Estadística¶
Bioestadística¶
Código de la materia: 0698-0003L
Carga horaria total: 84 h
Carga horaria semanal: 3 h
Créditos: 9
Unidad académica: Facultad de Ciencias Médicas - Escuela de Nutrición
Contenidos mínimos¶
Parámetros de una distribución. Medidas de tendencia central y de dispersión. Definición y propiedades de las distribuciones de probabilidad derivadas de la distribución normal. Introducción a la estadística inferencial. Muestreo. Estadísticos. Distribución de la media muestral. Teorema del límite central. Estimación de parámetros. Construcción de intervalos de confianza. Comparación de poblaciones. Introducción al test de hipótesis. Tipo de hipótesis. Tipo de errores involucrados. El concepto del p valor. Generalización a más de dos poblaciones. Varianza. Relaciones y análisis de variables cualitativas. Relaciones y análisis devariables cualitativas y cuantitativas. Aplicaciones en el área de la nutrición.
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Secretaría Académica
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Bioestadística II¶
Código de la materia: 10-03017
Carga horaria total: 85 h
Carga horaria semanal: 4 h
Créditos: 9
Unidad académica: Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales
Contenidos mínimos¶
Diseños completamente aleatorizado a un factor, a un factor con bloques, factoriales, a efectos aleatorios y mixtos. Regresión múltiple. Análisis de la covarianza y multivariado de la varianza. Clasificación y ordenación. Modelos lineales generalizados.
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Elementos de Estadística¶
Código de la materia: 15-00091
Carga horaria total: 34 h
Carga horaria semanal: 2.3 h
Créditos: 4
Unidad académica: Facultad de Ciencias Químicas
Contenidos mínimos¶
Fundamento del cálculo de probabilidades. Estadística descriptiva. Concepto de población y muestra. Estadísticos muestrales de posición y dispersión. Tablas de distribución de frecuencias. Muestreo aleatorio simple. Representaciones gráficas. Inferencia estadística. Prueba de hipótesis. Comparación de dos medias. Comparación de varias muestras. Regresión, correlación y asociación. Análisis de regresión lineal. Modelo. Diseño de experimentos y análisis de la varianza. Comparación de métodos analíticos y validación de métodos. Correlación y asociación para variables cuantitativas. Coeficiente de correlación de Pearson, Pruebas no paramétricas.
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Sitio Web de la facultad: http://www.fcq.unc.edu.ar
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Estadística en Salud I¶
Código de la materia: 36-00058
Carga horaria total: 60 h
Carga horaria semanal: 3 h
Créditos: 6
Unidad académica: Facultad de Ciencias Médicas - Escuela de Enfermería
Contenidos mínimos¶
La estadística en el proceso de la investigación en Enfermería: El método. estadístico: etapas.
Recopilación de datos. Concepto de variables- operacionalización de las variables- tipo de variables- escalas de medición- población y muestra- fuentes de información estadística- técnicas e instrumentos de recolección de datos tipos.
Organización y/o procesamiento de los datos: distribución, de frecuencia. Presentación de los datos: formas de presentación- formas de selección.
Análisis e interpretación de los datos: tasa- razón. Medidas de tendencia central: media aritmética- mediana- modo. Medidas de dispersión: desviación estándar- varianza.
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Correo electrónico: academica.enfermeria@gmail.com
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Sitio Web de la facultad: https://fcm.unc.edu.ar
Teléfono: +54 351 4334043
Estadística en Salud II¶
Código de la materia: 36-00061
Carga horaria total: 40 h
Carga horaria semanal: 2 h
Créditos: 4
Unidad académica: Facultad de Ciencias Médicas - Escuela de Enfermería
Contenidos mínimos¶
Estadística Inferencial.
Distribución de Frecuencias: Datos Agrupados.
Medidas de Posición: Media, Mediana y Modo.
Medidas de Dispersión Rango, Varianza y Desvío Estándar.
Tipos de Diseños de Muestreo: Simple al azar, estratificado, conglomerado y sistemático.
Nociones de Probabilidad.
Inferencia Estadística.
Distribución y cálculo de probabilidades con tabla normal.
Teoría de Prueba.
Pruebas de Significación: Test de promedios, Proporciones, Chi Cuadrado.
Asociaciones, Correlaciones y Regresión.
Contacto¶
Secretaría Académica
Correo electrónico: academica.enfermeria@gmail.com
Sitio Web de la carrera: https://enfermeria.fcm.unc.edu.ar
Sitio Web de la facultad: https://fcm.unc.edu.ar
Teléfono: +54 351 4334043
Estadística I¶
Código de la materia: 11-00283
Carga horaria total: 70 h
Carga horaria semanal: 5 h
Créditos: 7
Unidad académica: Facultad de Ciencias Económicas
Contenidos mínimos¶
Estadística descriptiva. Probabilidad. Variables aleatorias y distribuciones. Modelos de probabilidad. Variables aleatorias muestrales. Muestreo de poblaciones normales, Teorema Central del Límite y Ley de los Grandes Números.
Programa¶
Fundamentos y objetivos¶
Capacitar al alumno en la comprensión y aplicación de los métodos de Estadística Descriptiva y los principales modelos de probabilidad. Esta capacitación se orienta en dos direcciones: el adiestramiento en el uso de los instrumentos que la disciplina proporciona para ayudar a interpretar la realidad, y la preparación adecuada para el estudio de la Estadística Inferencial.
Programa analítico¶
Unidad 1: El método estadístico. Organización y presentación de datos¶
Objetivos Específicos:¶
Introducir al alumno en los conceptos básicos de la disciplina
Instruirlos en el manejo de softwares estadísticos
Contenido:¶
Significado de Estadística. Estadística Descriptiva e Inferencial. Aplicación de la Estadística en los distintos campos de la investigación. Recolección de datos. Población y muestra. Unidad estadística o de análisis. Variables cuantitativas y cualitativas. Principales softwares disponibles. Bases de datos. Aplicaciones. Tablas estadísticas, partes principales, construcción. Distribuciones unidimensionales. Series simples y agrupadas (distribuciones de frecuencias). Distribución de frecuencias de variables discretas y continuas. Frecuencias absolutas, relativas y acumuladas. Representaciones gráficas: lineales, de superficie y especiales. Diagrama de tallo y hojas. Escala logarítmica: concepto y utilización en funciones de producción, demanda, etc. Aplicaciones en el campo de la Economía y la Administración
Bibliografía:¶
BERENSON, Mark L. y LEVINE, David M. Estadística Básica en Administración. Conceptos y Aplicaciones. 6ª ed. México, D. F., Prentice Hall hispanoamericana, 1997, 1996. 943 p.
Estadística I: ciclo básico a distancia. Coord. Margarita Díaz “et al.” Córdoba, Argentina, Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas, 2015
Unidad 2: Análisis descriptivo¶
Objetivos Específicos: Capacitar al alumno para realizar análisis descriptivo e interpretar resultados. Promover la capacidad de transmitir resultados de un análisis estadístico en su futura actuación profesional.¶
Contenido:¶
Medidas de posición: media aritmética. Propiedades. Mediana: datos agrupados y no agrupados. Cuantiles, deciles, percentiles. Moda. Media Geométrica. Medidas de dispersión o concentración: recorrido, desviación cuartílica, desviación media. Varianza: propiedades y fórmulas de cálculo. Desviación Estándar. Interpretación de la Desviación Estándar. Coeficiente de Variación. Diagrama de Caja. Momentos: naturales y centrados. Medidas de asimetría y puntiagudez. Distribuciones bidimensionales: frecuencias absolutas y relativas. Distribuciones marginales y condicionales. Covarianza. Coeficiente de correlación lineal. Aplicaciones en el campo de la Economía y la Administración
Bibliografía:¶
BERENSON, Mark L. y LEVINE, David M. Estadística Básica en Administración. Conceptos y Aplicaciones. 6ª ed. México, D. F., Prentice Hall hispanoamericana, 1997, 1996. 943 p
Estadística I: ciclo básico a distancia. Coord. Margarita Díaz “et al.” Córdoba, Argentina, Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas, 2015
Unidad 3: Introducción a la probabilidad¶
Objetivos Específicos:¶
Introducir al alumno en los conceptos básicos de probabilidad y el lenguaje básico necesario para comprender la teoría.
Contenido:¶
Concepto de fenómenos determinísticos y aleatorios. Espacio Muestral. Eventos. Axiomas y teoremas de probabilidad. Métodos para determinar probabilidades: clásico, frecuencial y subjetivo. Probabilidad condiciones. Probabilidad Conjunta. Regla de la Adición. Independencia de eventos. Teorema de Bayes. Aplicaciones en el campo de la Economía y la Administración.
Bibliografía:¶
BERENSON, Mark L. y LEVINE, David M. Estadística Básica en Administración. Conceptos y Aplicaciones. 6ª ed. México, D. F., Prentice Hall hispanoamericana, 1997, 1996. 943 p
Estadística I: ciclo básico a distancia. Coord. Margarita Díaz “et al.” Córdoba, Argentina, Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas, 2015
Unidad 4: Variable aleatoria¶
Objetivos Específicos:¶
Introducir a los alumnos en los conceptos generales de distribuciones de variables aleatorias discretas y continuas
Contenido:¶
Variables aleatorias discretas y continuas. Funciones de probabilidad: funciones de cuantía y densidad. Funciones de distribución. Esperanza matemática. Varianza y Desviación Estándar. Desigualdad de Tchebycheff. Aplicaciones en el campo de la Economía y la Administración.
Bibliografía:¶
BERENSON, Mark L. y LEVINE, David M. Estadística Básica en Administración. Conceptos y Aplicaciones. 6ª ed. México, D. F., Prentice Hall hispanoamericana, 1997, 1996. 943 p
Estadística I: ciclo básico a distancia. Coord. Margarita Díaz “et al.” Córdoba, Argentina, Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas, 2015
Unidad 5: Modelos de probabilidad¶
Objetivos Específicos:¶
Adquirir habilidad para identificar problemas que se correspondan con los modelos teóricos de variables aleatorias discretas y continuas.
Contenido:¶
Distribución bipuntual. Distribución binomial. Distribución Hipergeométrica. Distribución de Poisson. Distribución Normal. Distribución Exponencial. Uso de tablas. Aplicaciones en el campo de la Economía y la Administración.
Bibliografía:¶
BERENSON, Mark L. y LEVINE, David M. Estadística Básica en Administración. Conceptos y Aplicaciones. 6ª ed. México, D. F., Prentice Hall hispanoamericana, 1997, c 1996. 943 p
Estadística I: ciclo básico a distancia. Coord. Margarita Díaz “et al.” Córdoba, Argentina, Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas, 2015
Unidad 6: Distribución en el muestreo¶
Objetivos Específicos:¶
Comprender que los estadísticos descriptivos obtenidos en muestras aleatorias son también variables aleatorias. Derivar la distribución muestral de la media bajo el supuesto de población normal y la convergencia en distribución cuando se levanta el supuesto de normalidad
Contenido:¶
Distribución de una variable en la población. Distribución de una observación muestral. Distribución de funciones de observaciones muestrales. Distribución de la Media, Varianza y Proporción Muestral. Distribución de la Media en una población normal. Teorema Central del Límite. Aplicaciones. Aproximaciones de la Distribución Binomial y de Poisson a la Normal. Desigualdad de Tchebycheff aplicada a la Media y la Proporción Muestral. Ley de los Grandes Números. Aplicaciones en el campo de la Economía y la Administración.
Bibliografía:¶
BERENSON, Mark L. y LEVINE, David M. Estadística Básica en Administración. Conceptos y Aplicaciones. 6ª ed. México, D. F., Prentice Hall hispanoamericana, 1997, c 1996. 943 p
Estadística I: ciclo básico a distancia. Coord. Margarita Díaz “et al.” Córdoba, Argentina, Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas, 2015
Metodología de la enseñanza y aprendizaje¶
La Estadística es una disciplina eminentemente empírica, razón por la cual la interpretación y resolución de los problemas constituye una parte sustancial de la materia. Conforme con esto, el estudiante debe plantearse permanentemente casos de aplicación de cada uno de los instrumentos que estudie.
La asistencia a clases teóricas y prácticas por parte del alumno, le facilitará enormemente un rápido acercamiento a la materia y una mejor comprensión de la importancia que la misma tiene, tanto para investigación como para el desenvolvimiento profesional futuro, principalmente en el área de la economía y los negocios. La capacitación en software específico, permite acceder a aplicaciones de la disciplina en problemas reales y adquirir destreza en el procesamiento y análisis de los datos.
En la división a distancia, el aula virtual ocupa un lugar central a los fines de garantizar el acceso a los contenidos, la realización de actividades y la interacción necesarias entre docentes y estudiantes durante todo el cursado.
La propuesta integra materiales de estudio preparados especialmente para la modalidad (impresos y digitales: guía de estudio teórica-práctica) acompañando la bibliografía indicada en el programa. Estos materiales, en diversos formatos (videos textos, audios, imágenes interactivas, entre otros) contienen el desarrollo de temas centrales de la materia, ejemplos, esquemas integradores y actividades diversas de distinto tipo y complejidad (Por ej. cuestionarios, trabajos grupales e individuales en distintos formatos, entre otros.). También se proponen autoevaluaciones por unidad e integradoras previas a los parciales a fin de que los estudiantes puedan reconocer lo aprendido, errores, dificultades y acercarse a la modalidad de evaluación de la cátedra. Por su parte, a los docentes les posibilita realizar un adecuado acompañamiento.
Por otro lado, en el entorno virtual (https://auladis.eco.unc.edu.ar/moodle2/course/view.php?id=191), se dispone de una presentación de la materia y de las unidades, explicaciones de temas complejos necesarios para abordar las diversas temáticas y/o para seguir profundizando según los intereses de los/las estudiantes.
Con el objeto de favorecer la participación de los estudiantes y que tengan un papel dinámico y activo en su proceso de formación se prevén distintas instancias de interacción entre docentes-estudiantes para acompañar los procesos de aprendizaje:
Foros generales y por unidad para dinamizar la comunicación aprovechando las posibilidades que ofrecen las tecnologías digitales para responder consultas, realizar aclaraciones de tipo organizativas y/o de realización de actividades
Tutorías presenciales y virtuales como espacios de trabajo activo entre los/las docentes y alumnos/as. En ellas se abordará el desarrollo de los temas más complejos, realización de actividades o ejercicios de manera conjunta, la socialización de trabajos grupales, entre otros que se consideren oportunos. En el caso de las tutorías virtuales, su realización será a través de un software para videoconferencia
Tipo de formación práctica¶
Las actividades de formación práctica se desarrollan en el aula y en los laboratorios de informática aplicando un enfoque que favorezca el razonamiento estadístico. Por el carácter instrumental, la materia hace énfasis en la investigación y en la vida profesional. La resolución de problemas cercanas al mundo cotidiano y situaciones simples vinculadas a la práctica profesional permiten mostrar al alumno el proceso de describir un conjunto de datos, así como la diferencia entre un modelo teórico de probabilidad y la realidad como introducirse a las distribuciones en el muestreo. Los problemas también posibilitan desarrollar en el aula la formulación (lenguaje matemático) y validación (demostración y razonamiento de las ideas matemáticas), dos procesos necesarios en la comprensión de la disciplina. Los alumnos tienen dos horas reloj semanales para el desarrollo de la formación práctica y adicionalmente clases en gabinete, destinadas a capacitarlos en el uso de un paquete estadístico (InfoStat, Excell y R)
Evaluación¶
Evaluaciones Parciales: 2
Trabajos Prácticos: 0
Recuperatorios: 1
Otros: 0
Criterios de evaluación¶
En el examen final se considera que el alumno tiene los conocimientos mínimos suficientes para aprobar si alcanza un puntaje del 50% en las partes teórica y práctica del examen.
Condiciones de regularidad y/o promoción¶
Para regularizar la materia se deberán aprobar, con un mínimo de 4 (cuatro) puntos, cada uno de los dos parciales teórico-práctico de la asignatura que se tomarán durante el cuatrimestre. Se puede recuperar un parcial por aplazo o inasistencia. Los alumnos que aprueben con promedio de 7 en los dos parciales y mínimo de 6 en cada uno accederán al Sistema de Promoción Indirecta establecido por la Ordenanza 487/10 del HCD.
Modalidad de examen final¶
Alumnos Regulares: Examen final integrador escrito y/u oral, con contenido teórico y práctico. Alumnos Libres: Examen práctico que incluye ejercicios de todo el programa y preguntas conceptuales previo al Examen final integrador escrito y/u oral con los mismos contenidos que el examen de alumno regular. Alumnos Promocionales: Examen final teórico escrito y/u oral (sólo incluye prácticos no evaluados en los parciales).
Programa Combinado para exámenes orales:¶
BOLILLA 1: Variables aleatorias discretas y continuas. Funciones de probabilidad: funciones de cuantía y densidad. Funciones de distribución. Distribución Normal de una variable X y distribución de la Media en una población normal. Aplicaciones. Medidas de dispersión o concentración. Varianza: cálculo
BOLILLA 2: Distribución bipuntual. Distribución binomial. Distribución de la Media muestral. Teorema Central del Límite. Desigualdad de Tchebycheff aplicada a la Media Diagrama de Caja
BOLILLA 3: Concepto de fenómenos determinísticos y aleatorios. Espacio Muestral, eventos, familia de eventos, espacio probabilístico. Probabilidad condicional. Independencia de eventos. Distribución de Poisson. Distribución Exponencial. Diagrama de tallo y hojas. - BOLILLA 4: Distribución de una variable en la población. Distribución de una observación muestral. Distribución de funciones de observaciones muestrales. Distribución Hipergeométrica. Métodos para determinar probabilidades: clásico, frecuencial y subjetivo
BOLILLA 5: Teorema de Bayes. Ley de los Grandes Números aplicada a la media muestral. Medidas de posición
BOLILLA 6: Desigualdad de Tchebycheff. Distribución Exponencial. Coeficiente de Variación. Propiedades de la media y varianza
BOLILLA 7: Variables aleatorias continuas. Esperanza matemática. Varianza y Desviación Estándar. Propiedades. Teorema Central del Límite. Aproximaciones de la Distribución Binomial y de Poisson a la Normal. Momentos: naturales y centrados. Medidas de asimetría y puntiagudez
BOLILLA 8: Distribución de la Proporción Muestral. Desigualdad de Tchebycheff aplicada a la Proporción Muestral. Probabilidad Conjunta. Regla de la Adición. Conceptos de población y muestra. Unidad estadística o de análisis. Variables cuantitativas y cualitativas. Ejemplos
BOLILLA 9: Distribución de la Media muestral. Teorema Central del Límite. Variables aleatorias discretas. Función de probabilidad. Función de distribución. Esperanza matemática. Varianza y Desviación Estándar. Covarianza. Coeficiente de correlación lineal.
BOLILLA 10: Teorema Central del Límite. Aproximaciones de la Distribución Binomial y de Poisson a la Normal. Axiomas y teoremas de probabilidad. Tablas estadísticas, partes principales, construcción. Frecuencias absolutas, relativas y acumuladas. Representaciones gráficas de datos discretos
BOLILLA 10: Ley de los Grandes Números aplicada a la proporción muestral. Concepto de fenómenos determinísticos y aleatorios. Espacio Muestral. Eventos. Distribuciones bidimensionales: frecuencias absolutas y relativas. Distribuciones marginales y condicionales
BOLILLA 11: Distribución de la Media en una población normal. Escala logarítmica: concepto y utilización. Distribución de Poisson como límite de la binomial
BOLILLA 12: Teorema Central del Límite. Aplicaciones Distribución binomial. Frecuencias absolutas, relativas y acumuladas. Representaciones gráficas de datos continuos
BOLILLA 13: Desigualdad de Tchebycheff aplicada a la media y a la proporción muestral. Distribución de Poisson como proceso estocástico. Significado de la estadística. Estadística Descriptiva e Inferencial. Aplicación de la Estadística en los distintos campos de la investigación. Bases de datos. Distribuciones unidimensionales. Series simples y distribuciones de frecuencia
Cronología de actividades de la asignatura¶
Semana 1: Unidad 1
Semana 2: Unidad 1
Semana 3: Unidad 1
Semana 4: Unidad 2
Semana 5: Unidad 2
Semana 6 : Unidad 3
Semana 7: Unidad 3
Semana 8: Unidad 4
Semana 9 :Unidad 4 y Unidad 5
Semana 10: Unidad 5
Semana 11: Unidad 5
Semana 12: Unidad 5 y Unidad 6
Semana 13: Unidad 6
Semana 14: Unidad 6
Plan de integración con otras asignaturas¶
Ciclo Básico: Matemática I y II
Ciclo de Formación Profesional: Estadística II, Métodos Cuantitativos para la Toma de decisiones, Costo y Gestión I, Administración Financiera
Lecturas exigidas¶
La bibliografía obligatoria y complementaria se podrá consultar en la Biblioteca desde el catálogo en línea de acceso público, o desde cualquier PC a través del sitio web: http://eco.biblio.unc.edu.ar/. En el mismo se podrá acceder a los registros de libros, artículos de revistas, tesis, informes técnicos y demás documentos, realizando las búsquedas por autor, título y materia
BERENSON, Mark L. y LEVINE, David M. Estadística Básica en Administración. Conceptos y Aplicaciones. 6ª ed. México, D. F., Prentice Hall hispanoamericana, 1997, c 1996. 943 p
ESTADÍSTICA I: ciclo básico a distancia. Coord. Margarita Díaz ?et al.? Córdoba, Argentina, Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas, 2015
Lecturas recomendadas¶
La bibliografía obligatoria y complementaria se podrá consultar en la Biblioteca desde el catálogo en línea de acceso público, o desde cualquier PC a través del sitio web: http://eco.biblio.unc.edu.ar/. En el mismo se podrá acceder a los registros de libros, artículos de revistas, tesis, informes técnicos y demás documentos, realizando las búsquedas por autor, título y materia.
GIULIODORI Roberto F. Estadística Descriptiva y Probabilidad. Córdoba, Argentina, Eudecor, 1996. 200 p
CHAO, Lincoln L. Estadística para las Ciencias Administrativas. 3ª ed. Santa Fé de Bogotá, McGraw-Hill, 1993. 464 p
HANKE, John E, REITSCH, Arthur G. Estadística para negocios. México, D. F. Irwin, 1997. 961 p
MENDENHALL William y REINMUTH James. Estadística para Administración y Economía. 3ª ed. México, D. F., Grupo Editorial Iberoamérica, 1993. 707 p
PEÑA SÁNCHEZ DE RIVERA, Daniel. Fundamentos de estadística. Madrid, Alianza, 2001. 683 p
Contacto¶
Secretaría Académica
Correo electrónico: secretariaacademica@eco.uncor.edu.ar
Dirección: Oficinas del 2° piso de la FCE. Horario de atención: 9:00h a 19:00h
Facebook: https://www.facebook.com/EcoUNC
Instagram: https://www.instagram.com/economicasunc
Sitio Web de la carrera: https://www.eco.unc.edu.ar/ser-estudiante/la-carrera-profesional/carreras#contador-publico
Sitio Web de la facultad: https://www.eco.unc.edu.ar
Teléfono: +54 351 4437300 - 48502. Horario de atención: 9:00h a 19:00h
Twitter: https://twitter.com/EconomicasUNC
Estadística II¶
Código de la materia: 11-00288
Carga horaria total: 84 h
Carga horaria semanal: 6 h
Créditos: 9
Unidad académica: Facultad de Ciencias Económicas
Contenidos mínimos¶
Estimación puntual y por intervalos. Elementos de Muestreo. Pruebas de hipótesis Modelo de regresión lineal simple y múltiple. Series temporales. Métodos estadísticos aplicados al Control de Calidad.
Programa¶
Fundamentos y objetivos¶
Que el estudiante comprenda los conceptos asociados a la Inferencia Estadística
Que esté en condiciones de aplicar sus métodos en diferentes situaciones de su futura actividad profesional así como en otras asignaturas del Plan de Estudios
Que sea capaz de realizar una adecuada selección de muestras y realizar inferencias a a partir de las mismas al enfrentarse a diferentes tipos de poblaciones
Que sea capaz de aplicar métodos de control de calidad en procesos y servicios y de muestreo estadístico en Auditoría
Programa analítico¶
Unidad 1: Distribuciones de probabilidad derivadas de la distribución normal¶
Objetivos Específicos:¶
Trabajar con tres nuevas distribuciones deducidas a partir de una variable normal que tienen gran relevancia en la inferencia estadística.
Contenido:¶
Distribuciones asociadas a la distribución normal: chi cuadrado, t de Student, F de Snedecor. Definiciones, uso de tablas. Algunos estadísticos que siguen estas distribuciones: varianza muestral, media muestral cuando se desconoce la varianza poblacional, cociente de varianza muestrales
Bibliografía:¶
Estadística II: ciclo básico a distancia coordinado por Hebe Goldenhersch, Nidia Blanch “et al”. Córdoba, Argentina, Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas, 2005 y reediciones. 407 p. (incluye ejercitación y sus resoluciones)
BERENSON, Mark L., LEVINE, David y KREHBIEL, Timothy. Estadística para la administración. 2ª ed. México, Pearson Educación, 2001. 764 p. 1 CD - ROM
Unidad 2: Inferencia estadística. Teoría de la estimación¶
Objetivos Específicos:¶
Introducir al alumno en el conocimiento de un tema fundamental de la disciplina como lo es la Inferencia estadística. Establecer pautas de razonamiento y comprensión de la utilidad de la Estadística en los más variados campos del saber. Los propósitos centrales son:
Comprender el concepto de estimador y estimación puntual
Conocer las propiedades de los buenos estimadores y por lo menos un método para Conocerlo
Comprender el concepto de estimación por intervalos, así como los de errores de estimación, nivel de confianza
Determinar el tamaño necesario de una muestra en distintas situaciones:
Calcular e interpretar intervalos de confianza para algunos parámetros y diferencias o cocientes de parámetros
Contenido:¶
Inferencia estadística: concepto. Teoría de estimación de parámetros. Estimación puntual, propiedades de los buenos estimadores. Método de Máxima Verosimilitud. Estimación por intervalos. El nivel de confianza. Intervalos de confianza para la media poblacional: varianza poblacional conocida y desconocida. Intervalo de confianza en la proporción poblacional. Intervalo de confianza para la varianza poblacional. Cálculo del error de estimación y riesgo. Determinación del tamaño de muestra para la estimación de una media poblacional y para la proporción poblacional: poblaciones finitas e infinitas.
Bibliografía:¶
ESTADÍSTICA II: ciclo básico a distancia coordinado por Hebe Goldenhersch, Nidia Blanch “et al”. Córdoba, Argentina, Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas, 2005 y reediciones. 407 p. (incluye ejercitación y sus resoluciones).
BERENSON, Mark L., LEVINE, David y KREHBIEL, Timothy. Estadística para la administración. 2ª ed. México, Pearson Educación, 2001. 764 p. 1 CD - ROM.
Unidad 3: Muestreo y métodos de muestreo¶
Objetivos Específicos:¶
Se espera que al finalizar esta unidad, el estudiante sea capaz de:
Comprender los requisitos necesarios para que una muestra sea probabilística
Conocer los principales métodos de muestreo, sus ventajas y desventajas para ser aplicados en diversas condiciones
Seleccionar muestras probabilísticas en situaciones no muy complejas
Calcular los errores estándar de los estimadores en diversos casos
Conoce la bibliografía a que deberá recurrir para situaciones complejas
Contenido: Muestreo y métodos de muestreo. Muestreos probabilísticos: Muestreo simple al azar. Muestreo estratificado. Muestreo sistemático. Muestreo por conglomerados. El muestreo. Estadístico como herramienta para la Auditoría. Casos especiales: muestreo de parar o seguir, muestreo exploratorio de descubrimiento.¶
Bibliografía:¶
Estadística II: ciclo básico a distancia coordinado por Hebe Goldenhersch, Nidia Blanch “et al”. Córdoba, Argentina, Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas, 2005 y reediciones. 407 p. (incluye ejercitación y sus resoluciones)
BERENSON, Mark L., LEVINE, David y KREHBIEL, Timothy. Estadística para la administración. 2ª ed. México, Pearson Educación, 2001. 764 p. 1 CD - ROM
Unidad 4: Contraste o prueba de hipótesis¶
Objetivos Específicos:¶
Comprender los fundamentos teóricos y la lógica subyacente de la metodología de prueba de hipótesis estadística
Aplicar los procedimientos de pruebas de hipótesis estadísticas para diferentes parámetros poblacionales
Conocer acerca de los errores que se pueden cometer en el proceso de decisión basado en muestras
Aplicar conceptos y procedimientos de la metodología en la resolución de problemas
Contenido:¶
Contraste de hipótesis. Introducción. Procedimiento para la prueba de hipótesis. Pruebas de una y dos colas. Errores tipo I y II. Pruebas de hipótesis para la media, la proporción y Variación poblacionales. Vinculación entre pruebas de hipótesis e intervalos de confianza. Función de potencia y curva OC.
Bibliografía:¶
Estadística II: ciclo básico a distancia coordinado por Hebe Goldenhersch, Nidia Blanch “et al”. Córdoba, Argentina, Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas, 2005 y reediciones. 407 p. (incluye ejercitación y sus resoluciones)
BERENSON, Mark L., LEVINE, David y KREHBIEL, Timothy. Estadística para la administración. 2ª ed. México, Pearson Educación, 2001. 764 p. 1 CD - ROM
Unidad 5: Inferencia estadística para dos o más poblaciones¶
Objetivos Específicos:¶
Aplicar los procedimientos de pruebas de hipótesis estadísticas para la comparación de parámetros de dos poblaciones
Comprender la distinción entre muestras dependientes e independientes
Introducir los conceptos del diseño experimental mediante el desarrollo del modelo de diseño completamente aleatorizado de un factor
Comprender la metodología de análisis de la varianza como procedimiento que posibilita la comparación de dos o más poblaciones
Identificar las distintas fuentes de variación en un conjunto de datos
Conocer los procedimientos de comparaciones múltiples para identificar las poblaciones con promedios diferentes
Contenido:¶
Inferencia estadística para dos o más poblaciones. Prueba de hipótesis e intervalos de confianza para la diferencia de las poblaciones medias. Muestras independientes y dependientes. Intervalos de confianza y prueba de hipótesis para cociente de varianzas poblaciones y diferencia de proporciones poblacionales. Prueba de hipótesis considerando medias provenientes de las poblaciones. Tabla de ANOVA. Comparaciones múltiples.
Bibliografía:¶
Estadística II: ciclo básico a distancia coordinado por Hebe Goldenhersch, Nidia Blanch “et al”. Córdoba, Argentina, Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas, 2005 y reediciones. 407 p. (incluye ejercitación y sus resoluciones)
BERENSON, Mark L., LEVINE, David y KREHBIEL, Timothy. Estadística para la administración. 2ª ed. México, Pearson Educación, 2001. 764 p. 1 CD - ROM
Unidad 6: Procedimientos no paramétricos de pruebas de hipótesis¶
Objetivos Específicos:¶
Terminada esta Unidad, el estudiante estará en condiciones de:
Reconocer cuando es necesario aplicar procedimientos no paramétricos para prueba de hipótesis
Utilizar este tipo de metodología para probar hipótesis de independencia, de bondad de ajuste y de homogeneidad
Reconocer casos en que deban aplicarse otras pruebas no paramétricas
Contenido:¶
Introducción. Ventajas y desventajas del uso de métodos no paramétricos. Las pruebas chi cuadrado: Test de independencia en tablas de contingencia, bondad de ajuste a distribuciones de probabilidad e independencia. Interpretación de pruebas de normalidad de Kolmogorov Smirnov y Shapiro Wilks.
Bibliografía:¶
Estadística II: ciclo básico a distancia coordinado por Hebe Goldenhersch, Nidia Blanch “et al”. Córdoba, Argentina, Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas, 2005 y reediciones. 407 p. (incluye ejercitación y sus resoluciones).
BERENSON, Mark L., LEVINE, David y KREHBIEL, Timothy. Estadística para la administración. 2ª ed. México, Pearson Educación, 2001. 764 p. 1 CD - ROM.
Unidad 7: Análisis de regresión y correlación¶
Objetivos Específicos:¶
Presentar el modelo de regresión lineal simple como herramienta para estimar medias condicionales y predecir los valores de una variable en función de la información disponible en otro. Vincular esta técnica con las demás técnicas de estimación, haciendo una extensión de los conceptos previos
Lograr que el alumno aprenda a estimar, evaluar y utilizar el modelo en casos prácticos, aplicando un software estadístico
Explicar al alumno los problemas éticos derivados del uso inapropiado de la herramienta; Presenta el modelo de regresión lineal múltiple.
Contenido:¶
Introducción. El diagrama de dispersión. Tipos de modelos de regresión. Modelo probabilístico lineal simple. Estimación de los parámetros del modelo mediante mínimos cuadrados. Supuestos básicos del análisis de regresión. Error estándar de la regresión. Inferencias relativas al coeficiente de regresión. Estimación de valores medios y particulares de la variable dependiente. Tabla ANOVA de la regresión. Correlación: coeficiente de determinación y coeficiente de correlación lineal. Regresión múltiple: Nociones del modelo de regresión múltiple, interpretación de resultados de computación.
Bibliografía:¶
Estadística II: ciclo básico a distancia coordinado por Hebe Goldenhersch, Nidia Blanch “et al”. Córdoba, Argentina, Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas, 2005 y reediciones. 407 p. (incluye ejercitación y sus resoluciones)
BERENSON, Mark L., LEVINE, David y KREHBIEL, Timothy. Estadística para la administración. 2ª ed. México, Pearson Educación, 2001. 764 p. 1 CD - ROM
Unidad 8: Conceptos básicos de series de tiempo¶
Objetivos Específicos:¶
Se pretende que al finalizar esta Unidad, el alumno esté en condiciones de:
Entender los componentes del método clásico de series de tiempo
Utilizar el método de mínimos cuadrados en series de comportamiento lineal y no lineal
Aislar las componentes del modelo clásico en series con periodicidad inferior al año
Utilizar los métodos de suavizado exponencial y promedios móviles
Conocer los modelos autorregresivos
Realizar pronósticos de series de tiempo con el método clásico
Contenido:¶
Concepto de una serie de tiempo. La importancia de los pronósticos. Componentes del Modelo clásico de series de tiempo. Ajuste de tendencia y aislamiento de las demás componentes. Cálculo de índices de estacionalidad y aplicaciones.
Bibliografía:¶
Estadística II: ciclo básico a distancia coordinado por Hebe Goldenhersch, Nidia Blanch “et al”. Córdoba, Argentina, Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas, 2005 y reediciones. 407 p. (incluye ejercitación y sus resoluciones).
BERENSON, Mark L., LEVINE, David y KREHBIEL, Timothy. Estadística para la administración. 2ª ed. México, Pearson Educación, 2001. 764 p. 1 CD - ROM.
Unidad 9: Control estadístico de calidad¶
Objetivos Específicos:¶
Se pretende que al finalizar esta Unidad, el alumno esté en condiciones de:
Entender la filosofía del Control de Calidad
Conocer los principios y procedimientos fundamentales referentes al Control estadístico de la Calidad
Elaborar e interpretar Gráficos de Control
Aplicar la metodología en distintas situaciones problemáticas
Realizar pronósticos de series de tiempo con el método clásico
Contenido:¶
Concepto de control estadístico de calidad. Importancia de su aplicación en el ámbito de la producción y de los servicios. Variabilidad natural de los procesos. Determinación de causas asignables. Gráficos de control estadístico para variables y atributos. Capacidad de los procesos: concepto, aplicaciones.
Bibliografía:¶
Estadística II: ciclo básico a distancia coordinado por Hebe Goldenhersch, Nidia Blanch “et al”. Córdoba, Argentina, Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas, 2005 y reediciones. 407 p. (incluye ejercitación y sus resoluciones).
Metodología de enseñanza y aprendizaje¶
Metodología¶
La materia tiene asignadas cinco horas semanales y su dictado consistirá en:
Clases teóricas: Tres horas reloj semanales de clases, a cargo de los Profesores Titulares, Asociado y Adjuntos con materia a cargo
Clases prácticas: Dos horas reloj semanales de clases, a cargo de los Profesores Asistentes y Auxiliares
Enfoque del curso¶
Dado que se trata de una disciplina eminentemente aplicada, el enfoque con que se encara esta asignatura tiende a lograr una comprensión más intuitiva que matemática de los diversos temas. En cada Unidad, luego de lograr una comprensión acabada de los contenidos, se plantean una gran cantidad de problemas de aplicación. Estos problemas pueden ser tomados de la guía de trabajos prácticos, de la bibliografía señalada, del software de aplicación que estará a disposición de los estudiantes, del sitio WEB de la cátedra o generado por los propios estudiantes a partir de situaciones reales. Se dispone de software de aplicación estadístico (InfoStat, SPSS y Excel) para la práctica en los gabinetes de la Facultad o en las computadoras personales de cada estudiante
Tipo de formación práctica¶
Las actividades de formación práctica se desarrollan en el aula y en los laboratorios de informática aplicando un enfoque que favorezca el razonamiento estadístico. Por el carácter instrumental, la materia hace énfasis en la investigación y en la vida profesional. La resolución de problemas cercanas al mundo cotidiano y situaciones simples vinculadas a la práctica profesional permiten mostrar al alumno el proceso de seleccionar muestras y aplicar técnicas estadísticas para realizar inferencia. Los problemas también posibilitan desarrollar en el aula la formulación (lenguaje matemático) y validación (demostración y razonamiento de las ideas matemáticas), dos procesos necesarios en la comprensión de la disciplina. Se resuelven problemas procesando datos con el paquete estadístico InfoStat.
Evaluación¶
Evaluaciones Parciales: 2
Trabajos Prácticos: 0
Recuperatorios: 1
Otros: 0
Criterios de evaluación¶
Tanto en las evaluaciones parciales como finales se considera que el alumno tiene los conocimientos mínimos suficiente para aprobar si alcanza un puntaje del 50% en las partes Teórica y práctica del examen. En ambos casos se tendrá en cuenta: La aplicación correcta de los distintos modelos probabilísticos a las situaciones planteadas en cada uno de los problemas a resolver. La conclusión adecuada del resultado obtenido al aplicar un procedimiento de análisis a los datos. La pertinencia en la utilización de los conceptos teóricos para fundamentar las respuestas. La presentación prolija y adecuada del trabajo.
Condiciones de regularidad y/o promoción¶
Para regularizar la materia se deberán aprobar, con un mínimo de 4 (cuatro) puntos, cada uno de los dos parciales teórico-práctico de la asignatura que se tomarán durante el cuatrimestre. Se puede recuperar un parcial por aplazo o inasistencia. Promoción Indirecta:Los alumnos que aprueben con promedio de 7 en los dos parciales y mínimo de 6 en cada uno accederán al Sistema de Promoción Indirecta establecido por la Ordenanza 487/10 del HCD. El promedio de ambos parciales debe dar como mínimo una nota de 7 (siete puntos); pudiendo sólo en uno de ellos obtener una calificación de 6 puntos.
Modalidad de examen¶
Alumnos Regulares: Examen final integrador escrito u oral (dependiendo de la división), con contenido teórico y práctico
Alumnos Libres: Examen práctico que incluye ejercicios de todo el programa previo al Examen final integrador con los mismos contenidos que el examen de alumno regular
Alumnos Promocionales: Examen final teórico (sólo incluye prácticos no evaluados en los parciales)
Programa Combinado para exámenes orales:¶
BOLILLA 1:
Pruebas de hipótesis. Error tipo II. Tamaño de muestra con alfa y beta fijos. Aplicaciones
ANOVA. Hipótesis. Supuestos. Comparaciones múltiples
Muestreo exploratorio de descubrimiento BOLILLA 2: -Identificación y justificación de métodos estadísticos a aplicar en distintas situaciones concretas
Muestreo. Identificación del método de muestreo a aplicar en un caso concreto. Marco de la muestra. Unidad de muestreo.
Series de Tiempo. Cálculo de Índices de Estacionalidad BOLILLA 3:
Regresión Lineal Simple. Modelo. Supuestos. Estimación de valores medios y particulares de la variable dependiente. Aplicaciones e interpretación
Muestreo. Muestreo de parar o seguir
Intervalo de confianza para la media. Justificación del estadístico. Supuestos. Aplicación BOLILLA 4:
Método de Máxima Verosimilitud. Aplicación.
Prueba de hipótesis para la media. Justificación del estadístico. Supuestos. Aplicación
Control de calidad. Gráfico de control para la media. Proceso bajo control BOLILLA 5: -Prueba hipótesis para dos o más poblaciones. Identificación y aplicación del método para la resolución de un problema.
Muestreo. Muestreo de parar o seguir
Modelo de Regresión Lineal Simple. Prueba de validez del Modelo. Supuestos BOLILLA 6:
Procedimiento para la prueba de hipótesis. Supuestos. Errores tipo I y II. Aplicaciones
Procedimientos no paramétricos BOLILLA 7:
Métodos não paramétricos
Muestreo. Identificación del método de muestreo a aplicar en un caso concreto. Marco de la muestra. Unidad de muestreo.
Prueba de bondad de ajuste de Kolmogorov BOLILLA 8:
Prueba de hipótesis para la proporción. Tipos de error involucrados
Regresión. Estimación del valor medio. BOLILLA 9:
Diferencia de proporciones
Estimadores máximos verosímiles. Propiedades.
Muestreo y tamaño de muestra BOLILLA 10:
Series de tiempo. Estudio de la tendencia
Inferencia estadística para dos poblaciones
Identificación de tipo de muestreo BOLILLA 11:
Prueba de hipótesis. Error tipo II y potencia de la prueba
Estimador máximo verosímil de la media de una distribución Poisson
Muestreo de descubrimiento BOLILLA 12:
Prueba de hipótesis para la diferencia de proporciones
Comparaciones múltiples para proporciones
Tamaño de muestra. Muestreo con y sin reemplazo BOLILLA 13:
Distribución Chi cuadrado. Estadísticas que se ajustan a esa distribución.
Intervalo de confianza para la varianza poblacional.
Nociones del modelo de regresión múltiple, interpretación de salidas de computación. BOLILLA 14:
Distribución F de Snedecor. Estadísticos que se ajustan a esa distribución
Muestreo estratificado.
Regresión: Tabla ANOVA. Prueba F. BOLILLA 15:
Distribución de Student. Estadísticos que se ajustan a esa distribución
Nivel de confianza, error de estimación y riesgo
Control estadístico de calidad: Capacidad de los procesos: concepto, aplicaciones. BOLILLA 16:
Pruebas no paramétricas Chi cuadrado
Vinculación entre pruebas de hipótesis e intervalos de confianza
Inferencias relativas a la pendiente BOLILLA 17:
Estimación de una media poblacional: poblaciones finitas e infinitas
Muestreos probabilísticos: Muestreo simple al azar y Muestreo sistemático
Componentes del modelo clásico de series de tiempo.
Cronología de actividades de la asignatura¶
Semana 1: Unidad 2
Semanas 2-3: Unidad 2
Semanas 4-5: Unidad 3
Semanas 6-7: Unidad 5
Semana 10: Unidad 6
Semanas 11-12: Unidad 7
Semanas 11-12: Unidad 7
Semana 13: Unidad 8
Semana 14: Unidad
Plan de integración con otras asignaturas¶
Se relaciona con:
Matemática I
Matemática II
Estadística I
Estadística II
Métodos Cuantitativos para la Toma de Decisiones
Costos y Gestión I
Administración Financiera
Lecturas exigidas¶
La bibliografía obligatoria y complementaria se podrá consultar en la Biblioteca desde el catálogo en línea de acceso público, o desde cualquier PC a través del sitio web: http://eco.biblio.unc.edu.ar/. En el mismo se podrá acceder a los registros de libros, artículos de revistas, tesis, informes técnicos y demás documentos, realizando las búsquedas por autor, título y materia.
Estadística II: ciclo básico a distancia coordinado por Hebe Goldenhersch, Nidia Blanch et al. Córdoba, Argentina, Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas, 2005 y reediciones. 407 p. (incluye ejercitación y sus resoluciones). Solicitar por T 519.5 G 49594
BERENSON, Mark L., LEVINE, David y KREHBIEL, Timothy. Estadística para la administración. 2ª ed. México, Pearson Educación, 2001. 764 p. + 1 CD ? ROM. Solicitar en por: T 519.5 B 46589
Lecturas recomendadas¶
La bibliografía obligatoria y complementaria se podrá consultar en la Biblioteca desde el catálogo en línea de acceso público, o desde cualquier PC a través del sitio web: http://eco.biblio.unc.edu.ar/. En el mismo se podrá acceder a los registros de libros, artículos de revistas, tesis, informes técnicos y demás documentos, realizando las búsquedas por autor, título y materia.
BERENSON, Mark I. y LEVINE, David M. Estadística básica en administración: conceptos y aplicaciones. 6ª ed. México D. F., Prentice hall Hispanoamericana, 1996. 943 p. y apéndices. Solicitar por: T 519.5 B 43346
PEÑA SÁNCHEZ DE RIVERA, Daniel Fundamentos de Estadística. Madrid, Alianza, 2001. 683 p. Solicitar en por: 519.5 P 46601
CHAO Lincoln L. Estadística para las ciencias administrativas. 3ª ed. Santafé de Bogotá. McGraw Hill. 1993. 464 p. Solicitar por: T 519.5 Ch 41843
MENDENHALL, William. Estadística para administradores. México D. F., Grupo Editorial Iberoamerica, 1990. 817 p. Solicitar por: T 519.5 M 43183
CANAVOS, George C. Probabilidad y estadística: aplicaciones y métodos. México D. F., McGraw Hill, 1988. 651 p. Solicitar por: 519.5 C 46595
COCHRAN, William Gemmell. Técnicas de muestreo. México D. F., Continental, 1971. 507 p. Solicitar por: T 519.52 C 23901
FOWLER NEWTON, Enrique. El muestreo estadístico aplicado a la auditoria. Buenos Aires, Macchi, 1972. 161 p. Solicitar por: 657.45072 F 25180
MONTGOMERY, Douglas C. Control estadístico de la calidad. 3ª ed. México D. F., Limusa Wiley, 2005. 797 p. Solicitar por: 658.562 M 49769
Contacto¶
Secretaría Académica
Correo electrónico: secretariaacademica@eco.uncor.edu.ar
Dirección: Oficinas del 2° piso de la FCE. Horario de atención: 9:00h a 19:00h
Facebook: https://www.facebook.com/EcoUNC
Instagram: https://www.instagram.com/economicasunc
Sitio Web de la carrera: https://www.eco.unc.edu.ar/ser-estudiante/la-carrera-profesional/carreras#contador-publico
Sitio Web de la facultad: https://www.eco.unc.edu.ar
Teléfono: +54 351 4437300 - 48502. Horario de atención: 9:00h a 19:00h
Twitter: https://twitter.com/EconomicasUNC
Estadística II¶
Código de la materia: 11-00276
Carga horaria total: 84 h
Carga horaria semanal: 6 h
Créditos: 9
Unidad académica: Facultad de Ciencias Económicas
Contenidos mínimos¶
Estimación puntual y por intervalos. Elementos de Muestreo. Pruebas de hipótesis Modelo de regresión lineal simple y múltiple. Series temporales. Métodos estadísticos aplicados al Control de calidad.
Programa¶
FUNDAMENTACIÓN Y OBJETIVOS
1.- Que el estudiante comprenda los conceptos asociados a la Inferencia Estadística. 2.- Que esté en condiciones de aplicar sus métodos en diferentes situaciones de su futura actividad profesional así como en otras asignaturas del Plan de Estudios. 3.- Que sea capaz de realizar una adecuada selección de muestras y realizar inferencias a partir de las mismas al enfrentarse a diferentes tipos de poblaciones. 4.- Que sea capaz de aplicar métodos de control de calidad en procesos y servicios y de muestreo estadístico en Auditoría.
PROGRAMA ANALÍTICO
UNIDAD 1: DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DERIVADAS DE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL
Objetivos Específicos: Trabajar con tres nuevas distribuciones deducidas a partir de una variable normal que tienen gran relevancia en la inferencia estadística Contenido: Distribuciones asociadas a la distribución normal: chi cuadrado, t de Student, F de Snedecor. Definiciones, uso de tablas. Algunos estadísticos que siguen estas distribuciones: varianza muestral, media muestral cuando se desconoce la varianza poblacional, cociente de varianza muestrales Bibliografía: ESTADÍSTICA II: ciclo básico a distancia coordinado por Hebe Goldenhersch, Nidia Blanch “et al”. Córdoba, Argentina, Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas, 2005 y reediciones. 407 p. (incluye ejercitación y sus resoluciones). BERENSON, Mark L., LEVINE, David y KREHBIEL, Timothy. Estadística para la administración. 2a ed. México, Pearson Educación, 2001. 764 p. 1 CD - ROM.
UNIDAD 2: INFERENCIA ESTADÍSTICA. TEORÍA DE LA ESTIMACIÓN
Objetivos Específicos: Introducir al alumno en el conocimiento de un tema fundamental de la disciplina como lo es la Inferencia estadística?. Establecer pautas de razonamiento y comprensión de la utilidad de la Estadística en los más variados campos del saber. Los propósitos centrales son: *Comprender el concepto de estimador y estimación puntual; *Conocer las propiedades de los buenos estimadores y por lo menos un método para conocerlo; *Comprender el concepto de estimación por intervalos, así como los de errores de estimación, nivel de confianza; *Determinar el tamaño necesario de una muestra en distintas situaciones: *Calcular e interpretar intervalos de confianza para algunos parámetros y diferencias o cocientes de parámetros. Contenido: Inferencia estadística: concepto. Teoría de estimación de parámetros. Estimación puntual, propiedades de los buenos estimadores. Método de Máxima Verosimilitud. Estimación por intervalos. El nivel de confianza. Intervalos de confianza para la media poblacional: varianza poblacional conocida y desconocida. Intervalo de confianza en la proporción poblacional. Intervalo de confianza para la varianza poblacional. Cálculo del error de estimación y riesgo. Determinación del tamaño de muestra para la estimación de una media poblacional y para la proporción poblacional: poblaciones finitas e infinitas. Bibliografía: ESTADÍSTICA II: ciclo básico a distancia coordinado por Hebe Goldenhersch, Nidia Blanch “et al”. Córdoba, Argentina, Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas, 2005 y reediciones. 407 p. (incluye ejercitación y sus resoluciones). BERENSON, Mark L., LEVINE, David y KREHBIEL, Timothy. Estadística para la administración. 2a ed. México, Pearson Educación, 2001. 764 p. 1 CD - ROM.
UNIDAD 3: MUESTREO Y MÉTODOS DE MUESTREO
Objetivos Específicos: Se espera que al finalizar esta unidad, el estudiante sea capaz de: *Comprender los requisitos necesarios para que una muestra sea probabilística; *Conocer los principales métodos de muestreo, sus ventajas y desventajas para ser aplicados en diversas condiciones; *Seleccionar muestras probabilísticas en situaciones no muy complejas; *Calcular los errores estándar de los estimadores en diversos casos: *Conoce la bibliografía a que deberá recurrir para situaciones complejas Contenido: Muestreo y métodos de muestreo. Muestreos probabilísticos: Muestreo simple al azar. Muestreo estratificado. Muestreo sistemático. Muestreo por conglomerados. El muestreo Estadístico como herramienta para la Auditoría. Casos especiales: muestreo de parar o seguir, muestreo exploratorio de descubrimiento. Bibliografía: ESTADÍSTICA II: ciclo básico a distancia coordinado por Hebe Goldenhersch, Nidia Blanch “et al”. Córdoba, Argentina, Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas, 2005 y reediciones. 407 p. (incluye ejercitación y sus resoluciones). BERENSON, Mark L., LEVINE, David y KREHBIEL, Timothy. Estadística para la administración. 2a ed. México, Pearson Educación, 2001. 764 p. 1 CD - ROM.
UNIDAD 4: CONTRASTE O PRUEBA DE HIPÓTESIS
Objetivos Específicos: *Comprender los fundamentos teóricos y la lógica subyacente de la metodología de prueba de hipótesis estadística; *Aplicar los procedimientos de pruebas de hipótesis estadísticas para diferentes parámetros poblacionales; *Conocer acerca de los errores que se pueden cometer en el proceso de decisión basado en muestras; *Aplicar conceptos y procedimientos de la metodología en la resolución de problemas; Contenido: Contraste de hipótesis. Introducción. Procedimiento para la prueba de hipótesis. Pruebas de una y dos colas. Errores tipo I y II. Pruebas de hipótesis para la media, la proporción y varianza poblacionales. Vinculación entre pruebas de hipótesis e intervalos de confianza. Función de potencia y curva OC.
Bibliografía: ESTADÍSTICA II: ciclo básico a distancia coordinado por Hebe Goldenhersch, Nidia Blanch “et al”. Córdoba, Argentina, Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas, 2005 y reediciones. 407 p. (incluye ejercitación y sus resoluciones). BERENSON, Mark L., LEVINE, David y KREHBIEL, Timothy. Estadística para la administración. 2a ed. México, Pearson Educación, 2001. 764 p. 1 CD - ROM.
UNIDAD 5: INFERENCIA ESTADÍSTICA PARA DOS O MÁS POBLACIONES
Objetivos Específicos: *Aplicar los procedimientos de pruebas de hipótesis estadísticas para la comparación de parámetros de dos poblaciones; *Comprender la distinción entre muestras dependientes e independientes; *Introducir los conceptos del diseño experimental mediante el desarrollo del modelo de diseño completamente aleatorizado de un factor; *Comprender la metodología de análisis de la varianza como procedimiento que posibilita la comparación de dos o más poblaciones; *Identificar las distintas fuentes de variación en un conjunto de datos; *Conocer los procedimientos de comparaciones múltiples para identificar las poblaciones con promedios diferentes. Contenido: Inferencia estadística para dos o más poblaciones. Prueba de hipótesis e intervalos de confianza para la diferencia de medias poblaciones. Muestras independientes y dependientes. Intervalos de confianza y prueba de hipótesis para cociente de varianzas poblaciones y diferencia de proporciones poblacionales. Prueba de hipótesis considerando k medias provenientes de las poblaciones. Tabla de ANOVA. Comparaciones múltiples.
Bibliografía: ESTADÍSTICA II: ciclo básico a distancia coordinado por Hebe Goldenhersch, Nidia Blanch “et al”. Córdoba, Argentina, Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas, 2005 y reediciones. 407 p. (incluye ejercitación y sus resoluciones). BERENSON, Mark L., LEVINE, David y KREHBIEL, Timothy. Estadística para la administración. 2a ed. México, Pearson Educación, 2001. 764 p. 1 CD - ROM.
UNIDAD 6: PROCEDIMIENTOS NO PARAMÉTRICOS DE PRUEBAS DE HIPÓTESIS
Objetivos Específicos:
Terminada esta Unidad, el estudiante estará en condiciones de: *Reconocer cuando es necesario aplicar procedimientos no paramétricos para prueba de hipótesis; *Utilizar este tipo de metodología para probar hipótesis de independencia, de bondad de ajuste y de homogeneidad; *Reconocer casos en que deban aplicarse otras pruebas no paramétricas Contenido: Introducción. Ventajas y desventajas del uso de métodos no paramétricos. Las pruebas chi cuadrado: Test de independencia en tablas de contingencia, bondad de ajuste a distribuciones de probabilidad e independencia. Interpretación de pruebas de normalidad de Kolmogorov Smirnov y Shapiro Wilks. Bibliografía: ESTADÍSTICA II: ciclo básico a distancia coordinado por Hebe Goldenhersch, Nidia Blanch “et al”. Córdoba, Argentina, Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas, 2005 y reediciones. 407 p. (incluye ejercitación y sus resoluciones). BERENSON, Mark L., LEVINE, David y KREHBIEL, Timothy. Estadística para la administración. 2a ed. México, Pearson Educación, 2001. 764 p. 1 CD - ROM.
UNIDAD 7: ANALISIS DE REGRESION Y CORRELACION
Objetivos Específicos: Presentar el modelo de regresión lineal simple como herramienta para estimar medias condicionales y predecir los valores de una variable en función de la información disponible en otro. Vincular esta técnica con las demás técnicas de estimación, haciendo una extensión de los conceptos previos; Lograr que el alumno aprenda a estimar, evaluar y utilizar el modelo en casos prácticos, aplicando un software estadístico; Explicar al alumno los problemas éticos derivados del uso inapropiado de la herramienta; Presenta el modelo de regresión lineal múltiple. Contenido: Introducción. El diagrama de dispersión. Tipos de modelos de regresión. Modelo probabilístico lineal simple. Estimación de los parámetros del modelo mediante mínimos cuadrados. Supuestos básicos del análisis de regresión. Error estándar de la regresión. Inferencias relativas al coeficiente de regresión. Estimación de valores medios y particulares de la variable dependiente. Tabla ANOVA de la regresión. Correlación: coeficiente de determinación y coeficiente de correlación lineal. Regresión múltiple: Nociones del modelo de regresión múltiple, interpretación de resultados de computación.
Bibliografía: ESTADÍSTICA II: ciclo básico a distancia coordinado por Hebe Goldenhersch, Nidia Blanch “et al”. Córdoba, Argentina, Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas, 2005 y reediciones. 407 p. (incluye ejercitación y sus resoluciones). BERENSON, Mark L., LEVINE, David y KREHBIEL, Timothy. Estadística para la administración. 2a ed. México, Pearson Educación, 2001. 764 p. 1 CD - ROM.
UNIDAD 8: CONCEPTOS BÁSICOS DE SERIES DE TIEMPO
Objetivos Específicos: Se pretende que al finalizar esta Unidad, el alumno esté en condiciones de: *Entender los componentes del método clásico de series de tiempo; *Utilizar el método de mínimos cuadrados en series de comportamiento lineal y no lineal; *Aislar las componentes del modelo clásico en series con periodicidad inferior al año; *Utilizar los métodos de suavizado exponencial y promedios móviles. *Conocer los modelos autorregresivos; *Realizar pronósticos de series de tiempo con el método clásico. Contenido: Concepto de una serie de tiempo. La importancia de los pronósticos. Componentes del modelo clásico de series de tiempo. Ajuste de tendencia y aislamiento de las demás componentes. Cálculo de índices de estacionalidad y aplicaciones.
Bibliografía: ESTADÍSTICA II: ciclo básico a distancia coordinado por Hebe Goldenhersch, Nidia Blanch “et al”. Córdoba, Argentina, Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas, 2005 y reediciones. 407 p. (incluye ejercitación y sus resoluciones). BERENSON, Mark L., LEVINE, David y KREHBIEL, Timothy. Estadística para la administración. 2a ed. México, Pearson Educación, 2001. 764 p. 1 CD - ROM.
UNIDAD 9: CONTROL ESTADÍSTICO DE CALIDAD
Objetivos Específicos: Se pretende que al finalizar esta Unidad, el alumno esté en condiciones de: *Entender la filosofía del Control de Calidad; *Conocer los principios y procedimientos fundamentales referentes al Control estadístico de la Calidad; *Elaborar e interpretar Gráficos de Control; *Aplicar la metodología en distintas situaciones problemáticas. *Realizar pronósticos de series de tiempo con el método clásico. Contenido: Concepto de control estadístico de calidad. Importancia de su aplicación en el ámbito de la producción y de los servicios. Variabilidad natural de los procesos. Determinación de causas asignables. Gráficos de control estadístico para variables y atributos. Capacidad de los procesos: concepto, aplicaciones.
Bibliografía: ESTADÍSTICA II: ciclo básico a distancia coordinado por Hebe Goldenhersch, Nidia Blanch “et al”. Córdoba, Argentina, Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas, 2005 y reediciones. 407 p. (incluye ejercitación y sus resoluciones).
METODOLOGÍA DE ENSEÑANZA Y APRENDIZAJE
METODOLOGÍA La materia tiene asignadas cinco horas semanales y su dictado consistirá en: 1.- Clases teóricas: Tres horas reloj semanales de clases, a cargo de los Profesores Titulares, Asociados y Adjuntos con materia a cargo. 2.- Clases prácticas: Dos horas reloj semanales de clases, a cargo de los Profesores Asistentes y Auxiliares.
ENFOQUE DEL CURSO Dado que se trata de una disciplina eminentemente aplicada, el enfoque con que se encara esta asignatura tiende a lograr una comprensión más intuitiva que matemática de los diversos temas. En cada Unidad, luego de lograr una comprensión acabada de los contenidos, se plantean una gran cantidad de problemas de aplicación. Estos problemas pueden ser tomados de la guía de trabajos prácticos, de la bibliografía señalada, del software de aplicación que estará a disposición de los estudiantes, del sitio WEB de la cátedra o generado por los propios estudiantes a partir de situaciones reales. Se dispone de software de aplicación estadístico (InfoStat, SPSS y Excel) para la práctica en los gabinetes de la Facultad o en las computadoras personales de cada estudiante
TIPO DE FORMACIÓN PRÁCTICA
Las actividades de formación práctica se desarrollan en el aula y en los laboratorios de informática aplicando un enfoque que favorezca el razonamiento estadístico. Por el carácter instrumental, la materia hace énfasis en la investigación y en la vida profesional. La resolución de problemas cercanas al mundo cotidiano y situaciones simples vinculadas a la práctica profesional permiten mostrar al alumno el proceso de seleccionar muestras y aplicar técnicas estadísticas para realizar inferencia. Los problemas también posibilitan desarrollar en el aula la formulación (lenguaje matemático) y validación (demostración y razonamiento de las ideas matemáticas), dos procesos necesarios en la comprensión de la disciplina. Se resuelven problemas procesando datos con el paquete estadístico InfoStat.
EVALUACIÓN
Evaluaciones Parciales: 2 Trabajos Prácticos: 0 Recuperatorios: 1 Otros: 0
CRITERIOS DE EVALUACIÓN
Tanto en las evaluaciones parciales como finales se considera que el alumno tiene los conocimientos mínimos suficiente para aprobar si alcanza un puntaje del 50% en las partes teórica y práctica del examen. En ambos casos se tendrá en cuenta: La aplicación correcta de los distintos modelos probabilísticos a las situaciones planteadas en cada uno de los problemas a resolver. La conclusión adecuada del resultado obtenido al aplicar un procedimiento de análisis a los datos. La pertinencia en la utilización de los conceptos teóricos para fundamentar las respuestas. La presentación prolija y adecuada del trabajo.
CONDICIONES DE REGULARIDAD Y/O PROMOCIÓN
Para regularizar la materia se deberán aprobar, con un mínimo de 4 (cuatro) puntos, cada uno de los dos parciales teórico-práctico de la asignatura que se tomarán durante el cuatrimestre. Se puede recuperar un parcial por aplazo o inasistencia. Promoción Indirecta: Los alumnos que aprueben con promedio de 7 en los dos parciales y mínimo de 6 en cada uno accederán al Sistema de Promoción Indirecta establecido por la Ordenanza 487/10 del HCD. El promedio de ambos parciales debe dar como mínimo una nota de 7 (siete puntos); pudiendo sólo en uno de ellos obtener una calificación de 6 puntos.
MODALIDAD DE EXAMEN FINAL
Alumnos Regulares: Examen final integrador escrito u oral (dependiendo de la división), con contenido teórico y práctico. Alumnos Libres: Examen práctico que incluye ejercicios de todo el programa previo al Examen final integrador con los mismos contenidos que el examen de alumno regular. Alumnos Promocionales: Examen final teórico (sólo incluye prácticos no evaluados en los parciales)
Programa Combinado para exámenes orales:
BOLILLA 1:
Pruebas de hipótesis. Error tipo II. Tamaño de muestra con alfa y beta fijos. Aplicaciones
ANOVA. Hipótesis. Supuestos. Comparaciones múltiples
Muestreo exploratorio de descubrimiento BOLILLA 2: -Identificación y justificación de métodos estadísticos a aplicar en distintas situaciones concretas
Muestreo. Identificación del método de muestreo aplicar en un caso concreto. Marco de la muestra. Unidad de muestreo.
Series de Tiempo. Cálculo de Indices de Estacionalidad BOLILLA 3:
Regresión Lineal Simple. Modelo. Supuestos. Estimación de valores medios y particulares de la variable dependiente. Aplicaciones e interpretación
Muestreo. Muestreo de parar o seguir
Intervalo de confianza para la media. Justificación del estadístico. Supuestos. Aplicación BOLILLA 4:
Método de Máxima Verosimilitud. Aplicación.
Prueba de hipótesis para la media. Justificación del estadístico. Supuestos. Aplicación
Control de calidad. Gráfico de control para la media. Proceso bajo control BOLILLA 5: -Prueba hipótesis para dos o más poblaciones. Identificación y aplicación del método para la resolución de un problema.
Muestreo. Muestreo de parar o seguir
Modelo de Regresión Lineal Simple. Prueba de validez del Modelo. Supuestos BOLILLA 6:
Procedimiento para la prueba de hipótesis. Supuestos. Errores tipo I y II. Aplicaciones
Procedimientos no paramétricos BOLILLA 7:
Métodos no paramétricos
Muestreo. Identificación del método de muestreo aplicar en un caso concreto. Marco de la muestra. Unidad de muestreo.
Prueba de bondad de ajuste de Kolmogorov BOLILLA 8:
Prueba de hipótesis para la proporción. Tipos de error involucrados
Regresión. Estimación del valor medio. BOLILLA 9:
Diferencia de proporciones
Estimadores máximo verosímiles. Propiedades.
Muestreo y tamaño de muestra BOLILLA 10:
Series de tiempo. Estudio de la tendencia
Inferencia estadística para dos poblaciones
Identificación de tipo de muestreo BOLILLA 11:
Prueba de hipótesis. Error tipo II y potencia de la prueba
Estimador máximo verosímil de la media de una distribución Poisson
Muestreo de descubrimiento BOLILLA 12:
Prueba de hipótesis para la diferencia de proporciones
Comparaciones múltiples para proporciones
Tamaño de muestra. Muestreo con y sin reemplazo BOLILLA 13:
Distribución Chi cuadrado. Estadísticos que se ajustan a esa distribución.
Intervalo de confianza para la varianza poblacional.
Nociones del modelo de regresión múltiple, interpretación de salidas de computación. BOLILLA 14:
Distribución F de Snedecor. Estadísticos que se ajustan a esa distribución
Muestreo estratificado.
Regresión: Tabla ANOVA. Prueba F. BOLILLA 15:
Distribución t de Student. Estadísticos que se ajustan a esa distribución
Nivel de confianza, error de estimación y riesgo
Control estadístico de calidad: Capacidad de los procesos: concepto, aplicaciones. BOLILLA 16:
Pruebas no paramétricas Chi cuadrado
Vinculación entre pruebas de hipótesis e intervalos de confianza
Inferencias relativas a la pendiente BOLILLA 17:
Estimación de una media poblacional: poblaciones finitas e infinitas
Muestreos probabilísticos: Muestreo simple al azar y Muestreo sistemático
Componentes del modelo clásico de series de tiempo.
CRONOLOGÍA DE ACTIVIDADES DE LA ASIGNATURA
Semana 1: Unidad 2. Semanas 2-3: Unidad 2. Semanas 4-5: Unidad 3. Semanas 6-7: Unidad 5. Semana 10: Unidad 6. Semanas 11-12: Unidad 7. Semanas 11-12: Unidad 7. Semana 13: Unidad 8. Semana 14: Unidad 9.
PLAN DE INTEGRACIÓN CON OTRAS ASIGNATURAS
Se relaciona con: Matemática I Matemática II Estadística I Estadística II Métodos Cuantitativos para la Toma de Decisiones Costos y Gestión I Administración Financiera
LECTURAS EXIGIDAS
La bibliografía obligatoria y complementaria se podrá consultar en la Biblioteca desde el catálogo en línea de acceso público, o desde cualquier PC a través del sitio web: http://eco.biblio.unc.edu.ar/. En el mismo se podrá acceder a los registros de libros, artículos de revistas, tesis, informes técnicos y demás documentos, realizando las búsquedas por autor, título y materia. ESTADÍSTICA II: ciclo básico a distancia coordinado por Hebe Goldenhersch, Nidia Blanch et al. Córdoba, Argentina, Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas, 2005 y reediciones. 407 p. (incluye ejercitación y sus resoluciones). Solicitar por T 519.5 G 49594. BERENSON, Mark L., LEVINE, David y KREHBIEL, Timothy. Estadística para la administración. 2a ed. México, Pearson Educación, 2001. 764 p. + 1 CD ? ROM. Solicitar en por: T 519.5 B 46589.
LECTURAS RECOMENDADAS
La bibliografía obligatoria y complementaria se podrá consultar en la Biblioteca desde el catálogo en línea de acceso público, o desde cualquier PC a través del sitio web: http://eco.biblio.unc.edu.ar/. En el mismo se podrá acceder a los registros de libros, artículos de revistas, tesis, informes técnicos y demás documentos, realizando las búsquedas por autor, título y materia. BERENSON, Mark I. y LEVINE, David M. Estadística básica en administración: conceptos y aplicaciones. 6a ed. México D. F., Prentice hall Hispanoamericana, 1996. 943 p. y apéndices. Solicitar por: T 519.5 B 43346 PEÑA SÁNCHEZ DE RIVERA, Daniel Fundamentos de Estadística. Madrid, Alianza, 2001. 683 p. Solicitar en por: 519.5 P 46601 CHAO Lincoln L. Estadística para las ciencias administrativas. 3a ed. Santafé de Bogota. McGraw Hill. 1993. 464 p. Solicitar por: T 519.5 Ch 41843 MENDENHALL, William. Estadística para administradores. México D. F., Grupo Editorial Iberoamérica, 1990. 817 p. Solicitar por: T 519.5 M 43183 CANAVOS, George C. Probabilidad y estadística: aplicaciones y métodos. México D. F., McGraw Hill, 1988. 651 p. Solicitar por: 519.5 C 46595 COCHRAN, William Gemmell. Técnicas de muestreo. México D. F., Continental, 1971. 507 p.Solicitar por: T 519.52 C 23901 FOWLER NEWTON, Enrique. El muestreo estadístico aplicado a la auditoria. Buenos Aires, Macchi, 1972. 161 p. Solicitar por: 657.45072 F 25180 MONTGOMERY, Douglas C. Control estadístico de la calidad. 3a ed. México D. F., Limusa Wiley, 2005. 797 p. Solicitar por: 658.562 M 49769.
Contacto¶
Secretaría Académica
Correo electrónico: secretariaacademica@eco.uncor.edu.ar
Dirección: Oficinas del 2° piso de la FCE. Horario de atención: 9:00h a 19:00h
Facebook: https://www.facebook.com/EcoUNC
Instagram: https://www.instagram.com/economicasunc
Sitio Web de la carrera: https://www.eco.unc.edu.ar/ser-estudiante/la-carrera-profesional/carreras#contador-publico
Sitio Web de la facultad: https://www.eco.unc.edu.ar
Teléfono: +54 351 4437300 - 48502. Horario de atención: 9:00h a 19:00h
Twitter: https://twitter.com/EconomicasUNC
Estadística III¶
Código de la materia: 11-00051
Carga horaria total: 84 h
Carga horaria semanal: 6 h
Créditos: 9
Unidad académica: Facultad de Ciencias Económicas
Contenidos mínimos¶
Elementos de teoría de probabilidad. Axiomas de Kolmogorov. Distribuciones pluridimensionales discretas y continuas. Distribuciones de funciones de variables aleatorias. Momentos y función generatriz de momentos. Función característica. Principio de suficiencia. Teorema de Rao-Blackwell. Acotación de Rao Cramer. Teoría asintótica. Regiones de confianza. Lema de Neyman-Pearson. Prueba de la razón de verosimilitud. Introducción al modelo lineal general.
Programa¶
FUNDAMENTACIÓN Y OBJETIVOS¶
El curso de Estadística III se propone proporcionar a los estudiantes de una base sólida y una comprensión adecuada de los resultados y métodos de la teoría de la probabilidad, así como de la inferencia estadística. Dado que este es el tercero de una secuencia de cursos de estadística, se busca como objetivo secundario que los alumnos desarrollen habilidades analíticas que serán de utilidad en cursos posteriores de la carrera Licenciatura en Economía.
PROGRAMA ANALÍTICO¶
UNIDAD 1: ESPACIO PROBABILISTICO¶
Objetivos Específicos:¶
Presentar el modelo matemático utilizado para representar experimentos aleatorios, sus partes constitutivas y las interrelaciones entre ellas.
Contenido:¶
Espacio Muestral. Eventos Aleatorios. Algebra de subconjuntos. Sigma álgebra de subconjuntos. Sigma álgebra generada. Aplicación: la sigma álgebra de Borel. Probabilidad finitamente aditiva. Probabilidad sigma aditiva o simplemente medida de probabilidad. Axiomas de la probabilidad. Propiedades de la probabilidad. Espacio de probabilidad. Probabilidad condicional. Teorema de la probabilidad compuesta. Teorema de la probabilidad total. Teorema de Bayes. Eventos estocásticamente independientes.
Bibliografía:¶
Hoel, P.; Port, S.; Stone, C. “Introduction to Probability Theory” (1971). Houghton Mifflin Company, Boston. Capítulo 1 - pp 1-26. Disponible en Plataforma Educativa. Notas de clase. Disponible en Plataforma Educativa. Referencias optativas:
Rincón, L. “Curso Intermedio de Probabilidad” (2007). Capítulo 1. Disponible en http://www.matematicas.unam.mx/lars
UNIDAD 2: VARIABLES ALEATORIAS¶
Objetivos Específicos:¶
Introducción del concepto de variable aleatoria, función de distribución y tipos de variables aleatorias
Contenido:¶
Definición de variable aleatoria. Propiedad fundamental de la variable aleatoria. Espacio de probabilidad inducida por una variable aleatoria. Funciones de variables aleatorias. Función de Distribución asociada a una variable aleatoria. Propiedades de la Función de distribución. Variables aleatorias discretas. Variables aleatorias (absolutamente) continuas. Variables aleatorias mixtas. Cálculo de probabilidades cuando la variable aleatoria es discreta. Cálculo de probabilidades cuando la variable aleatoria es continua.
Bibliografía:¶
Hoel, P.; Port, S.; Stone, C. “Introduction to Probability Theory” (1971). Houghton Mifflin Company, Boston. Capítulo 3 - pp 49-59 y Capítulo 5 - pp. 109-139. Disponible en Plataforma Educativa. Notas de clase. Disponible en Plataforma Educativa.
Rincón, L. “Curso Intermedio de Probabilidad” (2007). Capítulo 2 - pp. 94-107. Disponible en http://www.matematicas.unam.mx/lars Referencia optativa:
Rincón, L. “Curso Intermedio de Probabilidad” (2007). Capítulo 2 - pp. 57-62 y 68-74. Disponible en http://www.matematicas.unam.mx/lars
UNIDAD 3: VECTORES ALEATORIOS¶
Objetivos Específicos:¶
Generalizar los resultados presentados en el capítulo anterior para el caso de variables aleatorias multidimensionales. Presentar y caracterizar el concepto de independencia estocástica de variables aleatorias y de distribución condicional.
Contenido:¶
Definición de vector aleatorio. Espacio probabilístico asociado a un vector aleatorio. Funciones de vectores aleatorios. Función de distribución de un vector aleatorio. Propiedades de la función de distribución. Vectores aleatorios discretos. Vectores aleatorios continuos. Independencia de variables aleatorias. Criterios para determinar si las variables aleatorias son independientes. Criterio general. Criterio en el caso de vectores aleatorios continuos. Criterio en el caso discreto. Funciones de variables aleatorias independientes. Distribución condicional. Caso discreto y caso continuo.
Bibliografía:¶
Hoel, P.; Port, S.; Stone, C. “Introduction to Probability Theory” (1971). Houghton Mifflin Company, Boston. Capítulo 3 - pp 60-71 y Capítulo 6 - pp. 139-144, 153-155 y 157-160. Disponible en Plataforma Educativa.
Hogg, R.; McKean, J.; Craig, A. “Introduction to Mathematical Statistics, seventh edition” (2013). Pearson, Boston. Capítulo 2 - pp.73-78, 94-95 y 110-113; Capítulo 3 - pp. 178-185 (Solicitar en Biblioteca 519.5 H 54577) Notas de clase. Disponible en Plataforma Educativa. Referencias optativas:
Rincón, L. “Curso Intermedio de Probabilidad” (2007). Capítulo 3 - pp. 141-160 y 163-168. Disponible en http://www.matematicas.unam.mx/lars
UNIDAD 4: DISTRIBUCION DE FUNCIONES DE VARIABLES Y VECTORES ALEATORIOS¶
Objetivos Específicos:¶
Poder obtener la distribución de variables y vectores aleatorios definidos como función de variables y vectores aleatorios cuya distribución se conoce.
Contenido:¶
Marco General del Problema. Método de la función de distribución. Método del Jacobiano. Caso inyectivo. Caso no inyectivo. Aplicación 1. Distribuciones en el muestreo. Distribución de la media y la varianza muestrales en poblaciones normales. Distribuciones t y F. Aplicación 2. Estadísticos de orden. Función de distribución marginal de los estadísticos de orden. Distribución conjunta de los estadísticos de orden para el caso continuo.
Bibliografía:¶
Hogg, R.; McKean, J.; Craig, A. “Introduction to Mathematical Statistics, seventh edition” (2013). Pearson, Boston. Capítulo 1 - pp.42-43, 46-49; Capítulo 2 - pp. 84-91 y 126-131; Capítulo 3 - pp. 189-195 y Capítulo 4 - pp. 227-230 (Solicitar en Biblioteca 519.5 H 54577)
Hoel, P.; Port, S.; Stone, C. “Introduction to Probability Theory” (1971). Houghton Mifflin Company, Boston. Capítulo 5 - pp.117-124 y Capítulo 6 - pp.145-152 y 160-168. Disponible en Plataforma Educativa. Notas de clase. Disponible en Plataforma Educativa.
UNIDAD 5: MOMENTOS DE VARIABLES ALEATORIAS¶
Objetivos Específicos:¶
Presentar un marco unificado para el estudio de la esperanza matemática que sirva tanto para variables aleatorias discretas como continuas. Presentar los conceptos y propiedades de la esperanza matemática, los momentos de orden superior y de los momentos condicionados de una variable aleatoria.
Contenido:¶
Conceptos preliminares. Repaso del concepto de Integral de Riemann-Stieltjes y sus propiedades. Esperanza matemática. Caso discreto. Definición general. Caso continuo. Conexión con la función de distribución. Propiedades de la esperanza matemática. Desigualdad de Jensen. Esperanza de funciones de vectores aleatorios. Momentos de orden superior. Varianza, covarianza y coeficiente de correlación. Funciones generadoras. Función generadora de momentos factoriales, función generadora de momentos y función característica. Propiedades. Momentos condicionados. Esperanza condicional. Varianza condicional. Regresión y predicción. Modelos con parámetros aleatorios.
Bibliografía:¶
Hoel, P.; Port, S.; Stone, C. “Introduction to Probability Theory” (1971). Houghton Mifflin Company, Boston. Capítulo 3 - pp 72-77, Capítulo 4 - pp.82-104, Capítulo 7 - pp. 173-183 y Capítulo 8 - pp.197-205. Disponible en Plataforma Educativa.
Hogg, R.; McKean, J.; Craig, A. “Introduction to Mathematical Statistics, seventh edition” (2013). Pearson, Boston. Capítulo 1 - pp. 54-55, 58-64 y 68-72; Capítulo 2 - pp. 79-82, 91-92, 95-108, 113-115 y 134-135; Capítulo 3 - pp. 197-201 (Solicitar en Biblioteca 519.5 H 54577) Notas de clase. Disponible en Plataforma Educativa. Referencias optativas:
Rincón, L. “Curso Intermedio de Probabilidad” (2007). Capítulo 2 - pp. 81-94 y 168-181. Disponible en http://www.matematicas.unam.mx/lars
UNIDAD 6: TEORIA ASINTOTICA¶
Objetivos Específicos:¶
Presentar distintas nociones de convergencia que surgen cuando se trabaja con sucesiones que involucran a variables aleatorias y resultados asociados con ellas.
Contenido:¶
Modos de convergencia. Convergencia en probabilidad, en distribución y en media cuadrática. Unicidad de la convergencia. Relaciones entre los modos de convergencia. Convergencia vía funciones generadoras. Ley débil de los grandes números. Teorema central del límite. Convergencia de sumas de sucesiones de variables aleatorias. Convergencia de funciones de sucesiones de variables aleatorias. Teorema de Slutsky. Método delta.
Bibliografía:¶
Rincón, L. “Curso Intermedio de Probabilidad” (2007). Capítulo 7 - pp. 287-297. Disponible en http://www.matematicas.unam.mx/lars
Hogg, R.; McKean, J.; Craig, A. “Introduction to Mathematical Statistics, seventh edition” (2013). Pearson, Boston. Capítulo 5 - pp. 289-296, 298(Ejemplo 5.2.4), 299-300(hasta Teorema 5.2.5) y 303-313 (Solicitar en Biblioteca 519.5 H 54577)
Hoel, P.; Port, S.; Stone, C. “Introduction to Probability Theory” (1971). Houghton Mifflin Company, Boston. Capítulo 3 - pp. 69. Disponible en Plataforma Educativa. Notas de clase. Disponible en Plataforma Educativa.
UNIDAD 7: ESTIMACION PUNTUAL¶
Objetivos Específicos:¶
Presentar los criterios principales para evaluar la pertinencia de los estimadores tanto en el caso de contar con una muestra aleatoria de tamaño dado como cuando se permite que el tamaño de la muestra crezca de manera arbitraria.
Contenido:¶
Familias paramétricas de funciones de densidad. El espacio paramétrico. El problema de la estimación puntual. Modelo estadístico. Identificabilidad. El concepto de estadístico y estimador. Propiedades de los estimadores en muestras de tamaño fijo. Error cuadrático medio. Sesgo de un estimador. Eficiencia relativa. Estimadores insesgados de varianza mínima. Estadísticos suficientes. Caracterización de la suficiencia. Suficiencia minimal. Estimadores basados en estadísticos suficientes: Teorema de Rao-Blackwell. Estadísticos completos. Importancia de la completitud. Propiedades asintóticas de los estimadores. Consistencia. Estimadores CAN.
Bibliografía:¶
Hogg, R.; McKean, J.; Craig, A. “Introduction to Mathematical Statistics, seventh edition” (2013). Pearson, Boston. Capítulo 7 - pp. 375-397 y 402-409 (Solicitar en Biblioteca 519.5 H 54577) en Biblioteca 519.5 H 39786) Notas de clase. Disponible en Plataforma Educativa.
UNIDAD 8: METODOS DE ESTIMACION¶
Objetivos Específicos:¶
Presentar los métodos de estimación por máxima-verosimilitud y de momentos, los cuales permiten obtener estimadores que poseen características deseables desde el punto de vista estadístico
Contenido:¶
Función de verosimilitud. Método de máxima verosimilitud (MV). Porqué tiene sentido estimar por MV. Propiedades del estimador máximo verosímil (EMV). Invarianza. Consistencia. Distribución asintótica del EMV. Cota de Cramer-Rao. Método de los momentos (MM). Propiedades del estimador MM.
Bibliografía:¶
Hogg, R.; McKean, J.; Craig, A. “Introduction to Mathematical Statistics, seventh edition” (2013). Pearson, Boston. Capítulo 4 - pp. 204-207; Capítulo 6 - pp. 321-341 y 350-359; Capítulo 3 - pp. 197-201 (Solicitar en Biblioteca 519.5 H 54577) Notas de clase. Disponible en Plataforma Educativa.
UNIDAD 9: TEST DE HIPOTESIS¶
Objetivos Específicos:¶
Exponer ciertos aspectos de las hipótesis estadísticas, así como ciertos test de hipótesis.
Contenido:¶
Primeras definiciones. Hipótesis estadística. Función de test. Estadístico de test. Métodos para encontrar test: el test de razón de verosimilitud (TRV). Métodos para evaluar tests. Probabilidades de error y función potencia. Test más potentes. Test uniformemente más potentes. Lema de Neyman-Pearson.
Bibliografía:¶
Hogg, R.; McKean, J.; Craig, A. “Introduction to Mathematical Statistics, seventh edition” (2013). Pearson, Boston. Capítulo 6 - pp. 341-350 y 359-367; Capítulo 8 - pp. 429-444 (Solicitar en Biblioteca 519.5 H 54577) Notas de clase. Disponible en Plataforma Educativa.
UNIDAD 10: REGIONES CONFIDENCIALES¶
Objetivos Específicos:¶
Exponer uno de los métodos más importantes de obtención de regiones confidenciales en el caso de la normal multivariante.
Contenido:¶
Región confidencial para la normal. Geometría de Formas Cuadráticas. Representación gráfica del plano confidencial. Transformaciones ortogonales. Región confidencial para el vector de medias de la distribución normal bivariado.
Bibliografía:¶
Notas de clase. Disponible en Plataforma Educativa
METODOLOGÍA DE ENSEÑANZA Y APRENDIZAJE¶
Semanalmente habrá tres clases en que se desarrollarán los aspectos centrales de las unidades didácticas, y se discutirán las ampliaciones a los mismos y aplicaciones de los instrumentos analíticos. Para la activa participación de los estudiantes es necesario que los mismos asuman la responsabilidad de llevar la materia al día. Adicionalmente, se desarrollarán aplicaciones prácticas mediante simulaciones en el software estadístico R, con la finalidad de internalizar contenidos de diversas unidades que así lo permitan. Para esto, se capacitará a los alumnos en el uso del software, de modo que puedan realizar prácticas de manera autónoma. Es importante señalar que en el desarrollo de los distintos temas se tratarán los aspectos centrales, y que el proceso de enseñanza-aprendizaje programado exige una activa participación del alumno a lo largo del curso, ya que no todos los puntos particulares del programa serán desarrollados en clase. Se recomienda, para evacuar las dudas que pudieran surgir, la consulta al personal de la cátedra en los horarios y oficinas correspondientes. Los alumnos contarán con horarios de consulta a cargo del personal de la cátedra, de los cuáles se informará al comienzo de las clases, y se publicarán en el transparente del Departamento de Estadística y Matemática. La muestra de parciales/exámenes se realizará exclusivamente en los horarios de consulta, ó en aquellos que se determinen oportunamente para tal fin.
TIPO DE FORMACIÓN PRÁCTICA¶
Desarrollo y explicación de ciertos ejercicios modelo que forman parte de la Guía de trabajos prácticos. Se dictarán clases en gabinete informático donde se desarrollarán aplicaciones prácticas y capacitará a los estudiantes en el uso de software estadístico R.
EVALUACIÓN¶
Evaluaciones Parciales: 2
Trabajos Prácticos: 0
Recuperatorios: 1
Otros: 0
CRITERIOS DE EVALUACIÓN¶
Se evalúa la capacidad de transferencia de los contenidos presentados en la materia.
CONDICIONES DE REGULARIDAD Y/O PROMOCIÓN¶
Según Ord. de HCD vigentes (Ord. 230/80) Se considerará alumno regular, a quien previa inscripción en la asignatura, aprueba los requisitos establecidos por la cátedra. Para regularizar la materia se deberán aprobar, con un mínimo de 4 (cuatro) puntos, cada uno de los dos parciales teórico-práctico de la asignatura que se tomarán durante el cuatrimestre. Se puede recuperar un parcial por aplazo o inasistencia. No se incorpora la posibilidad de promoción.
MODALIDAD DE EXAMEN FINAL¶
Tanto para los alumnos regulares o libres la materia se promueve aprobando un examen final escrito que comprende la totalidad del programa de la materia.
CRONOLOGÍA DE ACTIVIDADES DE LA ASIGNATURA¶
Unidad 1: 1° semana;
Unidad 2: 2° semana; Unidad 2: 3° semana;
Unidad 3: 4° semana;
Unidad 4: 5° semana; Unidad 4: 6° semana;
Unidad 5: 7° semana; Unidad 5: 8° semana;
Unidad 6: 9° semana; Unidad 7: 10° semana;
Unidad 7: 11° semana;
Unidad 8: 12° semana; Unidad 9: 13° semana; Unidad 10: 14° semana
PLAN DE INTEGRACIÓN CON OTRAS ASIGNATURAS¶
Los contenidos desarrollados permitirán al alumno dar una justificación a temas vistos en Estadística I y II. De igual manera le proporcionarán una base de conocimientos útiles al cursar la materia Econometría.
LECTURAS EXIGIDAS¶
La bibliografía obligatoria y complementaria se podrá consultar en la Biblioteca desde el catálogo en línea de acceso público, o desde cualquier PC a través del sitio web: http://eco.biblio.unc.edu.ar/. En el mismo se podrá acceder a los registros de libros, artículos de revistas, tesis, informes técnicos y demás documentos, realizando las búsquedas por autor, título y materia.
Hoel, P.; Port, S.; Stone, C. Introduction to Probability Theory? (1971). Houghton Mifflin Company, Boston. Disponible en Plataforma Educativa.
Hogg, R.; McKean, J.; Craig, A. Introduction to Mathematical Statistics, seventh edition? (2013). Pearson, Boston.
Rincón, L. Curso Intermedio de Probabilidad (2007). Disponible en http://www.matematicas.unam.mx/lars
LECTURAS RECOMENDADAS¶
La bibliografía obligatoria y complementaria se podrá consultar en la Biblioteca desde el catálogo en línea de acceso público, o desde cualquier PC a través del sitio web: http://eco.biblio.unc.edu.ar/. En el mismo se podrá acceder a los registros de libros, artículos de revistas, tesis, informes técnicos y demás documentos, realizando las búsquedas por autor, título y materia.
Rincón, L. Curso Intermedio de Probabilidad (2007). Disponible en http://www.matematicas.unam.mx/lars
Contacto¶
Secretaría Académica
Correo electrónico: secretariaacademica@eco.uncor.edu.ar
Dirección: Oficinas del 2° piso de la FCE. Horario de atención: 9:00h a 19:00h
Facebook: https://www.facebook.com/EcoUNC
Instagram: https://www.instagram.com/economicasunc
Sitio Web de la carrera: https://www.eco.unc.edu.ar/ser-estudiante/la-carrera-profesional/carreras#contador-publico
Sitio Web de la facultad: https://www.eco.unc.edu.ar
Teléfono: +54 351 4437300 - 48502. Horario de atención: 9:00h a 19:00h
Twitter: https://twitter.com/EconomicasUNC
Estadística y Biometría¶
Código de la materia: 19-00132
Carga horaria total: 95 h
Carga horaria semanal: 6 h
Créditos: 10
Unidad académica: Facultad de Ciencias Agropecuarias
Contenidos mínimos¶
Estadística descriptiva. Probabilidad (distribuciones discretas y continuas). Muestreo. Variables aleatorias. Modelos estadísticos: Distribución normal. Distribución de los estadísticos muestrales. Inferencia estadística: estimación de parámetros. Inferencia estadística: Contraste de hipótesis. Inferencia sobre la esperanza y la varianza de una y dos distribuciones normales. Análisis de la varianza. Análisis de regresión y correlación lineal. Diseño Experimental: completamente aleatorizado, en bloques al azar, cuadrados latinos, análisis factorial.
Contacto¶
Secretaría Académica
Correo electrónico: patrigil@unc.edu.ar
Facebook: https://www.facebook.com/Agronomia.UNC
Sitio Web de la carrera: http://www.agro.unc.edu.ar/~botanicamorfologica
Sitio Web de la facultad: http://www.agro.unc.edu.ar
Teléfono: +54 351 4334105
Twitter: https://twitter.com/fcaunc
Estadistica Y Sistemas de Informacion Educativa¶
Código de la materia: 12-01514
Carga horaria total: 96 h
Carga horaria semanal: 6 h
Créditos: 10
Unidad académica: Facultad de Filosofía y Humanidades
Contenidos mínimos¶
Estadística descriptiva: distribuciones de frecuencias, medidas de tendencia central y de variabilidad. Representaciones gráficas. Análisis de la relación entre variables. Estadística inferencial:· nociones básicas de muestreo, estimación de parámetros y pruebas de hipótesis. Estimación de medias y proporciones. Pruebas de significación más usuales y elementales: diferencias entre medias y proporciones. Significación del coeficiente de correlación. Prueba de cm cuadrada. Indicadores de los sistemas educativos: nociones sobre los mismos y fuentes de datos. Definición conceptual y cálculo de indicadores usuales: cobertura, rendimiento, nivel educativo de la población. Valores actuales en la provincia, el país, América Latina y el mundo.
Contacto¶
Despacho de Alumnos
Correo electrónico: despachocasaverde@gmail.com
Facebook: https://www.facebook.com/ffyh.unc
Instagram: https://www.instagram.com/ffyhunc
Sitio Web de la facultad: https://ffyh.unc.edu.ar
Teléfono: +54 351 5353610 - 50110. Horario de atención: 9:00h a 12:00h
Twitter: https://twitter.com/ffyh_unc
Metodología de la Investigación y Bioestadística¶
Código de la materia: 65-00070
Carga horaria total: 28 h
Carga horaria semanal: - h
Créditos: 3
Unidad académica: Facultad de Ciencias Médicas - Escuela de Kinesiología
Contenidos mínimos¶
Introducción a la Metodología de la investigación: concepto e importancia. Tipos de investigación científica. Etapas de la investigación científica. Recolección de los datos. Análisis de los datos. Análisis de Datos Categóricos. Comunicación de los resultados. Elaboración del informe final.
Contacto¶
Secretaría Académica
Correo electrónico: academicaekyf@gmail.com
Sitio Web de la carrera: https://ekyf.fcm.unc.edu.ar
Sitio Web de la facultad: https://fcm.unc.edu.ar
Teléfono: +54 351 5353688
Métodos Cuantitativos para la Toma de Decisiones¶
Código de la materia: 11-00291
Carga horaria total: 56 h
Carga horaria semanal: 4 h
Créditos: 6
Unidad académica: Facultad de Ciencias Económicas
Contenidos mínimos¶
El proceso de toma de decisiones. Problemas de decisión en diferentes universos y criterios para encararlos. Algunos modelos particulares: Programación lineal, gestión de stock, redes, simulación.
Programa¶
Fundamentación y objetivos¶
Tomar decisiones es una actividad permanente en la vida de los seres humanos y de las organizaciones y puede realizarse con una base netamente intuitiva o con criterios objetivos. Obviamente, las organizaciones requieren utilizar la segunda posibilidad, es decir, fundamentar adecuadamente cada decisión, por esta razón, en la asignatura se desarrollan diversos modelos matemáticos para la toma de decisiones. Se pretende que el estudiante al finalizar el cursado, frente a un problema concreto de decisión, pueda definir las variables involucradas, plantear el modelo matemático correspondiente, resolverlo utilizando el software adecuado. Este proceso le permitirá obtener las conclusiones que correspondan haciendo uso de todo el análisis teórico desarrollado. En definitiva, se procura formar un futuro graduado habilitado para integrar equipos interdisciplinarios, constituidos para la investigación y resolución de problemas de toma de decisiones que se planteen en las organizaciones en las cuales actúan. Que el estudiante aprenda a enfrentar y resolver problemas de decisión utilizando modelos matemáticos y metodología científica.
En particular se pretende que el alumno desarrolle:
-Capacidad de abstracción y comprensión de las características fundamentales de los problemas planteados.
-Capacidad de formular el modelo cuantitativo que represente la situación analizada y de resolver el problema.
-Capacidad de análisis crítico de los problemas.
-Habilidad para comunicar los resultados obtenidos.
Programa Analítico¶
UNIDAD 1: EL PROCESO DE DECISIÓN¶
Objetivos Específicos:¶
Comprender qué se estudia en la materia y la aplicabilidad de los modelos cuantitativos en la vida profesional. Identificar los Universos de Decisión, la Función de Compensación en cada situación y la Decisión Óptima. Resolver problemas de decisión en los diferentes universos.
Contenido:¶
Introducción al proceso de decisión. Modelos: clasificación, modelos formales o matemáticos. El método científico aplicado a la resolución y análisis de problemas. El Problema General de la decisión: conceptos básicos: alternativas, estados de la naturaleza, compensaciones. Universos: cierto, aleatorio e incierto. Criterios de decisión frente a cada universo.
Bibliografía:¶
ALBERTO, Catalina Lucía y CARIGNANO, Claudia Etna. Apoyo Cuantitativo a las Decisiones. 4a ed. Ed. Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas UNC. Córdoba, 2015. Cap. 1 y 2. HILLIER, Frederick S. y LIEBERMAN, Gerald J. Introducción a la investigación de operaciones. 8a ed. México, D.F., McGraw-Hill, 2006. 1064 p. 1 CD-ROM. Cap. 1 y 2. Para las actividades prácticas se utilizará: CARIGNANO, Claudia; FUNES, Mariana; PERETTO, Claudia y CASTRO Sergio. Métodos Cuantitativos. Material para Trabajos Prácticos. 1° Edición. Córdoba, Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas UNC, 2016.
UNIDAD 2: INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN LINEAL.¶
Objetivos Específicos:¶
Identificar modelos de programación matemática lineales Adquirir habilidades de modelado de problemas de nivel de complejidad intermedio. Conocer las metodologías de resolución de problemas lineales. Conocer los fundamentos básicos del método Simplex. Utilizar el método Simplex para la resolución de problemas de maximización. Interpretar las tablas del Simplex y los informes de solución en sus aplicaciones informáticas
Contenido:¶
Modelo matemático lineal. Modelización de programas lineales. Conceptos Básicos. Método Gráfico. Propiedades de las soluciones factibles: Teoremas relacionados. Método Simplex: caso de máximo canónico. Interpretación Económica. Casos Particulares.
Bibliografía:¶
ALBERTO, Catalina Lucía y CARIGNANO, Claudia Etna. Apoyo Cuantitativo a las Decisiones. 4a ed. Ed. Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas UNC. Córdoba, 2015. Cap. 3. Para las actividades prácticas se utilizará: CARIGNANO, Claudia; FUNES, Mariana; PERETTO, Claudia y CASTRO Sergio. Métodos Cuantitativos. Material para Trabajos Prácticos. 1° Edición. Córdoba, Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas UNC, 2016.
UNIDAD 3: PROGRAMACIÓN LINEAL: ANÁLISIS DE POST-OPTIMIDAD¶
Objetivos Específicos:¶
Conocer el problema dual y su utilidad. Formular el dual de un PL canónico. Conocer el análisis de sensibilidad y su utilidad. Utilizar el análisis de sensibilidad y la dualidad en los análisis de post optimidad.
Contenido:¶
Dualidad Canónica. Relaciones entre los problemas primal y dual. Interpretación económica de las variables duales. Análisis de Sensibilidad Gráfica. Estudio de modificaciones en los coeficientes de la función objetivo y de los términos independientes. Utilización de software para el análisis e interpretación de resultados.
Bibliografía:¶
ALBERTO, Catalina Lucía y CARIGNANO, Claudia Etna. Apoyo Cuantitativo a las Decisiones. 4a ed. Ed. Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas UNC. Córdoba, 2015. Cap. 4. Para las actividades prácticas se utilizará: CARIGNANO, Claudia; FUNES, Mariana; PERETTO, Claudia y CASTRO Sergio. Métodos Cuantitativos. Material para Trabajos Prácticos. 1° Edición. Córdoba, Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas UNC, 2016.
UNIDAD 4: ADMINISTRACIÓN DE INVENTARIOS.¶
Objetivos Específicos:¶
Conocer las variables que inciden en la administración de inventarios. Conocer y comprender diferentes modelos. Adquirir habilidades para identificar el modelo de stock adecuado frente a cada problema. Incorporar los conceptos de nivel de reorden y stock de seguridad en el cálculo de la política óptima de almacenamiento. Resolver problemas de administración de inventarios.
Contenido:¶
Políticas de administración de inventarios. Clasificación ABC. Modelo de lote óptimo sin rupturas. Modelo de lote óptimo con rupturas. Modelo con reabastecimiento uniforme. Modelo con descuentos en el precio del producto. Relación entre los modelos. Nivel de reorden e inventario de seguridad.
Bibliografía:¶
ALBERTO, Catalina Lucía y CARIGNANO, Claudia Etna. Apoyo Cuantitativo a las Decisiones. 4a ed. Ed. Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas UNC. Córdoba, 2015. Cap. 10. Para las actividades prácticas se utilizará: CARIGNANO, Claudia; FUNES, Mariana; PERETTO, Claudia y CASTRO Sergio. Métodos Cuantitativos. Material para Trabajos Prácticos. 1° Edición. Córdoba, Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas UNC, 2016.
UNIDAD 5: INTRODUCCIÓN A LA SIMULACIÓN¶
Objetivos Específicos:¶
Conocer los conceptos básicos de simulación. Adquirir habilidades para generar variables aleatorias con diferentes distribuciones de probabilidad. Desarrollar habilidades en el modelado de simulaciones de sistemas de inventario y análisis de decisiones.
Contenido:¶
Concepto de simulación. Simulación de fenómenos aleatorios. Números aleatorios: concepto, generación de números aleatorios. Simulación Monte Carlo. Simulación de variables discretas. Simulación de variables continuas. Generadores de valores aleatorios para algunas variables continuas con distribución de probabilidad conocida. Aplicación de simulación de variables discretas: problemas de inventario, problemas de análisis de decisiones.
Bibliografía:¶
ALBERTO, Catalina Lucía y CARIGNANO, Claudia Etna. Apoyo Cuantitativo a las Decisiones. 4a ed. Ed. Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas UNC. Córdoba, 2015. Cap. 11. Para las actividades prácticas se utilizará: CARIGNANO, Claudia; FUNES, Mariana; PERETTO, Claudia y CASTRO Sergio. Métodos Cuantitativos. Material para Trabajos Prácticos. 1° Edición. Córdoba, Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas UNC, 2016.
UNIDAD 6: PROGRAMACIÓN Y CONTROL DE PROYECTOS¶
Objetivos Específicos:¶
Conocer los fundamentos básicos de la Teoría de Redes. Conocer e identificar las características de los problemas que pueden ser analizados a través de la programación de proyectos. Determinar el tiempo mínimo de finalización de proyectos complejos. Utilizar la relación entre el costo directo y el tiempo de duración de las actividades para reducir el tiempo de finalización de un proyecto.
Contenido:¶
Conceptos básicos de la Teoría de Redes: caminó, valor y longitud de un camino. Programación y Control de Proyectos: Proyecto complejo, representación gráfica. Métodos de Camino Crítico: CPM y PERT. Intercambio Tiempo-Costo: análisis gráfico.
Bibliografía:¶
ALBERTO, Catalina Lucía y CARIGNANO, Claudia Etna. Apoyo Cuantitativo a las Decisiones. 4a ed. Ed. Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas UNC. Córdoba, 2015. Cap. 9 Para las actividades prácticas se utilizará: CARIGNANO, Claudia; FUNES, Mariana; PERETTO, Claudia y CASTRO Sergio. Métodos Cuantitativos. Material para Trabajos Prácticos. 1° Edición. Córdoba, Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas UNC, 2016.
Metodología de enseñanza y aprendizaje¶
Para el desarrollo de los contenidos de la materia, y con el propósito de cumplir con los objetivos establecidos, se proponen las siguientes estrategias de enseñanza: Dictado de clases presenciales teórico-prácticas en las que se fomentará la activa participación del estudiante. El alumno deberá leer y analizar la bibliografía indicada para cada tema, la que luego será discutida en clase. El docente hará un desarrollo integral y completo de aquellos puntos que, en base a su experiencia, considere que ofrecen dificultades especiales de aprendizaje. Se utilizará la estrategia de enseñanza aprendizaje basada en problemas. Se trabajará en el alumno la capacidad de análisis y resolución de situaciones problemáticas en el ámbito de la empresa. Dictado de clases prácticas en gabinete de computación en las que además de enseñar el uso de software específico, se pondrá énfasis en la interpretación de los resultados y confección de informes que le permitan al alumno relacionar la información obtenida con los conceptos teóricos estudiados. Uso de una plataforma virtual educativa durante todo el desarrollo de la asignatura, fundamentalmente para el intercambio de materiales, evaluaciones de proceso y foros de discusión que permiten plantear y responder consultas. El uso del aula virtual como medio de comunicación alumno-docente y alumno-alumno será de vital importancia en la resolución de los problemas, fundamentalmente para aquellos que se le proporcionarán como trabajo fuera del aula.
Tipo de formación práctica¶
La formación práctica se desarrollará a partir de la presentación de situaciones problemáticas (ejercicios, problemas y casos de estudio). Las actividades solicitadas a partir de la situación presentada pueden ser: Determinar cuál es el problema a resolver y el modelo adecuado para su resolución. A partir de la solución del problema, realizar un análisis de factibilidad de aplicación de la misma y en caso de ser posible efectuar un análisis de sensibilidad de la solución frente a variaciones de los parámetros básicos del problema. A través de un análisis post-optimización presentar un informe con las conclusiones obtenidas. Uso de software para la solución de problemas. Interpretación de reportes de solución. Instrumentación de actividades interactivas en el aula que requieran el uso de los contenidos desarrollados. Tutelaje de resolución de ejercicios mediante foro de discusión.
Evaluación¶
Evaluaciones Parciales: 2
Trabajos Prácticos: 0
Recuperatorios: 1
Otros: 0
Criterios de evaluación¶
Tanto en las evaluaciones parciales como finales, se tendrá en cuenta: La correcta aplicación de los distintos modelos a las situaciones planteadas en cada uno de los problemas a resolver. La coherencia de los modelos matemáticos formulados. La enunciación de las respuestas de manera completa, coherente y organizada. La pertinencia en la selección de los conceptos teóricos para fundamentar las respuestas. En el aspecto formal, la presentación del trabajo. El profesor definirá la nota del examen final promocional teniendo en consideración el desempeño del alumno durante el cuatrimestre.
Condiciones de regularidad y/o promoción¶
Regularidad
Para obtener la regularidad, el estudiante deberá aprobar dos (2) evaluaciones parciales. Aquellos que no hubieren aprobado o estuvieron ausente en una de estas evaluaciones, tendrán opción a una instancia de recuperación. Las evaluaciones parciales se organizarán en temas prácticos y/o teóricos. Para aprobar se deberá alcanzar el 50% de cada tema, de acuerdo a la escala de calificación vigente.
Promoción Indirecta
Tendrán acceso a la promoción indirecta, conforme a lo establecido en la Ordenanza de la Facultad N° 487/2010, los estudiantes que hayan obtenido una calificación promedio de siete (7) y nota no menor a seis (6) puntos en las dos evaluaciones parciales. La instancia de recuperación no se considerará para obtener esta promoción. La calificación de las evaluaciones surgirá de la escala propuesta por la Ordenanza HCD N°482/2009.
Modalidad de examen final¶
Examen final escrito para alumnos promocionales: De acuerdo a la Ordenanza HCD N°487/2010, consistirá en un examen especial reducido. Se incluirán las unidades no evaluadas en los parciales y otros temas que oportunamente establecerá el profesor a cargo de cada división.
Examen final escrito para alumnos regulares: serán exigibles todos los temas, tanto teóricos como prácticos, incluidos en el presente programa.
Examen final escrito para alumnos libres: consta de dos partes igualmente eliminatorias. Una parte práctica sobre aplicaciones de los temas de la asignatura, en forma similar a la de las evaluaciones parciales. Esta parte práctica deberá ser aprobada para acceder a la segunda parte del examen que versará sobre la teoría, conteniendo desarrollos de temas, análisis de situaciones o informes de solución de problemas. Para aprobar ambos exámenes el alumno deberá demostrar un adecuado nivel de conocimientos y capacidad de utilización de los contenidos de la materia. Para aprobar el examen final, en cualquiera de sus modalidades, se deberá alcanzar el 50% de cada tema, de acuerdo a la escala de calificación vigente.
Cronología de actividades de la asignatura¶
Semanas 1 a 2 Unidad 1; Semana 3 a 4 Unidad 2; Semana 5 a 8 Unidad 3; Semana 8 a 9 Unidad 4; Semana 10 a 12 Unidad 5; Semana 13 a 14 Unidad 6
Plan de integración con otras asignaturas¶
Esta materia tiene como correlativa directa la materia Estadística II (4° Semestre) y como correlativas a distancia Matemática I (1° Semestre), Matemática II (2° Semestre) y Estadística I (3° Semestre). Por otra parte, dados los problemas y casos de estudio que se trabajan (planificación de la producción, planeación financiera, asignación de personal, problemas de inventario, entre otros), comparte conocimientos con las siguientes asignaturas: -Contabilidad II (4° Semestre). -Matemática Financiera (5° Semestre). -Modelos de Decisión (7° Semestre). -Costos y Gestión I (7° Semestre). -Costos y Gestión II (8° Semestre). -Análisis de Estados Contables (9° Semestre). -Administración Financiera (9° Semestre).
Lecturas exigidas¶
La bibliografía obligatoria y complementaria se podrá consultar en la Biblioteca desde el catálogo en línea de acceso público, o desde cualquier PC a través del sitio web: http://eco.biblio.unc.edu.ar/. En el mismo se podrá acceder a los registros de libros, artículos de revistas, tesis, informes técnicos y demás documentos, realizando las búsquedas por autor, título y materia. [1]ALBERTO, Catalina Lucía, CARIGNANO, Claudia Etna. Apoyo cuantitativo a las decisiones. 4a. ed. Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas UNC, 2015. 469 p. [2]HILLIER, Frederick S. y LIEBERMAN, Gerald J. Introducción a la investigación de operaciones. 8a ed. México, D.F., McGraw-Hill, 1997. 1064 p. + 1 CD-ROM. [3]FUNES, Mariana; PERETTO, Claudia; CARIGNANO, Claudia y CASTRO Sergio. Métodos Cuantitativos para la Toma de Decisiones. Material para Trabajos Prácticos. 1° Edición. Córdoba, Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas UNC, 2018.
Lecturas recomendadas¶
La bibliografía obligatoria y complementaria se podrá consultar en la Biblioteca desde el catálogo en línea de acceso público, o desde cualquier PC a través del sitio web: http://eco.biblio.unc.edu.ar/. En el mismo se podrá acceder a los registros de libros, artículos de revistas, tesis, informes técnicos y demás documentos, realizando las búsquedas por autor, título y materia. [1]ANDERSON, David R., SWEENEY, Dennis J., WILLIAMS, Thomas A. Métodos cuantitativos para los negocios. Cengage Learning, 11a., 2011. [2]EPPEN G., GOULD F., SCHMIDT C., MOORE J. y WEATHERFORD L. Investigación de operaciones en la ciencia administrativa: construcción de modelos para la toma de decisiones con hojas de cálculo electrónicas. 5a ed. México, D.F., Prentice-Hall, 2000. Paginación irregular + 1 CD-ROM. [3]FUNES, Mariana. Métodos Cuantitativos para la Toma de Decisiones. Programación Lineal - Material de apoyo con enfoque práctico. Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas U.N.C, 2011. [4]MATHUR, Kamlesh, SOLOW, Daniel. Investigación de operaciones: el arte de la toma de decisiones. México, D. F., Printice-Hall Hispanoamericana, 1996. 977 p. [5]TAHA, Hamdy A. Investigación de operaciones: una introducción. 6a ed. México, D.F., Prentice-Hall, 1998. 916 p. [6]WINSTON, Wayne L. Investigación de operaciones: aplicaciones y algoritmos. 4° ed. México, D.F., Cengage Learning, c2005, reimpr. 2011.
Contacto¶
Secretaría Académica
Correo electrónico: secretariaacademica@eco.uncor.edu.ar
Dirección: Oficinas del 2° piso de la FCE. Horario de atención: 9:00h a 19:00h
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Probabilidad¶
Código de la materia: 03-00172
Carga horaria total: 120 h
Carga horaria semanal: 8 h
Créditos: 12
Unidad académica: Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación
Contenidos mínimos¶
Datos y modelos matemáticos. Modelo probabilístico. Propiedades de medida de probabilidad. Espacios muestrales equiprobables. Repaso de técnicas de Conteo. Probabilidad condicional de un evento dado otro. Fórmula multiplicativa, fórmula de probabilidad total y teorema de Bayes. Independencia de eventos. Variable aleatoria. Función de distribución acumulativa. Variable aleatoria discreta: función de densidad discreta. Distribuciones discretas clásicas: binomial, Poisson, hipergeométrica, geométrica, binomial negativa. Variables aleatorias independientes. Vector aleatorio discreto: distribución multinomial. Función generadora de probabilidad. Suma de variables aleatorias independientes (caso binomial, binomial negativa y Poisson). Variables aleatorias absolutamente continuas. Función densidad. Distribución uniforme, exponencial gamma, normal, beta, Caucily. Variables aleatorias simétricas. Función de distribución inversa. Mediana y cuartiles. Funciones de variables aleatorias continuas. Vectores aleatorios. Función de distribución conjunta. Densidad de suma, cociente y producto de variables aleatorias continuas. Teorema de cambio de variable. Función de distribución y densidad condicionales. Esperanza y varianza de variables aleatorias discretas y continuas. Esperanza condicional. Momentos. Covarianza y coeficiente de correlación. Desigualdad de Cilebyshev. Tipos de convergencia de sucesiones de variables aleatorias. Ley débil y ley fuerte de los grandes
Contacto¶
Despacho de Alumnos
Correo electrónico: ignaciobadano@unc.edu.ar
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Psicoestadística¶
Código de la materia: 75-00013
Carga horaria total: 120 h
Carga horaria semanal: - h
Créditos: 12
Unidad académica: Facultad de Psicología
Contenidos mínimos¶
Estadística como instrumento para la investigación en psicología Y para el análisis Y construcción de pruebas psicométricas. Conceptos básicos: población, muestra; parámetro, estadistico, variables Y su clasificación. Estadística descriptiva univariada y bivariada. Introducción a la estadistica multivariada. Estadística inferencial: generalización, pruebas de hipótesis Y de significación de asociaciories entre variables.
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Técnicas Proyectivas¶
Código de la materia: 75-00025
Carga horaria total: 120 h
Carga horaria semanal: - h
Créditos: 12
Unidad académica: Facultad de Psicología
Contenidos mínimos¶
Fundamentos teóricos y epistemológicos de las Técnicas Proyectivas. Historia y clasificación de las Técnicas Proyectivas. Administración e interpretación de tests proyectivos en distintos ámbitos. Validación y confiabilidad de los instrumentos. Informe y devolución.
Contacto¶
Despacho de Alumnos
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Sitio Web de la carrera: https://psicologia.unc.edu.ar/secretarias/secretaria-de-asuntos-estudiantiles/consultas-sae
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Sitio Web de la materia: https://psicologia.unc.edu.ar/nuevo-plan-de-estudios
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