322 Profesor: Jim Roland Silvestre Valer
PORTA FOLIO ESTADÍSTICA
Portafolio 2020 - I José Enrique Tairaku Nako 20181851
PC1 - Práctica calificada 01
pág. 4 CG5 (1), D
PC2 - Práctica calificada 02 CG6 (1), D ET1 - Primera entrega del trabajo de aplicación CG5 (1), D CG5 (2), D PC3 - Práctica calificada 03 CG7 (2), D ET2 - Segunda entrega del trabajo de aplicación CG5 (2), CG6 (1), CG7 (2) , CG10(2), D PC4 - Práctica calificada 04 CG5 (1), CG6 (1), CG7 (2) , CG10(2), D
PC1
Temas evaluados:
PRÁCTICA CALIFICADA 01
• • • •
•
Definiciones y conceptos básicos de la estadística Nociones básicas de instrumentos de recolección de datos Organización de datos Medidas de tendencia y posición Medidas de variabilidad y de forma
CRITERIO RIBA: CG5 (1), D DIFICULTAD: ENTENDIMIENTO: HORAS DE DEDICACIÓN:
PRÁCTICA CALIFICADA 01
HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS APLICADAS EN EL PROCESO DE APRENDIZAJE: • Gráfico de barras
• Sector circular
Para esta primera práctica nos enseñaron conceptos básicos de estadística, también a cómo manejar Minitab con la ayuda de los ejercicios de las guías de trabajo y el profesor. Ya que con él resolvíamos algunos ejercicios y luego dejaba que nosotros la completemos para poder practicar por nuestra cuenta.
Nota obtenida:
Comentario: • Diagrama de cajas
En la práctica me fue bien, ya que los temas me parecieron fáciles de comprender. Además, con la ayuda de las guías podía repasar y prepararme para la práctica. De esta manera podía practicar los comandos y usar las herramientas de Minitab para resolver los problemas.
PC2 Temas evaluados:
PRÁCTICA CALIFICADA 02
•
Experimento aleatorio, espacio muestral (construcción), eventos, operaciones con eventos. Probabilidad. Axiomas y teoremas de probabilidad.
•
Probabilidad condicional. Regla del producto. Partición del espacio muestral: probabilidad total y teorema de Bayes. Probabilidad de eventos independientes.
•
Variable Aleatoria. Valor esperado, varianza y desviación estándar de una variable aleatoria discreta.
CRITERIO RIBA: CG6 (1), D DIFICULTAD: ENTENDIMIENTO: HORAS DE DEDICACIÓN:
HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS APLICADAS EN EL PROCESO DE APRENDIZAJE:
• Tablas de probabilidad de variable aleatoria
• Teorema de Bayes
Esta segunda práctica si estuvo un poco más complicada que la anterior, ya que vimos problemas en los cuales se necesitan más datos para poder ser resueltos, es decir, se necesitaban más pasos para llegar a la respuesta final.
Nota obtenida:
Comentario: En esta práctica no me fue tan bien como esperaba, a manera de autocrítica me faltó practicar más con los ejercicios para poder saber como abordar los problemas con mayor rapidez.
ET1
PRIMERA ENTREGA DEL TRABAJO DE APLICACIÓN
Temas evaluados: •
Realidad problemática
•
Población a estudiar
•
Muestra seleccionada
•
Formulación del problema
•
Objetivo 01
•
Objetivo 02
CRITERIO RIBA: CG5 (1), D | CG5 (2), D DIFICULTAD: ENTENDIMIENTO: HORAS DE DEDICACIÓN:
Base de datos Para comenzar con el trabajo de aplicación tuvimos que recopilar información y armar una base de datos de 240 ítems (40 cada integrante) sobre departamentos del distrito de San juan de Lurigancho (en nuestro caso). Esta información la rescatamos de páginas de inmuebles como Urbania, A dónde vivir, entre otras.
Objetivo 01 Para cumplir con el objetivo 01 primero se tuvieron que recodificar los datos según el área de cada departamento, ya que solo pedían los departamentos con máximo 2 habitaciones que tengan un área menor a 90 m2. Luego se usó tabla cruzada (Área recodificada – Número de habitaciones) para poder encontrar el dato pedido de la siguiente tabla:
•
Interpretación: Hay 48 departamentos con máximo 2 habitaciones que tienen un área menor a 90m2 y pertenecen al distrito de San Juan de Lurigancho.
Objetivo 02 Para cumplir con el objetivo 02 de nuevo se tuvo que recurrir a la recodificación, pero esta vez para los precios (precios económicos, precios moderados y precios altos) e hicimos unos gráficos de sectores circulares porque pensamos que era el gráfico más adecuado para su comprensión.
Comentario: Armar la base de datos fue un poco tedioso, ya que fueron 240 datos los cuales tuvimos que repartirnos 40 cada uno de los integrantes del equipo y procurar que ninguno de los datos se repita. También como eran varios datos los que teníamos que recopilar, se nos estaba acabando las fuentes de dónde sacar esa información. Esto fue lo único complicado del trabajo, porque lo demás son temas que hemos visto en clase, solo que lo estamos aplicando en nuestro trabajo.
PC3 Temas evaluados:
•
PRÁCTICA CALIFICADA 03
• •
Distribuciones especiales de variable discreta: Distribución Binomial. La Distribución de Poisson. Distribución de variables aleatorias continuas: La distribución normal. La distribución normal estándar. El Muestreo: marco muestral, unidad de muestreo, error muestral. Técnicas de muestreo probabilístico: muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados. Teorema del límite central y aplicaciones.
CRITERIO RIBA: CG7 (2), D DIFICULTAD: ENTENDIMIENTO: HORAS DE DEDICACIÓN:
En esta tercera práctica si se me complicó un poco más, ahora los temas no los comprendía tan fácilmente como lo fue al principio, tenía que volver a escuchar la clase grabada para entender mejor, para así, poder acordarme los comandos para poder resolver los problemas dados y saber cuándo aplicarlos.
Nota obtenida:
HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS APLICADAS EN EL PROCESO DE APRENDIZAJE:
• Distribuciones especiales de variable discreta: Distribución binomial, características. • Uso del software estadístico. La Distribución de Poisson, características y aplicaciones.
ET2
Temas evaluados:
SEGUNDA ENTREGA DEL TRABAJO DE APLICACIÓN
•
Realidad problemática
•
Población a estudiar
•
Muestra seleccionada
•
Formulación del problema
•
Objetivo 01
•
Objetivo 02
•
Objetivo 03
•
Objetivo 04
•
Infografía
CRITERIO RIBA: CG5 (1), D | CG5 (2), D DIFICULTAD: ENTENDIMIENTO: HORAS DE DEDICACIÓN:
Objetivo 03 Se pedía estimar el precio de venta por departamento que tengan un área desde 80m2 a menos de 90m2 en el distrito de San Juan de Lurigancho, mayo 2020. Para lo cual, se recodificaron los datos a base el área de los departamento para poder separarlo luego en una hoja nueva con solo los datos que nos interesan según la condición dada. Para luego saca la siguiente información:
•
Interpretación: Con un nivel de confianza del 95%, el verdadero precio promedio de los departamentos que tienen un área desde 80 m2 a menos de 90 m2 en el distrito de San Juan de Lurigancho está comprendido entre: S/. 179,586 y S/. 243,630.
Objetivo 04 Se nos pidió estimar el porcentaje de departamentos ofrecidos en venta, que tienen al menos dos áreas comunes. Para esto, tuvimos que clasificar cada unos de los 240 datos para ver si cumplían este requisito y parecido como el objetivo anterior, separarlos del resto de datos y solo que darnos con los ítems que nos interesaban según la condición dada.
Comentario: Me gustó trabajar con mi grupo, ya que dividíamos equitativamente el trabajo y cada uno se hacía responsable de su parte, por eso el resultado. Por otra parte, no me gustó el tener que clasificar cada uno de los 240 datos para ver si cumplían con la condición dada o no, no sé si se puede hacer con el Minitab ese tipo de trabajos y si la hay, que enseñen el comando. Es una pequeña observación que puedo hacer. Pero todo lo demás muy bien.
Infografía
PC4
PRÁCTICA CALIFICADA 04
Temas evaluados:
•
Todas las guías de trabajo (1 - 11)
CRITERIO RIBA:
CG5 (2), CG6 (1), CG7 (2), CG10(2), D DIFICULTAD: ENTENDIMIENTO: HORAS DE DEDICACIÓN:
Esta PC no fue en realidad una Práctica Calificada, esta nota fue el resultado de las entregas de las guías completas. Desde la guía de trabajo número 1 hasta la 11.
Nota obtenida:
Comentario: Esta nota me ayudó mucho a subir mi promedio en estadística y también me pareció un buen incentivo para que los alumnos practiquen y resuelvan toda la guía con el fin de prepararse para las evaluaciones futura y a su vez, cumplir con la PC 4.
José Tairaku
COD 20181851 Lima-Perú 25/06/1999
20181851@aloe.ulima.edu.pe Yike Tairaku
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Yike Tairaku
SOBRE MÍ Escogí la carrera de arquitectura porque la veo como una pasión y creo que esta carrera va perfecta con mis cualidades, ya que me considero una persona creativa, detallista, perfeccionista y con mucha paciencia. Cualidades importantes para la elaboración de maquetas y/o dibujos. Además, tuve una experiencia en el colegio de hacer una maqueta sobre una obra literaria, la cual fue una de las mejores. Desde ese momento experimenté ese amor y pasión que tengo por la arquitectura.
IDIOMAS
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Adobe InDesign
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EDUCACIÓN 2005-2010 2011-2015 2016-2017 2018-Actualidad
Primaria Secundaria Pre-grado Pre-grado
Colegio La Unión Colegio La Unión UPC Universidad de Lima
RECONOCIMIENTOS
INTERESES
Lámina del curso Dibujo 1 2018-1 Seleccionado para exposición.
Jugar fútbol Escuchar Música Dibujar y Pintar Tocar instrumentos musicales
MATERIAS EN CURSO 2020-1 • • • •
Estadística Historia y Teoría de la Arquitectura I Construcción II Proyecto de Arquitectura IV
Código: DI-DUSAR-I-07 Fecha: 01-02-2017 Versión: N° 5
SÍLABO 2020-1 FACULTAD DE INGENIERÍA Y ARQUITECTURA CARRERA DE ARQUITECTURA ASIGNATURA ÁREA CÓDIGO NIVEL CARÁCTER REQUISITOS CRÉDITOS HORAS DE TEORÍA SEMANAL HORAS DE PRÁCTICA SEMANAL IDIOMA
I.
PROFESOR(ES) SUMILLA
ESTADÍSTICA GESTIÓN DE PROYECTOS 700058 TERCERO OBLIGATORIO ECONOMÍA Y EMPRESA TRES (3) DOS (2) DOS (2) ESPA ÑOL MUÑOZ GRADOS DE FLORES, Jessica (Coord.) SILVESTRE VALER, Jim Roland
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 de estadística, clasificación, tabulación y presentación de datos, medidas de posición y variación, nociones de probabilidad, variable aleatoria y distribuciones de probabilidad, nociones básicas de la teoría del muestreo, estimación de parámetros, prueba de hipótesis. II.
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. III.
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.. 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. 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. 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 Página 22 de 4 gestión inmobiliaria.
2. 3. 4.
2020 - 1