UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERIA

FACULTAD DE INGENIERIA MECANICADEPARTAMENTO ACADEMICO DE CIENCIAS BASICAS,HUMANIDADES Y CURSOS COMPLEMENTARIOS

SILABO P.A. 2014-1

1.INFORMACION GENERAL

Nombre del curso: ESTADISTICA Y PROBABILIDADESCdigo del curso: MB 613 Especialidad : M3 / M4 / M5 / M6Condicin: ObligatorioCiclo de estudios: 3er. CicloPre-requisitos: MB 147Nmero de crditos: 03 (Tres)Total de horas semestrales: 56 Hrs.Total de horas por semana: 04 Hrs.Teora: 02Hrs.Practica: 02Hrs.Laboratorio: --Duracin: 17 SemanasSistema de evaluacin: FSubsistema de evaluacin: --Profesor de teora: Liliana Human del Pino, Emilio Luque BraznProfesor de prctica: Liliana Human del Pino, Emilio Luque Brazn

2.SUMILLAEstadstica Descriptiva. Probabilidad. Variable Aleatoria. Distribuciones de Probabilidad. Teora de la confiabilidad. Distribuciones Muestrales.Prueba de hiptesis. Regresin lineal simple y mltiple. Control Estadstico de la Produccin y Calidad.

3.OBJETIVOAl finalizar la asignatura el estudiante es capaz de: Hacer un anlisis exploratorio de datos. Realizar el proceso estadstico para cualquier investigacin o trabajo de tesis. Interpretar sus conclusiones estadsticas para luego tomar decisiones. Tener un anlisis crtico de la parte estadstica de artculos de investigacin.

4.PROGRAMASEMANA N 01 CAPITULO 1 ESTADISTICA DESCRIPTIVA Y PROBABILIDAD0. Conceptos bsicos. Estadstica Descriptiva: Datos Cuantitativos: Medidas de tendencia central, de posicin y dispersin.Asimetra y curtosis. 1.2Tablas de frecuencias. Diagramas segn el tipo de variable.1.3Diagrama de tallo y hojas. Diagrama de cajas.1.4Aplicaciones estadsticas con el software SPSS.SEMANA N 022.1Espacio muestral. Algebra de eventos. Tcnicas de conteo.2.2Definicin de probabilidad clsica. Propiedades y teoremas.2.3Teorema de la multiplicacin. 2.4Particin del espacio muestral. Teorema de la Probabilidad Total. 2.5Probabilidad Condicionada. Teorema de Bayes. 2.6Independencia de eventos.

SEMANA N 03 PRCTICA DIRIGIDA Y PRIMERA PRCTICA CALIFICADA.

SEMANA N 04

CAPITULO 2 VARIABLE ALEATORIA. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD

2.1 Variable Aleatoria. Tipos de variables. 2.2 Variable discreta : funcin de probabilidad, funcin de distribucin, media y variancia.2.3 Variable continua: funcin de densidad, funcin de distribucin, media y variancia.

SEMANA N 052.4 Distribucin de variables aleatorias discretas importantes: Bernoulli, Binomial y Poisson.2.3 Distribucin de variables aleatorias continuas importantes: Exponencial. Relacin entre la distribucin Exponencial y Poisson. Uniforme.

SEMANA N 06 PRCTICA DIRIGIDA Y SEGUNDA PRCTICA CALIFICADA.

SEMANA N 072.4 Distribucin Normal. Aproximacin de binomial a la normal. Otras distribuciones de variables aleatorias continuas importantes:Distribucin Chi-cuadrado, T de Student, F

SEMANA N 08EXAMEN PARCIAL

SEMANA N 9

2.5Distribucin Weybull y Gamma.CAPITULO 3 TEORA DE CONFIABILIDAD. DISTRIBUCIONES MUESTRALES.

3.1 Teora de la confiabilidad de productos y sistemas. Funcin de riesgo (razn de fallas). Sistemas en serie y paralelo.3.2 Modelos de tiempos de fallas para la distribucin Weibull y Exponencial.

SEMANA N 10

3.3 Teorema del Lmite Central. Distribuciones Mustrales.3.4 Distribucin de la variancia muestral( S2).

3.5 Distribucin de 3.6 Distribucin de la diferencia de medias mustrales3.7 Estimadores. Mtodos de estimacin.

SEMANA N 11CAPITULO 4: INTERVALOS DE CONFIANZA Y PRUEBAS DE HIPTESIS

4.1 Estimacin de Intervalo de Confianza:

4.1.1 Intervalo de confianza para la Media Poblacional4.1.2 Intervalo de confianza para la Variancia Poblacional4.1.3 Intervalo de confianza para la diferencia de medias poblacionales.4.1.4 Intervalo de confianza para el cociente de variancias poblacionales.

4.2 Pruebas de Hiptesis:

4.2.1 Prueba de hiptesis para la media y variancia de una poblacin.4.2.2 Prueba de hiptesis para la diferencia de medias poblacionales.4.2.3 Prueba de hiptesis relacionada con variancias poblacionales.4.2.4 Aplicaciones con el software estadstico SPSS.

SEMANA N 12 PRCTICA DIRIGIDA Y TERCERA PRCTICA CALIFICADA

SEMANA N 13CAPITULO 5: REGRESIN LINEAL SIMPLE Y MLTIPLE

5.1 Regresin lineal simple y mltiple.5.2 Coeficiente de correlacin y determinacin lineal simple y mltiple.5.3 Conceptos fundamentales de anlisis de variancia (ANOVA) para estudiar el ajuste de modelos de regresin.5.4 Aplicaciones con el software estadstico SPSS.

SEMANA N 14 PRCTICA DIRIGIDA Y CUARTA PRCTICA CALIFICADA

SEMANA N 15

CAPITULO 6: CONTROL ESTADSTICO DE LA PRODUCCIN Y CALIDAD

6.1 Control Estadstico de calidad.6.2 Diagramas de control. Muestreo por variables: Diagramas, y R6.3 Control estadstico de procesos.

SEMANA N 16EXAMEN FINAL

SEMANA N 17EXAMEN SUSTITUTORIO

5. ESTRATEGIAS DIDACTICAS El mtodo lgico a seguir es el inductivo deductivo, para que el estudiante conozca los conceptos y leyes que gobiernan la Estadstica y Probabilidades

6. MATERIALES EDUCATIVOS Y OTROS RECURSOS DIDACTICOSExpositiva con uso de la pizarra y/o transparencias. Uso de separatas tericas y aplicativas. Uso del centro de computo FIM para las aplicaciones estadsticas usando el software SPSS.Uso de ayudas audiovisuales con proyector multimedia

7. EVALUACINa.El curso se evaluar de acuerdo al sistema FPromedio de Prcticas (P.P.) Peso 1Examen Parcial (E.P.) Peso 1Examen Final (E.F.) Peso 2

Nota del .Curso = b. Nmero de prcticas calificadas: 04 (Cuatro)El promedio de Prcticas (P.P.) resulta del promedio aritmtico de las 3 notas ms altas de las Prcticas Calificadas. Las prcticas calificadas son cancelatorias. No se tomarn prcticas fuera de fecha.

8. BIBLIOGRAFIABibliografa bsica.

1.CRDOVA ZAMORA MANUEL (2003) Estadstica Descriptiva e Inferencial. Editorial MOSHERA S.R.L. 5.Edicin.2.CRDOVA ZAMORA MANUEL (2006) Estadstica Aplicada. Editorial MOSHERA S.R.L. Primera.Edicin.3.MOYA RUFINO, SARAVIA GREGORIO (2012) Probabilidades e Inferencia Estadstica. Editorial San Marcos. 2da Edic.4.MONTGOMERY DOUGLAS, RUNGER GEORGE (2011) Applied Statistics and Probability for Engineers. John Willey & Sons. Fifth Ed.5.SCHEAFFER RICHARD, MULEKAR MADHURI, MCCLAVE JAMES (2011) Probability and Statistics for Engineers. BROOKS/COLE. Fifth Ed.6. HAYTER ANTHONY (2012) Probability and Statistics for Engineers and Scientists. BROOKS/COLE. Fourth Ed.7.WALPOLE RONALD, MYERS RAYMOND, MYERS SHARON, YE KEYING (2012) Probability & Statistics for Engineers & Scientists. Prentice Hall. Ninth Ed.8. DEVORE JAY (2012) Probability and Statistics for Engineering and the Sciences. BROOKS/COLE. Eighth Ed.9. ROSS SHELDON (2009) Introduction to Probability and Statistics for Engineers and Scientists. ELSEVIER. Fourth Ed.10. MENDENHALL WILLIAM, BEAVER ROBERT, BEAVER BARBARA (2013) Introduction to Probability and Statistics. BROOKS/COLE. 14th Ed.

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Lima, Marzo 2014.