Este documento presenta el plan de estudios de un curso de estadística. Se divide en 4 unidades que cubren estadística descriptiva, teoría de probabilidad, variables aleatorias y distribuciones, y estimación y prueba de hipótesis. Cada unidad incluye varios temas con sus objetivos y contenidos detallados. El curso busca proporcionar conceptos básicos de estadística y habilidades para el análisis de datos e inferencia estadística.

1. PROGRAMA DE ASIGNATURA Prof. Johnny Montenegro Molina www.jmontenegro.wordpress.com

2. 1.- Proporcionar al estudiante los conceptos básicos necesarios para la formación de habilidades y poder utilizar la Estadística Descriptiva como herramienta de información. 2.- Hacer uso de datos de información para hacer inferencias y valorar las medidas de confiabilidad por medio de la Estimación y Prueba de Hipótesis. OBJETIVOS GENERALES:

3. PLAN TEMATICO : UNIDAD TEMA C CP TOTAL I Estadística Descriptiva. 8 4 12 II Introducción a de 9 7 16 III Variables Aleatorias y sus Distribuciones. 15 9 24 IV Estimación y Prueba de Hipótesis. 9 9 18 TOTAL 41 29 70

4. DISTRIBUCIÓN DE CONTENIDOS POR UNIDADES:

5. 1.1 Introducción: Importancia, Ramas de la Estadística. Recopilación y presentación de datos: Tablas de frecuencia Gráficos: Diagrama de Tallo y Hojas, Histograma, Diagrama de Barras, Ojiva, Diagrama de Pastel 1.3 Medidas de Tendencia Central para datos no agrupados y agrupados. Media Aritmética, Media Geométrica, Media Cuadrática Mediana, Moda. UNIDAD I: ESTADISTICA DESCRIPTIVA:

6. 1.4 Medidas de Dispersión: Rango, Varianza, Desviación Estándar. Coeficiente de Varianza o de dispersión. 1.5 Otras medidas: cuartiles, percentiles. Diagrama de Caja. Momentos, Simetrías, Coeficiente de Asimetría y Coeficiente de Curtosis. Interpretación.

7. 2.0 Definición frecuentista y clásica de probabilidad. 2.1 Espacio muestral, eventos. 2.3 Álgebra de conjuntos. Ocurrencia de sucesos. Descripción de sucesos mediante operaciones con conjuntos. Sucesos mutuamente excluyentes. 2.4 Axiomas y teoremas básicos de probabilidad. UNIDAD II: INTRODUCCIÓN A LA TEORIA DE LA PROBABILIDAD

8. 2.5 Técnicas de conteo: Regla multiplicativa, permutaciones , combinaciones, coeficientes multinomiales. 2.6 Probabilidad de la unión de sucesos. 2.7 Probabilidad Condicional. Ley multiplicativa de probabilidades condicionales. particiones: Teorema de Bayes. 2.9 Probabilidad inicial y final.

9. 3.1 Variable Aleatoria: Definición y ejemplos. Variables Aleatorias Discretas y Continuas. Función de probabilidad y función de densidad de probabilidad. 3.2 Funciones de distribución acumulada. Propiedades. 3.3 Valor Esperado de una variable aleatoria. Propiedades de los valores esperados. UNIDAD III: VARIABLES ALEATORIAS Y SUS DISTRIBUCIONES

10. 3.4 Varianza y desviación estándar de una variable aleatoria. Propiedades de la varianza. Desigualdad de Markov y Teorema de Chebyshev. 3.5 Distribuciones Discretas: Binomial, Poisson, Funciones de probabilidad. Uso de tablas. 3.6 Distribuciones continuas: Normal, ji-cuadrado, t-student, F- Fischer. Funciones de densidad, gráfico, relaciones entre ellas.

11. 4.1 Estimación y estimadores. Estimadores insesgados. 4.2 Estimación Puntual. 4.3 Estimación por intervalos. Nivel de confianza. 4.4 Intervalos de confianza para la media con varianza conocida y con varianza desconocida. Estimación para la diferencia de medias. 4.5 Intervalos de confianza para la varianza de una población con distribución normal. Estimación para el cociente de varianzas. UNIDAD IV: ESTIMACIÓN Y PRUEBA DE HIPÓTESIS:

12. 4.6 Prueba de Hipótesis. Introducción. 4.7 Hipótesis Nula y Alternativa. Estadístico de prueba. Región de aceptación y rechazo. 4.8 Tipos de Errores (Potencia de una prueba). 4.9 Prueba de una y dos medias. 4.10 Pruebas de proporciones: Una proporción, Diferencia de Proporciones. 4.11 Pruebas con Varianzas: Bondad de Ajuste, Independencia, Homogeneidad.