Planificación Probabilidad Mecanica 2015

Universidad Tecnológica Nacional
Facultad Regional General Pacheco
PLANIFICACIÓN DE MATERIA
DEPARTAMENTO: Materias Básicas
CÁTEDRA: Probabilidad y Estadística
JEFE DE CÁTEDRA: Adrian M. Canzian
DOCENTES: Adrian Canzian / Daniela Isla
AUXILIARES: Gabriela Arguindegui
AÑO ACADÉMICO: 2015
ASIGNATURA: Probabilidad y Estadística
CURSOS: Ingeniería Mecánica
HS SEMANALES: 2
GRADO ACADÉMICO: Prof. Titular/ Prof. Adjunto DEDICACIÓN: Simple
Objetivos de la asignatura: Demostrar habilidades en la utilización de los conocimientos básicos de la Probabilidad y Estadística para la resolución de problemas.
Eje de la
unidad
I Probabilidad
Contenidos
Metodología
Experimento
aleatorio.
Espacio Universal. Sucesos.
Definición de probabilidad
según Laplace y Von Mises.
Definición
axiomática.
Probabilidad
condicional.
Sucesos
independientes.
Probabilidad total y Bayes.
Clase
de
carácter
expositiva y participativa.
Se
refuerza
los
conocimientos
con la
resolución de ejemplos en
clase y motivando la
participación
de
los
alumnos Asimismo se
trabaja en la parte práctica
con trabajos en grupo o
individuales que tienen
como
finalidad
la
aplicabilidad de los
conocimientos asimilados
en las clases teóricas.
Actividades de los alumnos
Evaluación
Toma de registro. Resolución de
Seguimiento individual.
problemas. Búsqueda de una estrategia Validación de la solución
óptima de solución. Formulación de
una solución, validación de la misma.
Contextualización de la respuesta en
la estructura de contenidos
institucionalizada por el docente
- PLANIFICACIÓN DE MATERIA -
Cantidad
de horas
Totales:
8
Por nivel
de
práctica*
4
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Pág. 1 de 9
Secretaría Académica: H. Yrigoyen 288, Gral. Pacheco (1617) Bs. As. Tel: 4740-5040 int. 104/136, [email protected]
F SAC 750-01-02-03 ED.: 00
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IIVariables
Aleatorias
Variables
aleatorias
discretas y continuas en una
dimensión.
Función
de
densidad de probabilidad.
Función de distribución de
probabilidad. Valor medio y
varianza de una variable
aleatoria.
Variables
aleatorias
particulares:
Binomial,
Poisson
y
Normal.
Variables
aleatorias n-dimensionales.
Variables
aleatorias
independientes. Función de
distribución de una variable
aleatoria
n-dimensional.
Suma de variables aleatorias
normales
independientes
entre sí. Teorema central del
límite.
Clase
de
carácter
expositiva y participativa.
Se
refuerza
los
conocimientos
con la
resolución de ejemplos en
clase y motivando la
participación
de
los
alumnos Asimismo se
trabaja en la parte práctica
con trabajos en grupo o
individuales que tienen
como
finalidad
la
aplicabilidad de los
conocimientos asimilados
en las clases teóricas.
Toma de registro. Resolución de
problemas. Búsqueda de una estrategia
óptima de solución. Formulación de
una solución, validación de la misma.
Contextualización de la respuesta en la
estructura de contenidos
institucionalizada por el docente
Seguimiento individual.
Validación de la solución
- PLANIFICACIÓN DE MATERIA -
Totales:
12
Por nivel
de
práctica*
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IIIEstadística
Descriptiva
Concepto
de
población,
muestra y muestra aleatoria.
Presentación de datos mediante
el
empleo
del
Excel.
Estadísticos Muestrales (media
aritmética, mediana, moda,
cuartiles, varianza y el desvío
estándar).
Concepto
de
variabilidad
x  3 .
Distribuciones no simétrica
Clase
de
carácter
expositiva y participativa.
Se
refuerza
los
conocimientos
con la
resolución de ejemplos en
clase y motivando la
participación
de
los
alumnos Asimismo se
trabaja en la parte práctica
con trabajos en grupo o
individuales que tienen
como
finalidad
la
aplicabilidad de los
conocimientos asimilados
en las clases teóricas.
Toma de registro. Resolución de
problemas. Búsqueda de una estrategia
óptima de solución. Formulación de
una solución, validación de la misma.
Contextualización de la respuesta en la
estructura de contenidos
institucionalizada por el docente
Seguimiento individual.
Validación de la solución
Escrita individual
Unidades I al III
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Totales:
3
Por nivel
de
práctica*
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IVEstimación
Puntual
Noción de estimación puntual.
Método
de
Máxima
Verosimilitud. Método de los
Momentos.
Estimadores
puntuales típicos.
Clase
de
carácter
expositiva y participativa.
Se
refuerza
los
conocimientos
con la
resolución de ejemplos en
clase y motivando la
participación
de
los
alumnos Asimismo se
trabaja en la parte práctica
con trabajos en grupo o
individuales que tienen
como
finalidad
la
aplicabilidad de los
conocimientos asimilados
en las clases teóricas.
Toma de registro. Resolución de
problemas. Búsqueda de una estrategia
óptima de solución. Formulación de
una solución, validación de la misma.
Contextualización de la respuesta en la
estructura de contenidos
institucionalizada por el docente
Seguimiento individual.
Validación de la solución
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Totales:
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Por nivel
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práctica*
3
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VEstimación
Intervalos
Algunas
distribuciones
particulares
(t
–
Student
y  2, F
por
de Fisher manejo de tablas).
Intervalo de confianza de nivel
(1 -  ) para  cuando se
conoce el desvío estándar de la
población.
Intervalo de
confianza de nivel (1 -  ) para
la media de una población
arbitraria cuando no se conoce
el desvío estándar de la
población y el tamaño de la
muestra es grande. Intervalo
de confianza de nivel (1 -  )
para la media de una población
arbitraria cuando no se conoce
el desvío estándar de la
población y el tamaño de la
muestra es chico. Intervalo de
confianza de nivel (1 -  ) para
la varianza de una población
normal cuando no se conoce el
desvío estándar de la población
y el tamaño e la muestra es
chico.
Clase
de
carácter
expositiva y participativa.
Se
refuerza
los
conocimientos
con la
resolución de ejemplos en
clase y motivando la
participación
de
los
alumnos Asimismo se
trabaja en la parte práctica
con trabajos en grupo o
individuales que tienen
como
finalidad
la
aplicabilidad de los
conocimientos asimilados
en las clases teóricas.
Toma de registro. Resolución de
problemas. Búsqueda de una estrategia
óptima de solución. Formulación de
una solución, validación de la misma.
Contextualización de la respuesta en la
estructura de contenidos
institucionalizada por el docente
Seguimiento individual.
Validación de la solución
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Totales:
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VIPrueba
Hipótesis
VIIRegresión
Lineal
Correlación
Definición de hipótesis nula y
de alternativa. Error tipo I y tipo
II. Prueba de hipótesis para la
media de una población
normal con  conocido. Prueba
de hipótesis para la media de
una población normal con 
desconocido y tamaño de la
muestra chico. Bondad de
ajuste.
Representación de los datos
mediante
el
gráfico
de
y dispersión. Obtención de la
recta Y en función de X y de la
recta de X en función de Y.
Empleo del programa Excel y
calculadora
científica.
Coeficiente de correlación.
Estimación de datos.
Clase
de
carácter
expositiva y participativa.
Se
refuerza
los
conocimientos
con la
resolución de ejemplos en
clase y motivando la
participación
de
los
alumnos Asimismo se
trabaja en la parte práctica
con trabajos en grupo o
individuales que tienen
como
finalidad
la
aplicabilidad de los
conocimientos asimilados
en las clases teóricas.
Clase
de
carácter
expositiva y participativa.
Se
refuerza
los
conocimientos
con la
resolución de ejemplos en
clase y motivando la
participación
de
los
alumnos Asimismo se
trabaja en la parte práctica
con trabajos en grupo o
individuales que tienen
como
finalidad
la
aplicabilidad de los
conocimientos asimilados
en las clases teóricas.
Toma de registro. Resolución de
problemas. Búsqueda de una estrategia
óptima de solución. Formulación de
una solución, validación de la misma.
Contextualización de la respuesta en la
estructura de contenidos
institucionalizada por el docente
Seguimiento individual.
Validación de la solución
Totales:
12
Por nivel
de
práctica*
6
6
Toma de registro. Resolución de
problemas. Búsqueda de una estrategia
óptima de solución. Formulación de
una solución, validación de la misma.
Contextualización de la respuesta en la
estructura de contenidos
institucionalizada por el docente
Seguimiento individual.
Validación de la solución
Totales:
7
Por nivel
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práctica*
3
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- PLANIFICACIÓN DE MATERIA -
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Secretaría Académica: H. Yrigoyen 288, Gral. Pacheco (1617) Bs. As. Tel: 4740-5040 int. 104/136, [email protected]
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Escrita individual
Unidades IV al VII
2
Bibliografía obligatoria:
[1] Probabilidad y Estadística aplicadas a la Ingeniería. D. Montgomery y G. Runger. Mac Graw Hill. 1996. México.
[2] Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. J. Devore. Thomson. 1998. México.
[3] FUNDAMENTOS DE LA PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA. A. Rojas Lagarde y A. Canzian. http://www.edutecne.utn.edu.ar/probabilidad/probabilidad.html.
Editorial Universitaria de la UTN. ISBN 978-950-42-0074-1
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Bibliografía complementaria:
[1] Probabilidad y Aplicaciones Estadística. P. Meyer. Fondo Educativ o Interamericano. 1973. México.
[2] Probabilidad e Inferencia Estadística. L. Santaló. Monografía de la OEA. 1970. EEUU.
[3] Muestreo: Diseño y Análisis. S. Lohr. Thomson. 2000. México.
[4] Inferencia Estadística y Diseño de Experimentos. R. García. EUDEBA. 2004. Bs. As.
[5] Probabilidad y Estadística para Ingeniería. R. Scheaffer y J. McClave. Grupo Editorial Iberoamérica. 1993. México.
[6] Análisis y Diseño de Experimentos. H. Gutiérrez Pulido y R. Vara Salazar. Mc Graw Hill. 2003. México.
*Por nivel de práctica establecido en la Resolución Ministerial 1232/01
Fecha:
Firma y aclaración
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PRERREQUISITOS
DEPARTAMENTO: Materias Básicas
CÁTEDRA: Probabilidad y Estadística
JEFE DE CÁTEDRA: Adrian M. Canzian
DOCENTES: Adrian Canzian / Daniela Isla
AUXILIARES: Gabriela Arguindegui
AÑO ACADÉMICO: 2015
ASIGNATURA: Probabilidad y Estadística
CURSOS: Ingeniería Mecánica
HS SEMANALES: 2
GRADO ACADÉMICO: Prof. Titular/ Prof. Adjunto DEDICACIÓN: Simple
Contenido
Asignatura en la que lo aprenden
Derivación. Integración. Notación simbólica. Sistemas de ecuaciones lineales
Fecha:
Análisis Matemático I. Álgebra y Geometría Analítica
Firma y aclaración
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