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Código: DI-02-DUDEA-R-016 Fecha: 24.10.08

Versión: N° 1

SÍLABO 2010-1 ESCUELA UNIVERSITARIA DE NEGOCIOS FACULTAD DE ADMINISTRACIÓN FACULTAD DE ECONOMÍA

CURSO ESTADÍSTICA APLICADA I

ÁREA MÉTODOS CUANTITATIVOS CÓDIGO 1462 NIVEL CUARTO CARÁCTER OBLIGATORIA REQUISITOS ESTADÍSTICA GENERAL CRÉDITOS CUATRO (4) HORAS DE TEORÍA DOS (2) HORAS DE PRÁCTICA PROFESOR(ES)

TRES (3) ADRIAZOLA CRUZ, ROSA YSABEL APARICIO VALDEZ, MONICA ROCIO CAYCHO CHUMPITAZ, CARLOS TEODORO CONDOR ESPINOZA, ILMER TEOBALDO (Coordinador) HUAROTO SUMARI, JUSTA CARIDAD LARA MASCARO, JOSE ALBERTO MERINO ESCALANTE, VICTOR MONTES QUINTANA, GRABIELA YOLANDA PEREZ PALACIOS, EMMA EMILIA PORRAS CERRÓN, JAIME CARLOS VALENCIA CHACÓN, RAPHAEL FÉLIX

I. SUMILLA La asignatura de Estadística Aplicada I presenta de forma general los procesos de muestreo, tanto probabilístico como no probabilístico, proporcionando los conocimientos de Estadística Inferencial aplicados a la gestión, importantes para la toma de decisiones sobre bases estadísticas y haciendo uso de paquetes estadísticos. Sus principales temas son: Técnicas de muestreo; distribuciones muestrales. Introducción a la estadística inferencial. Estimación puntual. Estimación por intervalos. Coeficiente de confianza. Error de Estimación. Intervalos de confianza. Tamaño de muestra. Aplicaciones de software; pruebas de hipótesis; control estadístico de procesos. II. OBJETIVOS GENERALES La asignatura proporciona a los estudiantes los conocimientos necesarios para la aplicación de los métodos estadísticos y probabilísticos de la estadística inferencial en el planeamiento de la gestión en las diferentes áreas de la empresa, coadyuvando así a la toma de decisiones.

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III. OBJETIVOS ESPECIFICOS Al finalizar la signatura, el estudiante estará en condiciones de: 1. Reconocer las técnicas de muestreo para utilizarlas en el diseño de procesos de

muestreo. 2. Determinar tamaños de muestra adecuado para un trabajo experimental. 3. Hacer uso de las principales distribuciones muestrales. 4. Construir intervalos de confianza para la estimación de los diferentes parámetros

de una o más poblaciones de estudio. 5. Aplicar técnicas de dócima de hipótesis a situaciones reales que permitan la

acertada toma de decisiones. 6. Ajustar datos experimentales a un modelo probabilístico teórico. 7. Evaluar la independencia de variables y la homogeneidad de proporciones. 8. Desarrollar el análisis de regresión y correlación lineal simple. 9. Aplicar las técnicas de pronósticos usando información cronológica. IV. PROGRAMA ANALÍTICO

PRIMERA SEMANA Distribuciones de variables continuas: Función de densidad de probabilidad y función de distribución de probabilidad. Valor esperado. Propiedades. Varianza Propiedades. Desviación estándar. Coeficiente de variación. Aplicaciones.

SEGUNDA SEMANA Distribución Uniforme: Propiedades y aplicaciones. Distribución Exponencial: Propiedades y aplicaciones. Distribución Normal: Características; propiedades; distribución normal estándar. Aplicaciones.

TERCERA SEMANA La distribución Chi – Cuadrado: Características; propiedades y aplicaciones. La distribución t de Student: Características; propiedades y aplicaciones. La distribución F de Fisher: características; propiedades y aplicaciones.

CUARTA SEMANA Variables aleatorias bidimensionales: Función de probabilidad conjunta para variables discretas. Función de probabilidad marginal y condicional de variables discretas. Valores esperados, varianzas, covarianzas y coeficiente de correlación de la variable discreta.

QUINTA SEMANA Muestreo: Ventajas y desventajas. Población objetivo; marco muestral; unidad de muestreo; unidad elemental; error de muestreo y errores no muestrales. Tipos de muestreo: Probabilístico y No probabilístico. Técnicas de muestreo. Selección de muestras usando software.

SEXTA SEMANA Distribuciones muestrales: Error estándar de una estadística. Teorema del Límite Central. Distribución muestral de la media muestral. Distribución muestral de la proporción muestral. Distribución muestral de la varianza muestral.

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SÉPTIMA SEMANA Distribución de la diferencia de proporciones muestrales. Distribución de la razón de varianzas. Distribución muestral de la diferencia de dos medias: Caso de varianzas poblacionales conocidas; Caso de las varianzas poblacionales desconocidas: iguales y diferentes. Aplicaciones con el software.

OCTAVA SEMANA

EXÁMENES PARCIALES

NOVENA SEMANA Introducción a la estadística Inferencial. Definiciones, terminología básica. Estimación puntual. Conceptos de estimador. Propiedades de los estimadores: Estimadores insesgados; consistentes; eficientes..

DÉCIMA SEMANA Métodos de generación de estimadores. Método de estimación por momentos. Función de verosimilitud. Método de estimación de Máxima Verosimilitud. Propiedades de los Estimadores Máximo verosímiles.

UNDÉCIMA SEMANA Intervalo de confianza para la media poblacional. Tamaño de muestra. Intervalo de confianza para la varianza de la población. Intervalo de confianza para una proporción. Tamaño de muestra para estimar una proporción poblacional. Intervalo de confianza para la diferencia de dos proporciones poblacionales. Aplicaciones con software.

DECIMOSEGUNDA SEMANA Intervalo de confianza para la razón de dos varianzas poblacionales. Intervalo de confianza para la diferencia de dos medias de poblaciones independientes. Intervalo de confianza para datos pareados. Aplicaciones con software.

DECIMOTERCERA SEMANA Prueba de hipótesis. Definición. Hipótesis: nula y alternativa. Hipótesis estadística: simple y compuesta. Error de tipo I y Error de tipo II. Nivel de significación y potencia de la prueba. Estadística de Prueba. Regla de decisión. Valor(es) Crítico(s). Prueba de hipótesis para la media de una población: varianza conocida y desconocida. Cálculo de los Errores Tipo I y Tipo II para la prueba de media de una población. Práctica de aula No. 2

DECIMOCUARTA SEMANA Prueba de hipótesis para la varianza de una población. Prueba de hipótesis para una proporción. Cálculo de los Errores Tipo I y Tipo II para la prueba de la proporción de una población. Prueba de hipótesis para la diferencia de dos proporciones poblacionales. Prueba de hipótesis para la razón de dos varianzas poblacionales.

DECIMOQUINTA SEMANA Prueba de hipótesis para la diferencia de dos medias poblaciones independientes. Casos: varianzas conocidas, varianzas desconocidas pero iguales y varianzas desconocidas pero desiguales. Prueba de hipótesis para la media de datos pareados.

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DECIMOSEXTA SEMANA

EXÁMENES FINALES V. METODOLOGÍA La asignatura es teórico – práctico, dando especial énfasis, por medio del planeamiento y solución de problemas que ocurren comúnmente en el campo empresarial, que se desarrollarán en las prácticas dirigidas y en las asesorías. Lo anterior requiere de la participación activa del alumno, tanto individual como en grupos, lo que se reforzará con casos, tareas, prácticas dirigidas y lectura del material bibliográfico. VI. SISTEMA DE EVALUACIÓN El sistema de evaluación del Reglamento General de Estudios de la Universidad de Lima contempla la siguiente ponderación de notas: o Examen Parcial : Peso 3 o Tarea Académica : Peso 3 o Examen Final : Peso 4

La nota de la Tarea académica resultará del promedio simple de:

Las tres notas de práctica (dos integradas y la tercera como la suma de las prácticas de aula).

Las prácticas integradas son dos (2) y deberán ser tomadas en las fechas que aparecen en el sílabo, con la misma prueba para todas las secciones.

Las prácticas de aula son dos (2) y deberán ser tomadas de acuerdo al contenido desarrollado y en la fecha que se indica en el sílabo y bajo la responsabilidad del profesor de cada sección. El tiempo de duración de cada una de estas pruebas no debe exceder de 40 minutos. La nota correspondiente será de cero (00) a diez (10). La suma de estas dos notas constituye la tercera nota de práctica.

La no asistencia a una práctica se califica con cero (00).

Art. 39 RGE. El alumno que al final del período académico excede el límite de inasistencias sobre el total de horas de clase programadas, está impedido de rendir examen final. El límite de inasistencias se establece por el nivel de la asignatura del plan de estudios de su carrera. Del primero al quinto nivel es de 20%; y del sexto hasta la finalización de la carrera es de 30%. El profesor de la asignatura es responsable de la aplicación de esta disposición, de tal hecho debe dejar constancia antes de los exámenes finales.

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INDICACIÓN IMPORTANTE:

EL PROFESOR A CARGO DE LA ASIGNATURA NO PUEDE OTORGAR AL ALUMNO NINGUNA FACILIDAD ACADÉMICA RESPECTO A CUALQUIER ARTÍCULO DEL REGLAMENTO GENERAL DE ESTUDIOS DE LA UNIVERSIDAD DE LIMA

VII. BIBLIOGRAFÍA OBLIGATORIA Libros: ANDERSON, David R.; SWEENEY, Dennis; WILLIAMS, Thomas. Estadística

para administración y economía. 8ª Ed. Thomson. México, 2004. Código Biblioteca U. Lima: 330.015195/A57/2004

MASON, Robert; LIND, Douglas. Estadística para Administración y

Economía. Alfaomega. México, 2004. Código Biblioteca U. Lima: 330.015195/M27/2004

WEBSTER, Allen. Estadística aplicada a los negocios y la economía. Irwin,

McGraw Hill, 3ª Ed. Bogotá, 2001. Código Biblioteca U. Lima: 330.015195/W35/2001

COMPLEMENTARIA Libros: CORDOVA ZAMORA, Manuel. Estadística descriptiva e inferencial.

Aplicaciones. Moshera, 5ª Ed. Lima, 2003. Código Biblioteca U. Lima: 519.53/C772/2003

MARTINEZ BENCARDINO, Ciro. Estadística y Muestreo. ECOE. Bogota, 2002.

Código Biblioteca U. Lima: 519.5/M268/2002 PÉREZ LÓPEZ, César. Control estadístico de la calidad; teoría, práctica y

aplicaciones informáticas. ALFAOMEGA, México. 1999. Código Biblioteca U. Lima: 658.562/P4539.