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PIERO QUISPE REYES
SILABO
Unidad 1: Organización de datos estadísticos.
Describe la variabilidad de los datos.
Variables: Cuantitativas (numéricas) o cualitativas (no numéricas).
Variables cuantitativas: Discretas (valores finitos) o continuas (valores infinitos).
Distribución de frecuencia: Representa la frecuencia de los valores de una variable.
Gráficos: Representan los datos de forma visual.
Medidas: Tendencia central, posición y dispersión.
UNIDAD 2: Medidas estadísticas
La estadística es una ciencia que se ocupa de la recolección, análisis, interpretación y presentación de datos. Las medidas de tendencia central, posición y dispersión son herramientas que se utilizan para describir los datos de una población o muestra.
Tendencia central: Media, moda, mediana.
Posición: Cuartiles, deciles, percentiles.
Dispersión: Desviación estándar, varianza, coeficiente de variación.
Taller 1: Medidas de tendencia central.
Taller 2: Medidas de dispersión.
UNIDAD 3: Probabilidades
estadísticas
Probabilidad
• Técnicas de conteo
• Experimentos aleatorios
• Eventos
• Probabilidad
• Probabilidad condicional
• Probabilidad total
• Teorema de Bayes
• Variables aleatorias
• Discretas
• Continuas
• Distribuciones de probabilidad
• Discretas
Binomial
Poisson
• Continuas
Normal
Unidad 4
Intervalos de confianza
El diagrama comienza con una decisión sobre el tipo de muestreo que se utilizará. El muestreo probabilístico es el mejor tipo de muestreo porque garantiza que todos los elementos de la población tengan la misma probabilidad de ser seleccionados.
Tipo de muestreo
Probabilistico
Aleatorio simple
Sistemático
Estratificado
Conglomerado
No probabilístico
Por cuota
Por conveniencia
Por bola de nieve
Discrecional
Determinación del tamaño de la muestra
Distribución muestral de la media
Estimación de intervalos de confianza para la media
Distribución muestral de la proporción
Estimación de intervalos de confianza para la proporción
UNIDAD 5: Prueba de hipótesis
Hipótesis nula (H0): La hipótesis que se supone cierta hasta que haya pruebas suficientes para rechazarla.
Hipótesis alternativa (Ha): La hipótesis que se supone verdadera si se rechaza la hipótesis nula.
Tipos de prueba de hipótesis
Unilateral: Se establece una dirección en la que se espera que la media o la proporción sea diferente de la hipótesis nula.
Bilateral: No se establece una dirección en la que se espera que la media o la proporción sea diferente de la hipótesis nula.
Error de Tipo I: Se rechaza la hipótesis nula cuando es verdadera.
Error de Tipo II: Se acepta la hipótesis nula cuando es falsa.
Nivel de significancia (α): Probabilidad de cometer un error de Tipo I.
Región crítica: Área bajo la curva de distribución de la prueba que define los valores de la muestra que llevarían a rechazar la hipótesis nula.
Regla de decisión: Regla para rechazar o aceptar la hipótesis nula en función del valor de la muestra.
Prueba de hipótesis para la media
Varianza conocida: Se utiliza la prueba Z.
Varianza desconocida: Se utiliza la prueba t.
Prueba de hipótesis para la proporción
Se utiliza la prueba Z.
Taller 7: Prueba de hipótesis para la media con varianza conocida.
Taller 8: Prueba de hipótesis para la proporción.
