UNIVERSIDAD DE LA SIERRA CARTA DESCRIPTIVA Programa Educativo:

UNIVERSIDAD DE LA SIERRA
58-PLA-P02-F01/REV.02
CARTA DESCRIPTIVA
HOJA 1 DE 8
Programa Educativo: Ingeniería Industrial en Productividad y Calidad
Clave: MNU2-08-01
Nombre de la Asignatura: Métodos Numéricos
Objetivo General de la Asignatura:
Comprender y manejar conceptos y técnicas relacionadas con el análisis estadístico avanzado de información, desde el enfoque
especial de la Ingeniería Industrial.
Propósito General de la Asignatura:
Desarrollar la capacidad de efectuar razonamientos lógicos para resolver problemas de regresión, así como de diseño de
experimentos. Asimismo, fortalecer la capacidad de resolver por analogía problemas similares a los planteados en el curso.
Quinto Semestre
Probabilidad y Estadística
Ninguna
Semestre:
Antecedente (s):
Consecuente (s):
Carga curricular:
Perfil del Alumno:
Semanal:
4
hrs.
Semestral:
72
hrs.
Es necesario un buen dominio de los cursos de Cálculo y de Álgebra. También es deseable que el alumno esté familiarizado con
las técnicas de probabilidad y estadística básicas. Es imprescindible el manejo de paquetes computacionales (excel, scientific
workplace, etc.) para el desarrollo de los métodos de solución.
Elaboró: Mat. Alejandro Vega Granillo
Revisó: M.C. Carlos Alonso Arellano Tánori
Autorizó: M.C. Cristian Vinicio López Del Castillo
Clave de Revisión
Fecha:
01-02-2010
05-08-2010
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HOJA 2 DE 8
Contenido Temático
Unidad I. Análisis de Regresión Lineal Simple
Asignatura, Unidad/Tema:
Objetivo de la Unidad/Tema: Pronosticar y predecir el comportamiento de una variable de respuesta mediante el
establecimiento de una función lineal univariada.
Tiempo Estimado
20
hrs.
Temática
Aprendizaje
Estrategias
1.1 Modelos de Regresión

 Exposición del profesor de la temática de la
regresión
 Presentación de casos de estudio para su
análisis.
 Elaboración de prácticas de investigación
por parte de las distintas comunidades de
aprendizaje.
 Exposición y presentación de problemas
tipo por parte de los alumnos.
 Recopilación de términos clave,
definiciones y fórmulas.
 Realización de prácticas en el centro de
cómputo, usando la plataforma virtual de la
universidad.
 Evaluación escrita y generación de un
portafolio de evidencias (plataforma virtual
de educación)
1.2 Regresión Lineal Simple
1.3 Propiedades de
estimadores
1.4 Prueba de hipótesis de los
estimadores
1.5 Evaluación de la
adecuación del modelo de
regresión
1.6 Análisis de Varianza
Explica los casos en los que se
aplica la regresión de manera
general y, en particular, la
regresión lineal simple.
 Construye modelos aplicados
en áreas propias de la
Ingeniería Industrial.
 Evalúa la adecuación del
modelo propuesto.
 Pronostica y predice
objetivamente, valores
específicos de algún
experimento.
Criterios de evaluación de la unidad: Conocimientos 30%, actitudes 20% y habilidades 50%
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HOJA 3 DE 8
Contenido Temático
Asignatura, Unidad/Tema:
Unidad II. Regresión No Lineal
Objetivo de la Unidad/Tema: Pronosticar y predecir el comportamiento de una variable de respuesta mediante el
establecimiento de una función no lineal univariada.
Tiempo Estimado
14
hrs.
Temática
Aprendizaje
Estrategias
2.1 Regresión Polinómica
 Explica los casos en los que se
aplica la regresión de manera
general y, en particular, la
regresión lineal simple.
 Exposición del profesor de la temática de la
regresión no lineal.
 Utilización sistemática de las técnicas de
regresión y manejo de datos.
 Elaboración de prácticas de investigación
por parte de las distintas comunidades de
aprendizaje.
 Exposición y presentación de problemas
tipo por parte de los alumnos.
 Recopilación de términos clave,
definiciones y fórmulas.
 Realización de prácticas en el centro de
cómputo, usando la plataforma virtual de la
universidad.
 Evaluación escrita y generación de un
portafolio de evidencias (plataforma virtual
de educación)
2.2 Regresión Trascendental:
exponencial, logarítmica y
potencial.
2.3 Análisis de Varianza
 Construye modelos aplicados en
áreas propias de la Ingeniería
Industrial.
2.4 Pruebas de Hipótesis
2.5 Intervalos de confianza
 Evalúa la adecuación del modelo
propuesto.
 Pronostica y predice
objetivamente, valores
específicos de algún
experimento.
Criterios de evaluación de la unidad: Conocimientos 30%, actitudes 25% y habilidades 45%
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HOJA 4 DE 8
Contenido Temático
Asignatura, Unidad/Tema:
Unidad III. Regresión Lineal Múltiple
Objetivo de la Unidad/Tema: Pronosticar y predecir el comportamiento de una variable de respuesta mediante el
establecimiento de una función lineal multivariada.
Tiempo Estimado
Temática
3.1 Regresión Lineal Múltiple
Aprendizaje
 Explica los casos en los que se
aplica la regresión lineal múltiple.
Estrategias
 Construye modelos aplicados en
áreas propias de la Ingeniería
Industrial.
 Presentación de casos de estudio para su
análisis.
3.2 Enfoque matricial
3.3 Pruebas de hipótesis para
determinar importancia de
los parámetros
3.4 Análisis de Varianza
3.5 Evaluación de la
adecuación del modelo e
índice de correlación.
14
 Evalúa la adecuación del modelo
propuesto.
 Pronostica y predice
objetivamente, valores
específicos de algún
experimento.
 Potenciar las aplicaciones de la
Regresión Lineal Múltiple en
conexión con la formación y
actividad profesional de los
alumnos.
hrs.
 Exposición del profesor de la temática de la
regresión lineal múltiple..
 Elaboración de prácticas de investigación por
parte de las distintas comunidades de
aprendizaje.
 Exposición y presentación de problemas tipo
por parte de los alumnos.
 Recopilación de términos clave, definiciones y
fórmulas.
 Resolución de casos prácticas en EXCEL y
SPSS
 Evaluación escrita y generación de un
portafolio de evidencias (plataforma virtual de
educación).
Criterios de evaluación de la unidad: Conocimientos 30%, actitudes 25% y habilidades 45%
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HOJA 5 DE 8
Contenido Temático
Asignatura, Unidad/Tema:
Unidad IV. Diseño de Experimentos Unifactoriales Completamente Aleatorizados
Objetivo de la Unidad/Tema: Decidir la importancia que ciertos factores conllevan en un experimento y poder establecer
rangos de importancia que las variables explicativas ejercen sobre la característica de
interés.
Tiempo Estimado
12
hrs.
Temática
Aprendizaje
Estrategias
4.1 Conceptos básicos del
diseño de experimentos
4.2 Aplicaciones y perspectiva
histórica
4.3 Modelo de efectos fijos
4.4 El contraste de igualdad de
medias
4.5 Tabla de ANOVA
4.6 Modelo unifactorial
4.7 Comprobación de la
idoneidad del modelo
4.8 Los contrastes Box y
Welch para igualdad de
medias con varianzas
desiguales.
 Explica los casos en los que se
aplica el diseño de
experimentos.
 Introducir los principios básicos para una
buena planificación experimental, en aras de la
eficiencia y rigor estadístico.
 Presentación de casos de estudio para su
análisis.
 Se sugiere una carga horaria de 1 clase teórica
por 3 de práctica.
 Exposición y presentación de problemas tipo
por parte de los alumnos.
 Detallar los modelos de diseño de experimento
más importantes adecuándolos a situaciones
reales concretas.
 Realización de prácticas en el centro de
cómputo, usando la plataforma virtual de la
universidad.
 Evaluación escrita y generación de un
portafolio de evidencias (plataforma virtual de
educación).
 Construye modelos aplicados en
áreas propias de la Ingeniería
Industrial.
 Compara la importancia que las
variables ejercen sobre la
respuesta (característica de
interés).
 Establece métodos de
comparación de diversa índole:
uno a uno o múltiple.
Criterios de evaluación de la unidad: Conocimientos 30%, actitudes 25% y habilidades 45%
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HOJA 6 DE 8
Contenido Temático
Asignatura, Unidad/Tema:
Unidad V. Diseño Aleatorizado por Bloques Completos
Objetivo de la Unidad/Tema: Establecer pruebas en el diseño de un experimento que tome en cuenta un enfoque matricial
de los tratamientos y de los bloques que los constituyen. Asimismo, elaborar diseños
factoriales y cuadrados latinos.
Tiempo Estimado
12
hrs.
Temática
Aprendizaje
Estrategias
5.1 Planteamiento del modelo
5.2 El contraste de igualdad de
los efectos de los
tratamientos
5.3 Potencia del contraste.
Selección del tamaño
muestral.
5.4 Estimación de parámetros y
contraste de hipótesis.
5.5 Comprobación de la
idoneidad del modelo.
5.6 Diseño por bloques
aleatorizados
5.7 Contraste de Tukey para la
interacción
5.8 Planteamiento de diseño
factoriales (2 factores)
5.9 Aplicación de cuadrados
latinos
 Explica los casos en los que se
aplica el diseño de
experimentos por bloques
completos
 Construye modelos aplicados en
áreas propias de la Ingeniería
Industrial.
 Compara la importancia que las
variables ejercen sobre la
respuesta (característica de
interés), tanto en los
tratamientos como en los
bloques del diseño.
 Establece métodos de
comparación de diversa índole:
uno a uno o múltiple.
 Exposición del profesor de la temática del
diseño de experimentos por bloques.
 Presentación de casos de estudio para su
análisis.
 Elaboración de prácticas de investigación
por parte de las distintas comunidades de
aprendizaje.
 Exposición y presentación de problemas
tipo por parte de los alumnos.
 Recopilación de términos clave,
definiciones y fórmulas.
 Realización de prácticas en el centro de
cómputo, usando la plataforma virtual de la
universidad.
 Evaluación escrita y generación de un
portafolio de evidencias (plataforma virtual
de educación).
Criterios de evaluación de la unidad: Conocimientos 30%, actitudes 25% y habilidades 45%
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HOJA 7 DE 8
Criterios de Evaluación y Acreditación.
Evaluación:
Las actividades de evaluación deberán ser continuas e integrales, centrándose principalmente en tres aspectos a saber: a) Habilidades.Son las destrezas procedimentales y cognitivas que el alumno puede evidenciar al momento de la resolución de problemas. (el saber
hacer);comprende lo que son tareas, exposiciones, trabajos finales. b) Actitudes.- Son respuestas del alumno ante las diversas
situaciones sociales que se le presentan (el saber ser) ; c) Conocimientos: Es el saber teórico-conceptual que se puede incrementar. (el
saber); incluye las evaluaciones realizadas en el periodo del parcial.
Como herramientas de evaluación de las habilidades y conocimientos, se sugieren las siguientes: exposiciones, resolución de problemas,
avances de proyectos/investigación, ejercicios de evaluación, portafolio de evidencias, discusión analítica, participaciones significativas
en clase, exámenes ó evaluación oral/escrita no calendarizados(as).
Como herramientas de evaluación de las actitudes, se sugieren: a) bitácoras de puntualidad, entrega oportuna de trabajos y proactividad;
b) autoevaluación comentada; c) evidencia de participación en su comunidad de aprendizaje.
No se realizará examen extraordinario, de acuerdo al modelo y reglamento de la institución. Se sugiere aplicar, a criterio del profesor,
algunas actividades que conlleven la recuperación de temas parciales.
Acreditación:
Para acreditar el curso el alumno deberá cumplir con el 90% de las asistencias regulares del curso, además deberá presentar una
calificación mínima aprobatoria (70 puntos).
Bibliografía:
Básica:

BOX, G.E.P., HUNTER, W.G. y HUNTER, J.S. (1989): Estadística para investigadores. Introducción al diseño de
experimentos, análisis de datos y construcción de modelos. Reverté.
 MONTGOMERY, D.C. (1991): Diseño y análisis de experimentos. Grupo Editorial Iberoamericano
 Walpole, R.E., Myers, R.H., 1998, Probabilidad y Estadística para Ingenieros, Ed. Prentice Hall, 6a edición.
 Montgomery, D.C y Runger G.C., 1996, Probabilidad y Estadística Aplicadas a la Ingeniería. Ed. Mc Graw Hill, 1ª edición.
Complementaria:



Gutiérres, P. H., De la Vara, S. R., 2008, Análisis y diseño de experimentos, Ed. Mc Graw Hill, 2a edición.
Chapra, Canale: Métodos Numéricos para Ingenieros. Mc Graw Hill
Software computacional para el análisis de datos de experimentos Minitab, Statistica, SPSS y/o Excel
Modificaciones:
Revisión
01-02-2009
- Base
02-02-2010
- Revisión
-
UNIVERSIDAD DE LA SIERRA
58-PLA-P02-F01/REV.02
CARTA DESCRIPTIVA
HOJA 8 DE 8
Modificación
Fecha
DD-MM-AAAA
05-08-2010