UNIVERSIDAD DIEGO PORTALES FACULTAD DE ECONOMÍA Y

UNIVERSIDAD DIEGO PORTALES
FACULTAD DE ECONOMÍA Y EMPRESA
Primer Semestre de 2010
Estadística I
STA2500
http://www.carlospitta.com/Courses/Estadistica/Estadistica.html
Profesor:
Ayudante:
E-Mail:
Horario de Clases:
Carlos Raúl Pitta Arcos
Por determinar
cpitta@ufl.edu
Martes B y F; Jueves F; Viernes B
Hora
Hora
Horario de Ayudantías:
Horario de Oficina:
B:
C:
desde
desde
09:40
16:40
horas
horas
a
a
11:10
18:10
horas
horas
Por definir
Abierto (Pedir cita por email)
Descripción del curso
El curso, por la naturaleza de la disciplina, emplea intensivamente elementos matemáticos como álgebra,
cálculo, y lógica formal, con los que ustedes se encuentran familiarizados. Sin embargo, este curso significa
para muchos la primera aproximación a la estadística. Así que sin dejar de lado las matemáticas, este curso
enfatizará la intuición y la motivación, conceptos de una significación precisa y particular que serán de gran
utilidad durante el desarrollo de su carrera como Ingeniero Comercial.
Nuestro texto base será:


Estadística para la Administración y Economía. Anderson y Sweeney (2008). Décima Edición.
Cengage Learning Editores. [Anderson]
Schaum´s Outline of Probability and Statistics. Spiegel, Schiller and Srinivasan (2009). 3a Edición. Mc
Graw Hill. [Spiegel]
Otros libros de referencia:


Estadística para los Negocios y la Economía. Paul Newbold (2008). 6a Edición. Pearson Editores.
Mathematical Statistics and Data Analysis. John A. Rice (2007). 3a Edición. Thomson.
Adicionalmente, existirán abundantes materiales de referencia. Visite periódicamente el website del curso para
acceder a ellos.
Contenidos del curso
1. Introducción a la Estadística Descriptiva
1.1 Introducción: La Estadística y El papel de la Estadística en la Ingeniería
1.2 Conceptos básicos
1.3 Datos estadísticos
1.4 Clasificación Datos
Referencias
 Notas de Clase
 [Anderson] Cap 1
2. Distribuciones de Frecuencias y Representaciones Gráficas
2.1 Distribuciones de Frecuencias de variables categóricas y de variables medibles
2.2 Representaciones Gráficas de variables cualitativas y cuantitativas. Otros tipos de Gráficos
2.3 Histogramas y Diagramas Tallo y Hojas
2.4 Sesiones computacionales.
Referencias
 Notas de Clase
 [Anderson] Cap 2
3. Descripción Numérica de una Variable Estadística
3.1 Introducción
3.2 Medidas de Posición: Media (propiedades), Moda, Mediana, Media geométrica
3.3 Medidas de Dispersión: Varianza (propiedades), Desviación Estándar. Medidas de Forma
3.4 Gráficos de Simetría
3.5 Medidas de Concentración
3.6 Sesiones computacionales.
Referencias
 Notas de Clase
 [Anderson] Cap 3
4. Variables bidimensionales: Medidas de Dependencia Estadística y Correlación
4.1 Distribuciones Bidimensionales. Tablas de Doble entrada. Distribuciones Conjunta, Marginal y
Condicional. Representaciones Gráficas. Boxplot y otras
4.2 Covarianza
4.3 Dependencia estadística entre variables categóricas. Dependencia estadística entre variables
medibles. Independencia y Dependencia Funcional
4.4 Concepto de Correlación
4.5 Sesiones computacionales
Referencias
 Notas de Clase
 [Spiegel] Cap 1 y 2
5. Fenómenos aleatorios y Espacios de Probabilidad
5.1 Fenómenos Aleatorios y Determinísticos
5.2 Espacio Muestral y Sucesos
5.3 Álgebra de Sucesos
5.4 Propiedades y relaciones
5.5 Función de probabilidad
5.6 Análisis Combinatorio
5.7 Medidas de Probabilidad
5.8 Función de Distribución
5.9 Probabilidad Condicional e Independencia
5.10 Teorema de Bayes
5.11 Aplicaciones al Campo de la Economía y Administración
5.12 Sesiones computacionales.
Referencias
 Notas de Clase
 [Anderson] Cap 4
6. Variables Aleatorias
6.1 Variable Aleatoria Discreta y Continua
6.2 Función de Cuantía y Densidad
6.3 Funciones de Distribución
6.4 Esperanza y propiedades
6.5 Esperanza y Varianza de variables aleatorias
6.6 Aplicaciones al Campo de la Economía y Administración
Referencias
 Notas de Clase
 [Anderson] Cap 5 y 6
 [Spiegel] Cap 3
7. Modelos de Probabilidad
7.1 Modelos de Probabilidad Discretos: Bemoulli, Binomial, Poisson, Hipergeométrica, Multinomial
7.2 Modelos de Probabilidad Continuos: Uniforme, Normal, Exponencial, Chi-cuadrado, T-Student,
F-Fischer
7.3 Aplicaciones al Campo de la Economía y Administración
7.4 Sesiones computacionales.
Referencias
 Notas de Clase
 [Spiegel] Cap 4
8. Elementos de Inferencia Estadística
8.1 Distribución de la media
8.2 Teorema Central del Límite
8.3 Aplicaciones al Campo de la Economía y Administración
Referencias
 Notas de Clase
 [Anderson] Cap 9 y 10
 [Spiegel] Cap 6 y 7
Reglas del Juego
Se realizarán dos evaluaciones solemnes de igual ponderación. Además se consideran dos controles, talleres y
trabajos de laboratorio que al final del curso se promedian, entregando una tercera nota que se promedia con
las anteriores y dan la nota de presentación a examen que tiene una ponderación de un 70%. El examen tiene
una ponderación de un 30% de la nota final del curso.
Calculo de la Nota Final (NF):
NPPS (Nota Primera Prueba Solemne)
NSPS (Nota Segunda Prueba Solemne)
Controles Parciales (Nota Promedio Parciales)
Trabajo Empírico
35%
35%
15%
15%
NPE (Nota Presentación a Examen)
NEXA (Nota Examen)
70%
30%
Notas Generales


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


Pruebas: Pretenden medir habilidad del alumno para aplicar los conceptos aprendidos en clases.
Controles: En el fondo, pueden entenderse como preparación o “práctica” para las pruebas, y
pueden o no incluir preguntas sobre las lecturas.
Examen: El examen controla toda la materia del curso, con énfasis en la materia no controlada
previamente.
La inasistencia a cualquier control o prueba debe justificarse de acuerdo a la normativa de la
Universidad. Cuando exista causa justificada, el examen perdido NO SE REPETIRÁ, sino que se el
porcentaje correspondiente a la evaluación perdida se sumará al porcentaje correspondiente al
Examen Final
El desarrollo del curso se basa en clases expositivas y laboratorios computacionales en base a
Software Estadísticos. El curso además considera una ayudantía semanal de complemento a la
cátedra para desarrollo de ejercicios y talleres
Los alumnos inscritos en la asignatura Estadística I, para aprobarla deberán cumplir con las
siguientes reglas:
a) Ingresar a la Sala de Clases durante los 10 primeros minutos, a contar de la hora de inicio de la
asignatura
b) Para presentarse a Examen el alumno deberá alcanzar una nota igual o superior a 3,5 (tres coma
cinco)
c) Rendir las pruebas solemnes, los controles parciales y Examen de la asignatura, en fecha y hora
programados.
Calendario Académico
Primer Semestre de 2010
Marzo
Semana
1
1-5
Semana
2
8-12
Semana
3
15-19
Inicio
Semana
4
22-26
Semana
5
29-31
Abril
1-2
5-9
12-13
19-23
26-30
Prueba
1
Mayo
3-7
10-14
17-21
24-28
31
Junio
1-4
7-11
14-18
21-25
Prueba 2
28-30
Julio
1-2
5-9
Fin
12-16
19-23
Examen
pendiente
26-30
Totales
Evaluaciones,
ensayos,
tareas,
eventos, etc.
Inician
Clases (15)
Feriado (15)
Fin
de
Clases (3)
Exámenes
(5-17)