Estadística y diseño experimental I

PLANIFICACION DE CATEDRA   – Descargar en PDF

Indice
1. Datos generales de la asignatura
2. Fundamentación de la asignatura
3. Objetivos
4. Contenidos
5. Metodología de enseñanza-aprendizaje
6. Evaluación
7. Bibliografía

1. Datos generales de la asignatura
1.1 Unidad Académica: Facultad de Ciencias Agrarias
1.2 Carrera: Ingeniería Agronómica
1.3 Asignatura: Estadística Diseño Experimental I.
1.4 Docente responsable: Ing. Poco, Adriana Noelia.
1.5 Cargo y situación: Titular a cargo
1.6 Área: Ciencias Básicas.
1.7 Carácter: Obligatoria
1.8 Régimen de dictado: Cuatrimestral
1.9 Carga horaria
1.9.1 Semanal: 3.30 horas
1.9.2 Total: 52.30 horas
1.10 Ubicación en el plan de estudio: Segundo Año, 1º Cuatrimestre.
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2. Fundamentación de la asignatura
Esta asignatura tiene una fuerte base matemática, ya que en sus modelos probabilísticos y estadísticos se aplican conceptos dados en las asignaturas básicas de primer año.
La primera parte, la Estadística Descriptiva, da a los alumnos la posibilidad de mostrar y sintetizar la información recabada en el análisis de un proceso, siendo muy útil en la investigación o seguimiento del mismo a través del tiempo.
El cálculo de probabilidades brinda herramientas para la toma de decisiones fundamentadas en modelos y algoritmos.
La materia, desde su visión más general, permite al futuro egresa manejar todo tipo de información, recopilarla, ordenarla, presentarla mediante gráficos y extraer conclusiones de su trabajo para proyectar un plan de acciones futuras, lo que implica dar a una investigación un enfoque sistémico y cuantificable.
El Ingeniero Agrónomo, necesita de las herramientas estadísticas y probabilísticas para el desarrollo de la experimentación, su diseño y la generalización de resultados.
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3. Objetivos
3.1 Objetivos Conceptuales:
▪ Comprender la importancia de la estadística en la descripción de procesos.
▪ Identificar las distintas variables estadísticas.
▪ Interpretar los parámetros estadísticos y establecer analogías y diferencias entre ellos.
▪ Relacionar la teoría estadística con el cálculo de probabilidades.
▪ Comprender las nociones que rigen la teoría de las probabilidades.
▪ Relacionar las diferentes distribuciones probabilísticas.
▪ Analizar un proceso mediante herramientas estadísticas.
▪ Modelizar situaciones concretas utilizando instrumentos del cálculo de probabilidades.
▪ Reflexionar acerca de la validez de criterios en la toma de decisiones.
▪ Interpretar el lenguaje estadístico usándolo con la formalidad que el mismo requiere.

3.2 Objetivos procedimentales:
▪ Representar mediante modelos probabilísticos problemas concretos.
▪ Mostrar mediante gráficos y tablas el estado de un proceso.
▪ Estimar parámetros poblacionales.
▪ Graficar tendencias en un proceso productivo.
▪ Formar una base de razonamiento lógico.
▪ Manejar con agilidad tablas y ábacos.
▪ Usar herramientas computacionales para describir procesos.
▪ Desarrollar un aprendizaje integrado teórico – práctico.
▪ Algoritmizar problemáticas de la vida cotidiana para su posterior resolución y análisis crítico de resultados.

3.3 Objetivos actitudinales:
▪ Objetividad en el análisis.
▪ Solidaridad en la tarea grupal.
▪ Respeto por las opiniones ajenas.
▪ Interés en la discusión de problemas.
▪ Criterios para fundamentar sus opiniones.
▪ Responsabilidad individual y con su grupo.
▪ Adoptar una postura crítica.
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4. Contenidos
4.1 Contenidos sintéticos:
▪ Introducción a la Estadística
▪ Teoría de probabilidades
▪ Variables aleatorias
▪ Modelos probabilísticos usuales
▪ Estadística descriptiva

4.2 Contenidos analíticos:
Unidad I:
Introducción a la Estadística: definición. Definición de Biometría. Partes de la Estadística. Definición de población, muestra y unidad estadística. Caracteres estadísticos: su clasificación. Variables discretas y continuas. Series estadísticas.

Unidad II:
Esquema de realización de un trabajo estadístico. Presentación de los datos. Distribuciones de frecuencias para variables discretas y continuas. Tipos de gráficos. Parámetros estadísticos. Medidas de centralización. Medidas de dispersión. Medidas de concentración. Sesgo.

Unidad III:
Cálculo de probabilidades. Modelos matemáticos. Modelos determinísticos y probabilísticos. Fenómeno observable. Acontecimiento aleatorio y experimento aleatorio. Teoría de conjuntos aplicada al espacio muestral. Definición clásica de Probabilidad. Definición frecuencial. Definición axiomática. Probabilidad condicional e independencia de eventos. Teorema de la multiplicación de Probabilidades.

Unidad IV:
Variable aleatoria: definición. Clasificación de variables aleatorias. Variable aleatoria discreta. Función de Probabilidad. Esperanza y varianza para la variable aleatoria discreta. Variable aleatoria continúa. Función de Densidad. Esperanza y varianza para la variable aleatoria continúa. Función de probabilidades acumuladas.

Unidad V:
Modelos probabilísticos discretos. Distribución binomial. Distribución multinomial. Distribución hipergeométrica. Distribución de Poisson. Modelos probabilísticos continuos. Distribución normal. Variable estandarizada. Esperanza y varianza para la variable estandarizada. Distribución.
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5. Metodología de enseñanza-aprendizaje
En el desarrollo de las clases se utilizará, según el caso:
Exposición dialogada para introducir a los alumnos en el tema.
Interrogatorios para diagnosticar contenidos previos o para evaluar la incorporación de los nuevos.
Tarea grupal (en grupos de no más de cuatro alumnos) para realizar investigaciones, resolver ejercicios y problemas, discutir alternativas y criticar o fundamentar respuestas, siendo los profesores los conductores de los grupos, desempeñándose como guías, organizadores, estimuladores y supervisores de los trabajos.
Debate en conjunto sobre los módulos orientadores del conocimiento para lograr una síntesis de tema.
Cuestionarios para reconocer limitaciones y falsos conceptos.
Coloquios tendientes al logro de la evaluación continua y a detectar las fallas de cada estudiante individualmente o como integrante de su grupo.
Presentación de guías de trabajos prácticos con resolución de ejercicios y de problemas.
Método de casos para análisis de problemáticas reales de la carrera con el fin de motivar al alumno a la discusión, desarrollar su capacidad de análisis, perfeccionar su vocabulario técnico y lograr que participe activamente.
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6. Evaluación
Para alcanzar el carácter de alumno Regular se deberán reunir los siguientes requisitos:
Asistencia según régimen vigente en nuestra Facultad.
Carpeta con el 100% de los trabajos prácticos presentados y con calificación Aprobado, tomándose como plazo último de presentación de los mismos el último llamado de exámenes finales del turno de Diciembre del correspondiente ciclo lectivo.
Aprobación de dos Parciales con calificación igual o superior a 4 (cuatro).
Aprobación del examen final con nota mínima 4 (cuatro).
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7. Bibliografía
Bibliografía Obligatoria
▪ Cantatore de Frank, N. (1980).Manual de estadística aplicada. Buenos Aires, Argentina: Hemisferio Sur. 7 ejemplares.
▪ Cantatore de Frank, N. (1983). Manual de estadística aplicada. (Vol. 2). Buenos Aires, Argentina.: Hemisferio Sur. 2 ejemplares.
▪ Little, T.M.; Hills, J. Métodos estadísticos para la investigación en la agricultura. (1979). 1a. ed., 2a. reimp. México: Trillas. 5 ejemplares.
▪ Pagano, R. (1999). Estadística para las ciencias del comportamiento. (5a. ed.). México: Thomson. 2 ejemplares.
▪ Richard J. (1997). Probabilidad y estadística para ingenieros de Miller y Freud. (5a. ed.). México: Prentice-Hall Hispanoamericana. 2 ejemplares.
▪ Sola, Edelveis F. T. (1966). Guía práctica para la planificación, análisis e interpretación de los diseños experimentales más comunes. Paraná, Argentina: INTA. 1 ejemplar.
▪ Devore, Jay L. Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias / traducción Jorge Humberto Romo; revisión técnica A. Leonardo Bañuelos Saucedo. — 7a. ed. — México: Cengage Learning, 2008. 720 p : cuad., gráf.; 26 cm. Sala
▪ Evans, Michael J. – Rosenthal, Jeffrey S. Probabilidad y estadística. — Barcelona: Reverté, 2005. 758 p : cuad., gráf.; 24 cm. Sala.
▪ Zylberberg, Alejandro. Probabilidad y estadística. — Buenos Aires: Nueva librería, 2005. 602 p : cuad., gráf.; 21 cm. Sala.
▪ MODE, Elmer B, Elementos de probabilidad y estadística – Reverte – 2005

Bibliografía Complementaria

▪ Frank S. Budnick. (1990). Matemáticas aplicadas para administración, economía y ciencias sociales. (3a. ed.): Mc Graw Hill.
▪ Ignacio Soret. (1994). Logística comercial y empresarial. (1a. ed.): Esi.
▪ J. Hillier. (1998). Introducción a la investigación de operaciones. (5a. ed.): Mc Graw Hill.
▪ Leonard Kazmier; Alfredo Díaz Mata. (1993). Estadística aplicada a la administración y economía. (2a. ed.): Mc Graw Hill.
▪ Luis Lizasoain. (1995). Spss para Windows. (Versión 6.0, 1). (1ª. ed.): Paraninfo.
▪ Murray Spiegel. (1991). Estadística. (2a. ed.): Mc Graw Hill.
▪ Sixto Ríos. (1989). Ejercicios de estadística. (3a. ed.): Paraninfo.
▪ Ya Lun Chow. (1990). Análisis estadístico. (2a. ed.): Mc Graw Hill.
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