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Title Programa de Estadistica I
Description Presentacion programa y contenidos
Version 13032013
Description Programa de Estadistica
Author Carlos R. Valdez C.
Organisation UNAPEC
PRESENTACION:
ESTADISTICA I
MAT-250
A lo largo del programa, se presentan las técnicas mediante las cuales se recopilan,
organizan y actualizan datos cuantitativos, con el propósito de llegar a la toma de
decisiones, situación esta reconocida como el punto central de los negocios.
El programa inicia con una reseña histórica que permite visualizar la estadística desde
sus orígenes hasta nuestros días.
De igual manera enfoca las presentaciones de datos administrativos en término de las
medidas de centralización y de variabilidad. Crea las bases para el conocimiento y
manejo de los números índices, a fin de administrar datos económicos, los que son de
alta prioridad para las empresas y negocios.
Concluye el programa con una panorámica de la teoría de probabilidades, la que
constituye uno de los recursos autorizados para que a través del análisis de casos se
llegue a tomar decisiones favorables.

2. OBJETIVOS GENERALES:
Al final del programa, el estudiante:
Manejará la metodología y terminología de la Estadística como ciencia a fin de
tomar líneas de solución en lo referente a planificación, producción, distribución,
ventas, publicidad o promoción de productos y/o servicios apoyados en la
investigación mercadotécnica.
Valorará la importancia de la Estadística como herramienta de trabajo en la toma
de decisión, frente a situaciones emanadas de la empresa en término general.
UNIDADES DE APRENDIZAJE:
UNIDAD I: INTRODUCCION A LAS CIENCIAS ESTADISTICAS
UNIDAD II: ORGANIZACION DE DATOS, TABLAS Y GRAFICOS
UNIDAD III: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
UNIDAD IV: MEDIDAS DE VARIABILIDAD
UNIDAD V: TEORIA ELEMENTAL DE PROBABILIDAD
UNIDAD VI: NUMERO INDICE

3. UNIDAD I: INTRODUCCION A LAS CIENCIAS ESTADISTICAS
OBJETIVOS PARTICULARES.
Al término de la unidad, el estudiante:
1.1 Reconocerá la importancia de la Estadística mediante la ponderación de sus aportes
a las ciencias.
1.2 Establecerá la diferencia entre las Estadística, Descriptiva e Inferencial.
CONTENIDO PROGRAMATICO:

Reseña histórica
• Origen de la palabra “Estadística”
• Primeras estadísticas recopiladas
Subdivisiones de la Estadística
• Estadística descriptiva
• Estadística inferencial
• Teoría de la decisión
Aplicaciones de Estadística

4. UNIDAD II: ORGANIZACION DE DATOS, TABLAS Y GRAFICOS
OBJETIVOS PARTICULARES.
Al término de la Unidad el estudiante:
2.1 Graficará distribuciones de frecuencia.
2.2 Interpretará gráficas de distribuciones de frecuencia.
CONTENIDO PROGRAMATICO:

Los datos estadísticos
• Definición de datos estadísticos
• Obtención de los datos estadísticos
• Crítica de los datos
Poblaciones y muestras
• Definiciones de población y muestra
• Función de las muestras
• Función de las poblaciones
• Necesidad de una muestra representativa
• Estadística y parámetros
Organización de los datos
• Definición de arreglo de datos
• Ventajas y desventajas del arreglo de datos
• Definición de distribución de frecuencias
• Ventajas y desventajas de las distribuciones de frecuencias
• Características de las clases
• Variables discretas y variables continuas
Construcción de una distribución de frecuencia
• Selección del tipo y número de clases para dividir los datos
• Conteo y agrupación de los datos según las clases
• Determinación de las marcas de clases
• Distribución de frecuencias absolutas
• Distribución de frecuencias relativas
• Distribución de frecuencias acumuladas
• Distribución de frecuencias relativas acumuladas
Graficación de distribución de frecuencia
• Histogramas
• Polígramas de frecuencia
• Ojivas
• Graficas circulares

5. UNIDAD III: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
OBJETIVOS PARTICULARES.
Al término de la Unidad el estudiante:
3.1 Determinará las medidas de tendencia central de un conjunto de datos.
3.2 Establecerá las ventajas y desventajas de cada medida de tendencia central, a
través de la comparación.
CONTENIDO PROGRAMATICO:

Medidas descriptivas de las distribuciones de frecuencia
• Medidas de tendencia central
• Medidas de dispersión
• Medidas de sesgo
• Medidas de curtosis
La media aritmética
• Definición de la media
• Cálculo de la media a partir de datos no agrupados
• Cálculo de la media a partir de datos agrupados
• Ventajas y desventajas de la media aritmética
La media ponderada
La media geométrica
La mediana
• Definición de la mediana
• Cálculo de la mediana a partir de datos no agrupados
• Cálculo de la mediana a partir de datos agrupados
• Ventajas y desventajas de la mediana
La moda
• Definición de la moda
• Uso de la moda en datos no agrupados
• La moda en distribuciones simétricas y asimétricas
• Cálculo de la moda a partir de datos agrupados
• Distribuciones sultimodales
• Ventajas y desventajas de la moda
• Comparación de la media, la mediana y la moda

6. UNIDAD IV: MEDIDAS DE VARIABILIDAD
OBJETIVOS PARTICULARES.
Al término de la Unidad el estudiante:
4.1 Medirá e interpretar la tendencia a esparcirse que manifiestan un conjunto de
datos.
4.2 Establecerá la relación entre las medidas de tendencia central con las de
variabilidad.
CONTENIDO PROGRAMATICO:

Medidas de dispersión
• Necesidad de medir la dispersión
• Uso de las medidas de dispersión
• Aplicaciones
Medidas de distancias
• Tipos de medidas de distancias
• Intervalo
• Intervalo de interfractil
• Fractiles especiales: deciles, cuartiles y percentiles
• Intervalo de intercuartil y desviación de cuartil
Medidas de desviación promedio
• Tipos de medidas de desviación promedio
• Desviación absoluta promedio
• Variancia de la población
• Desviación estándar de la población
• Uso de la desviación estándar
• Cálculo de la variancia y de la desviación estándar usando datos agrupados
• Desviación estándar de la muestra
Dispersión relativa: El coeficiente de variación

7. UNIDAD V : TEORIA ELEMENTAL DE PROBABILIDAD
OBJETIVOS PARTICULARES.
Al término de la Unidad el estudiante:
5.1 Utilizará el teorema de Bayes para estimar probabilidades.
5.2 Calculará la probabilidad de que un evento ocurra.
CONTENIDO PROGRAMATICO:

Importancia de la teoría de probabilidad.
• Necesidad de la teoría de probabilidad.
• Ejemplos del uso de la teoría de probabilidad.
Algunos conceptos básicos.
• Evento y experimento.
• Espacio muestral.
• Eventos mutuamente excluyentes.
• Lista colectivamente exhaustiva.
Tres tipos de probabilidad.
• Probabilidad clásica.
• Frecuencia relativa de ocurrencia.
• Probabilidad subjetiva.
Reglas de probabilidad.
• Regla de adición para eventos mutuamente excluyentes.
• Regla de adición para eventos que no son mutuamente excluyentes.
Probabilidades en condiciones de independencia estadística.
• Probabilidad marginal en condiciones de independencia Estadística.
• Probabilidad conjuntas en condiciones de independencia estadística.
• Probabilidades condicionales en condiciones de independencia estadística.
Probabilidades en condiciones de dependencia estadística.
• Probabilidades condicionales en condiciones de dependencia estadística.
• Probabilidades conjuntas en condiciones de dependencia estadística.
Revisión de las estimaciones previas de probabilidad: El teorema de Bayes.

8. UNIDAD VI: NUMERO INDICE
OBJETIVOS PARTICULARES.
Al término de la Unidad el estudiante:
6.1 Calculará números índices.
6.2 Usará números índices para medir cambios de variables a través del tiempo.
CONTENIDO PROGRAMATICO

Naturaleza del número índice
• Definición de número índice
• Tipos de números índices
• Uso de los números índices
• Problemas relacionados con los números índices
• Fuentes de información para los cálculos de números índices
Indice no ponderado de agregados
Indice de agregados ponderados
• Método de Laspegres
• Método de Paasche
• Método de agregados de peso fijo
• Indices de cantidad y valor
Problemas en la construcción de un número índice
• Problemas de construcción
• Advertencias en la interpretación

9. PRESENTACION
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SEGUNDO VIDEO
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