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ESTADÍSTICA Y PROBABILIDAD
UNIDAD 2 (Estadística Descriptiva)
Tablas y Gráficas
Importancia, partes principales,
recomendaciones
Conocer, elaborar e interpretar tablas y
gráficas de distribución de frecuencias para la
organización, resumen y presentación de
datos.
Tabla de Distribución de Frecuencias
TDF para variable nominal, discreta y
continua. Frecuencia absoluta, relativa y
acumulada.
Frecuencias, Variables cualitativas nominales
y ordinales, cuantitativas discretas y continuas.
Gráficas de uso estadístico y general
Gráfica de distribución de frecuencias,
histograma, polígono de frecuencias, ojiva y
diagrama de cajas. Gráfica de dispersión,
barras, líneas, circular, pictograma.
Identificando sectores de concentración de
datos, variabilidad, valores atípicos simetría
y grado de apuntamiento
Indicadores estadísticos de tendencia central, posición, indicadores de dispersión e indicadores de forma
Calcular e interpretar indicadores estadísticos
de tendencia central (media, moda, mediana), posición (percentiles, deciles, quintiles, cuartiles), dispersión (varianza, desviación estándar, coeficiente de variación) y forma
(coeficiente de asimetría y curtosis).
UNIDAD 4 ( Regresión y Series de Tiempo)
Relación entre variables
Dependencia y tipos de dependencia:
determinista y no determinista.
Comprender la utilidad de establecer
relaciones entre variables con el fin de realizar estimaciones, distinguiendo la dependencia determinista y la no determinista
Regresión no lineal
Modelos matemáticos linealizables: potencial,
exponencial, logarítmico y polinómico.
Regresión múltiple
Variables independientes, caso lineal y
cálculo de coeficientes de regresión.
Aplicar métodos de regresión, media móvil y suavización exponencial, útiles para la realización de pronósticos.
Series de tiempo
Componentes y cálculo de tendencia y pronóstico: regresión, media móvil y suavización exponencial.
Identificar los componentes de tendencia, estacionales, cíclicos y aleatorios, para explicar una serie de tiempo relacionada con el área geológica.
UNIDAD 3 (Estadística Inferencial)
Elementos de Proabilidad
Experimento aleatorio, espacio muestral,
evento, probabilidad d y métodos de cálculo:
fórmula clásica y frecuencista.
Aplicar los conceptos más importantes de la
Teoría de la Probabilidad como base para el
proceso de inferencia estadística
Variable aleatoria
Definición y tipos: discreta y continua. Función de probabilidad, de densidad de probabilidad, de distribución acumulada, esperanza, matemática y varianza.
Explica las características y propiedades de los principales modelos de distribución de probabilidades: Bernoulli, Binomial, Geométrica, Hipergeométrica, Poisson, Uniforme, Normal, Lognormal, Exponencial, Chi-cuadrado, t de Student.
Distribuciones Discretas de Probabilidad
Bernoulli, Binomial, Geométrica,
Hipergeométrica, Poisson.
Ajustar un modelo de distribución probabilístico al conjunto de datos y realiza un test de ajuste.
Uniforme, Normal, Lognormal, Exponencial,
Chi-cuadrado, t de Student
Estimar parámetros de la población a partir de la muestra dentro de un intervalo de confianza y con un nivel de error permitido.
Estimación Estadística
Teorema de Límite Central, media y varianza muestral. Estimación puntual y por intervalos de confianza, tamaño adecuado de la muestra.
Determinar el tamaño de una muestra representativa de la población, con base en el error estándar y el nivel de confianza.
UNIDAD 1 (Fundamentos de Estadística)
Generalidades
Antecedentes históricos, etimología,
importancia y objetivos.
Conocer el origen, evolución histórica y la importancia de la Estadística como herramienta para la Ingeniería. Menciona áreas de aplicación dentro de la Geología
Definición y Clasificación
Estadística como disciplina y herramienta
científica. Estadística Descriptiva / Inferencial
Explicar la definición y clasificación de la
Estadística.
Elementos básicos
Población, individuo, muestra, variable, dato,
dominio, escala de medición
Enunciar los conceptos fundamentales de la
Estadística
Metodología Estadística
Fases para convertir un conjunto de datos en
información. Tipos de muestreo: Aleatorio
simple, sistemático y estratificado
Describir y emplear la metodología estadística para convertir un conjunto de datos en información útil, con el soporte computacional de R, RStudio y Excel
BIBLIOGRAFÍA: Estadística y muestreo. Martínez. B.- Oro. 13°Edición. -El programa R. herramienta clave de investigación. Carlos Redondo.
