CURSO : ESTADISTICA
SIGLA : EYP 2216
CRÉDITOS : 10
REQUISITOS : MAT 1419
CLASES TEORICAS : 02 Sesiones Semanales
CLASES EJERCICIOS : 01 Sesiones Semanales
CLASES PRACTICAS : 01 Sesiones Semanales
I. OBJETIVOS
1. Entregar al alumno una base conceptual solida para la aplicacion de la estadistica en problemas
practicos, con enfasis en aplicaciones a Construccion Civil, Ingenieria y a la industria.
2. Ilustrar el uso de planillas de calculo y de software estadistico especializado en la resolucion de
diversos problemas.
II. CONTENIDO
1. Introduccion
1.1 El papel de la estadistica. El problema de la variabilidad.
1.2 Modelos deterministicos y estadisticos.
1.3 Obtencion de los datos.
1.4 Estudios observacionales vs. dise?os experimentales.
1.5 Estudios enumerativos vs. estudios analiticos.
1.6 Muestreo.
1.7 Prediccion.
2. Descripcion de los datos
2.1 Generalidades. Diagramas de tallo y hoja. Diagramas de cajon.
2.2 Mediana, media, cuantiles. Histogramas
2.3 Comparaciones de Grupos.
2.4 Dispersiogramas y asociacion de variables. Estudio de casos.
2.5 Uso de software.
3. Modelacion del comportamiento aleatorio
3.1 Introduccion a la probabilidad. Definicion. Probabilidad condicional.
3.2 Independencia. Reglas basicas de probabilidad.
3.3 Probabilidades totales y Teorema de Bayes.
3.4 Variables aleatorias. Distribuciones discretas y continuas.
3.5 Valor esperado. Desviacion estandar.
4. Distribuciones de probabilidad
4.1 Distribuciones binomial, Poisson, geometrica, hipergeometrica y aplicaciones.
4.2 Variables continuas. Propiedades basicas.
4.3 Densidades vs. histogramas.
4.4 Distribuciones Uniforme, Weibull, Gama y Beta.
4.5 La distribucion normal. Estandarizacion.
4.6 Elementos de simulacion. Uso de software.
5. Distribuciones muestrales
5.1 Distribucion muestral del promedio
5.2 Teorema del limite central. Verificacion por simulacion.
5.3 Graficos QQ y forma distribucional.
5.4 Varianza muestral. La distribucion t de Student. Variabilidad muestral de la varianza.
5.5 Aproximacion normal a la binomial.
6. Estimacion y tests
6.1 Estimacion. Poblaciones y muestras. Eleccion de un estimador puntual.
6.2 Intervalo de confianza para la media. Tama?o de muestra.
6.3 Test de hipotesis. Probabilidades de error.
6.4 Significacion estadistica vs. practica. Relaciones entre tests e intervalos de confianza.
6.5 Potencia y tama?o muestral.Inferencia para una media y para una proporcion.
6.6 Comparacion de medias y de proporciones en muestras aleatorias. Verificacion de
supuestos.
6.7 Tests pareados. Inferencia para una varianza. Valores-P.
6.8 Uso de transformaciones. Estudio de casos. Uso de software.
7. Introduccion a los Graficos de Control.
7.1 Cambios de un proceso en el tiempo
7.2 Graficos de control como tests de hipotesis. Fuentes de variabilidad.
7.3 Forma general de un grafico de control. Graficos X y R.
8. Regresion Lineal
8.1 Relaciones entre variables. Dispersiogramas. Regresion lineal simple.
8.2 Metodo de cuadrados minimos. Deduccion de los estimadores.
8.3 Tests t. Coeficiente de determinacion. Test F.
8.4 Intervalos de confianza y de prediccion.
8.5 Regresion lineal multiple.
8.6 Analisis de residuos. Tests de ajuste del modelo. Tests para los coeficientes.
8.7 Estudio de casos. Uso de software.
9. Produccion de los Datos
9.1 Principios basicos de dise?os experimentales.
9.2 Dise?o factorial con dos factores a dos niveles. Efectos principales e interaccion. El
dise?o 22.
9.3 Uso de regresion lineal para el analisis de dise?os experimentales.
9.4 Elementos de muestreo: muestreo aleatorio simple, muestreo estratificado y muestreo
multietapico.
10. Analisis descriptivo multivariado
10.1 Analisis de componentes principales. Analisis de conglomerados.
10.2 Analisis discriminante. Estudio de casos. Uso de software.
III. BIBLIOGRAFIA
VINING, G. "Statistical methods for engineers"
Pacific Grove: Brooks/Cole, 1998
MOORE, D.S. "The Basic Practice of Statistics"
W.H. Freeman, 1995
