Este documento presenta la información sobre el curso de Introducción a la Estadística y Probabilidad que se dictará en el primer semestre de 2018. El curso tendrá cuatro créditos y se centrará en presentar conceptos básicos de probabilidad y estadística, y enseñar técnicas estadísticas descriptivas e inferenciales. El curso constará de clases teóricas, prácticas dirigidas y prácticas calificadas evaluadas a lo largo del semestre.

1. ESTUDIOS
GENERALES
LETRAS
Nombre del curso : INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA Y
PROBABILIDAD
Código del curso : 1EST10
Período en que se dicta : AÑO 2018 - PRIMER SEMESTRE
Créditos : CUATRO (4)
Número de horas de teoría : TRES HORAS SEMANALES
Número de horas de práctica : DOS HORAS SEMANALES
Requisito : MATEMÁTICA 2 o MATEMÁTICA PARA
ECONOMÍA Y FINANZAS 1
Profesor del curso : ARTURO CALDERÓN GARCÍA
Horario : 0921
Área a que pertenece el curso : MATEMÁTICAS Y LÓGICA
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SUMILLA
El curso presenta las bases formales de los modelos probabilísticos asociados con el análisis
estadístico de datos y luego introduce al alumno en el uso de estos modelos para la toma de
decisiones en condiciones de incertidumbre con datos provenientes de muestras, aplicando técnicas
estadísticas descriptivas e inferenciales. Se estudia el muestreo, estadísticas de tendencia central y
de dispersión; números índice e introducción a las series de tiempo.
ENFOQUE TEMÁTICO
El enfoque del curso es teórico-práctico, con énfasis en el adecuado análisis e interpretación de
los resultados obtenidos de la aplicación de las técnicas estadísticas estudiadas en diversos
problemas relacionados con la Economía y otras ciencias sociales. Durante el curso trataremos
ampliamente el tema de variable aleatoria y modelos de datos en el contexto de la Probabilidad
como herramienta de análisis, destacando la relación con la disciplina de Estadística y sus
aplicaciones. También desarrollaremos brevemente los temas de la estadística básica
descriptiva, con énfasis en las interpretaciones de las estadísticas importantes y el uso de
herramientas computacionales como Excel o el programa estadístico libre R.
El curso contará con clases expositivas, prácticas dirigidas y prácticas calificadas. Las prác-
ticas dirigidas son de dos tipos. Las correspondientes previas a una práctica calificada tendrán dos
partes: en la primera se plantearán problemas de aplicación cuya solución la analizarán
los alumnos de manera grupal y bajo el apoyo de los jefes de práctica. En la segunda parte se
evaluará individualmente a los alumnos con una prueba corta relacionada al trabajo de la primera
parte. Las prácticas dirigidas que no estén precedidas por una práctica calificada serán
exposiciones de problemas por parte de los jefes de práctica. Se hará uso, en la medida de lo
posible, de la plataforma Paideia PUCP para facilitar la participación y distribuir los materiales de
clase.
OBJETIVOS DEL CURSO
Al finalizar el curso, el alumno será capaz de: identificar el modelo probabilístico básico más apro-
piado para resolver un problema de decisión a partir de datos, resolver problemas que incluyan
reglas del cálculo de probabilidades y modelos de probabilidad básicos y aplicar correctamente
métodos básicos de organización y descripción de datos para la toma de decisiones, usando como
base modelos probabilísticos de datos.

2. 2
METODOLOGÍA
El curso se desarrollará con clases expositivas del profesor presentando conceptos, técnicas y
diversos ejemplos de aplicación de los temas tratados. Se promoverá la participación del alumno
durante la clase, opinando o aplicando los conocimientos en la solución de problemas que se
planteen.
EVALUACIÓN
Cuatro prácticas calificadas: 30%
Examen Parcial: 30%
Examen Final: 40%
De las 4 prácticas calificadas sólo se tomarán en cuenta las 3 mejores notas (se elimina la más baja).
En la práctica dirigida previa a cada práctica calificada, en el último cuarto de hora, se propondrá a los
alumnos un breve problema, basado en lo que se haya desarrollado previamente, para ser planteado
y resuelto en la misma sesión. El resultado de este trabajo, cuya presentación es opcional, será eva-
luado por el Jefe de práctica y generará hasta dos puntos, sumables a la nota de la correspondiente
práctica calificada, pero sin pasar de la nota máxima de veinte puntos.
Todas las evaluaciones del curso se ceñirán estrictamente a las normas vigentes en la Unidad
Académica, en particular, se espera del alumno, y se exige de él, un estricto cumplimiento de las
reglas éticas del trabajo diario en la Universidad, especialmente en las evaluaciones. Las sanciones
en caso de falta serán aquellas que fija el Reglamento Disciplinario Aplicable a los alumnos y alumnas
de la PUCP.
PROGRAMACIÓN DE TEMAS DE TEORIA, PRÁCTICAS DIRIGIDAS Y CALIFICADAS
SEMANA
Lunes a Sábado
TEMA
FECHA DE
EVALUACIONES
OBSERVACIONES
01 12 – 17 mar. Cap 1
02 19 – 24 mar. Cap 1
03 26 – 31 mar. Cap 1
Feriados de: Semana Santa
Jueves 29 de marzo
Viernes 30 de marzo
Sábado 31 de marzo
04 02 – 07 abr. Cap 1
Práctica dirigida 1
Viernes 06, 8-10 a. m.
05 09 – 14 abr. Cap 2
Cumbre de las Américas
Viernes 13 de abril
Sábado 14 de abril
06 16 – 21 abr. Cap 2
PRÁCTICA CALIFICADA 1
Viernes 20, 8-10 a. m.
07 23 – 28 abr. Cap 2
Práctica dirigida 2
Viernes 27, 8-10 a. m.
08 30 abr. – 05 may Cap 3
PRACTICA CALIFICADA 2
Viernes 04, 8-10 a. m.
Día del Trabajo
Martes 1 de mayo
09 07 – 12 may. EXAMEN PARCIAL (SUSPENSIÓN DE CLASES Y PRÁCTICAS)
10 14 – 19 may. Cap 3
Practica dirigida 3
Viernes 18, 8-10 a. m.
11 21 – 26 may. Cap 3
Práctica dirigida 4
Viernes 25, 8-10 a. m.
12 28 may – 02 jun. Cap 3
PRÁCTICA CALIFICADA 3
Viernes 01, 8-10 a. m.
13 04 – 09 jun. Cap 3
Práctica dirigida 5
Viernes 08, 8-10 a. m.

3. 3
14 11 – 16 jun. Cap 3
PRÁCTICA CALIFICADA 4
Viernes 15, 8-10 a. m.
15 18 – 23 jun. Cap 3
Práctica dirigida 6
Viernes 22, 8-10 a. m.
Sábado 23 de junio
Fin de clases y prácticas
16
a
17
25 – 30 jun.
02 – 05 jul.
EXAMEN FINAL (FERIADO VIERNES 29 JUNIO)
EXAMEN DE REZAGADOS (LUNES, MARTES, MIÉRCOLES Y JUEVES)
El material de trabajo básico para el curso lo constituyen las Práctica dirigidas en las cuales se
incluirán ejercicios para el trabajo en el aula, y para el estudio personal del alumno. Son, en
cualquier caso, ejercicios de aplicación y de reflexión teórica, que afianzan lo visto en clase y
preparatorios para las evaluaciones.
PROGRAMA ANALÍTICO
CAP. 1: INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS
1.1 Definiciones Básicas; Estadística. Ramas de la Estadística. Variable Estadística,
definición y clasificación. Población Estadística y Parámetros Poblacionales. Muestra,
tipos de muestra. Estadísticas.
1.2 Variables y escalas de medición.
1.3 Organización de datos: distribución de frecuencias y representaciones graficas.
Distribución de Frecuencias para una variable: Definición, casos según tipo de
variable. Gráficas: Histograma y polígono de frecuencias. Diagramas de hojas y
tallos. Distribución de frecuencias acumuladas. Aplicaciones de la Ojiva. Diagramas
de Pareto.
1.4 Gráficos para datos en general: Barras simples, Barras Agrupadas, Barras de Partes
Componentes, Bidireccionales. Gráficos de Líneas, Líneas Simples y de Partes
Componentes. Gráficos Circulares. Otros tipos de Gráficos. Selección del Gráfico
apropiado: recomendaciones.
1.5 Indicadores de Tendencia Central, Objetivo y significado. Principales Indicadores:
Media Aritmética, Mediana y Moda. Propiedades. Comparación y uso. Media
geométrica y media armónica.
1.6 Indicadores de Dispersión, Objetivo y significado. Principales Indicadores: Varianza y
Desviación Estándar. Coeficiente de variación. Propiedades. Comparación y uso.
Puntuación estandarizada Z.
1.7 Indicadores de Asimetría y Percentiles. Objetivo y significado. Coeficientes de
Asimetría de Pearson. Percentiles. Propiedades, comparación y uso. Gráficos de
Cajas (Boxplot).
1.8 Indicadores de Concentración.
1.9 Indicadores Estadísticos de Variación Conjunta: Covarianza y Coeficiente de
correlación de Pearson. Definiciones alternativas, propiedades y uso.
1.10 Relación Estadística entre variables: Regresión y Mínimos cuadrados. Objetivo y
supuestos en la Recta de Regresión Lineal Simple. Fórmulas alternativas y
Propiedades. Uso y relación con la correlación.
1.11 Números Índices y Series de Tiempo.
CAP. 2: ELEMENTOS DE LA TEORÍA DE PROBABILIDAD
2.1 Conceptos Básicos: Experimento Aleatorio, Espacio Muestral y Eventos. Definición
de Probabilidad Axiomática.
2.2 Propiedades Básicas.

4. 4
2.3 Probabilidad condicional, regla de probabilidad total y Bayes. Independencia.
CAP. 3: VARIABLE ALEATORIA
3.1 Variable Aleatoria, definición, clasificación.
3.2 Modelo probabilístico o función de distribución de probabilidades de una variable
aleatoria. Función de Probabilidad y de Densidad. Función de Distribución
Acumulativa
3.3 Valor Esperado y Varianza. Propiedades. La curva de Lorenz y el Coeficiente de
Gini.
3.4 Cambio de Variable. Función Generadora de Momentos. Propiedades.
3.5 Distribuciones de probabilidad o modelos probabilísticos: Normal, Binomial,
Geométrica, Pascal, Poisson, Exponencial, Gamma. Otras distribuciones:
Hipergeométrica, Uniforme, Lognormal, Beta, Pareto.
BIBLIOGRAFÍA
Básica
1. ANDERSON, D., SWEENEY, D. y WILLIAMS, T. Estadística para administración y
economía. Séptima edición. México: Prentice Hall, 2010.
2. FREUND, J., y WALPOLE, R. (2013). Estadística Matemática con aplicaciones, Sexta
edición. México: Pearson Educación, 2013.
3. LIND, D., MARCHAL, W. y WHATEN, S. Estadística Aplicada a los Negocios y la Economía.
Décimo tercera edición. México: McGraw Hill. 2008
4. MENDENHALL, W., BEAVER, R. y BEAVER, B. Introducción a la Probabilidad y Estadística.
Décimo cuarta edición. México: Cengage Learning. 2015
5. MENDENHALL, W., WACKERLY, D. y SCHEAFFER, R. Estadística Matemática con
Aplicaciones, Séptima edición. México: Cengage Learning. 2010.
6. NEWBOLD, P., CARLSON, W. y THORNE, B. Estadística para Administración y Economía.
Madrid: Pearson Educación, 2013.
Complementaria
7. DE VEAUX, R., VELLEMAN, P. y BOCK, D. Intro Stats. Fourth edition. Boston: Pearson
Education, 2014.
8. DEVORE, J. Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. Novena edición. México:
Cengage Learning. 2016
9. LEVIN, R. y RUBIN, D. Estadística para Administración y Economía. Séptima edición. México:
Prentice Hall, 2010.
10. TOMA J. y RUBIO J. L. Estadística Aplicada, primera parte. Apuntes de Estudio 64. Centro de
Investigación de la Universidad del Pacífico. 2012.
11. VELIZ, C. Estadística para la Administración y Negocios. Segunda edición. México: Prentice
Hall. 2011
12. MILLER, M. Mathematics and Statistics for Financial Risk Management. New York: Wiley
Finance, 2012.