Este documento presenta la asignatura de Estadística Inferencial I para la carrera de Ingeniería en Logística e Industrial. Describe los objetivos, unidades temáticas, competencias a desarrollar y competencias previas requeridas. El propósito es introducir conceptos básicos de estimación estadística, pruebas de hipótesis e inferencia estadística aplicados a problemas logísticos.
El documento describe la caracterización y clasificación de materiales para su uso en procesos de manufactura. Explica que la caracterización establece las propiedades físicas, químicas y estructurales de un material. Luego clasifica los materiales según su origen natural o artificial, composición y propiedades. Finalmente, detalla los tipos principales de materiales - metálicos, cerámicos y polímeros - y sus usos comunes en la industria.
Controles y tableros empleados en el proceso productivoIleana Coronado
Este documento describe diferentes tipos de controles y tableros utilizados en procesos productivos. Explica que los controles son mecanismos para controlar accesos y privilegios a recursos, mientras que los tableros permiten monitorear valores y estados a través de indicadores visuales y auditivos. También cubre temas como diseño de tableros, tipos de controles como palancas y botones, e indica que ambos son herramientas para supervisar máquinas y tomar decisiones.
Este documento describe el método de mínimos cuadrados para analizar series de tiempo y predecir tendencias. Explica cómo usar esta técnica estadística para encontrar la ecuación de tendencia lineal que mejor se ajusta a un conjunto de datos de ventas anuales. Aplica este método a un ejemplo real de datos de ventas de 1995 a 2010 para una empresa, predecir las ventas de 2011 y crear un gráfico de la tendencia.
Tecnicas y limitaciones de la investigacion de operacionesmariandreinarm
Este documento define la investigación de operaciones como la aplicación del método científico a problemas relacionados con el control de organizaciones para producir soluciones que sirvan mejor a sus objetivos. Se remonta a décadas pero se atribuye principalmente a los servicios militares de la Segunda Guerra Mundial. Incluye técnicas como programación lineal, redes, simulación y modelos estocásticos para la toma de decisiones bajo incertidumbre. Sus limitaciones incluyen el tiempo requerido para crear modelos y la necesidad de simpl
Este documento resume los principales premios de calidad a nivel mundial como el Premio Malcolm Baldrige, Premio Deming y Premio Europeo a la Calidad. También describe los premios otorgados en Honduras como los Premios Aurum y The Bizz Awards, destacando que una emprendedora hondureña ganó este último premio por la calidad de su producto de chocolate.
Sistema control-recepcion-custodia-y-salida-repuestos-almacen-edelcaYesika Rodriguez
El documento presenta el desarrollo de un sistema de control para el manejo de los procesos de recepción, custodia y salida de repuestos y materiales del subalmacén de la División de Protecciones, Supervisión y Control de Transmisión de EDELCA. Se propone levantar mapas de procesos y relaciones, un manual de procedimientos, actualizar inventarios, una matriz de catalogación y una base de datos para automatizar la gestión. El objetivo es mejorar el control y registro de los movimientos de los repuestos y materiales en el subalmacén
El documento trata sobre el manejo de materiales en la industria. Explica que el manejo de materiales involucra métodos, instalaciones, personal y equipos para transportar, empacar y almacenar materiales de manera eficiente. También describe factores clave a considerar como la cantidad, características y circulación de materiales, así como métodos para analizar problemas de manejo de materiales y sus principales etapas. Finalmente, destaca los riesgos de un manejo ineficiente de materiales como sobrestadía, desperdicio de tiempo de máquinas y
Este documento presenta una sesión sobre anualidades simples en matemáticas financieras. Explica que una anualidad implica pagos periódicos e iguales que pueden hacerse anualmente, trimestralmente, mensualmente u otros intervalos. Describe cinco tipos de anualidades y proporciona detalles sobre cómo calcular variables como el capital, monto, pago anual e interés en una anualidad vencida. Finalmente, pide a los estudiantes que completen un ejercicio calculando el monto y capital de una serie de pagos bime
El documento describe la caracterización y clasificación de materiales para su uso en procesos de manufactura. Explica que la caracterización establece las propiedades físicas, químicas y estructurales de un material. Luego clasifica los materiales según su origen natural o artificial, composición y propiedades. Finalmente, detalla los tipos principales de materiales - metálicos, cerámicos y polímeros - y sus usos comunes en la industria.
Controles y tableros empleados en el proceso productivoIleana Coronado
Este documento describe diferentes tipos de controles y tableros utilizados en procesos productivos. Explica que los controles son mecanismos para controlar accesos y privilegios a recursos, mientras que los tableros permiten monitorear valores y estados a través de indicadores visuales y auditivos. También cubre temas como diseño de tableros, tipos de controles como palancas y botones, e indica que ambos son herramientas para supervisar máquinas y tomar decisiones.
Este documento describe el método de mínimos cuadrados para analizar series de tiempo y predecir tendencias. Explica cómo usar esta técnica estadística para encontrar la ecuación de tendencia lineal que mejor se ajusta a un conjunto de datos de ventas anuales. Aplica este método a un ejemplo real de datos de ventas de 1995 a 2010 para una empresa, predecir las ventas de 2011 y crear un gráfico de la tendencia.
Tecnicas y limitaciones de la investigacion de operacionesmariandreinarm
Este documento define la investigación de operaciones como la aplicación del método científico a problemas relacionados con el control de organizaciones para producir soluciones que sirvan mejor a sus objetivos. Se remonta a décadas pero se atribuye principalmente a los servicios militares de la Segunda Guerra Mundial. Incluye técnicas como programación lineal, redes, simulación y modelos estocásticos para la toma de decisiones bajo incertidumbre. Sus limitaciones incluyen el tiempo requerido para crear modelos y la necesidad de simpl
Este documento resume los principales premios de calidad a nivel mundial como el Premio Malcolm Baldrige, Premio Deming y Premio Europeo a la Calidad. También describe los premios otorgados en Honduras como los Premios Aurum y The Bizz Awards, destacando que una emprendedora hondureña ganó este último premio por la calidad de su producto de chocolate.
Sistema control-recepcion-custodia-y-salida-repuestos-almacen-edelcaYesika Rodriguez
El documento presenta el desarrollo de un sistema de control para el manejo de los procesos de recepción, custodia y salida de repuestos y materiales del subalmacén de la División de Protecciones, Supervisión y Control de Transmisión de EDELCA. Se propone levantar mapas de procesos y relaciones, un manual de procedimientos, actualizar inventarios, una matriz de catalogación y una base de datos para automatizar la gestión. El objetivo es mejorar el control y registro de los movimientos de los repuestos y materiales en el subalmacén
El documento trata sobre el manejo de materiales en la industria. Explica que el manejo de materiales involucra métodos, instalaciones, personal y equipos para transportar, empacar y almacenar materiales de manera eficiente. También describe factores clave a considerar como la cantidad, características y circulación de materiales, así como métodos para analizar problemas de manejo de materiales y sus principales etapas. Finalmente, destaca los riesgos de un manejo ineficiente de materiales como sobrestadía, desperdicio de tiempo de máquinas y
Este documento presenta una sesión sobre anualidades simples en matemáticas financieras. Explica que una anualidad implica pagos periódicos e iguales que pueden hacerse anualmente, trimestralmente, mensualmente u otros intervalos. Describe cinco tipos de anualidades y proporciona detalles sobre cómo calcular variables como el capital, monto, pago anual e interés en una anualidad vencida. Finalmente, pide a los estudiantes que completen un ejercicio calculando el monto y capital de una serie de pagos bime
Este documento trata sobre el análisis de sensibilidad financiera. Explica conceptos como certidumbre, riesgo e incertidumbre. Describe el valor esperado y cómo se calcula. Identifica variables independientes y dependientes. Finalmente, analiza tipos de riesgos financieros como riesgo de crédito, mercado, liquidez y operacional.
este es un trabajo en el cual se muestran de manera breve los tipos de tiempos predeterminados tales coomo los mtm, el work factor y los ready work factor
Este documento trata sobre el manejo de materiales. Explica la definición de manejo de materiales, su importancia, alcance, evolución, principios y algunas propiedades físicas y químicas de los materiales. En particular, destaca la importancia del manejo de materiales eficiente para la protección de los trabajadores y la rentabilidad de las empresas. Además, describe la evolución histórica del manejo de materiales, desde el uso de la fuerza humana hasta la mecanización. Finalmente, resume 10 principios clave para un manejo
El documento describe el modelo general de transporte, que busca distribuir mercancías de manera óptima desde orígenes de suministro hasta destinos de recepción para minimizar los costos totales. Explica los componentes del modelo, como orígenes, destinos, recursos, demandas y costos, así como supuestos como requerimientos fijos y costos proporcionales. Finalmente, detalla métodos como la esquina noroeste y Vogel para encontrar soluciones básicas factibles iniciales y el proceso iterativo de simplex para llegar a la soluc
Tecnología blanda. Es la capacidad de aprendizaje de la organización y el talento de su fuerza y capital intelectual (KAIZEN); el aprendizaje y el auto aprendizaje del conocimiento es su principal sustento; este tipo de tecnologías son básicamente intangibles.
Este documento describe las herramientas y métodos utilizados en las fases DMAIC de Definir, Analizar, Mejorar y Controlar un proyecto de mejora de procesos. En la fase de Definir, se utilizan herramientas como el diagrama de Pareto, SIPOC y QFD para comprender el problema y definir las métricas clave. En la fase de Analizar, se buscan las causas raíz utilizando diagramas de árbol y DOE. En la fase de Mejorar, se implementan soluciones basadas en
La programación por metas es una variación de la programación lineal que permite resolver problemas de decisión con múltiples metas. Se busca minimizar las desviaciones entre las metas deseadas y los resultados reales de acuerdo a las prioridades asignadas. El documento explica la definición, modelo general y diferencias entre la programación lineal y la programación por metas.
El documento describe los requisitos y procesos para la aprobación de piezas de producción. Requiere la notificación al cliente de cambios significativos que afecten la forma, función u otras características del producto. También describe diferentes niveles de evidencia que se pueden presentar al cliente para la aprobación, dependiendo del grado en el que se vea afectado el diseño original.
Este documento presenta un análisis sobre el reemplazo de equipos. Explica las técnicas de análisis de reemplazo como el periodo óptimo de reemplazo y la confrontación de activos antiguos y nuevos. También cubre factores a considerar como la tecnología, costos y disponibilidad de capital. Finalmente, incluye ejemplos numéricos para ilustrar cómo aplicar estas técnicas de análisis de reemplazo.
Este documento presenta un formato para medir la calidad a la primera (FTQ) en una línea de producción. El formato incluye espacios para registrar la hora, cantidad total de piezas producidas, piezas defectuosas, códigos de defecto y cálculos para medir la tasa de defectos. El objetivo es mejorar continuamente la calidad registrando los defectos encontrados a la primera para identificar áreas de oportunidad y prevenir defectos.
Este documento presenta varias técnicas y herramientas para el desarrollo y la implementación de planes de control de calidad en la producción. Brevemente describe temas como el análisis del proceso, diagramas de causa y efecto, diseño de experimentos, poka-yoke y despliegue de la función de calidad. El objetivo es ayudar a los fabricantes a producir productos de calidad de acuerdo con los requisitos del cliente.
El documento describe el sistema MOST (Maynard Operation Sequence Technique), un método para medir y estandarizar tiempos de trabajo. Explica que MOST permite analizar operaciones manuales y determinar tiempos estándar mediante la descomposición de tareas en actividades elementales. Asimismo, detalla los conceptos y terminología clave de MOST como operaciones, secuencias de modelo, parámetros y su aplicación en diversos sectores industriales.
Este documento presenta un análisis de localización e instalaciones para una empresa de fundición de acero llamada Fundiciones DAJA. Se estudian varios métodos como el centro de gravedad, ponderación de factores y distancia euclidiana para determinar la mejor ubicación. Tras aplicar estos métodos, la conclusión es que la ciudad de Tepeji del Río, Hidalgo es la ubicación óptima debido a su cercanía a proveedores, clientes y bajos costos de transporte y operación.
El documento describe el diagrama de Ishikawa y su uso para analizar los problemas de calidad que se están presentando en una fundición. Se identifican cinco defectos comunes y sus posibles causas se categorizan usando el método de las 5M (máquina, método, mano de obra, medio ambiente, materia prima). El diagrama de Ishikawa se utiliza para visualizar gráficamente cómo cada categoría de las 5M puede estar contribuyendo a cada defecto.
Este documento presenta una introducción al estudio técnico de un proyecto de inversión. Explica que el estudio técnico analiza elementos relacionados con la ingeniería básica del producto o proceso, como la localización, costo de materia prima, tamaño óptimo de planta, y estudios de ingeniería que incluyen identificación del producto, proceso de producción, distribución de planta, selección de maquinaria y proveedores. El objetivo general es diseñar la función de producción óptima considerando los recursos dispon
Tops (equipos orientados a la solución de problemas)DISARAHI
El documento describe el método TOPS (Equipos Orientados a la Solución de Problemas), el cual es un proceso sistemático para resolver problemas y prevenir su ocurrencia. Se explican los 8 pasos (8D) de esta metodología para que los equipos trabajen juntos resolviendo problemas de manera estructurada. Finalmente, se mencionan los beneficios y limitaciones del método 8D.
Es un curso autoinstructivo dirigido a estudiantes y profesionales que necesitan ayuda para lograr competencias en un determinado curso o asignatura.
Mas información sobre el curso en: www.anival.net
4.1 paradigma de análisis de los sistemas durosBryan Salas
Checkland señala que los sistemas "duros" tienen una manifestación concreta en la realidad y se pueden aplicar métodos científicos. Estos sistemas siguen tres fases: 1) diseño de políticas, 2) evaluación, y 3) implementación de acciones. Las características clave de los sistemas duros incluyen relaciones causa-efecto claras y la habilidad de expresarse en términos matemáticos.
Este documento proporciona información sobre medidas de tendencia central y dispersión. Brevemente describe las medidas de tendencia central como la media, mediana y moda, y explica que miden el centro de los datos. Luego explica medidas de dispersión como el rango y desviación estándar, las cuales miden qué tan dispersos están los valores con respecto al centro. Finalmente, indica que ambos tipos de medidas son necesarias para describir completamente un conjunto de datos.
2. estadística inferencial medidas de dispersiónGonzalo Navarro
Este documento presenta información sobre medidas de tendencia central y dispersión en estadística. Explica conceptos como media, mediana, moda, rango, varianza y desviación estándar. También cubre temas de estadística inferencial como estimación del tamaño de la muestra, asociación estadística, formulación y comprobación de hipótesis. Finalmente, incluye ejemplos y ejercicios para aplicar estos conceptos.
Este documento trata sobre el análisis de sensibilidad financiera. Explica conceptos como certidumbre, riesgo e incertidumbre. Describe el valor esperado y cómo se calcula. Identifica variables independientes y dependientes. Finalmente, analiza tipos de riesgos financieros como riesgo de crédito, mercado, liquidez y operacional.
este es un trabajo en el cual se muestran de manera breve los tipos de tiempos predeterminados tales coomo los mtm, el work factor y los ready work factor
Este documento trata sobre el manejo de materiales. Explica la definición de manejo de materiales, su importancia, alcance, evolución, principios y algunas propiedades físicas y químicas de los materiales. En particular, destaca la importancia del manejo de materiales eficiente para la protección de los trabajadores y la rentabilidad de las empresas. Además, describe la evolución histórica del manejo de materiales, desde el uso de la fuerza humana hasta la mecanización. Finalmente, resume 10 principios clave para un manejo
El documento describe el modelo general de transporte, que busca distribuir mercancías de manera óptima desde orígenes de suministro hasta destinos de recepción para minimizar los costos totales. Explica los componentes del modelo, como orígenes, destinos, recursos, demandas y costos, así como supuestos como requerimientos fijos y costos proporcionales. Finalmente, detalla métodos como la esquina noroeste y Vogel para encontrar soluciones básicas factibles iniciales y el proceso iterativo de simplex para llegar a la soluc
Tecnología blanda. Es la capacidad de aprendizaje de la organización y el talento de su fuerza y capital intelectual (KAIZEN); el aprendizaje y el auto aprendizaje del conocimiento es su principal sustento; este tipo de tecnologías son básicamente intangibles.
Este documento describe las herramientas y métodos utilizados en las fases DMAIC de Definir, Analizar, Mejorar y Controlar un proyecto de mejora de procesos. En la fase de Definir, se utilizan herramientas como el diagrama de Pareto, SIPOC y QFD para comprender el problema y definir las métricas clave. En la fase de Analizar, se buscan las causas raíz utilizando diagramas de árbol y DOE. En la fase de Mejorar, se implementan soluciones basadas en
La programación por metas es una variación de la programación lineal que permite resolver problemas de decisión con múltiples metas. Se busca minimizar las desviaciones entre las metas deseadas y los resultados reales de acuerdo a las prioridades asignadas. El documento explica la definición, modelo general y diferencias entre la programación lineal y la programación por metas.
El documento describe los requisitos y procesos para la aprobación de piezas de producción. Requiere la notificación al cliente de cambios significativos que afecten la forma, función u otras características del producto. También describe diferentes niveles de evidencia que se pueden presentar al cliente para la aprobación, dependiendo del grado en el que se vea afectado el diseño original.
Este documento presenta un análisis sobre el reemplazo de equipos. Explica las técnicas de análisis de reemplazo como el periodo óptimo de reemplazo y la confrontación de activos antiguos y nuevos. También cubre factores a considerar como la tecnología, costos y disponibilidad de capital. Finalmente, incluye ejemplos numéricos para ilustrar cómo aplicar estas técnicas de análisis de reemplazo.
Este documento presenta un formato para medir la calidad a la primera (FTQ) en una línea de producción. El formato incluye espacios para registrar la hora, cantidad total de piezas producidas, piezas defectuosas, códigos de defecto y cálculos para medir la tasa de defectos. El objetivo es mejorar continuamente la calidad registrando los defectos encontrados a la primera para identificar áreas de oportunidad y prevenir defectos.
Este documento presenta varias técnicas y herramientas para el desarrollo y la implementación de planes de control de calidad en la producción. Brevemente describe temas como el análisis del proceso, diagramas de causa y efecto, diseño de experimentos, poka-yoke y despliegue de la función de calidad. El objetivo es ayudar a los fabricantes a producir productos de calidad de acuerdo con los requisitos del cliente.
El documento describe el sistema MOST (Maynard Operation Sequence Technique), un método para medir y estandarizar tiempos de trabajo. Explica que MOST permite analizar operaciones manuales y determinar tiempos estándar mediante la descomposición de tareas en actividades elementales. Asimismo, detalla los conceptos y terminología clave de MOST como operaciones, secuencias de modelo, parámetros y su aplicación en diversos sectores industriales.
Este documento presenta un análisis de localización e instalaciones para una empresa de fundición de acero llamada Fundiciones DAJA. Se estudian varios métodos como el centro de gravedad, ponderación de factores y distancia euclidiana para determinar la mejor ubicación. Tras aplicar estos métodos, la conclusión es que la ciudad de Tepeji del Río, Hidalgo es la ubicación óptima debido a su cercanía a proveedores, clientes y bajos costos de transporte y operación.
El documento describe el diagrama de Ishikawa y su uso para analizar los problemas de calidad que se están presentando en una fundición. Se identifican cinco defectos comunes y sus posibles causas se categorizan usando el método de las 5M (máquina, método, mano de obra, medio ambiente, materia prima). El diagrama de Ishikawa se utiliza para visualizar gráficamente cómo cada categoría de las 5M puede estar contribuyendo a cada defecto.
Este documento presenta una introducción al estudio técnico de un proyecto de inversión. Explica que el estudio técnico analiza elementos relacionados con la ingeniería básica del producto o proceso, como la localización, costo de materia prima, tamaño óptimo de planta, y estudios de ingeniería que incluyen identificación del producto, proceso de producción, distribución de planta, selección de maquinaria y proveedores. El objetivo general es diseñar la función de producción óptima considerando los recursos dispon
Tops (equipos orientados a la solución de problemas)DISARAHI
El documento describe el método TOPS (Equipos Orientados a la Solución de Problemas), el cual es un proceso sistemático para resolver problemas y prevenir su ocurrencia. Se explican los 8 pasos (8D) de esta metodología para que los equipos trabajen juntos resolviendo problemas de manera estructurada. Finalmente, se mencionan los beneficios y limitaciones del método 8D.
Es un curso autoinstructivo dirigido a estudiantes y profesionales que necesitan ayuda para lograr competencias en un determinado curso o asignatura.
Mas información sobre el curso en: www.anival.net
4.1 paradigma de análisis de los sistemas durosBryan Salas
Checkland señala que los sistemas "duros" tienen una manifestación concreta en la realidad y se pueden aplicar métodos científicos. Estos sistemas siguen tres fases: 1) diseño de políticas, 2) evaluación, y 3) implementación de acciones. Las características clave de los sistemas duros incluyen relaciones causa-efecto claras y la habilidad de expresarse en términos matemáticos.
Este documento proporciona información sobre medidas de tendencia central y dispersión. Brevemente describe las medidas de tendencia central como la media, mediana y moda, y explica que miden el centro de los datos. Luego explica medidas de dispersión como el rango y desviación estándar, las cuales miden qué tan dispersos están los valores con respecto al centro. Finalmente, indica que ambos tipos de medidas son necesarias para describir completamente un conjunto de datos.
2. estadística inferencial medidas de dispersiónGonzalo Navarro
Este documento presenta información sobre medidas de tendencia central y dispersión en estadística. Explica conceptos como media, mediana, moda, rango, varianza y desviación estándar. También cubre temas de estadística inferencial como estimación del tamaño de la muestra, asociación estadística, formulación y comprobación de hipótesis. Finalmente, incluye ejemplos y ejercicios para aplicar estos conceptos.
Este documento describe diferentes medidas de posición como cuartiles, percentiles y puntajes estandarizados (z). Explica que las medidas de posición se usan para describir la ubicación de un valor dentro de un conjunto de datos ordenados. Define cuartiles como valores que dividen los datos en cuartos, percentiles como valores que dividen los datos en 100 partes iguales, y puntajes z como una medida de la posición de un valor en relación a la media en términos de desviaciones estándar. Proporciona fórmulas para calcular cada medida.
Este documento presenta una introducción a la estadística inferencial. Explica conceptos clave como distribución muestral, distribución muestral de la media, prueba Z, prueba t de Student para muestras simples e independientes, y condiciones para usar la prueba t. También resume el uso de la estadística inferencial en psicología para describir, predecir y explicar la conducta humana de manera objetiva basada en datos.
La estadística se aplica en psicología para la descripción y organización de información, así como para realizar inferencias generales sobre una población basadas en una muestra. Las bases de la estadística inferencial incluyen la teoría de la medición, la teoría de la probabilidad y la teoría del muestreo. La estadística inferencial se utiliza en psicología para estimar parámetros y probar hipótesis, siempre que se establezca una conexión entre las conclusiones estadísticas y el tema de est
Este documento describe los conceptos clave relacionados con la estimación de parámetros poblacionales a partir de muestras. Explica que un parámetro describe una característica de la población mientras que un estadístico describe una característica de la muestra, y que el proceso de estimación implica seleccionar una muestra aleatoria, calcular estadísticos para describir la muestra, y usar estos estadísticos para estimar los parámetros poblacionales. También cubre conceptos como estimadores, distribuciones m
1) El documento trata sobre los pilares de la estadística inferencial que son la estadística descriptiva y la teoría de probabilidad. 2) Explica los métodos básicos de la estadística inferencial como la estimación y el contraste de hipótesis. 3) Detalla las distribuciones muéstrales y cómo a partir de una muestra se pueden hacer inferencias sobre la población.
Este documento describe los conceptos básicos de muestreo, incluyendo la definición de términos como población, muestra, marco y unidades de muestreo. Explica los dos tipos principales de muestreo, probabilístico y no probabilístico, y proporciona ejemplos de métodos de muestreo probabilístico como el muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado. También discute brevemente los errores en la información muestral.
Este documento describe diferentes pruebas estadísticas no paramétricas como la prueba de chi cuadrado y la prueba de la mediana. Explica cómo se utilizan estas pruebas para evaluar la bondad de ajuste a una distribución, la independencia entre variables y si dos muestras tienen la misma mediana poblacional. Proporciona ejemplos detallados de cómo calcular los estadísticos de contraste y tomar una decisión estadística para cada tipo de prueba.
Este documento describe diferentes pruebas paramétricas para contrastar hipótesis, incluyendo pruebas de la diferencia entre dos medias, análisis de varianza simple y prueba F. Explica los supuestos, estadísticos de contraste y procedimientos para cada prueba, ilustrando con ejemplos cómo aplicarlas para determinar si las diferencias entre grupos de datos se deben al azar o refuerzan una hipótesis planteada.
Probar (contrastar) si una afirmación relativa a la proporción de una población se ve apoyada o desaprobada ante la evidencia de la muestra utilizando la fórmula de error estándar de la proporción de la población y asumiendo que la distribución binomial se asemeja al comportamiento de la Distribución Normal Z
La prueba de hipótesis es un procedimiento estadístico que permite determinar si una hipótesis científica es consistente con la evidencia empírica. Se formulan una hipótesis nula y una hipótesis alternativa, se recolectan datos de una muestra, se selecciona una prueba estadística, y se decide si rechazar o no la hipótesis nula basado en el nivel de significación y la zona de rechazo establecidos. Existen diferentes tipos de pruebas paramétricas y no paramé
Este documento describe los conceptos básicos de la estadística inferencial, incluyendo la estimación de parámetros poblacionales y los intervalos de confianza, así como las pruebas de hipótesis para comparar medias, proporciones y varianzas entre grupos mediante t-tests de muestras independientes y emparejadas y ANOVA de una vía. Explica que la estadística inferencial permite extraer conclusiones probabilísticas sobre una población con base en una muestra, aunque los resultados pueden variar entre estudios.
Este documento trata sobre estadística inferencial, que estudia el comportamiento de las muestras y la posibilidad de generalizar los resultados a las poblaciones. Tiene como objetivo generalizar las propiedades de la población basado en muestras representativas mediante estimaciones, pruebas de hipótesis, y modelado de relaciones entre variables. Resuelve problemas de estimación y contraste de hipótesis para generalizar la información de la muestra a la población.
El documento explica los conceptos básicos de la estimación de parámetros poblacionales a partir de una muestra. Define parámetro, estadístico e indica que la estimación de parámetros implica seleccionar una muestra aleatoria, obtener datos, calcular estadísticos descriptivos y luego estimar los parámetros poblacionales. Explica dos métodos de estimación: puntual y por intervalo de confianza, y provee detalles sobre cómo calcular un intervalo de confianza para la media cuando la muestra es pequeña (n<30
1. El documento presenta información sobre la asignatura de Psicoestadística Inferencial del tercer semestre de la carrera de Psicología. Incluye detalles sobre las evaluaciones y su ponderación.
2. Explica brevemente conceptos clave como población, muestra, estadística descriptiva e inferencial. Señala que la estadística inferencial permite generalizar resultados de una muestra a una población y utiliza el razonamiento inductivo.
3. Presenta diferentes tipos de muestras probabilísticas como aleator
Este documento presenta un resumen de 7 capítulos sobre estadística inferencial para una licenciatura en psicología. Los capítulos cubren temas como distribuciones muestrales, estimación puntual e intervalos, pruebas de hipótesis paramétricas, y estadística no paramétrica. El documento enfatiza la importancia de la estadística inferencial en la interpretación de datos en psicología.
Este documento presenta conceptos clave de la estadística inferencial, incluyendo el muestreo probabilístico, estimación de parámetros, distribuciones de probabilidad como la t de Student y F de Fisher, y ejemplos de su aplicación. Explica que la estadística inferencial permite sacar conclusiones sobre una población basadas en una muestra mediante métodos como la estimación, contraste de hipótesis y diseño experimental.
Este documento proporciona una introducción a la estadística descriptiva e inferencial. Explica que la estadística se ocupa de recolectar, organizar, resumir y analizar datos para sacar conclusiones válidas. También describe el uso común de la estadística en diferentes ámbitos como el personal, cotidiano y empresarial. Además, define conceptos básicos como población, muestra, variable y presenta los tipos de variables cualitativas y cuantitativas.
Temario Estadistica inferencial Tecnologico de Eldoradoluisrojo01
Este documento presenta la asignatura de Estadística Inferencial I para las carreras de Ingeniería en Logística e Industrial. La asignatura introduce conceptos estadísticos como estimación, intervalos de confianza, pruebas de hipótesis, bondad de ajuste y regresión lineal para inferir parámetros poblacionales a partir de muestras. El curso se divide en 5 unidades y busca que los estudiantes apliquen estos métodos estadísticos para la toma de decisiones en procesos logísticos
Este documento presenta la asignatura de Estadística Inferencial II, la cual introduce conceptos como regresión lineal simple y múltiple, diseño de experimentos de un factor, diseño de bloques y series de tiempo. El objetivo general es aplicar estas técnicas estadísticas para analizar y mejorar procesos logísticos e industriales. El temario se divide en tres unidades que cubren estos temas y sus respectivos subtemas.
Este documento presenta la asignatura de Estadística Inferencial I para la carrera de Ingenierías en Logística e Industrial. La asignatura introduce conceptos básicos de estimación estadística e inferencia a partir de muestras, incluyendo intervalos de confianza, pruebas de hipótesis y bondad de ajuste. El objetivo es que los estudiantes aprendan a inferir parámetros poblacionales y tomar decisiones basadas en el análisis estadístico de datos. El temario contiene cinco unidades
Este documento presenta la asignatura de Estadística Inferencial II, la cual se ofrece a estudiantes de Ingeniería en Logística e Ingeniería Industrial. La asignatura introduce conceptos como el diseño estadístico de experimentos, análisis de variables, diseños factoriales y series de tiempo para que los estudiantes puedan aplicar métodos estadísticos en la solución de problemas relacionados con la ingeniería. El documento describe las competencias que los estudiantes desarrollarán en áreas como investigación, análisis,
Este documento presenta la asignatura de Probabilidad y Estadística para la carrera de Ingeniería en Logística e Ingeniería Industrial. Explica los objetivos de la asignatura, las competencias a desarrollar, el temario organizado en cuatro unidades y siete temas, y la historia del programa de estudios. El objetivo general es que los estudiantes puedan resolver problemas que involucren eventos con incertidumbre aplicando modelos analíticos apropiados.
Este documento presenta la asignatura de Probabilidad y Estadística Descriptiva para la carrera de Ingeniería en Gestión Empresarial. La asignatura se divide en 4 unidades que cubren temas como distribuciones de frecuencia, introducción a la probabilidad, tipos de distribuciones de probabilidad y muestreo. El objetivo es que los estudiantes aprendan herramientas estadísticas para analizar y predecir fenómenos empresariales y tomar mejores decisiones. La evaluación incluye actividades individuales y grupales como proyectos de
Este documento presenta la asignatura de Probabilidad y Estadística que forma parte de la carrera de Ingeniería en Logística e Industrial. La asignatura busca proporcionar los elementos básicos de probabilidad y estadística para analizar fenómenos aleatorios en el campo de la logística e industria. El temario se divide en 4 unidades que cubren estadística descriptiva, fundamentos de probabilidad, distribuciones de probabilidad discretas y distribuciones de probabilidad continuas. El curso busca desarrollar competencias para
Este documento presenta la asignatura de Metrología y Normalización para las carreras de Ingeniería Industrial e Ingeniería en Materiales. La asignatura tiene como objetivo principal que los estudiantes manejen los métodos y sistemas de medición desde el punto de vista de la metrología y la normalización. El temario cubre conceptos de normalización, metrología, instrumentos de medición y sugerencias didácticas para el profesor.
Esta asignatura de Investigación de Operaciones I enseña a los estudiantes de Ingeniería Industrial a formular y resolver modelos matemáticos lineales para optimizar recursos en situaciones reales, analizar sistemas productivos para detectar problemas y tomar decisiones para mejorarlos, e incluye cinco unidades sobre introducción a la investigación de operaciones, método simplex, dualidad y análisis de sensibilidad, programación entera, y problemas de transporte y asignación.
Instructivo para el desarrollo de la segunda presentaciónLeonardo Palma Ríos
Este documento instruye sobre el desarrollo del proyecto de investigación y la segunda presentación. Explica que la metodología debe incluir el tipo de investigación, diseño, definición de variables, universo y muestra, procedimientos de recolección y análisis de datos, y un cronograma. También ofrece sugerencias generales como evitar la primera persona y mantener un eje central y lenguaje técnico pero comprensible.
El documento presenta información sobre la asignatura de Investigación Operativa de la carrera de Ingeniería de Empresas y Negocios de la Universidad Tecnológica Equinoccial. Se describe la misión y objetivos de la asignatura, que busca enseñar conceptos de modelos matemáticos y técnicas de optimización para la toma de decisiones. También incluye el plan de estudios, metodología, normas, evaluación y bibliografía recomendada para el curso.
Este documento presenta la información básica sobre la asignatura de Ingeniería Económica. Describe los objetivos generales de la asignatura, que incluyen identificar y resolver problemas de asignación de recursos monetarios e inversiones, y tomar decisiones económicas y financieras. También presenta el temario organizado en cuatro unidades principales: fundamentos de ingeniería económica, análisis de alternativas de inversión, análisis de depreciación e impuestos, y análisis de reemplazo. Finalmente,
Este documento presenta la información básica sobre la asignatura de Ingeniería Económica. Describe los objetivos generales de la asignatura, que incluyen identificar y resolver problemas de asignación de recursos monetarios e inversiones, y tomar decisiones económicas y financieras. También presenta el temario organizado en cuatro unidades principales: fundamentos de ingeniería económica, análisis de alternativas de inversión, análisis de depreciación e impuestos, y análisis de reemplazo. Finalmente,
Este documento presenta la estructura curricular de la carrera de Estadística de una facultad de ciencias económicas. Describe cuatro núcleos problémicos y sus respectivos núcleos estructurantes, asignaturas relacionadas y resultados de aprendizaje. Además, detalla las dos modalidades de la unidad de titulación especial: proyectos de investigación o un examen complexivo. Finalmente, provee líneas de investigación para los proyectos de titulación vinculadas a cada núcleo problémico.
Este documento presenta la asignatura Estadística Administrativa II. Describe los objetivos y competencias a desarrollar, que incluyen aplicar métodos de regresión y análisis de series de tiempo para predecir comportamientos, y explicar diseños de experimentos. El temario cubre regresión simple y múltiple, análisis de series de tiempo, y diseños experimentales de un factor y con bloques. Se proveen sugerencias didácticas como resolver problemas y usar software estadístico.
Ingeniería en Logística e Ingeniería Industrial, Probabilidad y Estadística.
Esta asignatura aporta al perfil del Ingeniero en Logística e Industrial los elementos básicos para hacer una descripción de un fenómeno de interés por medio de la estimación de los estadísticos necesarios para su análisis a partir de una muestra de estudio seleccionada. Proporciona los elementos para
entender los principios probabilísticos aleatorios que rigen las relaciones tanto a priori como a posteriori del fenómeno bajo estudio.
Este documento presenta un sílabo para el curso de Investigación Operativa en la Universidad Tecnológica Equinoccial. El curso tiene una duración de 4 créditos y se centra en determinar conceptos de modelos matemáticos para desarrollar soluciones óptimas que apoyen el proceso de toma de decisiones. El sílabo describe los objetivos del curso, los resultados de aprendizaje, la metodología de enseñanza, la evaluación, la bibliografía y el programa detallado de contenidos. El curso utilizará
El documento describe cómo se han desarrollado rúbricas para evaluar la competencia específica de "aplicar el método científico en laboratorios". Un equipo identificó esta competencia y sus componentes (Medir, Experimentar, Modelizar, Proyectar, Decidir), y estableció cuatro niveles competenciales. Las rúbricas han sido diseñadas para evaluar cada componente y nivel a través de actividades de laboratorio, con el objetivo de integrar la competencia y motivar a los estudiantes a lo largo del proceso de en
Estadistica sistemas v programacion 2012 2Carmelo Perez
Este documento presenta el plan de la materia Estadística y Probabilidad para el programa de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Popular del Cesar. La materia se enfoca en introducir conceptos básicos de estadística descriptiva, inferencial, probabilidad y distribuciones probabilísticas. El objetivo es capacitar a los estudiantes para interpretar y aplicar estos conceptos en el análisis de datos e investigación. La materia se dictará en el quinto semestre con 6 unidades temáticas y utilizará métodos como exposiciones, resoluc
El método del centro de gravedad es un algoritmo para determinar la ubicación óptima de una nueva instalación considerando las ubicaciones y contribuciones de instalaciones existentes. Utiliza coordenadas y fórmulas que suman los productos de las distancias entre instalaciones y sus contribuciones para calcular las coordenadas de la ubicación óptima. En el ejemplo, se aplica el método para ubicar una instalación intermedia de gasolina entre una ciudad y sus distribuidores existentes, calculando las coordenadas X=44,2 e Y=4
Este documento presenta la asignatura de Taller de Liderazgo para la carrera de Ingeniería Industrial. Describe los objetivos de la asignatura, que son desarrollar habilidades de liderazgo y manejo de personas, así como promover la inteligencia emocional, comunicación y toma de decisiones. Incluye el temario organizado en cuatro unidades principales: liderazgo, comunicación, inteligencia emocional y toma de decisiones. También presenta sugerencias didácticas y de evaluación para el curso.
Esta asignatura desarrolla habilidades intelectuales en los estudiantes de ingeniería industrial para que aprendan a ser, estudiar, pensar, comunicarse y crear. La asignatura cubre temas como la personalidad, autoconocimiento, tipos de pensamiento, comunicación y creatividad. El objetivo es que los estudiantes apliquen estas habilidades a lo largo de su vida académica y profesional.
Este documento presenta la información sobre el curso "Sistemas de Manufactura" que forma parte de la carrera de Ingeniería Industrial. Describe los objetivos del curso, las competencias a desarrollar, el temario organizado en cuatro unidades, y sugerencias didácticas y de evaluación. El objetivo general es evaluar y optimizar los sistemas de manufactura mediante técnicas avanzadas para generar bienes y servicios de manera eficiente.
Este documento presenta la asignatura de Simulación para la carrera de Ingeniería Industrial. La asignatura utiliza conceptos de diversas materias para enseñar el análisis y modelado de sistemas productivos y de servicios a través de simulación discreta, con el fin de detectar problemas y generar propuestas de mejora. El temario contiene cinco unidades que cubren temas como generación de números aleatorios, variables aleatorias, uso de simuladores y un proyecto de aplicación.
Este documento presenta la asignatura de Relaciones Industriales. Describe los objetivos, competencias, temario y unidades de aprendizaje de la asignatura. El objetivo general es aplicar técnicas de administración de recursos humanos para el buen funcionamiento de las organizaciones. El temario incluye temas como planeación de recursos humanos, reclutamiento, selección, capacitación, evaluación de desempeño y auditoría de recursos humanos.
Este documento presenta la información sobre una asignatura de Química para la carrera de Ingeniería Industrial. Incluye detalles sobre los objetivos de la asignatura, las competencias a desarrollar, el temario organizado en seis unidades y la historia del programa educativo. El objetivo general es que los estudiantes adquieran conocimientos básicos de química inorgánica y orgánica para seleccionar materiales industriales de manera sustentable.
Este documento presenta la asignatura Propiedades de los Materiales para la carrera de Ingeniería Industrial. La asignatura tiene como objetivo aplicar los materiales adecuados en los diferentes procesos industriales considerando sus características y propiedades. El documento describe el temario organizado en cuatro unidades: clasificación de materiales, estructura de materiales, propiedades de materiales y aplicaciones de materiales. Se presentan también las competencias a desarrollar, sugerencias didácticas, de evaluación y fuentes de información.
Este documento presenta la información sobre la asignatura de Planeación y Diseño de Instalaciones para la carrera de Ingeniería Industrial. Incluye el nombre, clave y objetivo general de la asignatura, así como las competencias a desarrollar. Explica que la asignatura cubre temas como la localización de instalaciones, manejo de materiales y distribución física de plantas. También proporciona el temario detallado con las unidades y subtemas a estudiar.
Este documento presenta la información de una asignatura sobre Procesos de Fabricación para Ingeniería Industrial. Describe los objetivos de la asignatura como analizar e interpretar procesos para la obtención de hierro y acero, así como optimizar procesos y conocer tratamientos térmicos y de cambio de forma de materiales. También presenta las competencias a desarrollar, la historia del programa y el objetivo general del curso.
Este documento presenta la asignatura de Planeación Financiera para la carrera de Ingeniería Industrial. Describe los objetivos, competencias, temario y unidades de aprendizaje de la asignatura, las cuales abarcan temas como presupuestos, estados financieros proforma, razones financieras, fuentes de financiamiento y análisis de sensibilidad financiera. El documento también provee sugerencias didácticas y de evaluación para maximizar el aprendizaje de los estudiantes.
Este documento presenta la asignatura Logística y Cadenas de Suministro. Incluye la descripción general de la asignatura, los objetivos, competencias a desarrollar, temario y sugerencias didácticas. El objetivo principal es diseñar y mejorar sistemas integrados de producción, abastecimiento y distribución. El temario contiene seis unidades que cubren temas como introducción a la logística, diseño de cadenas de suministro, operación de bodegas y sistemas de transporte.
Este documento presenta la asignatura Investigación de Operaciones II. La asignatura forma parte de la carrera de Ingeniería Industrial y tiene como objetivo formular y optimizar modelos matemáticos aplicando técnicas deterministas y probabilistas para la toma de decisiones. El temario incluye unidades sobre programación dinámica, líneas de espera, teoría de decisiones, cadenas de Markov y optimización de redes. Se describen también las competencias, evaluaciones y actividades de aprendizaje sugeridas para desarrollar las competencias.
Este documento presenta la asignatura de Ingeniería de Sistemas para la carrera de Ingeniería Industrial. La asignatura busca que los estudiantes conozcan el enfoque sistémico y cómo aplicarlo para diseñar procesos y sistemas organizacionales de manera más eficiente. La asignatura se divide en 5 unidades que cubren temas como la teoría general de sistemas, las propiedades y características de los sistemas, la taxonomía de sistemas, y las metodologías de sistemas duros y bland
Este documento presenta la asignatura de Higiene y Seguridad Industrial. Incluye la descripción general de la asignatura, los objetivos de aprendizaje, el temario dividido en 7 unidades temáticas, y sugerencias didácticas para el docente. El objetivo principal es analizar, diseñar, supervisar y operar sistemas de seguridad y protección ambiental en el sector productivo a través del cumplimiento de las leyes y normas de seguridad.
Este documento presenta la asignatura de Gestión de Sistemas de Calidad. Detalla el nombre, clave, objetivos e intención didáctica de la asignatura. Se imparte en el séptimo semestre de Ingeniería Industrial y busca que los estudiantes conozcan y apliquen modelos de calidad nacionales e internacionales. El temario incluye antecedentes de calidad, modelos de calidad total, normas de gestión de calidad e innovación y competitividad.
Este documento presenta la asignatura de Gestión de Costos para la carrera de Ingeniería Industrial. Describe los objetivos de la asignatura, que son desarrollar habilidades para realizar análisis de costos que permitan participar en la toma de decisiones relacionadas con la gestión de sistemas productivos. Se detallan las competencias a desarrollar, el temario organizado en cuatro unidades y sugerencias didácticas que enfatizan el trabajo en equipo y la aplicación práctica de los conceptos.
Este documento presenta la asignatura de Física para la carrera de Ingeniería Industrial. Explica que la asignatura ayuda a los estudiantes a comprender y resolver problemas físicos que son importantes para su futuro trabajo como ingenieros. Describe los objetivos, competencias, temario y sugerencias didácticas para la asignatura. El temario incluye unidades sobre conceptos básicos de física, estática de partículas y cuerpos rígidos, resistencia de materiales y cinemática.
Este documento presenta la asignatura Estudio del Trabajo I para la carrera de Ingeniería Industrial. Describe los objetivos, competencias, temario y unidades de aprendizaje de la asignatura, las cuales incluyen generalidades de estudio del trabajo, diagramas de proceso, análisis de operaciones, estudio de movimientos y estudio de tiempos con cronómetro. El objetivo principal es aplicar técnicas de estudio de tiempos y movimientos para optimizar un sistema productivo.
Este documento presenta la asignatura de Ergonomía de la carrera de Ingeniería Industrial. Describe los objetivos de la asignatura, las competencias a desarrollar, el temario organizado en 4 unidades y sugerencias didácticas y de evaluación. El objetivo general es diseñar áreas de trabajo tomando en cuenta factores ergonómicos e implementarlos en el sector productivo.
Ofrecemos herramientas y metodologías para que las personas con ideas de negocio desarrollen un prototipo que pueda ser probado en un entorno real.
Cada miembro puede crear su perfil de acuerdo a sus intereses, habilidades y así montar sus proyectos de ideas de negocio, para recibir mentorías .
ACERTIJO DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARÍS. Por JAVI...JAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARIS”. Esta actividad de aprendizaje propone el reto de descubrir el la secuencia números para abrir un candado, el cual destaca la percepción geométrica y conceptual. La intención de esta actividad de aprendizaje lúdico es, promover los pensamientos lógico (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia y viso-espacialidad. Didácticamente, ésta actividad de aprendizaje es transversal, y que integra áreas del conocimiento: matemático, Lenguaje, artístico y las neurociencias. Acertijo dedicado a los Juegos Olímpicos de París 2024.
ACERTIJO DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARÍS. Por JAVI...
Ae 24 estadistica inferencial i
1. 1.- DATOS DE LA ASIGNATURA
Nombre de la asignatura:
Carrera:
Clave de la asignatura:
SATCA1
Estadística Inferencial I
Ingenierías en Logística e Industrial
AEF-1024
3 - 2 - 5
2.- PRESENTACIÓN
Caracterización de la asignatura.
Fundamentación.
La materia de Estadística Inferencial I:
• Se plantea como una asignatura básica de la Carrera de Ingeniería en Logística e
Industrial y común a la mayor parte de las Ingenierías.
o Proporciona los elementos básicos para hacer análisis a partir del estadístico de la
muestra y conceptos de la estimación estadística.
o Permite establecer inferencias sobre una población, conclusiones a partir de la
información que arrojan las pruebas de hipótesis.
o A partir de las pruebas de bondad de ajuste, se establece el nivel de aplicabilidad
de los conceptos del análisis estadístico.
Intención Didáctica.
Se organiza la materia de Estadística Inferencial I, para las Ingenierías en Logística e
industrial, en cinco unidades:
• La unidad uno, introduce al estudiante en los conceptos, teoremas y contexto de la
teoría del muestreo probabilístico y no probabilístico, así como las distribuciones
fundamentales para el muestreo.
• La unidad dos, introduce al alumno en los conceptos de estimadores puntuales y
análisis por intervalos de confianza de la media, proporción, varianza y determinación
del tamaño de muestra.
• La unidad tres, contiene la teoría de las pruebas de hipótesis, la confiabilidad y
eficacia de los errores tipo I y tipo II, determinación de potencia de la prueba a que se
somete una muestra del fenómeno de interés respecto a una población de referencia.
• La unidad cuatro, introduce al estudiante a la teoría de bondad de ajuste y pruebas no
paramétricas en una muestra del fenómeno de interés respecto a una población de
referencia, verificando la adecuación del modelo probabilístico.
• La unidad cinco, introduce al estudiante al análisis de las relaciones entre variables, la
aplicación de la teoría de mínimos cuadrados y el modelo matemático resultante del
1
Sistema de asignación y transferencia de créditos académicos.
2. caso de estudio y sus límites de validez.
La materia de Estadística Inferencial I, permite al estudiante:
• Identificar los estimadores de los parámetros de los fenómenos para evaluar su
comportamiento, y determinar la verosimilitud de las hipótesis estadísticas.
o Hacer el cálculo de estimación por intervalo y las características del proceso de
análisis logístico, la descripción de un fenómeno de interés, al nivel de confianza
establecido por la prueba, su interpretación y la toma de decisiones correspondiente.
o Establecer características de calidad como criterios de aceptación o rechazo en
problemas que involucren errores tipo I o errores tipo II que involucran al productor o
proveedor (o cliente) de un bien o servicio logístico.
o Estructurar métodos de análisis propios para la investigación en una prueba de bondad
de ajuste a partir del conocimiento de las formas que los fenómenos se presentan.
o Utilizar el análisis de dispersión y la relación que tienen las variables asociadas con el
grado de correlación entre las mismas y su exactitud o confianza en un modelo lineal
simple o múltiple en la toma de decisiones.
3. 3.- COMPETENCIAS A DESARROLLAR
Competencias específicas Competencias genéricas
Considera los fenómenos aleatorios
presentes en todo proceso logístico,
como:
• Diseño, planear, organizar, manejar,
controlar y mejorar sistemas de
abastecimiento y distribución de
bienes y servicios de manera
sustentable.
• Dirigir las actividades logísticas de
carga, tráfico y seguridad interna y
externa de servicios y productos de
las empresas en forma eficaz y
eficiente.
• Administrar los sistemas de flujo y
manejo de materiales en las
organizaciones en forma eficaz y
eficiente.
• Usar el software disponible para el
modelado, diseño, operación y
control eficiente de sistemas
logísticos.
• Desarrolla proyectos de investigación
relacionados con la logística
aplicando la metodología más
adecuada.
• Utiliza tecnologías de información y
comunicación (TIC’s) disponibles en
el proceso de toma de decisiones
para la operación eficiente de los
procesos logísticos.
• Selecciona los empaques y
embalajes para manejar, distribuir, y
confinar productos, bajo las normas
nacionales e internacionales de
seguridad en el transporte.
• Aplica sistemas de calidad,
seguridad y ambiente dentro del
campo logístico orientado a lograr el
desarrollo sustentable y la
satisfacción del cliente.
Competencias instrumentales
Investigación bibliográfica confiable y pertinente
sobre los conceptos de estadística inferencial.
Capacidad de análisis y síntesis de información
sobre la estadística inferencial.
Aplicar conocimientos generales de sobre
muestreo y la inferencia estadística.
Solucionar situaciones que involucren pruebas
de parámetros o tolerancias desde la
perspectiva de probabilidad y la inferencia
estadística aplicadas a la logística.
Tomar decisiones con base a un análisis de
estadística inferencial, en el campo de la
logística.
Resolver situaciones de inferencia mediante la
utilización de software disponible.
Competencias Interpersonales
Capacidad crítica y autocrítica.
Habilidades y capacidad interpersonales para el
trabajo en equipo interdisciplinario y
multidisciplinario.
Capacidad de comunicarse con profesionales y
expertos de otras áreas en forma efectiva.
Reconocimientos y apreciación de la diversidad y
multiculturalidad.
Habilidad para trabajar en un ambiente laboral
interdisciplinario y multidisciplinario.
Compromiso ético.
Competencias Sistémicas
Dar sentido y significado a los conocimientos
estadísticos y probabilísticos en la práctica
profesional.
4. Apertura y adaptación a nuevas situaciones que
requieran del análisis interdisciplinario.
Trabajar en forma autónoma.
Búsqueda del logro, con reflexión ética.
5. 4.- HISTORIA DEL PROGRAMA
Lugar y fecha de
elaboración o revisión
Participantes
Observaciones
(cambios y justificación)
Zacatecas, Zac.
12 al 16 de Abril 2010
Institutos Tecnológicos de
Cd. Valles, Superior de
Tantoyuca, la Laguna,
Celaya, Minatitlan,
Zacatecas y Tepic.
Análisis y enriquecimiento de
las propuestas de los
programas desarrollados en la
Reunión Nacional de Diseño
Curricular celebrada en
Ecatepec, en noviembre de
2009.
Lugar y fecha de
elaboración o revisión
Participantes
Observaciones
(cambios y justificación)
Instituto Tecnológico de Cd.
Juárez, del 27 de abril al 1
de mayo del 2009
Instituto Tecnológico de
Puebla 8 del 12 de junio del
2009
Tecnológico de estudios
Superiores de Ecatepec.
09 al 13 de noviembre del
2009.
Representantes de los
Institutos Tecnológicos de:
Cd. Juárez, León,
Pabellón de Arteaga, Ags.,
Puebla, Querétaro,
Superior de Cuautitlán
Izcalli, Superior de
Fresnillo, Superior de
Tlaxco, Tehuacán, Tijuana
Toluca.
Representantes de los
Institutos Tecnológicos de:
León, Querétaro, Superior
de Cuautitlán Izcalli.
Academia de Ingeniería en
Logística.
Instituto Tecnológico de
Querétaro, Cuautitlán
Izcalli, León.
Pueble,Toluca, Tijuana.
Reunión de Diseño curricular
de la carrera de Ingeniería en
Logística del Sistema Nacional
de Educación Superior
Tecnológica.
Análisis, diseño, y elaboración
del programa sintético de la
carrera de Ingeniería en
Logística.
Desarrollo de los programas
completos de estudio de la
carrera de Ingeniería en
Logística.
Lugar y fecha de
elaboración o revisión
Participantes
Observaciones
(cambios y justificación)
Instituto Tecnológico de
Aguascalientes, 15 al 18
de Junio de 2010.
Instituto Tecnológico de:
Reynosa, Aguascalientes,
Querétaro, Irapuato, León,
Tehuacán, Puebla,
Linares,Cd. Juarez.
Reunión Nacional de
Implementación Curricular de
las Carreras de Ingeniería en
Gestión Empresarial e
Ingeniería en Logística y
Fortalecimiento Curricular de
6. las Asignaturas Comunes por
Área de Conocimiento para los
Planes de Estudio Actualizados
del SNEST.
7. 5.- OBJETIVO(S) GENERAL(ES) DEL CURSO (competencia específica a
desarrollar en el curso
• Comprender los métodos estadísticos para inferir los parámetros de la población a
partir de una muestra de interés de estudio.
• Determinar los intervalos de confianza referentes a la muestra de interés para inferir
el valor de los parámetros de la población de partida.
• Validar por pruebas de hipótesis, alguna medida de interés en la muestra, y la
inferencia en la población de estudio las medidas de: especificación, dimensiones
en calidad, tolerancia, prueba destructiva o no destructiva de materiales, empaques
o embalajes, etc.
• Determinar mediante las pruebas de bondad de ajuste el nivel de validez de los
modelos en los fenómenos logísticos que se presenten en la práctica profesional, su
comportamiento y control normado.
5.1 COMPETENCIAS TRANSVERSALES A DESARROLLAR
• Realizar transferencias de reflexión de los contenidos temáticos de la materia de
Estadística Inferencial I a otras asignaturas de su plan de estudios.
• Búsqueda de información confiable y pertinente en diversas fuentes; aplicando el
criterio ético en el reconocimiento y valoración de los materiales que pudieran
tener valor desde el punto de vista probabilístico o estadístico.
• Capacidad de realizar actividades intelectuales de reflexión, análisis y síntesis,
deducción e inducción y pensamiento hipotético, para la toma de decisiones y
resolución de problemas con sentido ético, desde el punto de vista estadístico.
• Desarrollo de pensamiento hipotético para análisis de casos, generación de
ideas, solución de problemas y transferencia de conocimientos a la práctica.
• Mostrar apertura a nuevas situaciones, reconocer y valorar la multiculturalidad;
así como trabajar en ambientes laborales inter y multidisciplinarios.
• Observar y analizar fenómenos y problemas propios de su campo ocupacional
con sentido ético.
• Actuar con criterio ético en el ámbito personal, académico, social y profesional.
6.- COMPETENCIAS PREVIAS
• Concepto y manejo de límites y continuidad.
• Aplicar reglas de derivación.
• Calcular Máximos y Mínimos
• Tener conocimientos del cálculo integral
• Calcular e interpretar las medidas de tendencia central y de dispersión de una
variable
• Conceptuar la variable aleatoria: Discreta y Continua
• Calcular una matriz inversa.
• Calcular el valor esperado.
8. • Utilizar las tablas de las distribuciones normal x², t y F.
7.- TEMARIO
Unidad Temas Subtemas
1 Distribuciones
Fundamentales para
el Muestreo
1.1 Introducción a la Estadística Inferencial
1.2 Muestreo: Introducción al muestreo y tipos
de muestreo
1.3 Teorema del límite central
1.4 Distribuciones fundamentales para el
muestreo
1.4.1 Distribución muestral de la media
1.4.2 Distribución muestral de ladiferencia de
medias
1.4.3 Distribución muestral de la proporción
1.4.4 Distribución muestral de la diferencia de
proporciones
1.4.5 Distribución t-student
1.4.6 Distribución muestral de la varianza
1.4.7 Distribución muestral de la relación
de varianzas
2 Estimación
.
2.1 Introducción
2.2 Características de un estimador
2.3 Estimación puntual
2.4 Estimación por intervalos
2.4.1 Intervalo de confianza para la media
2.4.2 Intervalo de confianza para la diferencia
de medias
2.4.3 Intervalos de confianza para la proporción
2.4.4 Intervalos de confianza para la diferencia
de proporciones
2.4.5 Intervalos de confianza para la varianza
2.4.6 Intervalos de confianza para la relación de
varianzas
2.5 Determinación del tamaño de muestra
2.5.1 Basado en la media de la Población
2.5.2 Basado en la proporción de la Población
2.5.3 Basado en la diferencia entre las medias
de la Población
3 Pruebas de hipótesis 3.1 Introducción
3.2 Confiabilidad y significancia
3.3 Errores tipo I y tipo II
3.4 Potencia de la prueba
3.5 Formulación de Hipótesis estadísticas
3.6 Prueba de hipótesis para la media
3.7 Prueba de hipótesis para la diferencia de
medias
3.8 Prueba de hipótesis para la proporción
3.9 Prueba de hipótesis para la diferencia de
9. proporciones
3.10 Prueba de hipótesis para la varianza
3.11 Prueba de hipótesis para la relación de
varianzas.
3.12 Uso de software estadístico
4 Pruebas de bondad
de ajuste y pruebas
no paramétricas
4.1 Bondad de ajuste
4.1.1 Análisis Ji-Cuadrada
4.1.2 Prueba de independencia
4.1.3 Prueba de la bondad del ajuste
4.1.4 Tablas de contingencia
4.1.5 Uso del software estadístico.
4.2 Pruebas no paramétricas
4.2.1 Escala de medición
4.2.2 Métodos estadísticos contra no
paramétricos
4.2.3 Prueba de Kolmogorov – Smirnov
4.2.4 Prueba de Anderson – Darling
4.2.5 Prueba de Ryan – Joiner
4.2.6 Prueba de Shappiro – Wilk.
4.2.7 Aplicaciones del paquete computacional
5 Regresión lineal
simple y múltiple
5.1 Regresión Lineal simple
5.1.1 Prueba de hipótesis en la regresión lineal
simple
5.1.2 Calidad del ajuste en regresión lineal
simple
5.1.3 Estimación y predicción por intervalo en
regresión lineal simple
5.1.4 Uso de software estadístico
5.2 Regresión lineal múltiple
5.2.2 Pruebas de hipótesis en regresión lineal
múltiple
5.2.3 Intervalos de confianza y predicción en
regresión múltiple
5.2.4 Uso de un software estadístico
5.3 Regresión no lineal
10. 8.- SUGERENCIAS DIDÁCTICAS (desarrollo de competencias genéricas)
El profesor debe:
• Conocer el contenido de la materia, de tal forma que domine los contenidos y
métodos de trabajo,
• Dar respuesta a las preguntas que se generen en el grupo, pues es una materia
básica de la ingeniería, que implica el desarrollo de los esquemas cognitivo,
conductual y procedimental en la formación académica de los estudiantes.
• Establecer los métodos de trabajo en forma ordenada y precisa; explique las
variaciones que se puedan encontrar al solucionar problemas, fomente un
ambiente de grupo cordial y colaborativo en el aprendizaje.
• Fomentar la investigación de información cuantitativa y cualitativa sobre los
contenidos de la asignatura en distintas fuentes.
• Propiciar el uso adecuado de conceptos, términos propios y métodos
estadísticos, parámetros poblacionales, intervalos de confianza, pruebas de
hipótesis, identificación de los tipos de errores I y II, las pruebas de bondad de
ajustes y el cálculo de la regresión.
• Desarrollar actividades de análisis para el establecimiento de criterios para la
solución de problemas por equipo e independiente de tipo logístico.
• Desarrollar ejemplos de aplicación en el campo de la Ingeniería.
• Organizar actividades de investigación en torno a las operaciones logísticas o
Industriales.
• Relacionar el contenido de la materia con otras materias propias de la actividad
logística, para la solución de problemas de forma interdisciplinaria.
• Propiciar el uso adecuado de conceptos y términos de Estadística
Inferencial I
• Organizar actividades como: Cálculo del tamaño de la muestra,
determinación de los intervalos de confianza,
• Fomentar la investigación de información sobre los contenidos de la asignatura
en distintas fuentes.
• Desarrollar actividades de análisis para la solución de problemas.
11. 9.- SUGERENCIAS DE EVALUACIÓN
Las evidencias de los aprendizajes que contribuyen al desarrollo de competencias son:
De comportamiento: Dinámica de grupos, métodos de toma de decisiones,
observación en participaciones individuales o grupales en clase, dialogo en forma de
interrogatorio.
De desempeño: Reportes de investigación sean individuales o grupales, problemas
desarrollados en forma independiente.
De producto: AOP aprendizaje orientado a proyectos, ABP aprendizaje basado en
problemas, Método de casos, Métodos de creatividad, Métodos de simulación,
resolución de problemas, Interactividad con la computadora, Portafolio de evidencias,
Rúbricas de evaluación.
De conocimiento: Pruebas objetivas de los temas vistos en clase, Método de casos,
Análisis de situaciones, Experimentos, Rúbricas de evaluación.
10.- UNIDADES DE APRENDIZAJE
Unidad 1: Teoría del muestreo.
Competencia especifica a
desarrollar
Actividades de Aprendizaje
Comprender la Teoría del muestreo.
Distinguir entre muestreo aleatorio
probabilístico y no probabilístico.
Comprender los conceptos y aplicar
teoría de distribuciones de muestreo y
diferentes tipos de fenómenos que se
presentan en una muestra.
Desarrollar la capacidad de análisis de
los resultados obtenidos de un estudio
muestral.
• Investigación bibliográfica y discusión de
conceptos relacionados con el muestreo.
• Proporcionar al estudiante dos situaciones
hipotéticas de procesos y/o poblaciones finitas
para que en grupos de 2 alumnos, obtengan de
dichos procesos, un conjunto de datos para su
análisis.
• Obtener los valores de t, χ2, F y Z de las
diferentes distribuciones muéstrales.
• Obtener los valores de probabilidad en tablas
para los diferentes valores de los estadísticos t,
χ2, F y Z
• Interpretar los resultados obtenidos.
Unidad 2: Teoría de estimación.
Competencia especifica a desarrollar Actividades de Aprendizaje
Aplicará los fundamentos de la teoría de
estimación en problemas que requieran
el cálculo del tamaño de la muestra, con
los diferentes intervalos de confianza de
la media, proporción y varianza, que se
relacionen con la logística.
• Proporcionar al estudiante dos situaciones
hipotéticas de procesos y/o poblaciones
finitas para que en grupo de 2 alumnos,
obtengan de dichos procesos, un conjunto de
datos para su análisis.
• Obtener los valores de t, χ2, F y Z de las
diferentes distribuciones muéstrales.
• Obtener los valores de probabilidad en tablas
12. para los diferentes valores de los estadísticos
t, χ2, F y Z
• Calcular dado un conjunto de datos los
intervalos de confianza, según proceda, para
la media, diferencia de medias, varianza,
proporción, diferencia de proporciones
varianza y relación de varianzas.
• Interpretar el significado de los intervalos de
confianza para: la media, diferencia de
medias, la proporción, diferencia de
proporciones, varianza y relación de
varianzas.
• Dado un conjunto de datos diferenciar la
importancia de utilizar estimadores puntuales
y estimadores por intervalos.
• Determinar el tamaño de la muestra
Unidad 3: Prueba de hipótesis.
Competencia especifica a
desarrollar
Actividades de Aprendizaje
• Identificar y aplicar los conceptos
básicos de una prueba de
hipótesis.
• Identificar los diferentes fenómenos
que se presentan en una prueba de
hipótesis
• Identificar y analizar cuáles son los
posibles fenómenos que se pueden
analizar a través de una prueba de
hipótesis
• Formular y resolver ejercicios aplicando la
metodología de prueba de hipótesis para: la
media, diferencia de medias, proporción,
diferencia de proporciones, varianza y
relación de varianzas
• Obtener el tamaño de la muestra para
diferentes situaciones del error tipo I, error
tipo II y para la potencia de la prueba.
• Simular un caso en donde:
o Se genere una hipótesis para una
situación en donde el interés pueda ser,
la media, diferencia de medias,
proporción, diferencia de proporciones,
varianza y relación de varianzas.
o Generar datos del caso
o Probar la hipótesis del caso
o Obtener conclusiones
o Cambiar el tamaño de muestra y mostrar
su impacto.
Unidad 4: Pruebas de bondad de ajuste y pruebas no paramétricas.
Competencia especifica a
desarrollar
Actividades de Aprendizaje
• Identificar y aplicar los conceptos
de las pruebas de bondad de
ajuste
• Resolver ejercicios aplicando:
o prueba χ2,
o Prueba de Kolmogorov-Smirnov
13. • Establecer cuál es la metodología
aplicable a una prueba de bondad
de ajuste
• Identificar y aplicar los conceptos
de una prueba no paramétrica
o prueba de Anderson Darling
o Prueba de Ryan – Joiner.
o Prueba de Shappiro – Wilk.
• Dado un conjunto de datos:
o Aplicar las tres pruebas
o Analizar los resultados
o Contrastar las pruebas
Unidad 5: Regresión Lineal Simple y Múltiple.
Competencia especifica a
desarrollar
Actividades de Aprendizaje
• Identificar y aplicar los conceptos
básicos del modelo de regresión
lineal simple
• Establecer las condiciones para
distinguir entre una regresión y un
correlación
• Identificar y aplicar los conceptos
básicos del modelo de regresión
múltiple
• Identificar y aplicar los conceptos
básicos del modelo de regresión
no lineal
• Utilizar correctamente un modelo de regresión
para propósitos de estimación y predicción
• Comprender la importancia del análisis de
regresión lineal simple y múltiple, y explique
los conceptos generales.
• Aplicar las pruebas de hipótesis para evaluar
su calidad de ajuste.
• Diferenciar entre regresión lineal simple y
múltiple para tomar decisiones acerca de cuál
modelo usar en determinada circunstancia.
• Comprender la importancia del análisis de
regresión no lineal y explique los conceptos
generales.
• Aplicar las pruebas de hipótesis para evaluar
su calidad de ajuste.
• Utilizar software, para obtener una respuesta
rápida y precisa en la generación de los
parámetros de los modelos.
14. 11.- FUENTES DE INFORMACIÓN
DeVore, J. (2005). Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. México:
Thomson
Hines, W. y Montgomery, D. (2003). Probabilidad y Estadística para Ingeniería y
Administración. México: CECSA
Montgomery, D. C. y Runger, G. C. (1998). Probabilidad y Estadística aplicadas a la
Ingeniería. México: McGraw Hill.
Ross, S. M. (2001). Probabilidad y Estadística para Ingenieros. México: McGraw Hill.
Salvatore, D., Reagle, D. (2004). Estadística y econometría. España: Mc Graw-Hill.
Spiegel, M. R. (1992). Manual de Fórmulas y Tablas Matemáticas. México: McGraw
Hill.
Spiegel, M. R. (1988). Probabilidad y Estadística. México: McGraw Hill.
Walpole, R. E., Myers, R. H., Myers, S. L. (1999). Probabilidad y Estadística para
Ingenieros. México: Pearson Prentice Hall.
12.- PRÁCTICAS PROPUESTAS
- AOP Aprendizaje Orientado a Proyectos: Desarrollo por equipos de trabajo bajo
la guía del profesor con los estudiantes la colección de una muestra, para su
análisis, aplicando las técnicas y métodos de trabajo desarrollados a lo largo del
curso y su presentación por avances para cada parcial,
- Un proyecto de investigación que utilice los conceptos de muestreo.
- Determinación de parámetros de la muestra y sus estimadores.
- Pruebas de hipótesis, determinación del error tipo I, tipo II.
- Pruebas e bondad de ajuste.
- Determinar la relación entre variables por el análisis de regresión
- ABP Aprendizaje Basado en Problemas: Realizar en forma individual o por
equipos, los problemas propuestos en el curso en el área logística, con análisis
de resultados obtenidos en cada unidad del temario, utilizando Excel, u otro
software disponible.
- Portafolio de evidencias con todos los problemas resueltos durante el curso.
Software propuesto a utilizar:
• Excel
• Statgraphics (consultar www.statgraphics)
• Minitab
• Mathcad
• Software disponible