Atributos
Sigla: 
CI-0115
Créditos: 
4
Horas: 
5
Clasificación: 
Curso propio
Énfasis y ciclo: 
Tronco común 2.II
Descripción: 

Este es un curso de probabilidad y estadística que abarca los fundamentos teóricos y prácticos necesarios para reconocer y modelar apropiadamente situaciones donde hay incertidumbre.

Objetivo general: 

El objetivo general del curso es que el estudiante adquiera conocimientos y desarrolle habilidades para usar la probabilidad y la estadística con el fin que pueda modelar apropiadamente las situaciones en las que hay incertidumbre, mediante estrategias teorico-prácticas. ´

Objetivos específicos: 

Durante este curso el estudiante desarrollará habilidades para:

  1. Conocer los fundamentos de la teoría de probabilidad para que pueda aplicarlos apropiadamente, mediante su estudio y el desarrollo de ejemplos prácticos.
  2.  Describir los modelos probabilísticos mas comunes para escoger el más adecuado en cierto contexto y hacer predicciones sobre los resultados, mediante la presentacion de ejemplos de cada modelo y la realización de ejercicios prácticos.
  3.  Explicar, aplicar y entender las limitaciones de tecnicas de muestreo con el fin de sacar conclusiones sobre una poblacion a partir de una muestra, mediante el estudio de la teoría que las sustenta y su puesta en práctica.
  4. Aplicar tecnicas de estadística inferencial para que pueda sustentar afirmaciones con un alto grado de confianza, mediante el estudio de la teoría que las sustenta y su puesta en práctica.
Contenidos: 
Objetivo específico Eje temático Desglose
1 Probabilidad Definición. Espacios muestrales. Eventos. Probabilidad de eventos. Propiedades de la probabilidad (complemento, interseccion, disyuncion, unión, exclusión mutua y particiones). Conteo. Probabilidad condicional. Independencia. Regla del producto. Regla de Bayes
1 Variables aleatorias  Variables aleatorias. Funcion de distribución de probabilidad. Distribuciones conjuntas y marginales. Esperanza matemática. Varianza. Covarianza. Coeficiente de correlación. Desigualdad de Chebyshev
2 Distribuciones discretas Distribución de Bernoulli, binomial, multinomial, geometrica, hipergeom;etrica, binomial negativa, Poisson u otras
2 Distribuciones continuas Funcion de densidad de probabilidad. Distribución uniforme, exponencial, gamma, normal u otras. Teorema del Límite Central.
3 Estadística descriptiva  Parametros y estadísticas de poblaciones y muestras. Estadística descriptiva (media, mediana, varianza, rango e intercuartiles de una muestra) y grafica (histogramas, diagramas ´
de caja y diagramas de dispersión).
4 Estadística descriptiva Estimacion de parámetros. Intervalos de confianza. Estimacion de desviaciones estándar. Distribución. Contraste de hipotesis. Inferencia de varianzas. Distribuciones χ2 y F
Bibliografía: 

[1] M. BARON. ((Probability and Statistics for Computer Scientists)). Chapman and
Hall/CRC, 2.a edición (2013). 
[2] R. E. WALPOLE, R. H. MYERS, S. L. MYERS y K. YE. ((Probabilidad y estadística
para ingeniería y ciencias)). Pearson Educación, México, 9. ´ a edicion (2012). 
[3] M.H. DEGROOT y M. J. SCHERVISH. ((Probability and Statistics)). Pearson, México, 4.a edicion (2011). 

LIberación de responsabilidad: 

Este no es un documento oficial. Documentos oficiales se entregan en la secretaría de la escuela.