Datos generales

• Plan de estudios: 0515 - COMERCIO INTERNACIONAL Y FINANZAS. 2017-1S
• Créditos: 3.0

Grupos

Tabla información sobre los grupos de la asignatura

Actividad	Grupo	Periodos	Horarios	Aula	Profesor/Tutor
SALAS ESPECIALIZADAS CÓMPUTO	(1) - SALAS CÓMPUTO - GRUPO 1 - BOGOTÁ	-	-	-	-
	(2) - SALAS CÓMPUTO - GRUPO 2 - BOGOTÁ	22/01/2024 - 18/05/2024	LUNES 10:00 - 13:00	AULA WINDOWS - 303 - M7A	LEANDRO GONZÁLEZ TÁMARA
	(3) - SALAS CÓMPUTO - GRUPO 3 - BOGOTÁ NOCTURNO	22/01/2024 - 18/05/2024	LUNES 18:00 - 21:00	AULA GENERAL 20 - M21 - PISO 2	VEIMAR DANIEL REY CASTILLO
	(4) - SALAS CÓMPUTO - GRUPO 4 - BOGOTÁ NOCTURNO	22/01/2024 - 18/05/2024	LUNES 18:00 - 21:00	AULA MACINTOSH - 301 - M2	FERNANDO ARIEL BOMBA BOMBO

Contenidos

PROGRAMA DE LA ASIGNATURA

Presentación

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.

Objetivo de Aprendizaje

General:
Conocer y manejar las técnicas estadísticas existentes para estimar e inferir las características de una población con base en una muestra representativa de ella.
Específicos:
• Conocer la teoría fundamental en la que se apoyan las técnicas estadísticas inferenciales.
• Determinar tamaños de muestra y seleccionar los elementos de una población objetivo
• Estimar y probar hipótesis acerca de las características poblacionales.
• Determinar el modelo de mejor ajuste para explicar el comportamiento de dos o más variables.

Contenidos Temáticos

Manejo de tablas estadísticas:
1.1 Distribución Normal.
1.2 Distribución t-student.
1.3 Ji-cuadrado, F.

2. Distribuciones muestrales:
2.1 Planes de muestreo y diseños experimentales.
2.2 Muestreo aleatorio simple, Muestreo sistemático, Teorema del limite central, distribución muestral de la media, distribución muestral de la proporción.

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.

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.

5. Análisis de varianza
5.1 Definición, unidad experimental, factor, nivel, tratamiento, respuesta, diseño completamente aleatorio, supuestos.

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.

Bibliografía Básica Obligatoria

Texto guía:
 Mendenhall William/Beaver Robert/Beaver Bárbara Introducción a la probabilidad y estadística. Décimo segunda edición. 2008. CENGAGE LEARNING.
Textos de apoyo:
 Anderson David / Sweeney Dennis / Williams Thomas. Estadística para Administración y Economía. Editorial Thomson.
 Levin Richard / Rubin David. Estadística para administradores. Séptima Edicion.2004. Pearson- Prentice Hall.
 Lind Douglas / Marchal Williams- Mason Robert. Estadística para Administración y Economía. Edición 11.Editorial Alfaomega.

Resultado de Aprendizaje

Integrar y contribuir al desarrollo de nuevas tecnologías y técnicas de modelado de sistemas para formular y resolver problemas complejos, optimizar sistemas y procesos; a través de ideas y soluciones innovadoras.

Medios Educativos

Programas RStudio, Python. Sala de computo, office, Tableau, Power BI, VIDEO Beam, Avata del curso.

Fecha de actualización

28/08/2023