Inf 303 probabilidades

UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR SYLLABUS

1.

DATOS INFORMATIVOS 1.1.

FACULTAD:

INGENIERÍA, CIENCIAS FÍSICAS Y MATEMÁTICA

1.2.

CARRERA:

INGENIERIA INFORMATICA

1.3.

ASIGNATURA:

PROBABILIDADES

1.4.

CÓDIGO DE ASIGNATURA:

303

1.5.

CRÉDITOS:

4

1.6.

SEMESTRE:

TERCERO

1.7.

UNIDAD DE CURRICULAR:

1.8.

TIPO DE ASIGNATURA:

OBLIGATORIA

1.9.

PROFESOR COORDINADOR DE ASIGNATURA:

MAT. JORGE ARROBA

ORGANIZACIÓN

BÁSICA

1.10. PROFESORES DE LA ASIGNATURA:

MAT. JORGE ARROBA

1.11. PERÍODO ACADÉMICO:

SEPTIEMBRE 2018 - FEBRERO 2019

1.12. N°. HORAS DE CLASE:

Presencial es: Presencial es: Asignatura s:

1.13. N°. HORAS DE TUTORIAS: 1.14. PRERREQUISITOS

1.15. CORREQUISITOS

Asignatura s:

64 32 Fundamentos de matemática Análisis 2

Práctica s: Virtuale s: Códigos:

103 201

Códigos :

2. DESCRIPCIÓN DE LA ASIGNATURA El curso pretende cubrir elementos básicos de probabilidades como son las técnicas de conteo y el cálculo de probabilidades de manera empírica, pasando luego al tratamiento y uso de modelos probabilísticos aplicados a casos presentados en el manejo de la información. En ese sentido, se presenta al estudiante una perspectiva del manejo conceptual de la información.

Sin duda la presencia de incertidumbre es parte común al momento de desarrollar, analizar e implementar sistemas y servicios, por lo que contar con un base científica para medirla, manejarla o incluso controlarla se convierte en una necesidad de todo profesional, particularmente los ingenieros en informática con el perfil de egreso propuesto. Así, la asignatura pretende mostrar como la aleatoriedad y por ende su tratamiento, está presente en casi todas las aplicaciones afines al quehacer del profesional en ingeniería informática.

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3. OBJETIVO GENERAL DE LA ASIGNATURA (Con fundamento en los objetivos generales de la carrera) Empoderar en el estudiante el manejo conceptual de probabilidades desde una perspectiva matemática para el tratamiento de problemas frecuentes presentados al momento de desarrollar, analizar e implementar sistemas y servicios.

4. OBJETIVOS ESPECÍFICOS DE LA ASIGNATURA (Con fundamento en los objetivos generales de la carrera) Aplicar técnicas de conteo para resolver problemas de combinatoria básica.

Modelar variables aleatorias de uso frecuente.

Calcular probabilidades y otros indicadores en el contexto de la experimentación.

5. CONTRIBUCIÓN DE LA ASIGNATURA EN LA FORMACIÓN DEL PROFESIONAL (Perfil de Egreso) Desde la perspectiva de que al desarrollar, analizar e implementar sistemas y servicios existen eventos plagados de incertidumbre debido a factores endógenos o exógenos de difícil o imposible control, el introducirse al manejo científico de la misma mediante el curso regular de probabilidades básicas, permitirá que el profesional en ingeniería informática aborde tal problemática y le de un tratamiento metodológico para medirlo, analizarlo y potencialmente controlarlo.

Este curso complementado con asignaturas como estadística u otras que estén relacionadas a la toma y manejo de datos sin duda dan fortaleza el ingeniero en informatica al dotarle de conocimiento para convivir con el azar.

6. RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA ASIGNATURA: (Para alcanzar los resultados de aprendizaje del perfil de egreso de la carrera) Identifica los potenciales resultados de un proceso de desarrollo, análisis e implementación de sistemas y servicios; valorando la injerencia de la incertidumbre.

Aplica técnicas de conteo, en dimensión finita, para cuantificar el número total de resultados a lograrse. Complementariamente, calcula la probabilidad de que un resultado se presente.

Reconoce el ajuste de los resultados de un proceso a un modelo de probabilidades y lo ajusta según la variable aleatoria asociada.

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7. PROGRAMACIÓN DE UNIDADES CURRICULARES DATOS INFORMATIVOS DE LA UNIDAD CURRICULAR No. 1 NOMBRE DE LA UNIDAD: OBJETIVO DE LA UNIDAD: RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA UNIDAD:

CÁLCULO DE HORAS DE LA UNIDAD

Introducción a las probabilidades Aplicar las definiciones y teoremas presentados en el capítulo para el cálculo de probabilidades desde la perspectiva empírica Identifica los potenciales resultados de procesos de desarrollo, análisis e implementación sistemas y servicios; valorando la injerencia de la incertidumbre de tal suerte que visualiza la probabilidad como una medida de certeza.

24 N°. Horas aprendizaje Teóricas ESCENARIOS DE APRENDIZAJE N°. Horas Prácticas- laboratorio 12

N°. Horas Presenciales TUTORÍAS

N°. Horas Aprendizaje Aula Virtual

TRABAJO AUTÓNOMO

36

Horas de Trabajo Autónomo

PROGRAMACIÓN CURRICULAR

CONTENIDOS

ACTIVIDADES DE TRABAJO AUTÓNOMO, ACTIVIDADES DE INVESTIGACIÓN Y DE VINCULACIÓN CON LA SOCIEDAD

MECANISMOS DE EVALUACIÓN

I. Espacios probabilísticos Eventos y espacios muéstrales Definición axiomática de la probabilidad Probabilidad empírica Espacios muéstrales finitos Espacios muéstrales infinitos numerables Espacios muéstrales continuos

Resolver ejercicios de los textos recomendados

Prueba de ejercicios resueltos

Investigar aplicaciones en teoría de Grafos, teoría de números Resolver ejercicios de los textos recomendados

Exposición de investigaciones

Investigar aplicaciones en biociencias, industria Resolver ejercicios de los textos recomendados

Exposición de investigaciones

Espacio de probabilidades II. Técnicas de conteo Principio de multiplicación y adición.

Permutaciones y combinaciones con repetición o sin repetición Calculo de probabilidades III. Probabilidad condicionada Independencia y condicionalidad Probabilidad completa y fórmula de Bayes

METODOLOGÍAS DE APRENDIZAJE:

   

Prueba de ejercicios resueltos

Prueba de ejercicios resueltos

Exposición oral (clase magistral) Ejercicios dentro de clase Trabajos de investigación Ejercicios fuera del aula

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UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR SYLLABUS 

RECURSOS DIDÁCTICOS:

Lecturas obligatorias

Bibliografía física y magnética complementaria Listados con ejercicios resueltos

BIBLIOGRAFÍA

Basica:  Mendenhall W., W. D. (2010). Estadística matemática con aplicaciones. México: Cengage Learning Editores, S.A.



Galindo E., (2012) Probabilidad y Estadistica.



Schaum. (1998). Probabilidad. México: McGraw Hill.

Complementaria:  Krishnan, V. (2006). PROBABILITY AND RANDOM PROCESSES. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc Sheldon, R. (2010). Introduction to Probability Models. Oxford: Academic Press.

OBRAS FÍSICAS VIRTUAL NOMBRE BIBLIOTECA VIRTUAL Mendenhall BÁSICA Galindo Schaum COMPLEMENTARIA Krishnan

DATOS INFORMATIVOS DE LA UNIDAD CURRICULAR No. 2 NOMBRE DE LA UNIDAD: OBJETIVO DE LA UNIDAD: RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA UNIDAD:

Introducción a las variables aleatorias y funciones asociadas Modelar procesos empíricos de conteo para calcular probabilidades en términos de funciones de densidad o distribución Identifica experimentos aleatorios, los representa como variables aleatorias y calcula probabilidades usando funciones de densidad y distribución.

ESCENARIOS DE APRENDIZAJE

CÁLCULO DE HORAS DE LA UNIDAD

N°. Horas aprendizaje Teóricas N°. Horas Prácticas- laboratorio

4

N°. Horas Presenciales TUTORÍAS

8

N°. Horas Aprendizaje Aula Virtual

TRABAJO AUTÓNOMO

Horas de Trabajo Autónomo

12

PROGRAMACIÓN CURRICULAR ACTIVIDADES DE TRABAJO AUTÓNOMO, ACTIVIDADES DE INVESTIGACIÓN Y DE VINCULACIÓN CON LA SOCIEDAD

CONTENIDOS I.

II.

MECANISMOS DE EVALUACIÓN

Variables aleatorias Definición Variables aleatorias discretas Variables aleatorias continuas Funciones de densidad distribución

Resolver ejercicios de los textos recomendados

Prueba de ejercicios resueltos

Resolver ejercicios de los textos recomendados.

Prueba de ejercicios resueltos

y

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UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR SYLLABUS Definición Esperanza matemática Varianza Función generadora momentos

de

Investiga la historia de la probabilidad    

METODOLOGÍAS DE APRENDIZAJE:

RECURSOS DIDÁCTICOS:

Presenta informe.

Exposición oral (clase magistral) Ejercicios dentro de clase Trabajos de investigación Ejercicios fuera del aula

Bibliografía física y magnética complementaria Listados con ejercicios resueltos

BIBLIOGRAFÍA Basica:  Mendenhall W., W. D. (2010). Estadística matemática con aplicaciones. México: Cengage Learning Editores, S.A.



Galindo E., (2012) Probabilidad y Estadistica.



Schaum. (1998). Probabilidad. México: McGraw Hill.

Complementaria:  Krishnan, V. (2006). PROBABILITY AND RANDOM PROCESSES. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc Sheldon, R. (2010). Introduction to Probability Models. Oxford: Academic Press.

OBRAS FÍSICAS VIRTUAL NOMBRE BIBLIOTECA VIRTUAL Mendenhall BÁSICA Galindo Schaum COMPLEMENTARIA Krishnan

DATOS INFORMATIVOS DE LA UNIDAD CURRICULAR No. 3 NOMBRE DE LA UNIDAD: OBJETIVO DE LA UNIDAD: RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA UNIDAD:

Distribuciones de probabilidad Modelar procesos con distribuciones continuas y discretas básicas Aplica conceptos matemáticos de series e integrales definidas e impropias al cálculo de probabilidades.

ESCENARIOS DE APRENDIZAJE

CÁLCULO DE HORAS DE LA UNIDAD

N°. Horas aprendizaje Teóricas N°. Horas Prácticas- laboratorio N°. Horas Presenciales

TUTORÍAS

24

12

N°. Horas Aprendizaje Aula Virtual

TRABAJO AUTÓNOMO

Horas de Trabajo Autónomo

36

PROGRAMACIÓN CURRICULAR

CONTENIDOS

ACTIVIDADES DE TRABAJO AUTÓNOMO, ACTIVIDADES DE INVESTIGACIÓN Y DE VINCULACIÓN CON LA

MECANISMOS DE EVALUACIÓN

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UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR SYLLABUS SOCIEDAD I. Distribuciones discretas Uniforme Bernoulli y Binomial Hipergeométrica Geométrica Binomial negativa Poisson.

II. Distribuciones continuas Uniforme Exponencial Gamma y Beta Waibull Chi-cuadrado F de Fisher Normal Log-Normal III. Teoremas límite Ley de los grandes números Teorema central del limite Convergencias en ley

Resolver ejercicios de los textos recomendados

Prueba de ejercicios resueltos

Resolver ejercicios de los textos recomendados.

Prueba de ejercicios resueltos

Investiga la historia de las leyes de probabilidad

Presenta informe.

Investigar aplicaciones

Presentación de ejercicios

   

METODOLOGÍAS DE APRENDIZAJE:

RECURSOS DIDÁCTICOS:

Exposición oral (clase magistral) Ejercicios dentro de clase Trabajos de investigación Ejercicios fuera del aula

Bibliografía física y magnética complementaria Listados con ejercicios resueltos

BIBLIOGRAFÍA

Basica:  Mendenhall W., W. D. (2010). Estadística matemática con aplicaciones. México: Cengage Learning Editores, S.A.



Galindo E., (2012) Probabilidad y Estadistica.



Schaum. (1998). Probabilidad. México: McGraw Hill.

Complementaria:  Krishnan, V. (2006). PROBABILITY AND RANDOM PROCESSES. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc Sheldon, R. (2010). Introduction to Probability Models. Oxford: Academic Press.

OBRAS FÍSICAS VIRTUAL NOMBRE BIBLIOTECA VIRTUAL Mendenhall BÁSICA Galindo Schaum COMPLEMENTARIA Krishnan

DATOS INFORMATIVOS DE LA UNIDAD CURRICULAR No. 4 NOMBRE DE LA UNIDAD: OBJETIVO DE LA UNIDAD: RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA UNIDAD:

Complementos Modelar procesos con distribuciones continuas y discretas en dos dimensiones y cadenas de Markof discretas Aplica conceptos matemáticos de series e integrales definidas e impropias en dos dimensiones al cálculo de probabilidades y probabilidades condicionadas.

CÁLCULO DE HORAS DE LA UNIDAD

ESCENARIOS DE

N°. Horas aprendizaje Teóricas

8

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UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR SYLLABUS APRENDIZAJE

N°. Horas Prácticas- laboratorio 4

N°. Horas Presenciales TUTORÍAS

N°. Horas Aprendizaje Aula Virtual

TRABAJO AUTÓNOMO

12

Horas de Trabajo Autónomo

PROGRAMACIÓN CURRICULAR

CONTENIDOS I.

Distribuciones multivariantes

ACTIVIDADES DE TRABAJO AUTÓNOMO, ACTIVIDADES DE INVESTIGACIÓN Y DE VINCULACIÓN CON LA SOCIEDAD

MECANISMOS DE EVALUACIÓN

Resolver ejercicios de los textos recomendados

Prueba de ejercicios resueltos

Resolver ejercicios de los textos recomendados.

Prueba de ejercicios resueltos

Variables aleatorias bidirnensionales Variables bidimensionales discretas Variables bidimensionales continuas II.

Leyes de probabilidad

Distribución condicionada Esperanza y covarianza Distribución normal bivariante III. Cadenas de Markof discretas

Prueba de ejercicios resueltos Definiciones Matriz asociada Propiedades básicas

Plantear un modelo matricial de cambo de estados   

METODOLOGÍAS DE APRENDIZAJE:

RECURSOS DIDÁCTICOS:

Exposición oral (clase magistral) Ejercicios dentro de clase Ejercicios fuera del aula

Bibliografía física y magnética complementaria Listados con ejercicios resueltos

BIBLIOGRAFÍA Basica:  Mendenhall W., W. D. (2010). Estadística matemática con aplicaciones. México: Cengage Learning Editores, S.A.



Galindo E., (2012) Probabilidad y Estadistica.



Schaum. (1998). Probabilidad. México: McGraw Hill.

Complementaria:  Krishnan, V. (2006). PROBABILITY AND RANDOM PROCESSES. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc Sheldon, R. (2010). Introduction to Probability Models. Oxford: Academic Press.

OBRAS FÍSICAS VIRTUAL NOMBRE BIBLIOTECA VIRTUAL Mendenhall BÁSICA Galindo Schaum COMPLEMENTARIA Krishnan VICERRECTORADO ACADÉMICO DE INVESTIGACIÓN Y POSGRADO DIRECCIÓN GENERAL ACADÉMICA Período 2018 - 2019

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8. RELACIÓN DE LA ASIGNATURA CON LOS RESULTADOS DEL PERFIL DE EGRESO DE LA CARRERA RESULTADOS O LOGROS DE APRENDIZAJE DEL PERFIL DE EGRESO DE LA CARRERA ( Copiar los elaborados por cada unidad) a) Identifica los potenciales resultados de procesos de desarrollo, análisis e implementación sistemas y servicios; valorando la injerencia de la incertidumbre de tal suerte que visualiza la probabilidad como una medida de certeza.

EL ESTUDIANTE DEBE (Evidencias de aprendizaje: Conocimientos, habilidades y valores) Detecta casi de inmediato la presencia de aleatoriadad en los fenómenos.

b) Identifica experimentos aleatorios, los representa como variables aleatorias y calcula probabilidades usando funciones de densidad y distribución.

La identificación de experimentos aleatorios y construcción de variables aleatorias para el cálculo de probabilidades se hace de manera expedita.

c) Aplica conceptos matemáticos de series e integrales definidas e impropias al cálculo de probabilidades.

Al manejar las series y las integrales aprendidas en análisis, el cálculo de probabilidades es inmediato.

d) Aplica conceptos matemáticos de series e integrales definidas e impropias en dos dimensiones al cálculo de probabilidades y probabilidades condicionadas.

La conceptualización bidimensional del análisis se plasma en la interpretación del valor de la probabilidad.

9. EVALUACIÓN DEL APRENDIZAJE

ESTUDIANTE

POR

PRIMER HEMISEMESTRE (PUNTOS)

TÉCNICAS Evaluación hemisemestral Prueba y/o lecciones Trabajos de investigación Trabajo autónomo y/o virtual Trabajos grupales Trabajos de laboratorio

(8 Puntos) ( 12 Puntos) El máximo valor que se asigna a estas evaluaciones es de 6 puntos TOTAL

(20 Puntos)

RESULTADOS

DE

SEGUNDO HEMISEMESTRE (PUNTOS) (8 Puntos) ( 12 Puntos) El máximo valor que se asigna a estas evaluaciones es de 6 puntos (20 Puntos)

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10. PERFIL DEL DOCENTE QUE IMPARTE LA ASIGNATURA Matemático, Ingeniero matemático, estadístico o afín con estudios de postgrado en Estadística Aplicada, de preferencia maestría o doctorado en Probabilidad y Estadística; experiencia docente y profesional en diseño de estudios, líneas de base o evaluación, construcción y análisis de indicadores. Manejo de software estadístico.

11. REVISIÓN Y APROBACIÓN ELABORADO POR:

REVISADO

FIRMA DE LOS DOCENTES QUE DICTAN LA ASIGNATURA

Coordinador del Área: Matemáticas NOMBRE: Mat. Jorge Arroba

FECHA: 2018-09

APROBADO Director de Carrera Ingeniería Informática Ing. Boris Herrera

FECHA: 2018-09 Docente 1: ______________________ Mat. Jorge Arroba

FECHA: 2018-09 FIRMA: ______________________ FIRMA: ______________________

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