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Universidad Nacional de Entre Ríos Facultad de
Ingeniería
Oro Verde, E. R.República
Argentina |
Planificación de: INTRODUCCIÓN A LA PROBABILIDAD Y
ESTADÍSTICA Código : B0163 |
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Contenidos Mínimos Probabilidad.
Espacios muestrales. Variables aleatorias unidimensionales. Funciones de
variables aleatorias. Variables aleatorias bidimensionales. Algunas variables
aleatorias destacadas. Estadística descriptiva. Distribuciones muestrales |
Correlativas
Obligatorias para cursar: CALCULO (aprobada) |
Horarios
de Consultas semana del 28 feb al 02 mar 2012:
Mie – 16.00 a 18.00 hs.
Jue –
Vie –
Publicado el 22-02-2012
Reprogramación de horarios en feriados
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Fecha |
Recupera |
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Práctica |
Lunes 22/08/2011 |
lunes
15/08 14:30 - 16:30 |
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Lunes
10/10/2011 |
Martes
11/10/2011 - |
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Teoría |
Jueves
15/09/2011 |
Lunes
12/09 14:30 - 16:30 |
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Publicado el 08-08-2011
Material
de Estudio
Unidad N° 1 Introduccióna la probabilidad
Unidad N° 2 VariablesAleatorias
Unidad N° 5 Distribuciones
discretas
Unidad N° 6
Distribuciones continuas
Unidad N° 8 Estadistica Descriptiva
Uni. 8 - Teo Estad.
Descrip. (apunte)
Hoy en día, puede decirse que todas las disciplinas científicas utilizan
modelos probabilísticas y métodos estadísticos para analizar datos. Modelos y
métodos que no son solamente útiles, sino indispensables para comprender el
mundo que nos rodea.
La estadística desempeña un papel importante en los procesos de toma de
decisiones y hasta se ha llegado a decir que el pensamiento estadístico algún
día sería tan necesario como la habilidad de leer y escribir.
En particular, esta asignatura, conjuntamente con la asignatura Métodos
estadísticos en ciencias de la vida proporciona a los estudiantes, las bases y modelos de métodos que
seguramente encontrarán en el ejercicio de su profesión, y permitirá que tengan
un conocimiento claro y preciso de las aplicaciones y ventajas de aplicar la
probabilidad y la estadística en su vida profesional.
Objetivos Generales:
-
Conocer la terminología específica de
-
Aplicar técnicas estadísticas al análisis de datos de
ciencias de la vida.
-
Aplicar los distintos modelos probabilísticos.
-
Comprender los beneficios y posibilidades de la
aplicación de la estadística a problemas concretos.
-
Interpretar las principales medidas de posición y
dispersión de datos.
-
Analizar con criterio científico la información
estadística proveniente de investigaciones, encuestas, papers, etc..
-
Disponer de un conjunto de conocimientos que le permitan
acceder a la bibliografía especializada.
-
Relacionar los contenidos de la asignatura con los de
otras áreas del conocimiento
-
Evaluar la importancia de los recursos estadísticos en
problemas relacionados con la biología y medicina.
Objetivos Particulares:
Se desea que el alumno sea capaz de:
-
Definir experimento aleatorio.
-
Describir el espacio muestral asociado a un experimento
aleatorio.
-
Comprender la teoría axiomática de la probabilidad.
-
Demostrar las principales consecuencias de la teoría de
probabilidad.
-
Comprender el concepto de probabilidad condicional.
-
Conocer el concepto de variable aleatoria.
-
Distinguir variables aleatorias discretas y continuas.
-
Definir variables aleatorias con sus respectivas
distribuciones de probabilidades.
-
Enunciar los supuestos del proceso de Poisson.
-
Conocer las características de la distribución normal.
-
Aplicar las principales distribuciones de probabilidad en
la resolución de problemas.
-
Manejar adecuadamente tablas en el cálculo
probabilístico.
-
Emplear correctamente la distribución normal en el
cálculo aproximado de la distribución binomial.
-
Conocer las características más importantes de las
distribuciones bivariadas.
-
Definir variables aleatorias independientes y aplicar
este concepto.
-
Definir esperanza y varianza de una variable aleatoria.
-
Obtener las principales características de la esperanza y
la varianza.
-
Calcular la esperanza y la varianza de variables
aleatorias.
-
Interpretar coeficientes de correlación lineal.
-
Resolver ejercicios de aplicación.
Profesor Adjunto responsable de la
cátedra:
·
Lic. Diana Raquel Kohan dikohan@santafe-conicet.gov.ar
Jefes de Trabajos Prácticos:
·
Prof. Néstor Jacob ngjacob@hotmail.com
·
Bioing. Nanci Odetti nanciodetti@gmail.com
PROGRAMA ANALÍTICO DE
INTRODUCCIÓN A LA
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA
Unidad 1:
Unidad 2:
· Variable
aleatoria. Concepto. Ejemplos.
· Variable
aleatoria discreta.
à Función de
probabilidad de una variable aleatoria discreta.
à Ensayos de
Bernoulli. Distribución Binomial: obtención. Ejemplos.
· Variable
aleatoria continua.
à Función de
densidad de una variable aleatoria continua.
à Variable
aleatoria distribuida uniformemente. Obtención de la función de densidad.
Ejemplos.
· Función de
probabilidad acumulativa. Aplicaciones.
· Funciones
de variables aleatorias.
à Sucesos
equivalentes. Definición.
à Función de
una variable aleatoria discreta. Obtención. Propiedades. Ejemplos
à Función de
una variable aleatoria continua. Obtención. Propiedades. Ejemplos.
Unidad 3:
· Variable
aleatoria bidimensional. Definición. Clasificación. Función de probabilidad y
función de densidad. Función de distribución acumulativa. Aplicaciones.
· Distribución
de probabilidades marginales y condicionales.
· Variables
aleatorias independientes. Concepto. Propiedades.
Unidad 4:
· Valor
esperado de una variable aleatoria. Concepto. Ejemplos. Propiedades.
· Varianza de
una variable aleatoria. Concepto. Ejemplos. Propiedades.
· Coeficiente
de correlación. Concepto. Propiedades.
Unidad 5:
· Distribución
de Poisson.
à El proceso
de Poisson. Definición. Hipótesis a tener en cuenta. Ejemplos.
à Distribución
de Poisson. Definición. Propiedades. Aplicaciones. Uso de tablas.
à La
distribución de Poisson como una aproximación a la distribución Binomial.
Aplicaciones.
· Distribución
Geométrica. Definición. Propiedades. Ejemplos.
· Distribución
de Pascal. Definición. Ejemplos. Relación entre las distribuciones Binomial y
de Pascal.
· Distribución
Hipergeométrica. Definición. Propiedades.
Unidad 6:
· Distribución
Normal.
à Definición.
Parámetros. Propiedades. Gráfica.
à Distribución
normal estandarizada. Tabulación de la distribución normal. Ejemplos y
aplicaciones.
· Otras distribuciones
continuas: Exponencial, Log-normal, Gamma, Beta y Weibull. Definición.
Propiedades. Aplicaciones.
Unidad 7:
Laley de los grandes números. Teorema Central del
Límite. Distribución de la suma de variables aleatorias de igual distribución.
Algunas distribuciones muestrales.La distribución Normal como una aproximación
a la distribución Binomial y a la distribución de Poisson. Corrección por
continuidad. Aplicaciones.
Unidad 8:
à Distribución
de frecuencias.
· Medidas deposición. Propiedades.
à Diagramas
de cajas.
à Diagramas
de tallos y hojas.
Horario de Clases
Teoría : Jueves de
Práctica: Lunes de de
Cronograma
Unidad 1 - Introducción A La Probabilidad: 2 semanas
Unidad 2 - Variables Aleatorias Unidimensionales: 2 y
½ semanas
Unidad 3 - Variables Aleatorias Bidimensionales: 1
semana
Unidad 4 - Características De Las Variables
Aleatorias: 1 y ½ semanas
Unidad 5 - Algunas Variables Aleatorias Discretas: 1 y ½ semanas
Unidad 6 - Algunas Variables Aleatorias Continuas:
2 semanas
Unidad 7 - Suma De Variables Aleatorias: 2
semana
Unidad 8 - Estadística Descriptiva – Análisis de Datos:
2 y ½ semanas
Fecha Propuesta para los parciales y recuperatorio
Primer parcial: (sáb.) 24/09/2011
Segundo parcial:
(jue.) 10/11/2011
Recuperatorio: (lun.) 14/11/2011
· Se evaluará a los alumnos
durante el cuatrimestre promedio de dos parciales de carácter teórico-práctico
con opción a un examen recuperatorio de uno cualquiera de ellos, según
corresponda, en el caso de no lograr el porcentaje requerido para la
regularidad y/o promoción.
El primero está previsto en la semana 7, el
segundo en la semana 14 y el recuperatorio en la semana 15 del cuatrimestre.
· Aquel alumno que no lograse
la promoción directa será evaluado en los turnos de exámenes previstos en el
calendario académico mediante un examen de carácter teórico-práctico.
Condiciones de Regularidad y Promoción:
Serán
De no cumplir con alguno de los requisitos antes
mencionados, será considerado
En el caso en que un alumno incurra en cualquier
acto de
· Aquellos alumnos regulares
que hubieran aprobado los exámenes parciales con un
· Los alumnos libres
deberán aprobar una evaluación final teórico-práctico, que demuestre una
preparación profunda e intensiva de los contenidos de la asignatura,
satisfaciendo los objetivos del plan de cátedra.
Bibliografía Básica
Unidades 1, 2, 3, 4, 5, 6 y
7
· MEYER, P.: “Probabilidad y Aplicaciones
estadísticas”, edi. Revisada, Adisson Wesley, 1992.
· WALLPOLE,
MYERS, MYERS, YE: “Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias”, 8va.
edi. Prentice Hall, México, 2007.
· WALLPOLE,
MYERS, MYERS: “Probabilidad y Estadística para Ingenieros”, 6ta. edi. Prentice Hall, México, 1999.
Unidad 8
· DEVORE, J.:
“Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencia”, 6ta. edi.,
Thomson, México, 2005.
· MILLER, I.;
FREUND, J. y JOHNSON, R.: “Probabilidad y estadística para ingenieros”, cuarta
edi., Prentice Hall, México, 1995.
· WALLPOLE,
MYERS, MYERS, YE: “Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias”, 8va.
edi. Prentice Hall, México, 2007.
· WALLPOLE,
MYERS, MYERS: “Probabilidad y Estadística para Ingenieros”, 6ta. edi. Prentice Hall, México, 1999.
Bibliografía General
·
CHOU, Y.: Análisis estadístico”, Mc Graw Hill,
México, 1992.
· DANIEL W.:
“Bioestadística”, 4ta. edi. Limusa, México, 2002.
· DAWSON-SAUNDERS
B., TRAPP R.: “Bioestadística Médica”, 2da. edi. Manual Moderno, México, 1999.
·
HINES Y MONTGOMERY: “Probabilidad y estadística
para ingeniería y administración”, CECSA. México, 1983.
·
PAGANO, M. y GAUVREAU, K.: “Fundamentos de
Bioestadística“, 2da. edi., Thomson,
México, 2001.
·
SOKAL, R. y ROHLF, F.: “Introducción a la
Bioestadística”, Reverté, Barcelona, 1986.
·
STEEL, R. y TORRIE, J.: “Bioestadística: Principios y Procedimientos”, Mc.
GrawHill, México, 1993.