321 | Estadística
Jessica Cleofé Muñoz Grados de Flores
Sil vana Micaela De la Cruz Peñaloza 20200640
Facultad de Ingeniería y Arquitectura Carrera de Arquitectura - Área de Gestión de Proyectos Ciclo 2021-1
2021-1
02
Estadística | 2021-1
“
El gran arquitecto parece ser un matemático; a aquellos que no saben matemáticas les resulta realmente difícil sentir la profunda belleza de la naturaleza
“
Gráfico (s.f.). https://es.wikipedia.org/wiki/Richard_Feynman
RICHARD FEYNMAN
Fuente: https://www.aquifrases.com/frase/el-gran-arquitecto-parece-ser-un-matematico-a-76945
20200640
1
03
EVALUACIÓN PARCIAL 1 (EP1) PRIMERA ENTREGA DEL TRABAJO DE APLICACIÓN
pág. 06
CG5 (1), CG5 (2)
PRÁCTICA CALIFICADA 1
pág. 08
CG5 (1)
2 EVALUACIÓN PARCIAL 2 (EP2) SEGUNDA ENTREGA DEL TRABAJO DE APLICACIÓN
pág. 12
CG5 (2), CG6 (1), CG7 (2), CG10 (2)
PRÁCTICA CALIFICADA 2
pág. 16
CG7 (2)
3 EVALUACIÓN FINAL (EF) ENTREGA DE PORTAFOLIO
pág. 20
CG5 (1), CG6 (1), CG7 (2), CG10 (2)
PRÁCTICA CALIFICADA 3 CG5 (1), CG6 (1), CG7 (2), CG10 (2)
Fórmula EP1*30 + EP2*30 + EF*40 100
pág. 22
04
Estadística | 2021-1
Peso 30% del promedio final
20200640
N1 PRIMERA ENTREGA DEL TRABAJO DE APLICACIÓN PESO: 50% de la EP1 CG5 (1), CG5 (2)
Entrega: Semana 4 (Jueves 29 de abril) Carácter: Grupal
N2 PRÁCTICA CALIFICADA 1 PESO: 50% de la EP1 CG5 (1)
Entrega: Semana 7 (Jueves 20 de mayo) Carácter: Individual
Fórmula N1*50% + N2*50% 100 16*50% + 16*50% 100% 16
05
06
Estadística | 2021-1
N1 PRIMERA ENTREGA DEL TRABAJO DE APLICACIÓN CG5 (1), CG5 (2)
1
2
3
PRESENTACIÓN DEL TRABAJO
EXPLICACIÓN DE TEMAS
APLICACIÓN DE LA TEORÍA
La profesora nos introdujo la actividad durante la clase, pasando el material correspondiente y explicando los puntos clave para la realización del traba jo grupal. Terminada la explicación, compartió el material vía BlackBoard.
Durante las horas académicas, la profesora explicaba la parte teórica, aclaraba dudas e indicaba que partes se debían tomar en cuenta para el traba jo. Cabe aclarar que todo el material era compartido vía Blackboard.
A la par a la parte teórica, la profesora realizaba ejercicios y daba ejemplos de cómo se podría realizar el traba jo. También, durante la sesión se realizó la encuesta , aporbada por la docente, para comenzar el traba jo.
4
5
6
TRABAJO EN GRUPO
TRABAJO PERSONAL
ENVÍO DE TRABAJO
Junto con mi equipo nos reuníamos para dividirnos el traba jo y motivar a las personas a llenar nuestra encuesta. Esta presentó ciertos problemas, pero afortunadamente fueron resueltos.
Yo fui la encargada de recopilar la información en un documento inicial y de recodificar algunas variables en la base de datos de Minitab. Fue una tarea sencilla para mí, ya que tengo cierta facilidad para comprender el programa.
Se enviaron 3 archivos: Una base de datos tanto en excel como en Minitab y un documento con la información básica inicial para el informe que se entregaría en la entrega final del traba jo.
TEMAS VISTOS
Estadística Descriptiva 1. Definiciones y conceptos básicos 2. Instrumentos de recolección 3. Organización de datos 4. Medidas de resumen 5. Medidas de variabilidad y forma
Probabilidades 1. Probabilidades básicas: Ax ma de Bayes, eventos inde 2. Variable aleatoria: función 3. Variable aleatoria discreta son 4. Variable aleatoria continu
xiomática, Teoreependientes n de probabilidad a: Binomial y Pois-
ua: Normal
07
20200640 Dificultad
60% Calidad de explicación en clase 100%
COMENTARIOS A pesar de que tengo un buen manejo tabto del programa como de la teoría, debo decir que se me llegó a complicar en un momento ya que muchas veces mis compañeros me llegaban a confundir, por lo que terminaba revisando las grabaciones de clase en Zoom para corroborar y asegurarnos que no nos estábamos equivocando.
Entendimiento del tema 100% Motivación del docente 100% TIEMPO UTILIZADO
9|7 TEORÍA EN CASA | TEORÍA EN CLASE
REFLEXIONES Y/O CONCLUSIONES Debo aceptar que aprendí muchísimo de mis compañeros en cuanto a la parte gráfica y comunicativa, ya que ellos al ser de ciclos académicos superiores ya conocían mejor cómo llegar al usuario y que este entienda conceptos arquitectónicos de manera sencilla y rápida.
SUGERENCIAS
5|7 PRÁCTICA EN CASA | PRÁCTICA EN CLASE
SOFTWARES UTILIZADOS
• Crear un documento en donde esté toda la información necesaria (rúbrica, peso de la nota, requerimientos, temas, etc) para que los alumnos puedas+n recurri a este sin la necesidad de revisar las grabaciones.
Estadística Inferencial 1. Teoría del muestreo 2. Teorema del Límite Central (TLC) 3. Estimación Interválica
NOTA OBTENIDA
16 | 20
08
Estadística | 2021-1
N2 PRÁCTICA CALIFICADA 1 CG5 (1)
1
2
ESTABLECIMIENTO DE FECHA
EXPLICACIÓN DE TEMAS
El primer día de clases la profesora establece la fecha de cada evaluación y comparte el cronograma vía anuncios de BlackBoard a todos los alumnos,
Durante las horas académicas, la profesora explicaba la parte teórica, aclaraba dudas e indicaba que partes se debían tomar en cuenta para la prueba. Cabe aclarar que todo el material era compartido vía Blackboard.
4
5
ESTUDIO EN CASA
DESARROLLO DE LA EVALUACIÓN
En mi casa practicaba sobre todo el uso de Minitab, ya que era la primera vez que lo manejaba. Hice diferentes tipos de resumen y buscaba siempre repasar al menos 1 hora la parte teórica para no olvidar los comandos.
La evaluación duró 90 minutos y se realizó a través de la plataforma de BlackBoard. Se utilizó la herramienta de Minitab y, en mi caso, una hoja adicional para realizar cálculos y diagramas.
TEMAS VISTOS
Estadística Descriptiva 1. Definiciones y conceptos básicos 2. Instrumentos de recolección 3. Organización de datos 4. Medidas de resumen 5. Medidas de variabilidad y forma
3
APLICACIÓ TEOR
A la par a la ca, la profeso ejercicios y da para una me sión del tema. fomentaba la p en clase y nos caso tuvieramo con el program
Probabilidades 1. Probabilidades básicas: Ax ma de Bayes, eventos inde 2. Variable aleatoria: función 3. Variable aleatoria discreta son 4. Variable aleatoria continu
3
ÓN DE LA RÍA
parte teóriora realizaba aba ejemplos ejor compreElla también participación s ayudaba en os problemas ma Minitab.
xiomática, Teoreependientes n de probabilidad a: Binomial y Pois-
ua: Normal
09
20200640 Dificultad
60% Calidad de explicación en clase 100%
COMENTARIOS Sinceramente, esta evaluación fue bastante difícil ya que algunas instrucciones no estaban del todo claras, lo cual no mejoraba con el factor tiempo estando en nuestra contra. De no ser por que la profesora utilizó el punta je de participación para aumentar la nota, muy probablemente mi promedio se hubiera visto significamente afectado.
Entendimiento del tema 100% Motivación del docente 100% TIEMPO UTILIZADO
6 | 12 TEORÍA EN CASA | TEORÍA EN CLASE
REFLEXIONES Y/O CONCLUSIONES También debo reconocer que me confié un poco en esta prueba, ya que yo con anterioridad ya había visto estos temas de estadística cuando cursé el bachillerao Internacional. Sin embargo, esta evaluación me enseñó que aún debo repasar un poquito más para que este conocimiento se quede.
SUGERENCIAS
10| 14 PRÁCTICA EN CASA | PRÁCTICA EN CLASE
SOFTWARES UTILIZADOS
• Añadir al tiempo de evaluación un tiempo extra de 15 minutos aprox. para que los alumnos puedan enviar la evaluación - en especial cuando se deben adjuntar archivos. • Precisar con mayor cautela las instrucciones de las evaluaciones, ya que en algunas ocasiones estas se contradecían y llegaban a ser confusas.
Estadística Inferencial 1. Teoría del muestreo 2. Teorema del Límite Central (TLC) 3. Estimación Interválica
NOTA OBTENIDA
16 | 20
10
Estadística | 2021-1
Peso 30% del promedio final
20200640
N3 SEGUNDA ENTREGA DEL TRABAJO DE APLICACIÓN PESO: 50% de la EP2 CG5 (2), CG6 (1), CG7 (2), CG10 (2)
Entrega: Semana 9 (Jueves 03 de junio) Carácter: Grupal
N4 PRÁCTICA CALIFICADA 2 PESO: 50% de la EP2 CG7 (2)
Entrega: Semana 12 (Jueves 24 de junio) Carácter: Individual
Fórmula N3*50% + N4*50% 100 14*50% + 18*50% 100% 16
11
12
Estadística | 2021-1
N3 SEGUNDA ENTREGA DEL TRABAJO DE APLICACIÓN CG5 (2), CG6 (1), CG7 (2), CG10 (2)
1
2
3
PRESENTACIÓN DEL TRABAJO
EXPLICACIÓN DE TEMAS
APLICACIÓN DE LA TEORÍA
La profesora se tomó un tiempo para explicar los requisitos para la entrega final del traba jo de aplicación. Conpartió el material necesario por la plataforma de BlackBooard.
Como los temas ya se habían explicado durante la primera parte del ciclo, ella se dedicaba a repasar algunos términos y enlazaarlos con los nuevos temas que estábamos viendo en ese momento.
Algunas clases, o al final de estas, la profesora se dedicaba a hacer críticas de los traba jos para ver en qué se podía mejorar o cambiar. Mi grupo logró criticar, y pudimos corregir algunos errores que teníamos y mejorar la diagramción.
INFO PÁG
4
5
6
TRABAJO EN GRUPO
TRABAJO PERSONAL
ENVÍO DE TRABAJO
Al principio nos dividimos en 2 grupos: 3 se centrarían en la parte gráfica del traba jo y los demás realizarían los cálculos. Por mi buen manejo del programa y de los temas, me tocó estar en el último grupo.
Además de cooperar con mi compañero para realizar los gráficos, cálculos y algunas interpretaciones con la herramienta Minitab, ayudé a mis otroscompañeros con el diseño del informe.
Se enviaron 2 documentos en formato pdf: 1 era el informe de la encuesta realizada y el otro era la infografía a modo de resumen de los resultados. Además, también se envió el archivo de minitab con todos los cálculos.
TEMAS VISTOS
Estadística Descriptiva 1. Definiciones y conceptos básicos 2. Instrumentos de recolección 3. Organización de datos 4. Medidas de resumen 5. Medidas de variabilidad y forma
Probabilidades 1. Probabilidades básicas: Ax ma de Bayes, eventos inde 2. Variable aleatoria: función 3. Variable aleatoria discreta son 4. Variable aleatoria continu
13
20200640 Dificultad
60% Calidad de explicación en clase 100%
COMENTARIOS Hubieron bastantes complicaciones en el grupo que no dejaron realizar un traba jo óptimo, en especial la falta de comunicación. El conflicto de horarios y las ocasiones en que algunos parecían no traba jar hacía que algunos realizaramos hasta triple traba jo. Sin embargo, ya en la parte final del traba jo logramos traba jar mejor para terminar el traba jo.
REFLEXIONES Y/O CONCLUSIONES La comunicación virtual, en nuestro caso, fue un arma de doble filo que nos complicó mucho el traba jo en equipo. Sin embargo, creo yo que al final logramos sobrellevarlo y entregar el mejor resultado posible.
Entendimiento del tema 90% Motivación del docente 100% TIEMPO UTILIZADO
5|2 TEORÍA EN CASA | TEORÍA EN CLASE
9|6 PRÁCTICA EN CASA | PRÁCTICA EN CLASE
OGRAFÍA G. 14-15
xiomática, Teoreependientes n de probabilidad a: Binomial y Pois-
ua: Normal
SUGERENCIAS
SOFTWARES UTILIZADOS
• Presentar un documento en donde se especifiquen los puntos que debe abarcar la infografía, y no solo un ejemplo.
Estadística Inferencial 1. Teoría del muestreo 2. Teorema del Límite Central (TLC) 3. Estimación Interválica
NOTA OBTENIDA
14 | 20
14
Estadística | 2021-1
20200640
15
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Estadística | 2021-1
N4 PRÁCTICA CALIFICADA 2 CG7 (2)
1
2
ESTABLECIMIENTO DE FECHA
EXPLICACIÓN DE TEMAS
El primer día de clases la profesora establece la fecha de cada evaluación y comparte el cronograma vía anuncios de BlackBoard a todos los alumnos,
Durante las horas académicas, la profesora explicaba la parte teórica, aclaraba dudas e indicaba que partes se debían tomar en cuenta para la prueba. Cabe aclarar que todo el material era compartido vía Blackboard.
4
5
ESTUDIO EN CASA
DESARROLLO DE LA EVALUACIÓN
Para esta prueba intenté algo nuevo, que fue repasar con un amigo que también lleva estadística pero en otra universidad. Pudimos intercambiar información valiosa y tips para utilizar el programa.
La evaluación duró 80 minutos y se realizó a través de la plataforma de BlackBoard. Se utilizó la herramienta de Minitab y, en mi caso, una hoja adicional para realizar cálculos y diagramas.
TEMAS VISTOS
Estadística Descriptiva 1. Definiciones y conceptos básicos 2. Instrumentos de recolección 3. Organización de datos 4. Medidas de resumen 5. Medidas de variabilidad y forma
3
APLICACIÓ TEOR
A la par a la ca, la profeso ejercicios y da para una me sión del tema. fomentaba la p en clase y nos caso tuvieramo con el program
Probabilidades 1. Probabilidades básicas: Ax ma de Bayes, eventos inde 2. Variable aleatoria: función 3. Variable aleatoria discreta son 4. Variable aleatoria continu
3
ÓN DE LA RÍA
parte teóriora realizaba aba ejemplos ejor compreElla también participación s ayudaba en os problemas ma Minitab.
xiomática, Teoreependientes n de probabilidad a: Binomial y Pois-
ua: Normal
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20200640 Dificultad
40% Calidad de explicación en clase 100%
COMENTARIOS Gracias a la ayuda de mi amigo, logré agilizar mi proceso para realizar los ejercicios de la prueba, teniendo también a favor que la prueba estaba sencilla - en mi perspectiva. Aún tuve algunas confusiones al momento de plantear mis problemas; sin embargo creo que a comparación de la prueba anterior esta fue muchísimo más amena.
Entendimiento del tema 90% Motivación del docente 100% TIEMPO UTILIZADO
9|8 TEORÍA EN CASA | TEORÍA EN CLASE
REFLEXIONES Y/O CONCLUSIONES El intercambio de resúmenes, información y tips nosolo entre compañeros de clase sino también con personas de otras instituciones realmente fue enriquecedor. Al principio estaba un poco reacia a hacerlo, pero ahora siento que fue una de las mejores decisiones que tomé.
SUGERENCIAS
9 | 10 PRÁCTICA EN CASA | PRÁCTICA EN CLASE
SOFTWARES UTILIZADOS
• Continuar con el protocolo para habilitar la opción de retroceder en las pruebas, ya que así se puede hacer una revisión final antes de enviar la evaluación.
Estadística Inferencial 1. Teoría del muestreo 2. Teorema del Límite Central (TLC) 3. Estimación Interválica
NOTA OBTENIDA
18 | 20
18
Estadística | 2021-1
Peso 40% del promedio final
20200640
N5 ENTREGA DE PORTAFOLIO PESO: 50% de la EF CG5 (1), CG6 (1), CG7 (2), CG10 (2)
Entrega: Semana 14 (Sábado 10 de julio) Carácter: Individual
N6 PRÁCTICA CALIFICADA 3 PESO: 50% de la EF CG5 (1), CG6 (1), CG7 (2), CG10 (2)
Entrega: Semana 16 (Jueves 22 de julio) Carácter: Individual
Fórmula N5*50% + N6*50% 100%
19
20
Estadística | 2021-1
N5 ENTREGA DEL PORTAFOLIO CG5 (2), CG6 (1), CG7 (2), CG10 (2)
1
2
3
PRESENTACIÓN DEL TRABAJO
EXPLICACIÓN DE LA ENTREGA
RECOPILACIÓN DE INFORMACIÓN
Tras finalizar de explicar un tema de la clase, la profesora se tomó el tiempo de explicar en qu´´e consiste el portafolio, nos mostró un modelo y ejemplos de ciclos pasados.
Con ayuda de la plantilla - recalcar que todo el material mencionado fue compartido por la plataforma de BlackBoard - explicó los puntos que debía contener el traba jo y los requisitos establecidos por la Universidad.
Gracias a que desde comienzos de ciclo ordeno mis archivos por carpetas, el proceso de recopilar todos los documentos necesarios fue sencillo y rápido. También durante esta etapa estuve decidiendo el diseño de mi portafolio.
4
5
6
CRÍTICAS EN CLASE
TRABAJO PERSONAL
ENVÍO DE TRABAJO
La profesora se tomaba la última parte de ls clases para criticar los portafolios. Lástimosamente, yo no pude criticar por falta de tiempo; sin embargo, escuchar lo que se le mencionaba a mis compañeros me sirvió bastante.
Con lo escuchado en las críticas, la plantilla y los documentos necesarios diagramé y diseñé mi portafolio para que la información se entendiera lo mejor posible.
Envié mi portafolio v´´ia BlackBoard a travpes de la actividad creada por la profesora con anterioridad.
TEMAS VISTOS
Estadística Descriptiva 1. Definiciones y conceptos básicos 2. Instrumentos de recolección 3. Organización de datos 4. Medidas de resumen 5. Medidas de variabilidad y forma
Probabilidades 1. Probabilidades básicas: Ax ma de Bayes, eventos inde 2. Variable aleatoria: función 3. Variable aleatoria discreta son 4. Variable aleatoria continu
21
20200640 Dificultad
40% Calidad de explicación en clase 100%
COMENTARIOS A pesar de ser un traba jo riguroso y cansado, disfruté mucho diseñar este protafolio, ya que en general me gusta el diseño y diagramación, así que para mí no fue muy pesado hacerlo. Además, la profesora daba consejos bastante prácticos y útiles que me sirvieron para este proceso.
Entendimiento del tema 100% Motivación del docente 100% TIEMPO UTILIZADO
2|2 TEORÍA EN CASA | TEORÍA EN CLASE
REFLEXIONES Y/O CONCLUSIONES Algo que no esperé fue la gran importancia a cierta información como el proceso que se siguió para realizar un traba jo o alguna evaluación. Sin embargo, tras pensarlo por un tiempo, me di cuenta que en realidad sí es importante para nuestra formación como arquitectos.
SUGERENCIAS
14 | 6 PRÁCTICA EN CASA | PRÁCTICA EN CLASE
SOFTWARES UTILIZADOS
• En la plantilla, se podría mostrar un ejemplo de la parte cómo diagramar los traba jos, ya que con solo el texto no se llega a entender del todo, además de explicar un poco más los contenidos de cada sección.
xiomática, Teoreependientes n de probabilidad a: Binomial y Pois-
ua: Normal
Estadística Inferencial 1. Teoría del muestreo 2. Teorema del Límite Central (TLC) 3. Estimación Interválica RECOPILACIÓN DE TRABAJOS
NOTA OBTENIDA
N/A | 20
22
Estadística | 2021-1
N6 PRÁCTICA CALIFICADA 3 CG5 (1), CG6 (1), CG7 (2), CG10 (2)
COMENTARIOS Este portafolio se entrega antes que se de la prueba; sin embargo, estoy confiada en que obtendré una nota satisfactoria, ya que logro entender los temas bastante bien, solo faltaría repasar ciertos conceptos.
1
2
ESTABLECIMIENTO DE FECHA
EXPLICACIÓN DE TEMAS
El primer día de clases la profesora establece la fecha de cada evaluación y comparte el cronograma vía anuncios de BlackBoard a todos los alumnos,
Durante las horas académicas, la profesora explicaba la parte teórica, aclaraba dudas e indicaba que partes se debían tomar en cuenta para la prueba. Cabe aclarar que todo el material era compartido vía Blackboard.
3
4
5
APLICACIÓN DE LA TEORÍA
ESTUDIO EN CASA
DESARROLLO DE LA EVALUACIÓN
A la par a la parte teórica, la profesora realizaba ejercicios y daba ejemplos para una mejor compresión del tema. Ella también fomentaba la participación en clase y nos ayudaba en caso tuvieramos problemas con el programa Minitab.
Esta vez estoy estudiando por mi cuenta, realizando resúmenes - ya que se trata de un examen más teórico que práctico - y repasando temás anteriores para refrescar algunos conceptos.
Estadística Descriptiva
TEMAS VISTOS
Probabilidades Estadística Inferencial 1. Teoría del muestreo 2. Teorema del Límite Central (TLC) 3. Estimación Interválica
También, gracias a la explicación de la profesora, pude comprender mejor la parte teórica y práctica, ya que a veces con solo ver las fórmulas no se llega a entender.
La evaluación durará 80 minutos y se realizará a través de la plataforma de BlackBoard. Se requiere de la herramienta Minitab.
NOTA OBTENIDA
N/A | 20
23
20200640 Dificultad
NOTA DE PARTICIPACIÓN
N/A Calidad de explicación en clase 100% Entendimiento del tema 80% Motivación del docente 100% TIEMPO UTILIZADO
9|6 TEORÍA EN CASA | TEORÍA EN CLASE
4|4
ACTIVIDAD 1
2 de 2
ACTIVIDAD 2
2 de 2
ACTIVIDAD 3
1 de 1
ACTIVIDAD 4
3 de 3
ACTIVIDAD 5
4 de 4
ACTIVIDAD 6
4 de 4
PARTICIPACIÓN
4 de 4
TOTAL
20 de 20
PRÁCTICA EN CASA | PRÁCTICA EN CLASE
CÁLCULO DE PROMEDIO FINAL
SOFTWARES UTILIZADOS
NOTA 1
15%
16 de 20
NOTA 2
15%
16 de 20
NOTA 3
15%
14 de 20
NOTA 4
15%
18 de 20
NOTA 5
15%
N/A
NOTA 6
20%
N/A
5%
20 de 20
PARTICIPACIÓN TOTAL
100%
11 de 20
*Promedio al 65% del total
24
Estadística | 2021-1
20200640
25
26
Estadística | 2021-1
ASIGNATURA
Estadística
SECCIÓN
321
PROFESORA
Jessica Cleofé Muñoz Grados de Flores
SUMILLA
El curso de estadística es una asignatura teórico-práctica orientada a que los alumnos aprendan a utilizar con propiedad métodos y técnicas estadísticas descriptivas e inferenciales, como herramientas de apoyo en el proceso de análisis y la toma de decisiones. El contenido es: Nociones básicas, clasificación, tabulación y presentación de datos, medidas de posición y variación, nociones de probabilidad, variable aleatoria y distribuciones de probabilidad, teoría del muestreo, estimación de parámetros, prueba de hipótesis, análisis de regresión y correlación.
OBJETIVO GENERAL
Aprender a utilizar las técnicas estadísticas descriptivas, así como los métodos inferenciales básicos con el apoyo de programas de computadoras que permitan realizar un análisis eficiente de la información para la toma de decisiones.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS
1. Aprender a identificar los conceptos básicos de la estadística en contextos relacionados con la arquitectura; para recolectar, clasificar, tabular y presentar datos resumidos, con la aplicación de competencia matemática y uso de las TICs. 2. Habilidad para investigar los estadígrafos de tendencia central, dispersión, posición y de forma correspondiente a un conjunto de datos de fuentes secundarias relacionados con casos de aplicación en la arquitectura. 3. Desarrollar la competencia en el tratamiento los conceptos, teoremas de probabilidad, modelos probabilísticos discretos y continuos en contextos problemáticos en el campo de la arquitectura. 4. Aprender a identificar los criterios básicos de selección de una muestra probabilística apropiada en una investigación con la finalidad de realizar inferencias estadísticas en problemas o casos académicos válidos en el área de gestión inmobiliaria.
20200640
27
Ciclo 2021-1 Estadística 20200640