Syllabus estadistica grupo i

UNIVERSIDAD NACIONAL HERMILIO VALDIZAN
FACULTAD INGENIERIA CIVIL Y ARQUITECTURA
ESCUELA PROFESIONAL INGENIERIA CIVIL
Silabo
I..- DATOS GENERALES
1.1 Escuela Académico Profesional : Ingeniería Civil
1.2 Curso : Estadística y Probabilidades (Grupo I)
1.3 Semestre : 2020 - I
1.4 Ciclo : Tercero
1.5 Crédito : 3
1.6 Horario : martes: 9:15 – 10:45 viernes: 9:15 – 10:45
1.7 Docente : Heli Mariano Santiago
1.8 Correo : helimarianosantiago54@gmeil.com
II.- SUMILLA
El curso preparaal estudiante en la aplicación de los conceptos, métodos y técnicas de la estadística descriptiva
y diferencial para describir y analizar grupos de datos y variables a través de sus parámetros estadísticos
relevantes. Los conceptos de probabilidad se presentan y aplican para predecir valores futuros esperados de
variables aleatorias. La técnica de estimación prueba de hipótesis e intervalos. Las técnicas de regresión son
aplicadas para construir modelos que relacionan variables de un sistema o proceso a través del procesamiento
de datos representativos. Se desarrollan problemas de aplicación en ingeniería y se hace uso de software
especializado.
III.- COMPETENCIAS
3.1 COMPETENCIA GENERICA
Competencias Desempeño
Aplica modelos y técnicas estadísticas en
procesos de ingeniería, analizando la
información a través de indicadores estadísticos
para describir situaciones concretas que
permitan una adecuada toma de decisiones en el
campo de la ingeniería
Diseña técnicas e instrumentos para la toma de
información.
Diseña cuadros y graficas estadísticas para su
presentación.
Reconoce las pruebas estadísticas para luego aplicarlos
adecuadamente.
3.2 COMPETENCIA ESPECIFICA
Competencias Desempeños
Organiza datos para su adecuada análisis e interpretación de manera
especial medidas de tendencia central y dispersión.
Comprende y aplica los conceptos de probabilidades y reconoce el tipo de
variable aleatoria de un modelo de probabilidad apropiado parala toma de
decisiones, efectúa los problemas aplicados a fenómenos aleatorios
empresariales.
Identifica y aplica los tipos de muestreo apropiado para obtener datos a
partir de una población en estudio, construye las distribuciones
muéstrales y describe sus propiedades y aplicaciones en un entorno
empresarial globalizado.
Identifica y aplica los métodos estadísticos de estimación y prueba de
hipótesis deun parámetro(s) poblacional en la investigación o en beneficio
de una institución o empresa. Resuelve problemas para la media,
proporciones de una o más poblaciones para la toma decisiones
Es disciplinado en el aprendizaje
relacionando con los
conocimientos previamente
adquiridos.
Redacta resúmenes referentes a
los temas tratados clases, estando
en condiciones de desarrollar
modelos estadísticos aplicando
softwareespecializado para
simular con datos reales, lo que
permite ir poniendo en práctica
sus habilidades y formando sus
conductas personales.
Reconocimiento y mapea el lugar
donde se tomará la información
formando cuadrillas de personas

Aplica y analiza las técnicas de regresión lineal y correlación, de análisis
de series de tiempo y números índices, así como herramientas de control
de calidad, enfocándose en los procesos de producción y servicios
que van participación en la toma
de información.
3.3 COMPETENCIA DE ESPECIALIDAD
Competencias Desempeño
El estudiante, al concluir la asignatura, estará
capacitado en altos niveles de competencia para
aplicar conceptos, principios y técnicas para la
presentación y el análisis descriptivo de datos,
aplicar la teoría del cálculo de probabilidades;
asociar modelos probabilísticos a fenómenos del
mundo real; aplicar técnicas de muestreo
adecuadas al contexto del problema que se aborda;
utilizar adecuadamente las distribuciones
muestrales; determinar tamaños de muestra
adecuados a situaciones particulares; construir
intervalos de confianza paraestimar parámetros de
interés; contrastar hipótesis; conceptos que le
permitirá valorar la importancia de la estadísticay
su aplicación en el ejercicio profesional
Realiza ensayos utilizando software especializados con
los datos recopilados en el campo.
Elabora proyectos de investigación en base al estudio y
análisis de campo con los datos obtenidos.
Presenta resultados en cuadros, gráficas y utilizando la
estadística inferencia realiza la contrastación de la
hipótesis.
Socializa la investigación con sus compañeros de clase
utilizando como medio las TIC
IV. – RUTA FORMATIVA
UNIDAD I
ESTADISTICA DESCRIPTIVA
COMPTENCIAS
Aplicar técnicas para la presentación de datos en tablas de frecuencia, cuadros y gráficos
estadísticos; calcular e interpretar indicadores de centralización, dispersión y forma, valorando su
aplicación a situaciones reales de su desarrollo profesional
DESEMPEÑOS
Realiza y usa adecuadamente los conceptos de la estadística descriptiva, en el contexto de una
investigación estadística
Construye de forma adecuada tablas de frecuencias para datos de variable cualitativa y cuantitativa.
Construye cuadros y gráficos estadísticos adecuados al tipo de variable.
Calcula e interpreta las medidas de tendencia central, posición, dispersión y forma.
SEM. SESION ACTIVIDADES DE
APRENDIZAJES
CONTENIDOS
TEMATICOS
N°
HORAS
RECUROS
1ra. 1 y 2
Asume la importancia
de la estadística y su
clasificación.
Participa activamente en
la formulación de la
población y muestra
Estadística: Ramas o aspectos.
Terminología estadística:
población, unidad de análisis,
muestra, parámetro, estadígrafo.
Escalas de medición, variables
estadísticas: tipos, datos
estadísticos.
4
Pizarra,
plumón, mota,
equipos
audiovisuales,
Zoom, IIC
2da. 3 y 4
.
Promueve la
organización y
presentación de datos
Organización y presentación de
datos. Tablas de distribución de
frecuencias, cuadros y gráficos
estadísticos para variables
cualitativas y cuantitativas
4
Pizarra,
plumón, mota,
equipos
audiovisuales,
Zoom,TIC

3ra. 5 y 6
Explica las medidas de
tendencia central de
acuerdo a los datos.
Compara los resultados
utilizando software
especializado
Medidas resumen de tendencia
central y de posición: media,
mediana, moda; cuartiles, deciles
y percentiles. 4
Pizarra,
plumón, mota,
equipos
audiovisuales,
Zoom, TIC.
4ta 7 y 8
Explica las medidas de
dispersión de acuerdo a
los datos.
Compara los resultados
utilizando software
especializado
Medidas resumen de dispersión
absoluta y relativa: Rango, rango
intercuartílico, varianza,
desviación estándar, coeficiente
de variación. Medidas resumen
de forma
4
Pizarra,
plumón, mota,
equipos
audiovisuales,
Zoom, TIC
EVIDENCIA Y/O PRODUCTO
Las practicas orientadas a la investigación y evaluaciones enviados a la plataforma de la
universidad y del docente. Grabaciones de las clases virtuales en Zoom, y otras herramientas
de TIC.
INVESTIGACION FORMATIVA.
Elabora técnicas e instrumentos pararecopilar,
procesar e interpretar y de acuerdo a los datos
calcula la medida de tendencia central y
dispersión.
RESPONSABILIDADSOCIAL
Por la naturaleza del curso, no se encargan trabajos
con respecto a Responsabilidad Social.
BIBLIOGRAFIA
DEVORE, Jay L. Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. 1ra ed. México:
Thomson, 2005
MONTGOMERY,Douglas C. Probabilidad y Estadística aplicada a la ingeniería. México: Mc,
Graw-Hill, 2002
OËREZ LOPEZ, César. Estadística – Problemas Resueltos y Aplicaciones. Madrid: Pearson
educación S.A 2003
GARCÍA ORÉ, celestino. Estadística Descriptiva y Probabilidades para Ingenieros. 1ra ed.
Lima: Empresa Editora Macro, 2012.
UNIDAD II
INTRODUCCIÓN A LA TEORÍA DE LA PROBABILIDAD (ESPACIO DE
PROBABILIDAD, VARIABLE ALEATORIA, DISTRIBUCION DE
PROBABILIDAD, MODELOS DE PROBABILIDAD ESPECIALES).
COMPTENCIAS
Aplicar conceptos, principios y técnicas para el cálculo de probabilidades, en espacios muestrales finitos
e infinito numerables.
Aplicar conceptos, principios y técnicas para abordar fenómenos aleatorios, usando el enfoque de
variable aleatoria, clasificándolas, construyendo modelos de probabilidad según su tipo,
evaluando sus características numéricas y valorando la importancia de su aplicación en
espacios muestrales finitos, infinito numerables e infinito no numerables
DESEMPEÑOS
 Diseña gráficos en tres dimensiones de las funciones vectoriales de variable real para su mejor
visualización.
 Implementan programas utilizando softwarepara la aplicación de los temas tratados.

SEM SESION ACTIVIDADES DE
APRENDIZAJES
CONTENIDOS
TEMATICOS
N°
HORAS
RECUROS
5ta. 9 y 10
Diseña y describe las
probabilidades y los
experimentos aleatorios.
Diseña el espacio
muestral de un
experimento aleatorio.
EXAMEN PARCIAL
Fenómenos Aleatorios.
Espacio Muestral. Eventos:
Ocurrencia y Operaciones
con Eventos. Probabilidad
de un evento. Métodos de
enumeración. Asignación
de Probabilidades a Eventos
en Espacios
4
Pizarra,
plumón, mota,
equipos
audiovisuales,
Zoom,
Classroom
6to 11 y 12
Diseña la probabilidad
condicional en la
solución de los
problemas estadísticos.
Probabilidad Condicional.
Teorema de Multiplicación,
Probabilidad Total,
Teorema de Bayes.
Independencia de eventos:
propiedades
4
Pizarra,
plumón, mota,
equipos
audiovisuales,
Zoom,
Classroom
7mo. 13 y 14
Diseña axiomáticamente
la probabilidad, conoce
sus propiedades y las
demuestra.
Resuelve, en un nivel
aceptable, probabilidades
de eventos simples y
compuestos.
Concepto de Variable
Aleatoria. Tipos de
Variables Aleatorias.
Variable aleatoria Discreta:
Distribución de
probabilidad. Variable
Aleatoria Continua:
Características numéricas
de una variable aleatoria:
esperanzay varianza
4
Pizarra,
plumón, mota,
equipos
audiovisuales,
Zoom,
Classroom
8va. 15 y 16
Explica decuadamente
los conceptos para
construir y hacer uso de
distribuciones de
probabilidad de variable
discreta , calculando
probabilidades de
eventos de todo tipo
Distribuciones Especiales
de Variable Discreta:
Bernoulli; Binomial;
Poisson; Geométrica;
Pascal; Hipergeométrica
4
Pizarra,
plumón, mota,
equipos
audiovisuales,
Zoom,
Classroom
9no. 17 y 18
Aplica adecuadamente
los conceptos para
construir y hacer uso de
distribuciones de
probabilidad de variable
continua, calculando
probabilidades de
eventos de todo tipo
Distribuciones Especiales
de Variable Continua:
Uniforme; Exponencial;
Normal: Propiedades,
Estandarización, Manejo de
Tabla
4
Pizarra,
plumón, mota,
equipos
audiovisuales,
Zoom,
Classroom
Los trabajos enviados a la plataforma de la universidad y del docente. Grabaciones de las
clases virtuales en Prezi, Zoom, Classroom.
Por la naturaleza del curso, en los
trabajos encargados debe de incluir
esquemas o protocolos de investigación.
Por la naturaleza del curso, no se encargan
trabajos con respecto a Responsabilidad
Social.
BIBLIOGRAFIA
Thomson, 2005
Graw-Hill, 2002
PÉREZ LOPEZ, César. Estadística – Problemas Resueltos y Aplicaciones. Madrid: Pearson
educación S.A 2003

UNIDAD III
INTRODUCCIÓN A LA TEORÍA DE LA PROBABILIDAD (ESPACIO DE
PROBABILIDAD, VARIABLE ALEATORIA, DISTRIBUCION DE
PROBABILIDAD, MODELOS DE PROBABILIDAD ESPECIALES).
COMPTENCIAS
Aplicar conceptos, principios y técnicas para el cálculo de probabilidades, en espacios muestrales finitos
e infinito numerables.
Aplicar conceptos, principios y técnicas para abordar fenómenos aleatorios, usando el enfoque de
variable aleatoria, clasificándolas, construyendo modelos de probabilidad según su tipo,
evaluando sus características numéricas y valorando la importancia de su aplicación en
espacios muestrales finitos, infinito numerables e infinito no numerables
DESEMPEÑOS
 Diseña gráficos en tres dimensiones de las funciones vectoriales de variable real para su mejor visualización.
 Implementan programas utilizando software para la aplicación de los temas tratados.
SEM SESION ACTIVIDADES DE
APRENDIZAJES
CONTENIDOS
TEMATICOS
N°
HORAS
RECUROS
10 mo. 19 y 20
Identifica plenamente la
distribución muestral de
la media y de la
varianza. Desarrolla los
problemas identificando
la estimación puntual.
Distribuciones Muestrales:
Distribución muestral de la
media, de la varianza y de
la proporción muestral.
Estimación puntual.
Propiedades de un
estimador puntual
4
Pizarra,
plumón, mota,
equipos
audiovisuales,
Zoom,
Classroom
11va. y
12va.
21 y 22
Explica y diferencia
claramente el intervalo
de confianza de la
media, de la varianza y
de la proporción
PRACTICA
CALIFICDA
Intervalos de confianza para
la media de una población
normal. Tamaño de
muestra. Intervalo de
Confianza para la Varianza
de una Población Normal.
Intervalo de Confianza para
la Proporción de una
Población de Bernoulli.
4
Pizarra,
plumón, mota,
equipos
audiovisuales,
Zoom,
Classroom
13va. Y
14va
23 y 24
Explica con detalle los
pasos a seguir para la
formulación de la
hipótesis.
Analiza los tipos de
errores de tipo I y del
tipo II de acuerdo al
nivel de significación
Las Hipótesis Estadísticas.
Errores en la Prueba de
Hipótesis:Error de Tipo I y
Error de Tipo II. Región
Crítica: Nivel de
Significación. Prueba de
Hipótesis parala Media de
una Población Normal
4
Pizarra,
plumón, mota,
equipos
audiovisuales,
Zoom,
Classroom
15va. 25 y 26
Explica las bondades del
análisis de regresión
lineal.
Explica el modelo de
mínimos cuadrados
ordinarios.
Explica el análisis de
correlación y sus
propiedades
Regresión y Correlacion
lineal y múltiple , sus
propiedades 4
Pizarra,
plumón, mota,
equipos
audiovisuales,
Zoom,
Classroom
16va EXAME FINAL

Los trabajos enviados a la plataforma de la universidad y del docente. Grabaciones de las
clases virtuales en Prezi, Zoom, Classroom.
Por la naturaleza del curso, en los
trabajos encargados debe de incluir
esquemas o protocolos de investigación.
Por la naturaleza del curso, no se encargan
trabajos con respecto a Responsabilidad
Social.
BIBLIOGRAFIA
Thomson, 2005
Graw-Hill, 2002
PÉREZ LOPEZ, César. Estadística – Problemas Resueltos y Aplicaciones. Madrid: Pearson
educación S.A 2003
V.- METODOLOGIA DE LA FORMACIÓN
5.1 MÉTODOS Inductivo, lógico, activo, flexible, de trabajo colectivo, sintético.
Utilización de la plataforma virtual de la universidad y otros
instrumentos de enseñanza de la TIC
5.2 TÉCNICAS Elaboración de técnicas e instrumentos, para la toma de datos del
campo y luego procesarlos con software de la especialidad para su
presentación.
VI.- MATRIZ DE VALORACIÓN DE EVALUACIÓN DE COMPETENCIAS.
UNID. COMPETENCIAS CRITERIO DE
DESEMPEÑO
EVIDENCIAS
I Aplicar técnicas parala
presentación de datos en
tablas de frecuencia,
cuadros y gráficos
estadísticos; calcular e
interpretar indicadores de
centralización, dispersión y
forma, valorando su
aplicación a situaciones
reales de su desarrollo
profesión
Realiza y usa adecuadamente
los conceptos de la estadística
descriptiva, en el contexto de
una investigación estadística
Construyede forma adecuada
tablas de frecuencias para datos
de variable cualitativa y
cuantitativa.
Construyecuadros y gráficos
estadísticos adecuados al tipo
de variable.
Calcula e interpretalas medidas
de tendencia central, posición,
dispersión
Se proyectan en dos direcciones:
analítico y autoevaluación. En
cuanto al primer caso, medir la
competencia a nivel interpretativo,
argumentativo y propositivo, para
ello debemos ver cómo identifica
(describe, ejemplifica, relaciona,
reconoce, explica, etc.); y la forma
en que argumenta (plantea una
afirmación, describe las
refutaciones en contra de dicha
afirmación, expone sus argumentos
contra las refutaciones y arriba a
conclusiones para corroborar la
afirmación inicial) y la forma en
que proponea través de establecer
estrategias, valoraciones,
generalizaciones, formulación de
hipótesis, respuestaa situaciones,
etc
II Aplicar conceptos,
principios y técnicas parael
cálculo de probabilidades,
en espacios muestrales
Diseña gráficos en tres
dimensiones de las funciones
vectoriales de variable real para
su mejor visualización.

finitos e infinito
numerables.
Aplicar conceptos,
principios y técnicas para
abordar fenómenos
aleatorios, usando el
enfoque de variable
aleatoria, clasificándolas,
construyendo modelos de
probabilidad según su tipo,
evaluando sus
características numéricas y
valorando la importancia de
su aplicación en espacios
muestrales finitos, infinito
numerable e infinito no
numerables.
Implementan programas
utilizando softwarepara la
aplicación de los temas
tratados.
etc
III Aplicar conceptos,
principios y técnicas parala
elección de una muestra
aleatoria, tomando en
cuenta los diferentes
diseños de muestreo,
haciendo uso de las
distribuciones muestrales,
valorando su importancia
en el proceso de inferencia
estadística.
Aplicar conceptos,
construcción de intervalos
de confianza, un aspecto de
la inferencia estadística que
permite estimar parámetros,
valorando la importancia de
su uso en el área de
ingeniería de sistemas.
Aplicar conceptos,
formulación de una prueba
de hipótesis, valorando la
importancia de su uso como
un problema de decisión,
de mucha aplicación en el
quehacer profesional del
ingeniero de sistemas
Diseña gráficos en tres
dimensiones de las funciones
vectoriales de variable real para
su mejor visualización.
Implementan programas
utilizando softwarepara la
aplicación de los temas
tratados.
etc
SISTEMA DE EVALUACION
Se considera un trabajo de campo sustentado por cada grupo, una práctica calificada según las
circunstancias virtual o presencial. Un examen parcial según sea el caso presencial o virtual y un examen
final también según el caso pudiendo ser presencial o virtual. No hay examen sustitutorio
Pr Final: PF= 10.5 11
3
PPC EP EF
omedio
 
 
PPC: Promedio Practica Calificada
EP: Examen Parcial
EF: Examen Final

VII.- PERFIL DOCENTE PARA EL CURSO
Docente con conformación Estadística y con espacialización de manejo de
software y conocimiento del TIC.
VIII.- REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
DEVORE,Jay L. Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. 1ra ed. México:
Thomson, 2005
MONTGOMERY, Douglas C. Probabilidad y Estadística aplicada a la ingeniería.
México: Mc, Graw-Hill, 2002
PÉREZ LOPEZ, César. Estadística – Problemas Resueltos y Aplicaciones. Madrid:
Pearson educación S.A 2003
GARCÍAORÉ,celestino. Estadística Descriptiva y Probabilidades para Ingenieros. 1ra
ed. Lima: Empresa Editora Macro, 2012.
Ciudad Universitaria abril 2020
Helí Mariano Santiago
Docente

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