UNIVERSIDAD DE SAN CARLOS DE GUATEMALAFACULTAD DE INGENIERIAESCUELA DE ESTUDIOS DE POSTGRADOS

2019

TRIMESTRE

11

Nombre del Cuso: Métodos estadísticos para monitorización de la contaminación ambientalCódigo: MEA147 Créditos: 3

Escuela: ESTUDIOS DE POSTGRADO Maestría a la que pertenece: ENERGÍA Y AMBIENTE

Docentes: Ing. M.Sc. Juan Carlos Fuentes

Edificio: T-7 Sección: A, B y CSalón del curso: 214 Horario del

curso: Sección A: 10:00 a 13:00

Horas por semana del curso: 3 horas presenciales por sección

Trimestre: 1 Período: 23 de febrero al 18 de mayo de 2019

1. DESCRIPCIÓN DEL CURSO

La estadística es una rama de la matemática que se encarga del análisis y procesamiento de datos provenientes de observaciones de diversos fenómenos sobre las unidades o variables, lacual es de aplicación a todas las áreas del conocimiento. El curso de estadística pertenece al área ambiental del pensum de estudios de la Maestría enEnergía y Ambiente, estructurado en siete unidades, que comprenden desde conceptos básicos hasta el muestreo y definición de indicadores estadísticos en casos reales y prácticos en proyectos. Consiste en la aplicación de la estadística al monitoreo de la contaminación ambientaly al comportamiento de las variables ambientales a través de indicadores, haciendo énfasis a lacontaminación sobre los recursos naturales renovables. La parte central del mismo se basa en la aplicación de modelos estadísticos que permitan conocer las relaciones de causa y efecto en los procesos de contaminación, así como la aplicaciónde distribuciones a casos prácticos en el ambiente. La última unidad del curso, comprende lorelacionado al muestreo estadístico, su clasificación, etapas y aplicaciones en indicadores para monitoreo el avance de proyecto o investigación. Al final, se pretende que el estudiante adquiera un criterio amplio sobre el concepto,importancia y aplicación de la estadística en cualquier área del conocimiento, en especial en el ambiental y energía. Así mismo, tenga la habilidad de aplicar las técnicas adquiridas en la realización de su tesis de grado. Ofrecer al estudiante las herramientas necesarias y complementarias para el planteamiento y solución de modelos cuantitativos de problemas reales enfatizando en la toma de decisiones en una forma adecuada y óptima.

GENERAL1. Que el estudiante adquiera

conocimientos teóricos y prácticos de la estadística como una herramienta en el análisis de contaminación y del comportamiento de variables ambientales aplicadas a proyectos reales

ESPECÍFICOSLograr que el participante al final del curso seacapaz de:

1. Conocer los conceptos, de contexto de aplicación de la estadística en proyectos reales

2. Utilizar herramientas para registrar el comportamiento de los fenómenos

3 A li H i t d ió

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2. OBJETIVOS

3. COMPETENCIAS TERMINALES

Al finalizar el curso el estudiante desarrolla las siguientes competencias:

Interpreta los diferentes parámetros estadísticos para la toma de decisiones en la resolución de problemas, proyectos e investigaciones.

Identifica la fiabilidad de los datos a utilizar en los diferentes parámetros estadísticos. Aplica métodos de proyección para inferir pronósticos de comportamiento de los

fenómenos basado en modelos matemáticos o probabilísticos con datos estadísticos. Define y aplica el método de muestreo a utilizar en la formulación de proyectos o

investigaciones Define de forma adecuada las herramientas estadísticas para el diseño de una

investigación Elabora y define los indicadores estadísticos para el monitoreo de avance de proyectos,

programas de desarrollo, investigaciones y otros Aplica correctamente los parámetros, modelos e indicadores estadísticos a emplear en

cada fase de proyectos e investigaciones reales.

4. CONTENIDO TEMÁTICO DEL CURSO

Unidad Tema

IEstadística DescriptivaUtilizar herramientas para el registro de datos y aplicación de métodos descriptivos para conocer el comportamiento de los fenómenos

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II Análisis de RegresiónAplicación de métodos para proyección y tendencia o pronóstico de los fenómenos

IIIDistribución de ProbabilidadesUtilización de herramientas probabilísticas o modelos estadísticas de comportamiento de los fenómenos para definir su nivel de ocurrencia.

IV Análisis de Eventos ExtremosAplicar e interpreter diversos modelos para series extremas de eventos naturales.

VLínea Basal, Intermedia y FinalDefinir los indicadores como medidores de avance de los parámetros estadísticos en fenómenos ambientales, energéticos y sociales

VIDiagnósticos y Evaluaciones FinalesAplicar parámetros estadísticos en el diseño proyectos o investigaciones (en especial en su trabajo de tesis de maestría)

5. CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES

Sesi

ón

Fech

a

Objetivo de la sesión Contenidos a desarrollar Actividad Evaluación

Sesi

ón N

o.1

Fech

a: f

ebre

ro 2

3 de

201

9

Presentar al catedrático.

Describir y organizar el curso.

Abordar el tema: xxx

1. Estadística descriptivao Medidas de tendencia

centralo Series estandarizadaso Análisis e interpretación de

casos prácticos

Entrega de Programa

Organización del curso

Clase magistral

Taller en clase

5

Sesi

ón N

o.2

Fech

a: m

arzo

2 d

e 20

19

Abordar el tema: Clasificación de modelos e introducción a los modelos de regresión lineal

2. Temao Escalas de medición y

clasificación de variableso Clasificación modelos

3. Tema o Modelos regresión linealo Covarianzao Coeficiente de correlación

y determinacióno Caja de ploteoo Método de mínimos

cuadradoso Modelo de mejor ajuste

Clase magistral

Resolución caso 1: Energía en función del caudal de un río en una planta hidroeléctrica.

10

Sesi

ón

No.

3 Abordar el tema: Supuestos del modelo de regresión lineal

4. Identidad en el análisis de varianza

Clase magistral Verificación de

normalidad y

10

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simple5. Linealidad

o Prueba de ro Prueba de Fisher

6. Homocedasticidad o Gráfico de residuoso Prueba F Snedecor

homocedasticidad al modelo de regresión lineal simple deducido en el caso 1.

Sesi

ón N

o.4

Fech

a: m

arzo

16

de 2

019

Abordar el tema: Supuestos del modelo de regresión lineal simple

7. Homogeneidado Ley del Signoo Prueba t Studento Prueba de Cramero Aplicación del software

AFA

8. Normalidado Pruebas gráficas: función

densidad, función acumulada y función probabilística.

o Pruebas paramétricas: x2 y Smirnov-Kolmogorov.

9. Independenciao Prueba de Anderson:

teoría de los desfases y correlograma

Clase magistral

Resolución de hoja de trabajo

10

Sesi

ón N

o.5

Fech

a: m

arzo

23

de 2

019

Abordar el tema: Modelos de regresión lineal múltiple

10. Modelos de regresión lineal múltipleo Modelo matemáticoo Coeficiente de

determinación múltipleo Varianza residualo Deducción del modelo de

regresión lineal múltipleo Análisis de varianza

Clase magistral

Resolución de hoja de trabajo

5 puntos

Sesi

ón N

o.6

Fech

a: m

arzo

30

de 2

019 Abordar el tema:

Distribución de probabilidades

11. Distribucioneso Variable estandarizadao Escalas utilizadas en

estadísticao Escala probabilística

Normalo Distribución Normal

(Gauss)o Distribución Log Normal

(Galtón)o Probabilidades simples y

Clase magistral Prueba corta

sobre casos prácticos de probabilidades

5 puntos

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15

complejaso Aplicaciones

Sesi

ón N

o.7

Fech

a: a

bril

6 de

201

9

Abordar el tema: Análisis de eventos extremos

12. Conceptos básicoso Evento extremoo Probabilidades de

excedencia y no excedencia

o Período de retornoo Casos prácticos

13. Formatos de gráficoso Escala probabilística

Gumbelo Formatos

14. Propiedades de las series máximaso Longitudo Completacióno Consistenciao Independencia

Clase magistral

Hoja de trabajo en clase 10

Sesi

ón N

o. 8

Fech

a: a

bril

27 d

e 20

19

Abordar el tema: Análisis de eventos extremos

o Homogeneidado Independenciao Tendenciao Distribucióno Estacionalidad

15. Modelos de distribución para eventos extremoso Tipo Io Tipo IIo Tipo IIo Pruebas de ajusteo Trazo de intervalos de

confianzao Estimación de eventos de

diseño

Clase magistral

Hoja de trabajo en clase 5

Sesi

ón N

o. 9

Abordar el tema: línea basal, intermedia y final

16.Estudio de caso relacionado a la línea basal

Clase magistral Taller en clase Evaluación

parcial: unidades 1, 2 y 3.

5

Sesi

ón N

o. 1

0

Abordar el tema: diagnósticos y evaluaciones finales

17. Estudio de caso relacionado a la aplicación de los diagnósticos en el área

Clase magistral Taller en clase

5

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16

energética y ambiental

TOTAL 70 puntos

Sesi

ón N

o.11

Fech

a: m

ayo

18 d

e 20

19

Examen Final

Se evaluará vía virtual todo el

contenido teórico del curso.

30 puntos

6. NOTA DE PROMOCIÓN Y EVALUACIÓN DEL RENDIMIENTO ACADÉMICO

La nota de promoción es de 70 puntos en una escala de 0 a 100 puntos, de acuerdo con el Reglamento del sistema de Estudios de Postgrado de la USAC. La asistencia debe ser de al menosel 85%. La zona es de 70 puntos y la evaluación final es de 30 puntos, no hay exámenes de recuperación.

Parcial 1 15 puntosTalleres en clase 10 puntosHojas de trabajo 25 puntos Ensayo 20 puntos Total de la Zona 70 puntos 70%

Evaluación Final 30 puntos 30%

NOTA DE PROMOCIÓN 100 puntos 100%

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7. BIBLIOGRAFÍA

1. Gorgas, Javier; Cardiel, Nicolás; Zamorano, Jaime. Estadística Básica. Departamento de Astrofísica y Ciencias de la Atmósfera, Facultad de Ciencias Físicas, Universidad Complutense de Madrid. 2011

2. Arriaza, Manuel. Guía Práctica de análisis de datos. Junta de Andalucia, Instituto deInvestigación y Formación Agraria y Pesquera. 2006.

3. Navidi, W. 2006. Estadística para ingenieros y científicos. 1era. Edición, Editorial McGraw-Hill. 868 p.

4. Neter, J.; Kutner, M.; Nachtsheim, Ch.; Wasserman, W. 1996. Applied Statistical Models. University of Georgia. 1408 p.

5. Quintana, C. 2007. Estadística elemental. Editorial de la Universidad de Costa Rica. 169 p.6. Quintana, C. 1996. Elementos de inferencia estadística. Editorial de la Universidad de Costa

Rica. 219 p.7. Orozco, E. 2003. Análisis estadístico de eventos extremos: crecidas y lluvias extremas

(Correspondencia personal). Guatemala, USAC, ERIS. 13 p.8. IARNA (Instituto de Agricultura, Recursos Naturales y Ambiente, Universidad Rafael Landívar,

GT); IIA (Instituto Incidencia Ambiental, Universidad Rafael Landívar, GT). 2006. Perfil ambiental de Guatemala: tendencias y reflexiones sobre la gestión ambiental. Guatemala.

9. Linsley, A. 1988. Hidrología para ingenieros. 2 ed. México, McGraw-Hill. 386 p.10. López, E. 2003. Notas del curso de estadística aplicada (Correspondencia personal).

Guatemala, USAC, Maestría en Ciencias de Suelo y Agua. 11. López, F. 1991. Degradación y pérdida de los suelos. Venezuela, CIDIAT. 94 p.12. Monsalve Sáenz, G. 1999. Hidrología en la ingeniería. México, Alfaomega. 383 p.13. Mora, E. 2003. Contaminación por metales pesados (Correspondencia personal). Guatemala,

USAC, Especialización en Recursos Hídricos.14. Mora Valverde, M. 2008. Formulas y tablas estadísticas. Editorial de la Universidad de Costa

Rica. 73 p.15. Rodríguez D, H.A. Hidráulica experimental. Editorial Escuela Colombiana de Ingeniería. 337 p.