ITCR / EIPIPI-2609 Probabilidad y Estadística Instituto Tecnológico de Costa Rica Escuela de Ingeniería en Producción Industrial Nombre del Curso: Probabilidad y Estadística Código: PI-2609 Requisitos: MA - 1102 Cálculo Diferencial e Integral Co-requisitos: CA-2125 Elementos de Computación Creditos: 3; horas / crédito: 3 No. Hrs. / semana: 3 (50 minutos= 150 min). No. Hrs. de consulta / semana: 2 (según horario). Accesible consulta electrónica y telefónica según horario Asistencia: Libre Posibilidad de Suficiencia: no Posibilidad de Reconocimiento: si Tipo de curso: Teórico Semestre: I Tipo de consulta: Individual, grupal 1. DESCRIPCIÓN DEL CURSO: El curso de Probabilidad y Estadística de los programas las Ingenierías del TEC está orientada a la estadística aplicada. Es de gran utilidad pues la utilización de los conceptos estadísticos sobre una base científica, ofrece la posibilidad de ejercer acciones en el menor tiempo posible, reduciendo los costos y actuando en el momento y lugar precisos. Los problemas de aplicaciones de la ingeniería tales como capital económico, talento humano, maquinaria, materiales, sistemas de producción y las capacidades de experimentación en ellos son de una gran variedad, y todos ellos pueden ser analizados por medio de información recolectada en la fuente respectiva. Para abordar los temas medulares de los procesos desde la óptica de la estadística, se cuenta con dos campos de acción para la toma de decisiones: la estadística descriptiva y la estadística inferencial. Estos campos no son excluyentes todo lo contrario se complementan en el sentido de que, la descriptiva ubica al analista mientras que la inferencial le permite decidir acerca del todo a partir de muestras. Por tanto el curso pretende mostrar como la inferencia sobre el comportamiento del proceso es posible gracias al potencial ofrecido por el análisis estadístico. 2. OBJETIVO GENERAL: Brindar al estudiante los conocimientos necesarios para la recolección de datos, su respectivo análisis descriptivo, así como la inferencia estadística de una población definida y que sea el vínculo para la toma de decisiones. 3. OBJETIVOS ESPECÍFICOS: Mediante los conocimientos adquiridos en este curso se persigue que el estudiante esté en capacidad de: 1. Recolectar los datos con bases estadísticas sólidas que le den validez a los estudios que se realizan. 2. Analizar la información seleccionando para tal fin aquella técnica estadística que mejor se adecue a las características de los datos obtenidos. 3. Aplicar los conceptos de distribución de probabilidad para estudiar el comportamiento de los fenómenos físicos que ocurren aleatoriamente. 4. Conocer y aplicar los conceptos de muestreo estadístico de tal manera que las inferencias realizadas a partir de muestras tengan confiabilidad y validez estadística. 1 2 Estimación de un total 2 .5 Unidades estadísticas elementales 1.1 Gráficos de barras 2.4.1 Análisis estadístico versus estadísticas 1.4 Otros promedios 2.1 Rango 2.2.2.3 Números aleatorios 6.3 Histogramas 2. estratificado y Sistemático 6.3.2.3.1 Definición y elementos 2. gráficos de caja y hoja y tallo 2.5 Selección del tipo de muestreo 6.3.2 Distribución de frecuencias 2.1 Estimación de una media 6.1 Concepto de muestreo estadístico 6.3 Análisis de datos (S3 – S4) 2.6 Muestreo aleatorio simple.2.2 Método científico 1.4 Sesgo y errores 6.4.3.3.3 Distribución de datos agrupados 2.2.2 Desviación media 2.3.2.1 Frecuencias y clases 2.6 Kurtosis Unidad 3: Muestreo Estadístico (S5-S6) 6.3.2 Mediana 2.3.2.4 Variables y atributos 1.6.2.4 Polígonos 2.6.2 Gráficos de bastones 2.3 Poblaciones y muestras 1.3 Moda 2.1 Media aritmética simple y ponderada 2.2.5 Coeficiente de variación 2.4 Gráficos de frecuencias 2.1.5 Ojivas.2 Propiedades de una muestra aleatoria 6.2.2. TEMARIO: Unidad 1: Conceptos y definiciones (S1) 1.3 Varianza y covarianza 2.2.2.4.2 Distribución de datos no agrupados 2.4.1.6 Estadística descriptiva versus estadística inferencial Unidad 2: Estadística descriptiva (S2) 2.3.1.ITCR / EIPI PI-2609 Probabilidad y Estadística 4.2.4 Desviación estándar 2.3.4.1.1 Medidas de tendencia central 2.2 Medidas de variabilidad 2.3.3.2. Aproximaciones de distribuciones Binomial y Poisson a la Normal Unidad 6: Distribución Muestral (S14. Teorema de Chevyshev 6.1 Transformación de variables 5.4. Propiedades de la variable aleatoria continua 4. Esperanza matemática a.3.5 Distribución de Poisson 4. Variables Aleatorias individuales b.4.4. 12 y 13) 4.5 Distribución chi-cuadrado 5. Variables Aleatorias conjuntas Unidad 5: Distribuciones de Probabilidad (S 10.3. sin embargo se realizarán prácticas durante las mismas.2 Concepto de distribución muestral 5.4 Distribución Multinomial 4.4.1 Distribuciones uniforme discreta 4.3. Distribución Normal 4.8. Distribución Gamma 4.3 Distribución Hipergeométrica 4.2.3.6. Distribución Beta 4.4.5.2 Distribución Binomial 4. y también podría haber sesiones de trabajo individual donde le asignan trabajos de resolución 3 . 15) 5. Distribución Uniforme Continua 4.4. Conceptos de probabilidad 2.4.1.6 Distribución F-Fisher 5.7. METODOLOGÍA: Las clases son presenciales y están organizadas de acuerdo al orden que el presente programa proporciona. Leyes de probabilidad 4.2 Distribuciones empíricas 4.4 Distribución t-student 5.4.4 Distribuciones de probabilidad de variable continua 4. Introducción a la teoría de conjuntos 3.3 Teorema del límite central 5. Teoría de Bayes 5. Distribución Exponencial 4.ITCR / EIPI PI-2609 Probabilidad y Estadística Unidad 4: Probabilidad (S8-S9) 1. El curso al ser teórico práctico utilizará clases magistrales.1 Propiedades de las distribuciones de probabilidad 4.3.3.3 Distribuciones de variable discreta 4. 11.4. Distribución Weibull 4. Al inicio de cada clase se podrá hacer alguna reflexión ya sea por parte del profesor o algún estudiante que se ofrezca voluntariamente. colabore en la asimilación de los conocimientos que se deben alcanzar en el tema de Probabilidad y Estadística I. Los temas se van desarrollando y la información se presentará por medio de filminas (en formato ppt). . Esta iniciativa le podría traerá puntos adicionales al estudiante en su calificación final. expresión oral. esté de acuerdo. en la carpeta creada para el curso en mención. conforme los temas se vayan desarrollando. sin embargo por circunstancias que así lo ameriten se podrá cambiar la hora siempre y cuando el grupo completo (100%). presentación personal y respuesta de preguntas. Al final de cada clase se hará un breve resumen de lo abordado en la misma a partir de consultar a los estudiantes lo siguiente: “hoy que aprendí…que recordé…qué quiero cambiar para ser mejor profesional” Los temas de investigación según su naturaleza se plantearán como tareas de trabajo ya sea personal o grupal y se exigirá exponer los mismo con el fin de compartir conocimiento en toda la clase.ITCR / EIPI PI-2609 Probabilidad y Estadística de ejercicios.2 y3) Porcentaje 30% II Parcial (unidades 4. así como evaluar técnicas de presentación. 5 y 6) Quices y Tareas Quality Trainer Examen Final (*) Total 30% 15% 10% 15% 100% 4 . de preferencia al inicio de la misma. las cuales se subirán al TEC Digital en formato pdf. SISTEMA DE EVALUACIÓN Rubro I Parcial (unidades 1. Conforme se presenten los temas. De igual forma se fomentará el aprendizaje constructivo. y metodologías lúdicas de manera tal que la asociación afectivo-constructiva. 6. así como casos y se podría requerir el uso de software estadístico como Minitab para su solución. Las pruebas cortas se harán en el horario de clase. se incluirán ejemplos reales que ilustren cada tema. recreo y salida se establecerá el primer día de clase con los estudiantes. De igual forma se plantearán preguntas a los estudiantes para que se refuerce lo visto y se fomente la participación activa. La hora de ingreso. así como los objetivos que ellos como estudiantes traen del curso para al final hacer una evaluación cualitativa de los mismos. K. & Stephens. 4. L. En caso de ausencia se debe traer la respectiva justificación según lo regula el Reglamento de Enseñanza Aprendizaje del TEC. 8va edición. NOTAS GENERALES: 1. así lo permita. R. Las tareas cuando se asignen. de no ser así. 2. 7ma edición. (2008). Pearson. impresa. Los quices son teóricos y prácticos y se basan en la materia vista en clase. Montgomery. S. R. (2006). (2005). 3. J. Toda tarea o caso deberá ser entregada.ITCR / EIPI PI-2609 Probabilidad y Estadística (*)Posibilidad de eximirse: Sí existe. 2. 7. Probabilidad y estadística para ingenieros. Mc Graw Hill. Limusa. 5. Los exámenes cortos son a libro cerrado y en forma individual. 4ta edición. CALENDARIZACIÓN DE EXAMENES EVALUACIÓN I Examen Parcial II Examen Parcial Examen Final FECHA Semana 8. Mexico. para quienes tengan una nota previa igual o mayor a 85. 6. Probabilidad y estadística para ingenieros. Moya. Cengage Learning. Mexico. (2009). sólo se permitirán fórmulas en caso de que aplique. 5 . Probabilidad y estadística para ingenieros. Mc Graw Hill. a la hora de inicio de la clase. (2002). Probabilidad para ingeniería y ciencias. Los exámenes cortos (quices) se podrán hacer con o sin aviso según amerite cada sesión de trabajo y en procura de garantizar que el conocimiento se va asimilando de manera idónea por parte del estudiantado. 3. G. se deben entregar en el tiempo señalado. M. Mexico. Mexico. M. El profesor en su libertad de cátedra podría hacer quices grupales cuando la naturaleza de la clase. 2da Edición. Editorial Tecnológica de Costa Rica 8. & Myers. El curso es de asistencia libre y por lo tanto es decisión del estudiante asistir. sin embargo eso demandará mayor esfuerzo al tratar de ponerse al día con la materia estudiada. Estadìstica. & Ye. Devore. Ross. se recibirán cada día de retraso con 10 puntos / 100 en la entrega de las mismas. (2010) Probabilidad y Estadística. D. & Myers. BIBLIOGRAFÍA 1. “Un Enfoque teórico y práctico. Los quices serán al inicio de cada clase sin excepción. Mexico. Spiegel. & Runger. M y Robles N. Semana 16 Semana 18 7. (LIBRO DE TEXTO) Walpole. 7. Para consultas del curso solo se atenderán estudiantes en el horario que se ha dispuesto para tal fin en el presente semestre y que se publica en el horario del profesor. 6. 10. Cualquier copia detectada en cualquier evaluación o cualquier fraude será castigado con nota mínima (cero). Las evaluaciones deben ser resueltas con lapicero azul o negro para tener opción a reclamos posteriormente a su entrega. graduado del Instituto Tecnológico de Costa Rica. 5. No hay derecho a reclamo si la evaluación es presentada con lápiz. Estimación de Incertidumbre de la medición. Técnicas de Control de Procesos para la Industria Farmacéutica.ITCR / EIPI PI-2609 Probabilidad y Estadística 4. El Quality Trainer es un entrenamiento en línea (vía internet) que el estudiante será matriculado por el profesor y el estudiante se compromete a llevar este entrenamiento y completar los capítulos 1 y 2 correspondiente a los contenidos del curso. Profesor del Curso: Rafael Alberto Torres Navarro. Los exámenes se realizarán con las indicaciones propias que se señalen para cada prueba en el enunciado del mismo y se aplicarán las medidas disciplinarias que apliquen a dicha indicación y al Reglamento de Enseñanza Aprendizaje. En todas las evaluaciones los cálculos deben aparecer explícitamente. Licenciado en Ingeniería en Producción Industrial. incluirá temas de reflexión y de conciencia para sensibilizar y formar a los estudiantes en la parte humanística y complementar así la parte técnica que se va aprendiendo. El uso del celular es prohibido durante la lección sea para conversaciones o mensajería de texto. el profesor dará por vista la materia y abandonará el recinto académico. Ha realizado estudios de formación complementaria en Administración de Procesos. 9. Sistemas de Gestión de la Calidad en las normas ASQ 6 . Aplicaciones de la Ingeniería de la Confiabilidad. La nota obtenida en este entrenamiento equivalente a un rubro del 10% de la notal final del curso y será integrada de forma automática sin necesidad que el estudiante presente el resultado obtenido. La fecha límite para completar este entrenamiento en línea es el 31 de octubre del 2014. Debe estar en modo de silencio y si por alguna emergencia debe utilizarlo el estudiante debe retirarse del aula. ACERCA DEL PROFESOR Profesor Coordinador: Director de la Escuela. Los parciales pueden ser repuestos previa presentación de la certificación correspondiente dentro del plazo establecido. Metrología Industrial. El profesor en cumplimiento de su razón de ser de docente. Diseño de Experimentos. 9. Técnico en Confirmación Metrológica de la Universidad Nacional de Costa Rica. Actualmente cursa la Maestría en Sistemas de Calidad y Productividad en el Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey (ITSM). 8. Si por alguna razón se ocasionara algún tipo de disturbio o desorden en la clase por parte de los estudiantes. México. ISO/IEC 17043 e ISO 22000. Jornada completa. en componentes electrónicos de alta tecnología como Ingeniero de Calidad y Manufactura. Sistemas Integrados de Gestión y Auditorías Ambientales. Auditorías Ambientales. y Probabilidad y Procesos Febrero Estocásticos. INTE/ISO-IEC 17025:2005. ISO/IEC 17025. Varía cada semestre. Estadística para Metrología. Control Desde: de Calidad.ITCR / EIPI PI-2609 Probabilidad y Estadística 7 9000. Probabilidad y Estadística. Control de Calidad. en alimentos como Gerente de Operaciones. INTE/ISO 9001:2008. cursos de Estadística I. Ha impartido cursos de Probabilidad y Estadística. Responsable Técnico del Laboratorio de Metrología. Gráficos de Control. Administración de la Calidad. Metrología y Normalización. Herramientas para el mejoramiento de la calidad y Taller de Graduación. Validación de ensayos y estimación de la incertidumbre en Laboratorios Clínicos. profesor y coordinador de cursos del Programa de Técnico en Confirmación Metrológica. Enero 2001 En cuanto a experiencia profesional en empresas privadas ha trabajado en el sector farmacéutico como Ingeniero de Metrología y Validación. Enero 2011 PROCAME-UNA.cr Teléfono: 2550 9212 Ubicación física: Escuela de Ingeniería en Producción Industrial. Actualmente se desempeña como académico–investigador de la Escuela de Ingeniería en Producción Industrial en los Programas de Licenciatura en Ingeniería en Producción Industrial y Técnico en Supervisión de Producción y en la Escuela de Física en el Laboratorio de Metrología y en el Programa de Formación en Metrología. Cursos: Metrología y Trazabilidad Aplicada. Enero 2011 UNA: Profesor de Licenciatura en Ingeniería en Gestión Ambiental (Tiempo parcial). Asesor Tesis 2001 Graduación (Bachillerato – Licenciatura). Estadística para Metrología. Sistemas Integrados de Gestión. Introducción a Hasta: Actual Junio 2013 Junio 2013 Diciembre 2013 . ISO 18000. Técnicas de Mejoramiento de la Calidad y Formación de Auditores Internos INTE-ISO 9001:2008 e INTE-ISO/IEC 17025:2005.ac. Estimación de la incertidumbre de medición. 2do piso. Ha desarrollado consultorías y asesorías en organizaciones públicas y privadas en temas de Normalización del Procesos. ISO 9001. ISO 19011. Experiencia Laboral ITCR: Profesor en los cursos: Metrología y Normalización. (Tiempo parcial). Dirección electrónica: rtorres@itcr. en el sector financiero bancario como Ingeniero de Proyectos. tiempo definido. Ingeniería de la Confiabilidad. oficina Número 11. ISO/IEC 10012. BPM. ISO 14001. Horario de atención: Se entregará por vía electrónica y disponible en la oficina respectiva. dimensional. Estimación de la Incertidumbre de medición. INTE-ISO/IEC 17025:2005. INTE-ISO/IEC 10012:2003. temperatura y volumen. INTEISO 19011. Calibración en las magnitudes de masas y balanzas. 8 .ITCR / EIPI PI-2609 Probabilidad y Estadística la Metrología.
Report "Pi-2609 Probabilidad y Estadistica II Semestre 2014"