probabilidad - Universidad Piloto de Colombia

 UNIVERSIDAD PILOTO DE COLOMBIA PLAN ANALÍTICO DEL PROGRAMA AREA COMÚN DE MATEMÁTICAS PROGRAMA DE PROBABILIDAD 1. PRESENTACIÓN DE LA ASIGNATURA O CURSO ACADÉMICO Nombre del curso PROBABILIDAD (para Ciencias Sociales) Código del curso (opcional) AM00026 Área de Formación (básica, profesional, complementaria, Básica investigativa) Tipo de curso (teórico–práctico) Teórico Carácter del curso (obligatorio, Obligatorio electivo) Créditos académicos 3 Horas de acompañamiento 64 Horas de Trabajo Independiente 32 Fecha de actualización Diciembre de 2014 2. DESARROLLO DEL CURSO Palabras clave Conteo Variable aleatoria Independencia Distribución de de eventos probabilidad Valor esperado JUSTIFICACIÓN: Las aplicaciones del análisis de datos y la metodología de probabilidad son parte integral de la organización y presentación de los temas de esta asignatura. La asignatura se orientará hacia las aplicaciones, teniendo en cuenta las necesidades de cada estudiante en su desempeño profesional. Se presenta la explicación y el desarrollo de cada técnica en el entorno de las aplicaciones y en los resultados probabilísticos necesarios. En su desempeño profesional. Se presenta la explicación y el desarrollo de cada técnica en el entorno de las aplicaciones y en los resultados estadísticos necesarios. PROPÓSITOS FORMATIVOS: El curso permitirá al alumno introducirse al estudio de fenómenos aleatorios, su interpretación, importancia, tratamiento y aplicación; al conocimiento y la aplicación, en diversos problemas, de diferentes técnicas de
recopilación y presentación, análisis e interpretación de datos numéricos; en el uso y la apropiación de las reglas para el cálculo de probabilidades y de las distribuciones de probabilidad; en la importancia y el uso del método estadístico en la toma de decisiones; en el desarrollo de habilidades para el análisis, el razonamiento y la comunicación de su pensamiento en la resolución de problemas a partir del uso de la simulación del modelo en el laboratorio, propiciando la asimilación de aprendizajes más complejos para la resolución de problemas en su cotidianidad, área tecnológica y vida profesional. PREGUNTAS O PROBLEMAS QUE SE BUSCAN RESOLVER: Se busca que los estudiantes adquieran una formación básica de los conceptos y de los principios básicos sobre la probabilidad clásica que se evidencia en la cotidianidad, y así poder compender el funcionamiento de los eventos estadisticos y sus aplicaciones en diversos campos de la ciencia y la tecnología: 



¿Cómo organizar un conjunto de datos para un estudio estadístico? ¿Qué es un evento en probabilidad? ¿Por qué el estudio de la probabilidad es tan necesario en la vida profesional? ¿Cómo identificar el tipo de distribución adecuada para darle solución a un problema? COMPETENCIAS A DESARROLLAR O FORMAR: 


Genéricas: Capacidad de analizar y sintetizar, expresar gráficamente los conceptos de un área de conocimiento, Capacidad de solucionar problemas, trabajo en equipo. Comunes o transversales de área: capacidad de aplicar la probabilidad para gestionar proyectos, ofrecer mayor capacidad de respuesta y agilidad a los procesos Específicas: calidad y creatividad en la toma de decisiones y optimización de procesos.
CONOCIMIENTOS RELACIONADOS CON LAS COMPETENCIAS / SABERES SABER SABER (conocimientos) SABER HACER (Procedimientos) SABER SER (Actitudes) Aplicar los conceptos probabilísticos
Tomar decisiones sustentadas en el razonamiento probabilístico, lógico y para resolver problemas de análisis de coherente en problemas de información. administración. Aprender comprender
y
comunicarse con otras áreas de conocimiento. METODOLOGIA Y ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS: Se promoverá el estudio de casos con aplicabilidad a la administración y la economía, junto con la presentación expositiva de los temas, esta metodología permite la participación activa del estudiante generando en él la construcción y formalización de los conceptos de la asignatura, además se fortalece con la utilización de recursos tecnológicos. El trabajo del estudiante debe ser continuo realizando consulta bibliográfica, presentación del contenido mediante cuadros sinópticos, síntesis, mapas conceptuales y realización de ejercicios. EVALUACIÓN FORMATIVA: Estadística descriptiva
Definición clásica de probabilidad, Conteo
Probabilidad Condicional
Evaluación escrita (Primer Parcial 30%)
Evaluación escrita (Segundo Parcial 30%)
Distribuciones de Probabilidad
Evaluación final es acumulativa
Resolución de problemas, Talleres,
Guías
Examen final escrito 40%
ORGANIZACIÓN DE LAS UNIDADES DE APRENDIZAJE (una tabla por cada unidad de aprendizaje)
N° Nombre de la Unidad Didáctica de aprendizaje Estadística descriptiva 
1 



Clasificación de variables Tablas de frecuencia Graficas Medidas de centralidad Medidas de dispersión Actividades del Estudiante Tiempo empleado en el aprendizaje
Trabajo Trabajo de Total Indepen‐ acompañamiento Hora diente s TAD
TAG
TAT TA TC
18 Participación activa durante los encuentros presénciales; consulta en diversas fuentes de 6 información; trabajo autónomo y colaborativo. Resolución de problemas y manejo de bases de datos 2 2 8 Consultas bibliográficas, resolución de Definición clásica problemas Reglas de aplicados a su contexto probabilidad profesional Conteo Probabilidad condicional Teorema de Bayes y probabilidad total Probabilidad 

2 


22 2 2 10 36 3 4 Distribuciones de probabilidad discretas  Binomial  Multinomial  Binomial Negativa  Geometrica  Hipergeométrica  Multivariada  Poisson  Valor esperado  Varianza Distribuciones de probabilidad continuas  Uniforme  Normal  Exponencial  Gamma  Ji‐cuadrado  t‐student  Valor esperado Consultas bibliográficas, resolución de problemas aplicados a casos cotidianos 10 Consultas bibliográficas, resolución de problemas aplicados a casos cotidianos 12 2 2 64
2 2 18 4 24 32
96
8 TAD: Trabajo de Acompañamiento dirigido; TAG Trabajo de Acompañamiento guiado; TAT: Trabajo de Acompañamiento tutorial; TA: Trabajo autónomo; TC: Trabajo colaborativo. FUENTES DE INFORMACIÓN: 1. PROBABILIDAD Y ESTADISTICA. SCHAUM.
Murray R Spiegel, John Schiller, R. Alu Srinivasan
3ᵅ Edición. Editorial Mc Graw Hill.
2. INTRODUCCION A LA PROBABILIDAD Y ESTADISTICA.
William Mendenhall, Robert J. Beaver.
12ᵅ Edición. Editorial Cengage.
3. ESTADISTICA APLICADA A LOS NEGOCIOS Y LA ECONOMIA.
Lind, Marshal, Wathen.
13ᵅ Edición Editorial Mc Graw Hill.
4. ESTADISTICA PARA ADMINISTRACION Y ECONOMIA.
David R Anderson Dennis J Sweeney.
10ᵅ Edición. Editorial Cengage
5. ESTADISTICA BASICA EN ADMINISTRACION, CONCEPTOS Y APLICACIONES.
Mark L. Berenson, David Levine
6ᵅ Edición. Editorial Pearson
6. http://www.ditutor.com/inferencia_estadistica/estadistica_inferencial.html
7. http://www.nicebutnubbly.com/classnotes/06aEstBB.ppt
8. http://www.mtsu.edu/~csal/common/cs6620/cs662e.ppt