Silabo para de estadística para la carrera de ingeniería en sistemas

1. UNIVERSIDAD REGIONAL AUTONOMA DE LOS ANDES
FACULTAD DE SISTEMAS MERCANTILES
CARRERA DE SISTEMA
SILABO 2015 – I SEMESTRE
1. DATOS INFORMATIVOS
1.1. Asignatura
1.2. Código
1.3. Grupo
1.4. Eje formación
1.5. Semestre
1.6. Periodo Académico
1.7. Créditos
1.8. Total horas
1.8.1. Teoría
1.8.2. Práctica
1.9. Total horas semanales
1.10. Naturaleza
1.11. Pre-requisitos
1.12. Co-requisitos
1.13. Docente (s) Responsable (s)
1.13.1.Grado
1.13.2.Post Grado
1.13.3.Correo electrónico
1.13.4.Plataforma moodle
1.13.5.Acompañamiento
1.13.6.Escenarios Aprendizaje
: Estadística
: SIS03E
:
:
: Nivel III
: Abril – Septiembre 2015
: 5
: 80
: 2.5 créditos
: 2.5 créditos
: 4
:
: Matemática I y Matemática II
: Programación II, Programación visual II,
Arquitectura de Computadores, Sistemas
Operativos, Inglés II
: Darwyn Tinitana Villalta
: Ingeniero Agropecuario
: Especialista en nutrición animal
: dativi2009@hotmail.com
:
:
: Áulico, virtual y real
2. DESCRIPCION Y FUNDAMENTACION DE LA ASIGNATURA
La asignatura busca interiorizar los conceptos básicos y técnicas estadísticas
adecuadas que permitan al estudiante resolver problemas de recolección,
organización, presentación e interpretación de datos cuantitativos y cualitativos;
además hacer énfasis en la aplicación de los métodos para obtener inferencias para
poblaciones a partir de datos muestrales, usando la teoría de probabilidad y

2. pruebas de hipótesis, desarrollando su capacidad de razonamiento y análisis, para
una correcta toma de decisiones.
3. OBJETIVO GENERAL
DETERMINAR el aporte de la estadística en la toma de decisiones inteligentes y bien
documentadas en las diferentes áreas de la investigación científica. APLICAR las
formas de organizar y manejar un conjunto grande de datos, para lograr una
interpretación visual rápida de la información. ANALIZAR y CALCULAR las diversas
medidas de centralización y dispersión para datos agrupados y no agrupados.
ANALIZAR las formas como se puede reducir el riesgo en el proceso de toma de
decisiones al establecer la posibilidad o probabilidad de eventos futuros. FORMULAR y
COMPROBAR pruebas de hipótesis concernientes a una y dos poblaciones
4. METODOS Y ESTRATEGIAS
4.1. Método
El método general a aplicarse será el ABP (Aprendizaje Basado en Problemas), de tal
modo que el estudiante desarrolle la capacidad para interpretar y evaluar críticamente
la información estadística, apoyados en datos recolectados y/o encontrados en
diversos contextos, incluyendo los encontrados en textos, revistas científicas, en base
de datos de sitios web especializados.
4.2. Estrategia
La estrategia será individual y sobre todo de carácter grupal participativo, crítico y
movilizador.
4.3. Técnicas
Las técnicas será la exposición para la discusión y comunicación de información
estadística. Modelación o abstracción de la realidad y resolución de problemas.
Interpretación de análisis estadísticos generados en programas estadísticos más
usados como Excel, SPSS e InfoStat.

3. 5. PROGRAMACION TEMATICA
UNIDAD I . INTRODUCCION A LA ESTADISTICA Y TIPO DE MUESTREO
COMPETENCIA I : Alcanzar en los alumnos un progresivo
apropiamiento de los elementos teórico-práctico de la
estadística
SEM
ANA
CONTENIDOS
ESTRATEGIA RECURSOS
RESULTADOS DE
APRENDIZAJECONCEPTUAL PROCEDIMENTAL ACTITUDINAL
1
Conocer los
elementos teórico-
práctico de la
Estadística y Tipos de
muestreo
Resumir la información
relevante del Capítulo I y II
del texto básico:
Probabilidad y estadística
para ingeniería de Nieves y
Domínguez
Desplegar la capacidad
para valorar y analizar la
importancia de la
estadística y su aplicación
en la carreara de sistemas
Lectura previa
Resumen
Exposición
Discusión
Texto referente
Internet
Apropiarse de los
fundamentos teóricos,
para la aplicación de la
estadística en casos
prácticos
2
Definir la aplicación
de la estadística, y la
terminología
utilizada
Analizar la terminología
estadística mediante la
revisión de ejemplos,
actividades y problemas
expuestos en el Capítulo III
del texto base y en sitio
web DALS
Esforzarse para la
comprensión de la
terminología estadística y
su aplicación.
Revisión
Análisis.
Discusión
Texto referente
Internet:
http://lib.stat.c
mu.edu/DASL/
Comprender la aplicación
de la estadística y su
terminología en diferentes
casos prácticos
UNIDAD II. DESCRIPCION DE LOS CONJUNTOS DE DATOS
COMPETENCIA II : Elaboración Tablas de distribución de
frecuencia y representaciones gráficas, a partir de datos
muestrales
3
Aplicar herramientas
estadísticas para
resumir datos
Construir tablas de
distribución de frecuencia y
representaciones gráficas.
Aceptar que los datos por
si solos, no dicen nada, lo
importante es su
interpretación
Exposición
Discusión
formativa
Resolución de
problemas
Texto referente
Programa
estadístico SPSS
Resumir datos muestrales
y poblacionales mediante
tablas de frecuencias y
representaciones gráficas

4. 4
Aplicar herramientas
estadísticas para
describir un conjunto
de datos
Analizar tablas de
contingencia para describir
la ocurrencia conjunta de
eventos
Practicar el análisis de los
eventos de ocurrencia
conjunta expuestas de
una tabla de contingencia
Exposición
Discusión
formativa
Resolución de
problemas
Texto referente
Programa
estadístico SPSS
Diseñar e interpretar
tablas de contingencia
UNIDAD III. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y DE DISPERSION
COMPETENCIA III: Calcular medidas que describan a la población
o a una muestra
5
Describir a una
población usando
medidas de
tendencia Central
Calcular medidas de
tendencia central para
describir una población
Esforzarse para la
comprensión del uso de
las medidas de tendencia
Central para describir una
población
Exposición
Discusión
formativa
Resolución de
problemas
Texto referente
Internet:
http://lib.stat.c
mu.edu/DASL/
Programas
estadísticos:
Excel, InfoStat y
SPSS
Interpretar, corridas
estadísticas generadas en
Excel, InfoStat y SPSS
6
Describir a una
población usando
medidas de
dispersión o de
variabilidad
Calcular medidas de
variabilidad para describir
una población
Esforzarse para la
comprensión del uso de
las medidas de
variabilidad para describir
una población
Exposición
Discusión
formativa
Resolución de
problemas
Texto referente
Internet:
http://lib.stat.c
mu.edu/DASL/
Programas
estadísticos:
Excel, InfoStat y
SPSS
Generar e interpretar,
corridas estadísticas
realizadas en Excel,
InfoStat y SPSS

5. UNIDAD IV. PRINCIPIOS DE PROBABILIDAD
COMPETENCIA IV: Resolver problemas de situaciones en que se
requieran el uso de la probabilidad
7
Conocer los
principios de la
teoría de
probabilidad y su
importancia en la
toma de decisiones
Analiza teoría y axiomas de
probabilidad
Habituarse al análisis
crítico de los
planteamientos
probabilísticos
Exposición
Discusión
formativa
Resolución de
problemas
Texto referente
Resolver problemas de
situaciones en las que se
requiere el uso de las
probabilidades
8
Conocer la aplicación
de las tablas de
probabilidad y
Teorema de Bayes
Analizar tablas
probabilidad condicional y
conjunta y aplicar el
teorema de Bayes para
eventos sucesivos
Habituarse al análisis
crítico de los
planteamientos
probabilísticos
Exposición
Discusión
formativa
Resolución de
problemas
Texto referente
Resolver problemas de
situaciones en las que se
requiere el uso de las
probabilidades
UNIDAD V. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD
COMPETENCIA V: Describir las características y calcular las
probabilidades utilizando las distribuciones de probabilidad
9
Distinguir
distribuciones de
probabilidad
discretas
Analizar distribuciones de
probabilidad discretas:
Binomial, Poisson e
Hipergeométrica
Habituarse al uso de las
distribuciones de
probabilidad en la toma
de decisiones
Exposición
Discusión
Formativa
Resolución de
problemas
Texto referente
Internet:
http://lib.stat.c
mu.edu/DASL/
Calcular y aplicar las
distribuciones de
probabilidad en la toma de
decisiones
10
Conocer las
distribuciones de
probabilidad
continuas
Analizar la distribución de
probabilidad Normal
Esforzarse por desarrollar
los fundamentos teóricos
y prácticos de la
distribución normal en la
inferencia estadística
Discusión
formativa
Resolución de
problemas
Modelación
Texto referente
Internet:
http://lib.stat.c
mu.edu/DASL/
Desarrollar los modelos
matemáticos estadísticos,
basados en la distribución
normal

6. UNIDAD VI. ESTIMACION DE PARÁMETROS Y PRUEBA DE HIPÓTESIS
COMPETENCIA VI : Estimar parámetros para establecer una
hipótesis estadística con una afirmación sobre una población,
que puede someterse a prueba al extraer una muestra aleatoria
11
Conocer como se
hace una estimación
de la media
poblacional
Desarrollar intervalos de
confianza para estimar la
media poblacional
Adquirir el hábito de
estimar la media de una
población usando
intervalos de confianza
Discusión
formativa
Resolución de
problemas
Modelación
Texto referente
Internet:
http://lib.stat.c
mu.edu/DASL/
Generar experimentos
simples para estimar la
media de una población
usando intervalos de
confianza
12
Conocer como se
hace una estimación
de la proporción
poblacional
Desarrollar intervalos de
confianza para estimar la
proporción poblacional
Adquirir el hábito de
estimar la proporción de
una población usando
intervalos de confianza
Discusión
formativa
Resolución de
problemas
Modelación
Texto referente
Internet:
http://lib.stat.c
mu.edu/DASL/
Generar experimentos
simples para estimar la
proporción de una
población usando
intervalos de confianza
13
Conocer como
determinar el
tamaño de muestra
Calcular el tamaño de
muestra adecuado para
estimar la media y la
proporción poblacional
Preferir realizar trabajos
investigativos
determinando
estadísticamente el
tamaño de muestra
Discusión
formativa
Resolución de
problemas
Modelación
Texto referente
Internet:
http://lib.stat.c
mu.edu/DASL/
Determinar el tamaño de
muestra adecuado para
estudios cualitativos y
cuantitativos
14
Comprobar hipótesis
para para la toma de
decisiones
Plantear hipótesis para
pruebas unilaterales y
bilaterales
Preocuparse por el
planteamiento correcto
de las hipótesis nula y
alternativa
Discusión
formativa
Resolución de
problemas
Modelación
Texto referente
Internet:
http://lib.stat.c
mu.edu/DASL/
Plantear hipótesis de
forma adecuada para el
proceso de comprobación

7. 15
Inferir los resultados
de las pruebas de
hipótesis a la media
poblacional
Formular y comprobar
hipótesis para estimar la
media poblacional
Valorar la toma de
decisiones, basada en la
inferencia estadística
Discusión
formativa
Resolución de
problemas
Modelación
Texto referente
Internet:
http://lib.stat.c
mu.edu/DASL/
Plantear hipótesis y
generar experimentos
simples, para el control
estadístico de la calidad
15
Inferir los resultados
de las pruebas de
hipótesis a la
proporción
poblacional
Formular y comprobar
hipótesis para estimar la
proporción poblacional
Valorar la toma de
decisiones, basada en la
inferencia estadística
Discusión
formativa
Resolución de
problemas
Modelación
Texto referente
Internet:
http://lib.stat.c
mu.edu/DASL/
Plantear hipótesis y
generar experimentos
simples, para la toma de
decisiones empresariales

8. 6. BIBLIOGRAFÍA, TEXTOS Y OTRAS REFERENCIAS REQUERIDAS PARA EL
SILABO
HORARIO DE CLASE/LABORATORIO:
Horas /
Jornada
Lunes Martes Miércoles Jueves Viernes
18:30 – 19:15
19:15 – 20:00
20:15 – 21:00 III SIST III SIST
21:00 – 21:45 III SIST III SIST
21:45 – 22:30
7. EVALUACIÓN
La evaluación se realizará en base al Reglamento de Evaluación de la UNIANDES, en
función al sus niveles de logro y conductas observables de forma permanente. Se
realizará cuatro evaluaciones parciales más un examen final.
 La evaluación será diagnóstica, sistémica y sumativa.
 Las evaluaciones parciales son de carácter IMPRORROGABLE, por lo que se
invoca a docentes y alumnos a cumplir estrictamente lo estipulado en el
presente documento.
BIBLIOGRAFÍA AUTOR
TÍTULO DEL
LIBRO
EDICIÓN
AÑO
PUBLICACIÓN EDITORIAL
N°
EJEMPLARES
BASICA
NIEVES A,
DOMINGUEZ F.
PROBABILIDAD
Y ESTADISTICA
PARA
INGENIEROS
1 edición 2010 McGraw-Hill 4
LIND D., MARCHAL
W. & WHATEN S.
ESTADISTICA
APLICADA A
LOS NEGOCIOS
15 edición 2012 McGraw-Hill 5
NAVIDI WILLIAM
ESATADISTICA
PARA
INGENIEROS Y
CIENTIFICOS
4 edición 2010 McGraw-Hill 3
COMPLEMENTARIA

9.  Son requisitos para la APROBACIÓN del estudiante:
a. La asistencia a las clases teóricas y prácticas es obligatoria. Las
inasistencias superiores al 10% de horas lectivas INHABILITARA al estudiante.
b. La calificación se efectuará mediante el sistema decimal: 0 – 10
c. La escala de valoración será:
9-10 excelente
7-8 satisfactorio
< 7 deficiente
d. La nota mínima aprobatoria será 7 (siete); siendo el medio punto (0.5) de
beneficio para el alumno solamente en el promedio de unidad, examen final y
promedio final.
e. Se dará examen remedial por parcial a todos los alumnos que no llegan al
acumulado de 26 puntos en los cuatro parciales, tendrá un punto equivalente a
los puntos que le faltan para completar los 26 puntos.
f. Se dará examen remedial por final todo alumno que no llega al acumulado de
33 puntos en los cuatros parciales más el examen final, tendrá un puntaje en
base a 10 puntos.

10. GUÍA PARA LA EVALUACIÓN DEL ESTUDIANTE:
a. Exposición
Desarrollar de forma ordenada, precisa y objetiva las ideas, utilizando un lenguaje
técnico adecuado y específico de la materia.
La exposición debe ser:
 Precisa: usar terminología estadística
 Claridad: ordenar las ideas, definir los términos estadísticos utilizados y hacer
clasificaciones
 Coherencia: utilizar palabras y expresiones que pongan de relieve las relaciones
lógicas entre ideas.
b. Discusión formativa
 Presentar el tema
 Intercambio formal de idea (dirigido y controlado por el docente)
 Reunir información y acumular datos
 Discutir a la luz de las evidencia estadísticas
 Presentar resultados y conclusiones
c. Aprendizaje Basado en Problemas (ABP)
 Definir y contextualizar el problema
 Formular hipótesis estadísticas
 Obtener datos y/o realizar mediciones experimentales
 Comprobar hipótesis
 Determinar si existen suficientes evidencias estadísticas para aceptar o
rechazar hipótesis
 Toma de decisiones

11. 8. CONTRIBUCION DEL SILABO A LA FORMACION DEL PROFESIONAL
DESCRIBIR ¿CÓMO EL CONTENIDO DISCIPLINAR (ASIGNATURA, CURSO, TALLER) CONTRIBUYE PARA
LA FORMACIÓN DEL PROFESIONAL?:
El silabo de Estadística para la Carrera de Sistemas nos permite medir la eficiencia
de los modelos Estadísticos en su aplicación con énfasis en la toma de decisiones.
DESTAQUE LA VINCULACIÓN O RELACIÓN CON OTROS CONTENIDOS DISCIPLINARES (ASIGNATURAS,
CURSOS, TALLERES, OTROS) DEL CURRÍCULUM:
El silabo de Estadística para la Carrera de Sistemas servirá para fundamentar a los
sílabos de Simulación.
INDIQUE EL TIPO DE FORMACIÓN (BÁSICA EN CIENCIAS, FUNDAMENTAL O ASPECTOS GENERALES
COMPLEMENTARIOS) A QUE CORRESPONDE LA MATERIA Y LA RELACIÓN CON LOS OBJETIVOS DE LA
INSTITUCIÓN Y LA CARRERA:
El silabo de Estadística para la Carrera de Sistemas está dentro de las básicas
obligatorias.

12. 9. RELACION DEL SILABO CON LOS RESULTADOS DE APRENDIZAJE:
RESULTADOS DE
APRENDIZAJE GLOBALES
(PROPUESTOS POR EL
CEAACES)
CONTRIBUCIÓN
(ALTA-MEDIA-BAJA)
RESULTADOS DE APRENDIZAJE DEL
CURSO (REDACTAR UTILIZANDO
VERBOS DE ACCIÓN DE LA
TAXONOMÍA DE BLOOM Y DAVE):
A. Alcanzar en los alumnos un
progresivo apropiamiento de los
elementos teórico-práctico de la
Estadística.
ALTA
Motivar al Trabajo en equipo,
la discusión argumentativa al
interior de este, y la escritura
de los resultados y decisiones a
tomar.
B. Determinar un valor numérico
que represente a la muestra en
estudio, este número recibe el
nombre de Centro o Media de
la Distribución porque a su
alrededor se agrupan todos los
demás datos.
ALTA
Determinar un parámetro
como una característica de una
población, por medio de
medidas de tendencia Central
o Medidas de Dispersión.
C. Analizar y Mostrar estrategias
generales de resolución de
problemas, particularizada a los
problemas que tienen que ver
con combinatoria.
ALTA
Aplicar la probabilidad como el
hecho de extraer una muestra
al azar, que sea representativa.
D. Establecer una hipótesis
estadística con una afirmación
sobre una población, que puede
someterse a prueba al extraer
una muestra aleatoria.
ALTA
Recolectar datos de muestra
para producir estadísticas de
muestra para usar esta
información para tomar
decisiones acerca del cual
hicimos la hipótesis
10. RESPONSABLE DE ELABORACION DEL SILABO:
Nombre del Docente Responsable del Sílabo: Darwin Agustín Tinitana V.
Firma del Docente Responsable:
Fecha: 18-05-2015