F-DC-16-c 1

DATOS GENERALES DE LA ASIGNATURA

Nombre de la asignatura Estadística aplicada

Programa Educativo Ingeniería En Tecnologías De La Información

Competencia que desarrolla Dirigir proyectos de tecnologías de información (T.I.) para contribuir a la productividad y logro de los objetivos

estratégicos de las organizaciones utilizando las metodologías apropiadas.

Evaluar sistemas de tecnologías de información (T.I.) para establecer acciones de mejora e innovación en las

organizaciones mediante el uso de metodologías para auditoría

Horas prácticas: 44

Horas teóricas: 16

Total de horas: 60

Cuatrimestre: 10

Grupo: -

Período: Septiembre - Diciembre

Horas presenciales: 29

Horas no presenciales: 31

Nombre del Docente: MC Alfonso Monterrosas Fuentes

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PLANEACIÓN DIDÁCTICA DE LA ASIGNATURA

Nombre de la unidad: 1.Probabilidad Objetivo de la Unidad:

El alumno representará eventos a través de conjuntos, permutaciones y combinaciones para determinar la probabilidad de un evento.

Semana

Hora Clase

Modo (P / NP)

Tema Estrategia didáctica

Recursos didácticos

Espacio (s) formativo (s)

Resultado de Aprendizaje (Saber, Saber Hacer, Ser)

Instrumento de Evaluación

Valor del Instrumento de Evaluación

Observaciones Resultado de aprendizaje final

1 1 P 1.1 Fundamentos de estadística descriptiva.

Exposición por parte del docente

Introducción

Diapositivas introducción Cañón, Pintarron, equipo de computo

Aula Identificar los concepto de probabilidad y estadística,

- - Presentación general del contenido de curso, políticas y evaluación

Elaborará un compendio de 15 ejercicios relacionados con su aplicación en T.I. que incluya: • Ejercicios estadísticos: • Media. • Moda. • Mediana. • Varianza. • Covarianza. • Desviación estándar. • Esperanza matemática. • Ejercicios de teoría de conjuntos, permutaciones y combinaciones. • Ejercicios

1 1 p 1.1 Fundamentos de estadística descriptiva.

Exposición por parte del docente

Fundamentos de estadística descriptiva.

Mapa mental

Dispositivas 1.1 Cañón, Pintarron, equipo de computo

Aula Describir, comprender y organizar los conceptos de la estadística descriptiva

Actividad Rubrica: Mapa Mental 1.1.2

0.6 Se presenta ejemplo para el modelado de una mapa mental

1 1 p 1.1 Fundamentos de estadística descriptiva.

Crucigrama: Definición de conceptos de la Estadística descriptiva.

Internet, Equipo de cómputo Software de Análisis Estadístico

S@V Reconocer el significado de los conceptos de la estadística descriptiva

Actividad Rubrica: Crucigrama 1.1.1

0 El crucigrama NO es evaluable, pero es REQUISITO resolverlo y presentarlo para evaluar las actividades posteriores

1 1 p 1.1 Fundamentos de estadística descriptiva.

Resolución de problemas: Calculo de las medidas de la estadística descriptiva

Internet, Equipo de cómputo Software de Análisis Estadístico

S@V Analizar, interpretar y resolver las operaciones para el calculo de la medidas de la estadística

Actividad Rubrica: Resolución de problemas 1.1.3

1 Se proporciona al estudiante programas estadísticos como auxiliar a la solución de los problemas

F-DC-16-c 3

descriptiva aplicando Teorema de Bayes.

2 1 P 1.2 Fundamentos de probabilidad.

Exposición por parte del docente

Fundamentos de probabilidad

Mapa mental

Diapositivas 1.2 Cañón, Pintarron, equipo de computo

Aula Describir, comprender y organizar los conceptos de Teoría de conjuntos, permutaciones y combinaciones.

Actividad Rubrica: Mapa Mental 1.2.2

0.6 Los alumnos diseñan su mapa mental y al final pegan en el muro y explican su contenido

2 1 P 1.2 Fundamentos de probabilidad.

Ejercidos Prácticos Permutaciones y combinaciones

Cañón, Pintarron, equipo de computo

Aula Participar colaborativamente, analizar, interpretar, relacionar y solucionar los ejercicios prácticos propuestos por el docente

Actividad Rubrica: Practica demostrativa 1.2.3

1 El documento deberá ser entregado en S@V para su revisión

2 1 P 1.2 Fundamentos de probabilidad.

Crucigrama: Conceptos de probabilidad

Internet, Equipo de cómputo Software de Análisis Estadístico

S@V Reconocer el significado de los conceptos de Teoría de conjuntos, permutaciones y combinaciones.

Actividad Rubrica: Crucigrama 1.2.1

0 El crucigrama NO es evaluable, pero es REQUISITO resolverlo y presentarlo para evaluar las actividades posteriores

2 1 P 1.2 Fundamentos de probabilidad.

Resolución de problemas: Probabilidad

Internet, Equipo de cómputo Software de Análisis Estadístico

S@V Analizar e interpretar los distintos factores que intervienen en un problema y formular distintas alternativas de solución.

Actividad Rubrica: Resolución de problemas 1.2.4

1 Se proporciona al estudiante programas estadísticos como auxiliar a la solución de los problemas

3 1 P 1.3 Espacio muestral.

Exposición por parte del docente

Fundamentos

Diapositivas 1.3 Cañón, Pintarron,

Aula Describir, comprender y organizar los

Actividad Rubrica: Mapa

0.6 Los alumnos diseñan su mapa mental y al final

F-DC-16-c 4

Espacio muestral Mapa mental

equipo de computo

conceptos de espacio muestral

mental 1.3.2

pegan en el muro y explican su contenido

3 1 P 1.3 Espacio muestral.

Ejercicios Prácticos: Espacio muestral

Cañón, Pintarron, equipo de computo

Aula Representar, interpretar, y resolver los problemas propuestos sobre el espacio muestral de un evento a través de tablas, gráficas e histogramas.

Actividad Rubrica: Practica demostrativo 1.3.3

1 Los alumnos participan en clases y proponen alternativas de solución a problemas planteados por el docente

3 1 P 1.3 Espacio muestral.

Caso de estudio: Espacio muestral

Internet, Equipo de cómputo Software de Análisis Estadístico

S@V Interpretar, investigar, analizar, y resolver el caso de estudio.

Actividad Rubrica: Caso practico 1.3.1

0 Los alumnos identificaran y propondrán e intercambiaran ideas con respecto a las alternativas de solución de caso de estudio. La actividad se desarrolla en dos sesiones

3 1 P 1.3 Espacio muestral.

Caso de estudio: Espacio muestral

Internet, Equipo de cómputo Software de Análisis Estadístico

S@V Interpretar, investigar, analizar, y resolver el caso de estudio.

Actividad Rubrica: Caso practico 1.3.1

1.2 En esta segunda sesión. Se evalúa la actividad con la rubrica

4 1 P 1.4 Probabilidad condicional e independiente.

Exposición por parte del docente

Probabilidad condicional e independiente. Mapa mental

Diapositivas 1.4 Cañón, Pintarron, equipo de computo

Aula Describir, comprender y organizar los conceptos de probabilidad condicional e independiente y el teorema de Bayes

Actividad Rubrica: Mapa Mental 1.4.1.

0.6 Los alumnos diseñan su mapa mental y al final pegan en el muro y explican su contenido

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4 1 P 1.4 Probabilidad condicional e independiente.

Ejercicio practico: Probabilidad condicional e independiente

Cañón, Pintarron, equipo de computo

Aula Analizar, interpretar, relaciona los distintos factores que intervienen en un problema y formula distintas alternativas de solución.

Actividad Rubrica: Practica demostrativa1.4.2

1.2 Los alumnos participan en clases y proponen alternativas de solución a problemas planteados por el docente

4 1 P 1.4 Probabilidad condicional e independiente.

Resolución de problemas: Probabilidad condicional e independiente

Internet, Equipo de cómputo Software de Análisis Estadístico

S@V El alumno analizara los distintos factores que intervienen en un problema y formula distintas alternativas de solución.

Actividad Rubrica: Resolución de problemas1.4.3

0 Los alumnos identificaran y proponen alternativas de solución a los problemas propuestos La actividad se desarrolla en dos sesiones

4 1 P 1.4 Probabilidad condicional e independiente.

Resolución de problemas: Probabilidad condicional e independiente

Internet, Equipo de cómputo Software de Análisis Estadístico

S@V El alumno analizara los distintos factores que intervienen en un problema y formula distintas alternativas de solución.

Actividad Rubrica: Resolución de problemas 1.4.3

1.2 En esta segunda sesión. Se evalúa la actividad con la rubrica

Horas Total

es

16 horas

Horas

Presenciales 8 horas

Horas No Presenciales

8 horas

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PLANEACIÓN DIDÁCTICA DE LA ASIGNATURA

Nombre de la Unidad: 2. Distribuciones de probabilidad.

Objetivo de la Unidad

El alumno interpretará los resultados generados en la representación de eventos a través de distribuciones de probabilidad, para prever la ocurrencia de un evento.

Semana

Hora Clase

Modo (P / NP)

Tema Estrategia didáctica

Recursos didácticos

Espacio (s) formativo (s)

Resultado de Aprendizaje (Saber, Saber Hacer, Ser)

Instrumento de Evaluación

Valor del Instrumento de Evaluación

Observaciones Resultado de aprendizaje final

5 1 P 2.1 Distribuciones de probabilidad.

Exposición por parte del docente Introducción

Diapositiva 2.1 Cañón, Pintarron, equipo de computo

Aula El alumno comprenderá los fundamentos y conceptos de la distribución de probabilidad

- 0 Presentación del contenido teórico

Elaborará un compendio de 10 ejercicios relacionados con su aplicación en T.I. que incluya: • Ejercicios de distribuciones discretas. • Ejercicios de distribuciones continuas

5 1 P 2.1 Distribuciones de probabilidad.

Exposición por parte del docente

Fundamentos de las distribuciones de probabilidad Mapa mental

Diapositiva 2.1 Cañón, Pintarron, equipo de computo

Aula Describir, comprender y organizar los conceptos de la distribución de probabilidad a través del mapa mental

Actividad Rubrica: Mapa mental 2.1.4

0.5 Los alumnos diseñan su mapa mental y al final pegan en el muro y explican su contenido

5 1 P 2.1 Distribuciones de probabilidad.

Estudios de casos: Distribuciones de probabilidad

Internet, equipo de computo, Software de análisis estadístico

S@V Interpretar, investigar, analizar, y resolver el caso de estudio.

Rubrica: Estudio de casos 2.1.1

0 Los alumnos identificaran y propondrán e intercambiaran ideas con respecto a las alternativas de solución de caso de estudio. La actividad se desarrolla en dos sesiones

5 1 P 2.1 Distribucione

Estudios de casos:

Internet, equipo de computo,

S@V Interpretar, investigar,

Rubrica: Estudio de

1.2 En esta segunda sesión. Se evalúa la

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s de probabilidad.

Distribuciones de probabilidad

Software de análisis estadístico

analizar, y resolver el caso de estudio.

casos 2.1.1

actividad con la rubrica

6 1 P 2.1 Distribuciones de probabilidad.

Estudios de casos: Distribuciones de probabilidad

Cañón, Pintarron, equipo de computo

Aula Interpretar, investigar, analizar, y resolver el caso de estudio.

Rubrica Estudio de casos 2.1.2

0 Los alumnos identificaran y propondrán e intercambiaran ideas con respecto a las alternativas de solución de caso de estudio. La actividad se desarrolla en dos sesiones

6 1 P 2.1 Distribuciones de probabilidad.

Estudios de casos: Distribuciones de probabilidad

Cañón, Pintarron, equipo de computo

Aula Interpretar, investigar, analizar, y resolver el caso de estudio.

Rubrica Estudio de casos 2.1.2

1.2 En esta segunda sesión. Se evalúa la actividad con la rubrica

6 1 P 2.1 Distribuciones de probabilidad.

Resolución de problemas: Distribuciones de probabilidad

Internet, equipo de computo, Software de análisis estadístico

S@V Reforzara los conceptos adquiridos del tema y analiza los distintos factores que intervienen en un problema y formula distintas alternativas de solución.

Rubrica: Ejercicios prácticos 2.1.3

0 Los alumnos identificaran y proponen alternativas de solución a los problemas propuestos La actividad se desarrolla en dos sesiones

6 1 P 2.1 Distribuciones de probabilidad.

Resolución de problemas: Distribuciones de probabilidad

Internet, equipo de computo, Software de análisis estadístico

S@V El alumno reafirmara los conocimientos adquiridos sobre el tema

Rubrica: Ejercicios prácticos 2.1.3

1 En esta segunda sesión. Se evalúa la actividad con la rubrica

7 1 P 2.2 Distribuciones discretas.

Exposición por parte del docente:

fundamentos y conceptos en

Diapositiva 2.2 Cañón, Pintarron, equipo de computo

Aula El alumno comprenderá los conceptos de distribuciones discretas

- 0 Presentación de conceptos teóricos

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Distribuciones discretas

7 1 P 2.2 Distribuciones discretas.

Exposición por parte del docente:

Ejemplos en Distribuciones discretas

Diapositiva 2.2 Cañón, Pintarron, equipo de computo

Aula Identificara el uso de las distribuciones discretas en ejemplos prácticos

- 0 Presentación de conceptos teóricos y ejemplos

7 1 P 2.2 Distribuciones discretas.

Ejercicios prácticos: Distribuciones binomial y geométrica

Internet, equipo de computo, Software de análisis estadístico

S@V El alumno analizara los distintos factores que intervienen en un problema y formula distintas alternativas de solución

Rubrica: Ejercicio particos 2.2.1

0 Los alumnos identificaran y proponen alternativas de solución a los problemas propuestos La actividad se desarrolla en dos sesiones

7 1 P 2.2 Distribuciones discretas.

Ejercicios prácticos: Distribuciones binomial y geométrica

Internet, equipo de computo, Software de análisis estadístico

S@V El alumno analizara los distintos factores que intervienen en un problema y formula distintas alternativas de solución

Rubrica: Ejercicios prácticos 2.2.1

1 En esta segunda sesión. Se evalúa la actividad con la rubrica

8 1 P 2.2 Distribuciones discretas.

Resolución de problemas: Distribuciones hipergeométricas y de Poisson

Cañón, Pintarron, equipo de computo

Aula Representar, interpretar, y resolver los problemas propuestos sobre las distribuciones hipergeométricas y de Poisson

Rubrica: Practica asistida 2.2.2

0 Se proporciona al estudiante programas estadísticos como auxiliar a la solución de los problemas

8 1 P 2.2 Distribuciones discretas.

Resolución de problemas: Distribuciones hipergeométricas y de Poisson

Cañón, Pintarron, equipo de computo

Aula Representar, interpretar, y resolver los problemas propuestos sobre

Rubrica: Practica asistida 2.2.2

1 En esta segunda sesión. Se evalúa la actividad con la rubrica

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las distribuciones hipergeométricas y de Poisson

8 1 P 2.2 Distribuciones discretas.

Estudio de casos: Distribuciones discretas

Internet, equipo de computo, Software de análisis estadístico

S@V Descripción de las aplicaciones de las distribuciones discretas

Rubrica: Estudio de casos 2.2. 3

0 Los alumnos identificaran y propondrán e intercambiaran ideas con respecto a las alternativas de solución de caso de estudio. La actividad se desarrolla en dos sesiones

8 1 P 2.2 Distribuciones discretas.

Estudio de casos: Distribuciones discretas

Internet, equipo de computo, Software de análisis estadístico

S@V Interpretar, investigar, analizar, y resolver el caso de estudio.

Rubrica: Estudio de casos 2.2.3

1.2 En esta segunda sesión. Se evalúa la actividad con la rubrica

9 1 P 2.3 Distribuciones continuas.

Exposición por parte del docente Fundamentos

Diapositiva 2.3 Cañón, Pintarron, equipo de computo

Aula Identificar los conceptos de las distribuciones continuas.

- 0 Presentación de fundamentos teóricos

9 1 P 2.3 Distribuciones continuas.

Exposición por parte del docente Distribuciones continuas

Mapa mental

Diapositiva 2.3 Cañón, Pintarron, equipo de computo

Aula El alumno comprenderá, e identificara : Distribución uniforme, Distribución Normal, Distribución JI Cuadrado, Distribución T de Student

Actividad Rubrica: Mapa mental 2.2.4

0.5 Los alumnos diseñan su mapa mental y al final pegan en el muro y explican su contenido

9 1 P 2.3 Distribuciones continuas.

Ejercicios practico: Distribuciones de probabilidad

Internet, equipo de computo, Software de análisis

S@V El alumno realizara los cálculos de las distribuciones

Rubrica: Ejercicios practico 2.3.1

0 Los alumnos identificaran y proponen alternativas de

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uniforme y normal

estadístico continuas e Interpretara los resultados y las gráficas.

solución a los problemas propuestos La actividad se desarrolla en dos sesiones

9 1 P 2.3 Distribuciones continuas.

Ejercicios practico: Distribuciones de probabilidad uniforme y normal

Internet, equipo de computo, Software de análisis estadístico

S@V El alumno realizara los calcular las distribuciones continuas e. Interpretara los resultados y las gráficas.

Rubrica: Ejercicios practico 2.3.1

1.2 En esta segunda sesión. Se evalúa la actividad con la rubrica

10 1 P 2.3 Distribuciones continuas.

Video sobre la estadística descriptiva e inferencial

Video Estadística descriptiva e inferencial Internet, Computadora, cañón, Pintarron

Aula El alumno Identificara los conceptos de distribuciones de probabilidad, distribución discreta y distribución continua

- 0 Se presenta en video frente a grupo, y en equipo tomarán notas, organizaran la información y elaboraran una síntesis

10 1 P 2.3 Distribuciones continuas.

Video sobre la estadística descriptiva e inferencial

Video Estadística descriptiva e inferencial Computadora, cañón, Pintarron

Aula El alumno Identificara los conceptos de distribuciones de probabilidad, distribución discreta y distribución continua

- 0 En equipo los alumnos presentaran la síntesis frente a grupo sobre lo más sobresaliente del video. La actividad no es evaluable,

10 1 P 2.3 Distribuciones continuas.

Resolución de problemas: Distribución t y x2

Internet, equipo de computo, Software de análisis estadístico

S@V Fortalecer temas teóricos vistos mediante los ejercicios propuestos.

Rubrica: Ejercicios practico 2.3.2

0 Los alumnos identificaran y proponen alternativas de solución a los problemas propuestos

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La actividad se desarrolla en dos sesiones

10 1 P 2.3 Distribuciones continuas.

Resolución de problemas: Distribución t y x2

Internet, equipo de computo, Software de análisis estadístico

S@V Revisión conceptos , aclaración y retroalimentación

Rubrica: Ejercicios practico 2.3.2

1.2 En esta segunda sesión. Se evalúa la actividad con la rubrica

Horas Totales

24 Horas Presenciales

12 Horas No Presenciales

12

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PLANEACIÓN DIDÁCTICA DE LA ASIGNATURA

Nombre de la Unidad

3. Pruebas de hipótesis

Objetivo de la Unidad

El alumno utilizará métodos estadísticos para la prueba de hipótesis.

Semana

Hora Clase

Modo (P / NP)

Tema Estrategia didáctica

Recursos didácticos

Espacio (s) formativo (s)

Resultado de Aprendizaje (Saber, Saber Hacer, Ser)

Instrumento de Evaluación

Valor del Instrumento de Evaluación

Observaciones Resultado ddel aprendizaje final

11 1 P 3.1 Formulación de hipótesis.

Exposición por parte del docente Formulación de hipótesis: hipótesis nula y alternativa.

Diapositivas 3.1 Cañón, Pintarron, equipo de computo

Aula Identificar los conceptos sobre la formulación de hipótesis: hipótesis nula y alternativa

- 0 Presentación de conceptos teóricos

Elaborará un compendio de 5 casos prácticos relacionados con su aplicación en T.I. que incluya: • Formulación de hipótesis. • Pruebas paramétricas y no paramétricas. • Coeficientes de correlación. • Modelos de regresión lineal.

11 1 P 3.1 Formulación de hipótesis.

Mapa mental: formulación de hipótesis: hipótesis nula y alternativa

Cañón, Pintarron, equipo de computo

Aula Describir, comprender y organizar los conceptos de la distribución de probabilidad a través del mapa mental

Actividad rubrica: Mapa mental 3.2.2

1 Los alumnos diseñan su mapa mental y al final explican su contenido

11 1 P 3.1 Formulación de hipótesis.

Ejercicios prácticos: formulación de hipótesis

Internet, equipo de computo, Software de análisis estadístico

S@V Reforzara los conceptos adquiridos del tema y analiza los distintos factores que intervienen en un problema y formula distintas alternativas de solución.

Actividad Rubrica Ejercicios prácticos 3.1.1

0 Los alumnos identificaran y proponen alternativas de solución a los problemas propuestos La actividad se desarrolla en dos sesiones

11 1 P 3.1 Formulación de hipótesis.

Ejercicios prácticos: formulación de hipótesis

Internet, equipo de computo, Software de análisis estadístico

S@V El alumno reafirmara los conocimientos adquiridos sobre el tema

Actividad Rubrica Ejercicios prácticos 3.1.1

1.5 En esta segunda sesión. Se evalúa la actividad con la rubrica

F-DC-16-c 13

12 1 P 3.1 Formulación de hipótesis.

Estudio de casos: Formulación de hipótesis: hipótesis nula y alternativa

Cañón, Pintarron, equipo de computo

Aula Interpretar, investigar, analizar, y resolver el caso de estudio.

Actividad rubrica Estudio de casos 3.1.2

0 Los alumnos identificaran y propondrán e intercambiaran ideas con respecto a las alternativas de solución de caso de estudio. La actividad se desarrolla en dos sesiones

12 1 P 3.2 Árboles.

Estudio de casos: Formulación de hipótesis: hipótesis nula y alternativa

Cañón, Pintarron, equipo de computo

Aula Interpretar, investigar, analizar, y resolver el caso de estudio.

Actividad rubrica Estudio de casos 3.1.2

1.5 En esta segunda sesión. Se evalúa la actividad con la rubrica

12 1 P 3.2 Árboles.

Investigación de campo: Pruebas paramétricas y no paramétricas

Internet, equipo de computo, Software de análisis estadístico

S@V Entenderá los fundamentos prácticos para la aplicación de Arboles

Actividad Rubrica: Investigación de campo 3.2.1

0 Los alumnos identificaran y proponen alternativas de solución a los problemas propuestos La actividad se desarrolla en dos sesiones

12 1 P 3.2 Árboles.

Investigación de campo: Pruebas paramétricas y no paramétricas

Internet, equipo de computo, Software de análisis estadístico

S@V El alumno definirá los conceptos y criterios de: Coeficientes de correlación. Prueba paramétrica. Prueba no paramétrica. Niveles significativos para la aceptación de una hipótesis a través de las pruebas (T, Z, Ji Cuadrada).

Actividad Rubrica: Investigación de campo 3.2.1

1.5 En esta segunda sesión. Se evalúa la actividad con la rubrica

13 1 P 3.2 Panel de Lectura: Aula En equipo los alumno - 0 El equipo realiza un

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Árboles. discusión: Diferencias entre las pruebas estadísticas, ventajas y desventajas Actividad para el aula

Enlace1 Enlace2 Video Estadística Inferencia Cañón, Pintarron, equipo de computo

realizara un resumen sobre el contenido del video (pruebas paramétricas y no paramétricas, etc)

resumen del material presentado donde definirán las diferencias entre las pruebas estadísticas, ventajas y desventajas La actividad NO es evaluable Y se realizan en dos sesiones

13 1 P 3.2 Árboles.

Panel de discusión: Diferencias entre las pruebas estadísticas, ventajas y desventajas Actividad para el aula

Computadora, cañón, Pintarron

Aula Los alumnos formularan una un hecho practico para la aplicación de Arboles

-

0 El equipo al terminar su resumen realizaran un panel de discusión. ¿Cuáles son las características de las pruebas estadísticas? ¿Cuáles son sus ventajas y desventajas? ¿Cómo se aplican a situaciones reales? La actividad NO es evaluable

13 1 P 3.2 Árboles.

Ejercicios prácticos: Métodos no paramétricos

Internet, equipo de computo, Software de análisis estadístico

S@V Representar, interpretar, y resolver los problemas propuestos sobre los Métodos no paramétricos

Actividad rubrica: Ejercicios prácticos 3.2.3

0 Se proporciona al estudiante programas estadísticos como auxiliar a la solución de los problemas

13 1 P 3.2 Árboles.

Ejercicios prácticos: Métodos no paramétricos

Internet, equipo de computo, Software de análisis estadístico

S@V Representar, interpretar, y resolver los problemas propuestos sobre los Métodos no paramétricos

Actividad rubrica: Ejercicios prácticos 3.2.3

1.5 En esta segunda sesión. Se evalúa la actividad con la rubrica

14 1 P 3.3 Modelos

Exposición por parte del

Diapositivas 3.3

Aula El alumno identificar los modelos de regresión

- 0 Presentación de fundamentos teóricos

F-DC-16-c 15

de regresión lineal.

docente Modelos de regresión lineal

Cañón, Pintarron, equipo de computo

lineal y el procedimiento para su cálculo.

14 1 P 3.3 Modelos de regresión lineal.

Mapa mental: modelos de regresión lineal

Cañón, Pintarron, equipo de computo

Aula Describir, comprender y organizar los conceptos de la distribución de probabilidad a través del mapa mental

Actividad rubrica: Mapa mental 3.3.2

1 Los alumnos diseñan su mapa mental y al final presentan su contenido

14 1 P 3.3 Modelos de regresión lineal.

Presentación video: modelos de regresión lineal

Internet, equipo de computo, Software de análisis estadístico

S@V El alumno relacionara variables independientes y dependientes empleando la regresión lineal.

Actividad Rubrica: Presentación 3.3.1

0 Elaborará un compendio de 5 casos prácticos relacionados con su aplicación en T.I. que incluya: Formulación de hipótesis. Pruebas paramétricas y no paramétricas. Coeficientes de correlación. Modelos de regresión lineal

14 1 P 3.3 Modelos de regresión lineal.

Presentación video: modelos de regresión lineal

Internet, equipo de computo, Software de análisis estadístico

S@V El alumno relacionara variables independientes y dependientes empleando la regresión lineal.

Actividad Rubrica: Presentación 3.3.1

1 En esta segunda sesión. Se evalúa la actividad con la rubrica

15 1 P 3.3 Modelos de regresión lineal.

Estudios de casos: Modelos de regresión lineal

Cañón, Pintarron, equipo de computo

Aula Interpretar, investigar, analizar, y resolver el caso de estudio.

Actividad-Rubrica: Estudio de casos 3.3.3

1 Los alumnos identificaran y propondrán e intercambiaran ideas con respecto a las alternativas de solución de caso de estudio.

15 1 P 3.3 Modelos de regresión

Estudios de casos: Modelos de regresión lineal

Internet, equipo de computo, Software de

S@V Revisión conceptos , aclaración y retroalimentación

- 0 Se presentaran los resultados del curso en base a las actividades realizadas

F-DC-16-c 16

lineal. análisis estadístico

y se aclararan dudas

Horas Totales

20 Horas Presenciales

9 Horas No Presenciales 11

BIBLIOGRAFÍA

Navadi, W. (2006). Estadistica para ingenieros y cientificos. Mc Graw Hill.

Jhonson, R. (1991). Estadistica Elemental. Mexico: Grupo Editorial Iberoaméricana.

Mendenhall, William, Sincich, Terry. (1997) Probabilidad y estadista para Ingenieros (4ED), Washington, EE.UU. Prentice Hall

Navadi, W. (2006). Estadistica para ingenieros y cientificos. Mc Graw Hill.

Pérez, Cesar (2002). Estadística aplicada a través de Excel, Pretince Hall

Mark L. Berenson, David M. Levine, Timothy C Krehbiel, Estadística para administración, 2da Edición, Editorial Pearson Educación.

Richard I, Levin&David S. Rubin, Estadística para administradores (1994), Pearson.

Elaboraron: Vo.Bo.

MC Alfonso Monterrosas Fuentes MIA. Marcela García Alonso