen textos en inglés que midan la comprensión de los conocimientos esperados en cada asignatura, así como la redacción de textos, pero mostrando los errores cometidos por los alumnos en sus evaluaciones en forma permanente y dando herramientas para lograr superar esos obstáculos de aprendizaje. Utilizando en todos estos procesos el Ambiente Virtual de Aprendizaje Tadeista (AVATA) como uno de los medios de comunicación con el alumno.
Texto guía:
- Milton J. Susan. Estadística para Biología y Ciencias de la Salud. 3ra ed. Mc Graw-Hill 2001.
- Navidi William. Estadística para ingenieros y científicos. Primera Edición 2006. Editorial Mc GrawHill.