Periodo académico 2023-1S
| Actividad | Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor/Tutor |
|---|---|---|---|---|---|
| SALAS ESPECIALIZADAS CÓMPUTO | (1) - PRACTICA SALA DE COMPUTO - GRUPO 1 - BOGOTÁ | 24/01/2023 - 18/05/2023 | MARTES 09:00 - 11:00 | AULA WINDOWS - 306 - M2 | MANUEL RICARDO CONTENTO RUBIO |
| JUEVES 09:00 - 11:00 | AULA WINDOWS - 306 - M2 | MANUEL RICARDO CONTENTO RUBIO | |||
| (2) - PRACTICA SALA DE COMPUTO - GRUPO 2 - BOGOTÁ | 23/01/2023 - 06/05/2023 | MIÉRCOLES 11:00 - 13:00 | AULA GENERAL 20 - M21 - PISO 2 | MANUEL RICARDO CONTENTO RUBIO | |
| 08/05/2023 - 20/05/2023 | MIÉRCOLES 11:00 - 13:00 | AULA GENERAL 20 - M21 - PISO 2 | MANUEL RICARDO CONTENTO RUBIO | ||
| (3) - PRACTICA SALA DE COMPUTO - GRUPO 3 - BOGOTÁ | 24/01/2023 - 18/05/2023 | MARTES 11:00 - 13:00 | AULA WINDOWS - 303 - M7A | MANUEL RICARDO CONTENTO RUBIO | |
| JUEVES 11:00 - 13:00 | AULA WINDOWS - 305 - M7A | MANUEL RICARDO CONTENTO RUBIO | |||
| (4) - NO REQUIERE ESPACIO - GRUPO 4 - BOGOTÁ NOCTURNO | - | - | - | MANUEL JOHANY ARIZA OSMA | |
| CLASE VIRTUAL | (2.1) - CLASE VIRTUAL - GRUPO 2.1 - BOGOTÁ | 23/01/2023 - 06/05/2023 | LUNES 11:00 - 13:00 | - | MANUEL RICARDO CONTENTO RUBIO |
| 08/05/2023 - 20/05/2023 | LUNES 11:00 - 13:00 | - | MANUEL RICARDO CONTENTO RUBIO | ||
| (4.1) - CLASE VIRTUAL - GRUPO 4.1 - BOGOTÁ NOCTURNO | 23/01/2023 - 15/05/2023 | LUNES 18:00 - 20:00 | - | MANUEL JOHANY ARIZA OSMA | |
| SÁBADO 07:00 - 09:00 | - | MANUEL JOHANY ARIZA OSMA | |||
| (1.1) - NO REQUIERE ESPACIO - GRUPO 1.1 - BOGOTÁ | - | - | - | MANUEL RICARDO CONTENTO RUBIO | |
| (3.1) - NO REQUIERE ESPACIO - GRUPO 3.1 - BOGOTÁ | - | - | - | MANUEL RICARDO CONTENTO RUBIO |
La inferencia juega un papel muy importante en el ámbito empresarial y social dando soporte y objetividad a las investigaciones que se desarrollan usando muestras representativas. En el entorno actual de la administración y la economía globales, disponemos de vastas cantidades de información estadística. Los mejores administradores y ejecutivos son quienes pueden comprender la información y usarla eficazmente en la toma de decisiones ante la incertidumbre.
Conocer y manejar las técnicas estadísticas existentes para estimar e inferir las características de una población con base en una muestra representativa de ella.
1. Algunas distribuciones de probabilidad continuas y sus tablas
1.1 Distribución Normal.
1.2 Distribución t-student.
1.3 Ji-cuadrado, F.Tiempo programado: 2 semanas
2. Distribuciones muestrales:
2.1 Planes de muestreo y diseños experimentales
2.2 Muestreo aleatorio simple, Muestreo sistemático, Teorema central del límites, distribución muestral de la media, distribución muestral de la proporción.Tiempo programado: 2 semanas
3. Estimación para muestras grandes y pequeñas:
3.1 Estimación, inferencia, estimadores, propiedades de los estimadores.
3.2 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: 3 semanas
4. Pruebas de hipótesis:
4.1 Elementos de una prueba de hipótesis.
4.2 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: 4 semanas
5. Análisis de varianza
5.1 Definición, unidad experimental, factor, nivel, tratamiento, respuesta, diseño completamente aleatorio, supuestos.Tiempo programado: 2 semanas
6. Regresión simple y correlación
6.1 Regresión simple lineal, supuestos.
6.2 ANOVA para la regresión lineal, inferencia acerca de los parámetros del modelo, estimación y predicción.
6.3 Análisis de correlación, modelo lineal múltiple.Tiempo programado: 2 semanas
7. Análisis de datos categóricos
7.1 Supuestos.
7.2 Pruebas de Homogeneidad, de bondad de ajuste e independencia. Tiempo programado: 1 semana
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.
- Mendenhall William/Beaver Robert/Beaver Bárbara Introducción a la probabilidad y estadística. Décimo segunda edición. 2008. CENGAGE LEARNING.