UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO-PUNO

UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO-PUNO

S I L A B OFACULTAD

: Ciencias Agrarias

ESCUELA PROFESIONAL: Ingeniera Topogrfica y AgrimensuraI. IDENTIFICACIN ACADMICA.

1.1. Asignatura.a) Nombre

: Mtodos Estadsticosb) Cdigo

: 02 - 038c) Pre-requisito(s)

: Estadstica Generald) Nmero de horas

: Teora: 02, Prctica: 02; Total: 04 horas semanal

e) Crditos

: 03f) Ao y semestre Acadmico: 2014-II, Grupo nico (S-IV).

g) Duracin de la asignatura: Del 08 de Set. al 16 de Enero 2015 (17 semanas)

h) rea curricular

: Carrera Pura1.2. Docente:

a. Nombres y Apellidos

: Vladimiro Ibez Quispe, Dr.b. Condicin

: Nombrado

c. Categora

: Principal a D.E.

d. Especialidad

: Estadstica - Informtica

1.3 Ambiente donde se realiza el aprendizaje:

Aula

: TA 304 E.P. de Ing. Topogrfica y Agrimensura1.4. Horario

: Lunes (3-5 hrs) y Mircoles (5-7hrs).II. SUMILLA Y CONTENIDOS TRANSVERSALES.

SUMILLALa asignatura tiene el propsito principal en proporcionar al estudiante una herramienta para la toma de decisiones de los aspectos ms relevantes del diseo y anlisis de experimentos, con nfasis muy ligados con los aspectos matemticos, se enfatizan los conceptos como: cundo usar los tipos de diseos, cmo aplicar a la realidad y cmo ejecutar el anlisis y la interpretacin de la informacin obtenida a travs del experimento, evidenciar la utilidad del diseo de experimentos como herramienta en el proceso e investigacin cientfica y realizar la mejora continua de los experimentos. La asignatura est organizado en las siguientes unidades didcticas: Planeamiento de una investigacin cientfica y anlisis de varianza de diseos experimentales bsicos, Anlisis de varianza de experimentos factoriales bajo los diseos bsicos, y anlisis de regresin lineal mltiple, correlacin lineal, parcial y mltiple.CONTENIDOS TRANSVERSALES

i) Educacin y Poblacin.

ii) Desarrollo de una cultura de comunicacin e informacin.iii) Formacin tica y de compromiso social

III. COMPETENCIAS.

El diseo de un experimento en el campo de la ingeniera topogrfica es la secuencia completa de pasos generados para asegurar los conocimientos que se obtendrn de los datos apropiados en la solucin de un problema de incertidumbre, que permita un anlisis objetivo que conduzca a las deducciones vlidas en base a la teora cientfica establecida claramente y responda a los objetivos de la investigacin propuesta.

IV. TRATAMIENTO DE LAS UNIDADES DIDCTICAS.4.1. Primera Unidad Didctica: Planeamiento de la investigacin y anlisis de varianza de experimentos bsicos.

Tiempo de desarrollo: Del 08 de Setiembre al 13 de Octubre del 2014. Total de horas: 20CapacidadesIndicadores de logroActitudesIndicadores de logroContenidosTiempo hrs.

Identifica los objetivos de la investigacin cientfica, realiza el anlisis de varianza para diseos experimentales bsicos y compara con la prueba mltiple de significacin. Plantea el problema de investigacin.

Analiza los datos correspondientes a los diseos bsicos. Efecta las pruebas de comparacin mltiple de significacin.Responsabilidad.

Honestidad.

Persistencia.Presenta sus trabajos encargados en la fecha programada.Evita copiar ejercicios del trabajo de sus compaeros.

Se esfuerza en resolver los ejercicios hasta lograrlo. Conceptos generales y diseo de la investigacin.

Funcin de la estadstica en el mtodo cientfico. Diseo completo al azar, aleatorizacin, modelo lineal aditivo, esquema del diseo, descomposicin de la suma de cuadrados del total, y ANOVA. Diseo bloque completo al azar, aleatorizacin, esquema del diseo, modelo lineal aditivo, y ANOVA.

Pruebas de comparacin mltiple: DLS, Duncan, Tukey, Dunnett y transformacin de datos. Aplicacin con software.424442

EVALUACION13 de Octubre del 2014, Hora 3- 5 pm..

4.2. Segunda Unidad Didctica: Anlisis de varianza de experimentos factoriales diseados.

Tiempo de desarrollo: Del 15 de Octubre al 01 de Diciembre del 2014. Total de horas: 28CapacidadesIndicadores de logroActitudesIndicadores de logroContenidos por semanaTiempo hrs.

Disea y analiza los resultados de investigaciones con experimentos conducidos de dos y tres factores cruzados bajo los diseos bsicos. Distingue el efecto principal y el efecto de interaccin Calcula el anlisis de varianza para un experimento factorial de dos y tres factores.

Realiza el anlisis de varianza para factores cuantitativos (dos factores).Responsabilidad.

Honestidad.

PersistenciaPresenta sus trabajos encargados en la fecha programada.Evita copiar ejercicios del trabajo de sus compaeros.Se esfuerza en resolver los ejercicios hasta lograrlo. Conceptos de efecto principal, efecto de interaccin, tipos de factores, clasificacin de factores. Experimento factorial de la serie 2n, bajo DCA, DBCA. Esquema del diseo, modelo lineal aditivo, y anlisis de varianza.

Experimento factorial de la serie 3n. bajo DCA, DBCA. Esquema del diseo, modelo lineal aditivo, y anlisis de varianza. Experimentos con factores cuantitativos (dos factores). Aplicacin con software.48862

EVALUACION01 de Diciembre del 2014, Hora 3-5 pm.

4.3. Tercera Unidad Didctica: Modelos de regresin lineal mltiple y polinmica.

Tiempo de desarrollo: Del 03 de Diciembre al 07 de Enero del 2015. Total de horas: 20CapacidadesIndicadores de logroActitudesIndicadores de logroContenidos por semanaTiempo hrs.

Genera modelos y estima los parmetros de regresin mltiple infiriendo con la prueba de hiptesis y realiza el anlisis de correlacin lineal simple y mltiple. Estima el modelo de regresin lineal mltiple y obtiene el ANOVA Analiza y resuelve los problemas a travs de regresin lineal mltiple y no lineal.Responsabilidad.

Honestidad.

PersistenciaPresenta sus trabajos encargados en la fecha programada.Evita copiar ejercicios de sus compaeros.

Se esfuerza en resolver los ejercicios hasta lograrlo. Anlisis de Regresin Lineal Mltiple (RLM): Estimacin de los parmetros del modelo, Consecuencias de la estimacin, Prueba de hiptesis en RLM. Intervalos confidenciales para: j, respuesta media E(Yh) y observaciones futuras Yh(new). Correlaciones parciales de primer y segundo orden. Construccin de modelos y bsqueda de la mejor ecuacin de regresin. Anlisis de regresin poli nmica Aplicacin con software.64242

2

EVALUACION07 de Enero del 2015, Hora 5-7 pm.

V. ESTRATEGIAS, MTODOS Y TCNICAS DIDCTICAS.

a. Estrategias de Enseanza-aprendizaje. Enseanza: Se utilizarn diferentes pginas Web y la plataforma Moodle para los ejercicios que sern guiados por el docente, trabajos guiados, trabajos en equipo. Aprendizaje: recirculacin, elaboracin, organizacin, recuperacin y otros.b. Mtodos: Mtodo acadmico universitario (clase magistral desarrollo de modelos de computacin). Mtodo de descubrimiento.

Aula Laboratorio Otros. c. Tcnicas: Organizadores del conocimiento: Mapa conceptual, red semntica y otros.

Dinmica grupal: Resolucin de ejercicios en el laboratorio, debate dirigido, lluvia de ideas.VI. MEDIOS Y MATERIALES DIDCTICOS.

a) Auditivo: Comunicacin: Docente-estudiantes

Estticos: Texto elaborado por el docente y otros seleccionados, separatas, guas de estudio, pizarra electrnica, textos afines.

En movimientos: Imgenes proyectadas, multimedia, slides.b) Audiovisuales: De acceso indirecto: video conferencia programada, direcciones de internet.

VII. EVALUACIN DE APRENDIZAJE.

Capacidades y ActitudesINDICADORESTECNICASINSTRUMENTO

CAPACIDADES:

4.1, 4.2, 4.3 Aplica los procesos de investigacin y realiza el anlisis de varianza para diseos experimentales bsicos y compara con la prueba de significacin, con conocimiento de estadstica.

Disea, analiza y ejecuta los resultados de investigaciones con experimentos factoriales de dos y tres factores con conocimiento de diseos experimentales bsicos, demostrando habilidad, responsabilidad y tica. Realiza la estimacin de los parmetros de regresin lineal mltiple e infiere con la prueba de hiptesis con conocimiento de estadstica, demostrando habilidad, responsabilidad y tica.ExamenExamen

ExamenPrueba escritaPrueba escritaPrueba escrita

ACTITUDES:

4.1, 4.2, 4.3Responsabilidad: Presenta sus trabajos encargados en la fecha programada con ejercicios correctamente resueltos y no falta ninguno.Honestidad: Evita copiar ejercicios del trabajo de sus compaeros.

Persistencia: Se esfuerza en resolver los ejercicios hasta lograrlo.ObservacinObservacin

ObservacinFicha de observacinFicha de observacin

Ficha de observacin

Criterio de Evaluacin: El alumno se considera aprobado en la asignatura con la asistencia de no menor al 70% a las sesiones de clase, y alcance un puntaje mayor o igual a 10.5

Calificacin.

Capacidades:

El resultado de la evaluacin se determinar, utilizando la siguiente frmula:

temFrmulaPrcticas Calificadas en Laboratorio

PC1(PE1+PCA1+ TE1)/3PCA1 = (PCA1+PCAL1)/2

PC2(PE2+PCA2+ TE2)/3PCA2 = (PCA2+PCAL2)/2

PC3(PE3+PCA3+ TE3)/3PCA3 = (PCA3+PCAL3)/2

PFC(PC1 + PC2 + PC3)/3

Donde:

PE1, PE2, PE3= Examen escrito 1, 2 y 3.

PCA1, PCA2, PCA3 = Prcticas calificadas 1, 2 y 3

TE1, TE2, TE3 = Trabajos encargados 1, 2 y 3

PCAL1, PCAL2, PCAL3 = Prcticas en el laboratorio 1, 2 y 3

PFC = Promedio Final de capacidades.

PC1 = Promedio de capacidad 1; PC2 = Promedio de capacidad 2; PC3 = Promedio de capacidad 3.

El promedio final de capacidades (PFC), representa el resultado final de la nota obtenida en capacidades al concluir el curso.

Actitudes:

El promedio Final de Actitudes (PFA) tendr un calificativo final que se valorar con las notas siguientes:

0 = Estudiante carente de actitudes sin asistencia a sesiones de clase.

1 = Estudiante que alcanz las actitudes adecuadas, pero sin resaltar sobre los dems.

2 = Estudiante que alcanz las actitudes y resalta entre los miembros del saln y en laboratorio.

PFA = (AC1 +AC2+ AC3)/3

Promedio Final: PF = (PFC*0.9)+PFA

VIII. BIBLIOGRAFA.

TEXTO:

IBAEZ, V. (2011). "Anlisis y diseo de experimentos". Primera Edicin. UNA-Puno, Per.TEXTOS DE CONSULTA:

ANDRADE, S. (2008). Metodologa de la Investigacin Cientfica. 2da. Edicin. Editorial Andrade, Lima Per.

BALLUERKA, N. y Vergara, A. (2002). Diseos de Investigacin Experimental en Psicologa. 1ra. Edicin. Edit. Prentice-Hall. Madrid Espaa.

GUTIERREZ, H. y De la VARA, S. (2008). Anlisis y Diseo de Experimentos. Primera Edicin. Edit. McGraw-Hill.

HERNANDEZ, R., FERNANDEZ, C. Y BAPTISTA, P. (2010). "Metodologa de la Investigacin". 5ta. Edicin, Editorial McGraw-Hill. Mxico.LINARES, J. (2009). Investigacin de mercados: tcnicas y procedimientos de informacin para el marketing competitivo. 2da. Edicin. Editorial San Marcos. Lima Per.

LOPEZ, E.A. (2008). "Diseo y Anlisis de Experimentos: Fundamentos y aplicaciones en agronoma". Primera Edicin. Edit. Facultad de Agronoma.

[Constula: 4-08-2014]MENDEZ, C.E. (2009). Metodologa: Diseo y desarrollo del proceso de investigacin con nfasis en ciencias empresariales. 4ta. Edicin. Edit. Limusa, S.A. de C.V. Mxico.MONTGOMERY, D.C., PECK, E.A., y VINING, G.G. (2007). "Introduccin al anlisis de regresin lineal. 3a. Edicin. Grupo Editorial Patria, S.A. de C.V., Mxico.MONTGOMERY, D.C. (2012). "Diseo y Anlisis de Experimentos". 2da. Edicin. Edit. Limusa Wiley, Mxico.

SAS/STAT (2006). "User's Guide". SAS Institute Inc., Cary, NC., USA. v 9.13.

TAMAYO y TAMAYO, Mario (2013). Metodologa formal de la investigacin cientfica. 2da. Edicin. Editorial Limusa Wiley, Mxico.NETER, J. y W. WASSERMAN (1977). Aplied Linear Statistical Models. Regression, analysis of variance, and experimental design. USA.VALDERRAMA, S.R. y LEON, L.R. (2009). Tcnicas e instrumentos para la obtencin de datos en la investigacin cientfica. Primera Edicin. Edit. San Marcos, Lima Per.

VELAZQUEZ, A., REY, N. (2007). Metodologa de la investigacin cientfica. 1ra. Edicin. Editorial San Marcos, Lima Per.

Fecha de entrega: 08 de Setiembre del 2014.PAGE 4