Academias de Ciencias Básicas de las regiones 5 Regiones de los planes de estudio participantes.
Licenciaturas en Ingeniería; Licenciaturas en: Estadística, Matemáticas, Física, Físico-Matemáticas, Químico farmacéutico biólogo, Química industrial, Sistemas Computacionales, Informática, Actuaria o Matemáticas Aplicadas; con experiencia docente en Instituciones de Educación Superior; preferentemente con maestría, doctorado o experiencia profesional.
El estudiante interpreta y analiza conjunto de datos, mediante la obtención de parámetros de muestras y la realización de pruebas de hipótesis y sus respectivas inferencias, para el planteamiento, resolución y toma de decisiones en problemas de ingeniería, con actitud colaborativa, de responsabilidad y honestidad.
De manera honesta y confiable los estudiantes recopilan información (eje axiológico) y la sintetizan en tablas o gráficos (eje heurístico) aplicando técnicas estadísticas y probabilísticas (eje teórico) que le permiten tomar decisiones para la resolución de problemas planteados (eje heurístico).
Proponen experimentos de manera responsable y colaborativa (eje axiológico) para el estudio de fenómenos reales (eje heurístico) aplicando la metodología de diseño de experimentos (eje teórico) y documentando de forma ordenada y precisa el proceso experimental y sus resultados (eje axiológico).
Esta experiencia se localiza en el área básica de iniciación a la disciplina, cuenta con 3 horas teóricas y 2 horas prácticas, y 8 créditos.
Estadística para ingeniería tiene como propósito la solución de problemas a través de las técnicas de estadística descriptiva e inferencial. Es indispensable para el estudiante analizar datos, y para su desarrollo se proponen las estrategias metodológicas de búsqueda de información, lectura e interpretación, resolución en equipo de problemas. Por lo tanto, el desempeño de la unidad de competencia se evidencia mediante exámenes parciales, problemarios e investigación documental.
Esta experiencia educativa aporta herramientas al perfil de egreso del ingeniero para identificar, analizar y desarrollar alternativas para la solución de problemas de realidad social a través de las técnicas de la estadística descriptiva e inferencial.
- Estadística descriptiva Metodología estadística
Poblaciones y muestras
Tablas de frecuencia
Histogramas
Diagramas de puntos
Diagramas de tallo y hojas
Diagramas para datos por atributos
Parámetros de la muestra
Diagramas de cajas y alambres
- Modelos y distribuciones de probabilidad
Experimentos aleatorios y eventos
Desarrollo axiomático de la probabilidad
Técnicas de conteo
Cálculos de probabilidad
Probabilidad condicional
Variables aleatorias discretas
Distribución uniforme
Distribución Binomial
Distribución geométrica
Distribución Binomial negativa
Distribución Poisson
Distribución exponencial
Variables aleatorias continuas
Distribución uniforme
Distribución normal
Distribución t de Student
Distribución Chi cuadrada
Distribución F de Fisher
- Muestreo
Teoría general del muestreo
Muestreo probabilístico
Muestreo aleatorio simple
Muestreo estratificado
Muestreo por conglomerados
Muestreo sistemático
Muestreo no probabilístico
Muestreo por conveniencia
Muestreo por cuotas
Accidental o bola de nieve
- Pruebas de significancia
Teoría de decisiones
Pruebas de hipótesis
Pruebas relacionadas con la media de una población
Pruebas relacionadas con la varianza de una población
Prueba de una proporción
Pruebas relacionadas con las medias de dos poblaciones
Pruebas relacionadas con las varianzas de dos poblaciones
Pruebas relacionadas con dos proporciones
Pruebas no paramétricas
- Análisis de regresión
Regresión lineal simple
Análisis estadístico del modelo de regresión lineal simple
Modelos que se transforman a modelos lineales
Regresión lineal múltiple
Aplicaciones
- Fundamentos de diseño de experimentos
Diseño unifactorial
Pruebas de adecuación del modelo
Diseño en bloque aleatorios
Diseño en cuadros latinos
Diseño en cuadros grecolatinos
Diseño factorial general
¿ Búsquedas en fuentes de información variadas (español e inglés).
¿ Recopilación e interpretación de datos.
¿ Resolución de problemas con software especializado.
¿ Manejo de la plataforma EMINUS.
¿ Manejo de TIC´s.
¿ Plantear alternativas de solución.
¿ Análisis e interpretación de resultados.
¿ Argumentación.
¿ Construcción de reporte de investigación.
¿ Colaboración en la propuesta de soluciones.
¿ Se responsabilizan en la toma de decisiones.
¿ Honestidad en la recopilación de información.
¿ Compromiso con su formación al realizar trabajos extraclase.
¿ Búsqueda de información en español e inglés. ¿ Lectura e interpretación ¿ Análisis y discusión de problemas
¿ Resolución en equipo de problemas propuestos por los autores de la bibliografía recomendada. ¿ Discusiones grupales en torno a los ejercicios ¿ Exposición de motivos y metas.
¿ Organización de grupos ¿ Tareas para estudio independiente en clase y extra-clase. ¿ Discusión dirigida ¿ Discusión Plenaria ¿ Exposición con medios didácticos
¿ Aprendizaje basado en problemas
¿ Procedimientos de interrogación
¿ Libros
¿ Diapositivas
¿ Artículos
¿ Internet
¿ Videos
¿ Fotocopias
¿ Equipo de cómputo y bocinas
¿ Cañon
¿ Conexión a internet
¿ Pintarrón
¿ Marcadores
¿ Plataforma EMINUS
¿ Software especializado
Exámenes
Tareas e investigaciones
Problemarios
Proyecto Final:
Aplicación
¿ Procedimiento
¿ Claridad
¿ Creatividad
¿ Resultado correcto
¿ Entregados en tiempo y forma
¿ Claridad
¿ Suficiencia
¿ Congruencia
¿ Entregados en tiempo y forma
¿ Claridad
¿ Suficiencia
¿ Congruencia
¿ Colaboración grupal.
¿ Entregados en tiempo y forma
¿ Claridad
¿ Logro de objetivos
Aula
Biblioteca, centro de cómputo, salón de clase y casa
Biblioteca, centro de cómputo, salón de clase y casa
Aula, Biblioteca, centro de cómputo y casa.
Para acreditar esta experiencia educativa el estudiante debe obtener una calificación promedio mínima de 6.0 en las evidencias de desempeño, además de contar con los porcentajes de asistencia mínimos requeridos,
¿ Box George E. P., Hunter W. G., Hunter J. Stuart. (2006). Estadistica para Investigadores. Introducción al diseño de experimentos, análisis de datos y construcción de modelos. Edit. Reverté, S .A.
¿ Gutiérrez Pulido Humberto. (2012). Análisis y Diseño de Experimentos. 3ª edición. Edit. Mc Graw-Hill Educación
¿ Gutiérrez, Ana Laura. 2012. Probabilidad y Estadística. Enfoque por competencias. McGraw Hill Education.
¿ Bruce Peter. Bruce Andrew. (2017). Practical Statistics for Data Scientists. 1a Edición. Edit. D¿Reily Media.
¿ De Veaux, Richard D.; Montgomery, Douglas C. 2016.Statistics and Probability for Scientists and Engineers. John Wiley & Sons
¿ Montgomery, Douglas C., Runger, George C. 2011. Engineering Statistics. John Wiley & Sons.
¿ Montgomery, Douglas C.;Peck, Elizabeth A.2012. Introduction to linear regression Analysis. John Wiley &Sons
