0120100015PROES ística - P09 - A13

CARRERA: 1201 Lic. en Nutrición
ASIGNATURA: PROBABILIDAD
Y ESTADÍSTICA
PLAN: 2009
NIVEL: 2º
SEMESTRE: 2
HORAS CÁTEDRA POR SEMANA: 2
AÑO ACADÉMICO: 2013
PROFESOR A CARGO:
Dra. Blanca Rosa Vitale
INTEGRANTES DE LA CÁTEDRA:
Mg. Ing.Tito Ignacio Lasanta
1. OBJETIVOS:
 Proporcionar las herramientas necesarias que capaciten al
futuro graduado para la obtención y análisis de datos.
 Habilitar al estudiante para que se encuentre en condiciones
de interpretar conceptos estadísticos utilizados en trabajos y
publicaciones técnicas que utilicen métodos cuantitativos y
posibilitar la participación en equipos de investigación.
 Destacar la importancia de la Inferencia Estadística como
herramienta esencial para el proceso de investigación.
2. Contenidos:
a. Contenidos Mínimos:
Probabilidad. Variables aleatorias .Distribuciones de probabilidad
discretas y continuas: normal, binomial y Poisson. Estadística
Descriptiva. Inferencia Estadística. Muestreo. Estimadores.
Predicción de parámetros poblacionales a través de parámetros
muestrales. Distribución de estimadores en poblaciones normales,
no normales, infinitas y finitas. Distribución ji-cuadrado y t de
Student. Estimación puntual y por intervalos. Tamaño de la
muestra. Errores. Prueba de hipótesis y significación. Errores de
tipo I y tipo II. Estadígrafos de prueba para la comparación de
parámetros de dos poblaciones. Regresión lineal. Método de
cuadrados mínimos. Coeficiente de determinación. Análisis de
Correlación. Coeficiente de correlación.
b. Contenidos Básicos:
Unidad 1 – Probabilidad
Definiciones de probabilidad: Clásica, frecuencial y subjetiva. Leyes
de la adición y la multiplicación. Probabilidad total y compuesta.
Probabilidad condicional. Teorema de Bayes.
Unidad 2 – Variables aleatorias
Concepto de variable aleatoria. Variables discretas y continuas.
Distribuciones de probabilidad. Función de frecuencias, función de
densidad de probabilidad y función de distribución. Esperanza,
Varianza y desvío standard.
Propiedades. Concepto de
Independencia estadística.
Unidad 3 – Distribuciones de probabilidad
Distribuciones de variables aleatorias discretas: Bernoulli,
Binomial,
Poisson, .Distribuciones de variables aleatorias
continuas: Normal, Uso de Tablas Estadísticas.
Unidad 4 - Estadística descriptiva
Métodos de relevamiento y presentación de los datos. Cuadro y
gráficos estadísticos.Clasificación de variables. Tablas de
frecuencias (simples y para datos agrupados). Histograma y
Polígono de frecuencias. Medidas de tendencia central. Medidas de
dispersión. Medidas de posición.
Unidad 5 – Teoría del Muestreo
Inferencia estadística. Principales métodos de muestreo. Parámetro
y estimador. Estadísticos muestrales: media, proporción y varianza.
Muestreo con y sin reemplazamiento. Muestras grandes. El
Teorema Central del Límite. Distribuciones en el muestreo: t de
Student, Chi cuadrado.
Unidad 6 – Estimación puntual y por intervalos
Estimación puntual. Propiedades de los estimadores. Estimación
por intervalos para muestras grandes. Selección del tamaño de la
muestra. Estimación por intervalos para muestras pequeñas.
Intervalos de confianza para la media, la proporciona y la varianza
poblacional.
Unidad 7 – Prueba de hipótesis paramétricas y no
paramétricas
Prueba de hipótesis para la media, la proporción y la variancia
poblacional para muestras grandes y pequeñas. Errores en la
prueba de hipótesis. Diseño de experimentos. Análisis de la
varianza. Test de bondad de ajuste.
Unidad 8 – Regresión lineal y correlación
Supuestos básicos. El diagrama de dispersión. Regresión lineal El
método de los mínimos cuadrados. Estimación del coeficiente de
regresión y la ordenada al origen. Coeficiente de determinación y
de correlación. Interpretación de los resultados de la regresión.
.
3. BIBLIOGRAFIA
3.1.- Básica
 Canavos, G. Probabilidad y Estadística. Aplicaciones y
Métodos. Ed. Mc Graw-Hill.1992
 Devore J. L. Probabilidad y Estadística para Ingeniería y
Ciencias. International Thomson Editores. México. 1998
 Mendenhall, Wiliam ; Wackerly, Dennis D. ; Scheaffer,
Richard L. Estadística matemática con aplicaciones.
2a.ed. México ; Grupo Editorial Iberoamérica. 1994.
 Meyer P. Probabilidad y Aplicaciones Estadísticas. Fondo
Educativo Interamericano. Mexico .1970
 Spiegel, Murray R. Estadística. Colección Schaum.
1990.
3.2.- Ampliatoria
 Hildebrand, D. K. y Lyman Ott, R. Estadística aplicada a la
Administración y Economía. Ed. Addison-Wesley. 1997.
 Mendenhall, Wiliam ; Wackerly, Dennis D. ; Scheaffer,
Richard L. Estadística matemática con aplicaciones.
2a.ed. México ; Grupo Editorial Iberoamérica. 1994.
 Montgomery D.- Runger G. Probabilidad y Estadística
aplicadas a la Ingeniería. Mc Graw Hill. México. 1996
 Schreider, Eugene. La biometría. 2a.ed. Buenos Aires
; Eudeba. 1966.
4. METODOLOGIA DE LA ENSEÑANZA
a)
b)
Las clases serán de carácter teórico-práctico. A partir de
casos reales vinculados con la carrera de Farmacia se
desarrollarán los temas de las distintas unidades. Se
encomendará la realización de trabajos de campo en
equipo con datos estadísticos reales y actuales obtenidos
por los alumnos.
Se prevé la resolución de guías de trabajos prácticos y la
utilización de herramientas informáticas, uso de planillas
de cálculo y sofware estadísticos tanto para resolver
problemas propuestos en clase como para el tratamiento
de información proveniente de bancos de datos.
5. CRITERIOS DE EVALUACION
La evaluación consistirá en un examen parcial, que tendrá dos
instancias de recuperación, la realización de trabajos prácticos y
un examen final.
El alumno que en el examen parcial obtuviere nota mayor o
igual a 6 (seis) puntos, será evaluado en el examen final sólo en
aquellos temas que no fueron incluidos en el parcial.
Es aconsejable, además, que luego de concluida cada unidad
temática, el profesor tome una evaluación intermedia, que podrá
ser considerada como nota de concepto, y que facilitará el
seguimiento del desempeño del alumno.