1.
Contenido I.
ORGANIZACIÓN DEL CURSO 1.1. COMPETENCIAS. 1.2. MAPA CONCEPTUAL DE LA MATERIA.
II.
6. 6. 10.
UNIDAD I: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
11.
RAP 1: Elaborar tablas de distribución de frecuencias y gráficas de datos, obtenidos de una muestra o población, para el planteamiento de problemas en el ámbito académico, social y global.
12.
Definición de estadística.
13.
Antecedentes históricos de la estadística. Elementos básicos y definición de: estadística, variables, muestra, población, etc. Obtención y organización de datos. Tipos de muestras.
16.
Elaboración de tablas de distribución de frecuencias.
27.
Representación gráfica de datos: histograma, polígono de frecuencia, figuras y circulares. Desarrollo de actividades estadísticas. RAP 2: Calcular las medidas de tendencia central, de posición y de dispersión, en datos obtenidos de una muestra o de una población en la resolución de problemas en el ámbito académico, social y global. Uso de diferentes medidas en la estadística:
17. 24.
34. 37. 47.
47.
Medidas de tendencia central: media (aritmética, geométrica y armónica), la mediana y la moda para datos agrupados y no agrupados.
47.
Medidas de posición: cuartiles, deciles y percentiles de un conjunto de datos.
59.
Medidas de forma: medida de asimetría (sesgo), medida de apuntamiento o curtosis.
64.
Medidas de correlación: coeficiente de correlación, recta de regresión, error estándar en la estimación.
66.
Medidas de dispersión: desviación media, varianza y desviación estándar en datos agrupados y no agrupados para la toma de decisiones.
74.
Ejemplos y ejercicios para calcular las diferentes medidas de tendencia central, posición y dispersión.
80.
Aplicar los elementos de la estadística descriptiva para presentar un proyecto estadístico.
91.
2.
Contenido III. UNIDAD II: PROBABILIDAD. RAP 1: Utilizar la teoría de conjuntos y las técnicas de conteo en la resolución de problemas en el ámbito académico, social y global. Probabilidad. Conceptos básicos. Teoría de conjuntos. Conjuntos y propiedades. Realización de operaciones con conjuntos (unión, intersección, complemento, …). Realización de una consulta bibliográfica sobre las diferentes técnicas de conteo que se emplean para obtener el número total de resultados de un experimento.
92. 93. 94. 95. 98. 105.
Aplicación de técnicas de conteo(regla de la multiplicación, 107. permutaciones, combinaciones, diagrama de árbol,…). Aplicación de las técnicas de conteo para determinar el número de resultados posibles. Factorial de un número. RAP 2: Obtener la probabilidad de eventos que cumplan con sus axiomas, en la resolución de problemas en el ámbito académico, social y global. Espacios muestrales. Probabilidad clásica y axiomática. Características de los eventos aleatorios para utilizarlas en el cálculo de probabilidades. Cálculo de probabilidades en eventos aleatorios. Ejemplos y ejercicios. Eventos independientes. Regla de multiplicación. Probabilidad conjunta. Ejemplos y ejercicios. RAP 3: Calcular la probabilidad condicional de eventos independientes y dependientes, en la resolución de problemas inmersos en el ámbito académico, social y global.
110. 127. 127. 128. 133. 134. 138. 141. 146.
Probabilidad condicional.
146.
Cálculo de la probabilidad en eventos dependientes e independientes. Principio de expansión.
148.
Teorema de Bayes
151.
Calcular problemas de probabilidad condicional en eventos independientes y dependientes, usando el teorema de Bayes, la probabilidad condicional y otros métodos estudiados. Ejemplos y ejercicios.
152.
152.
Contenido IV. UNIDAD III: DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD. RAP 1: Construir la distribución de probabilidad de variables aleatorias discretas y continuas en la resolución de problemas en los ámbitos académico, social y global. Distribución de probabilidad de variable aleatoria. Conceptos de variable aleatoria discreta y continua.
Función de densidad de una variable aleatoria (discreta o continua). Distribución de la probabilidad. Distribución de la probabilidad acumulada.
Esperanza matemática, varianza y desviación estándar. Resolver problemas de distribución de probabilidad para cálculo de la variable aleatoria, la esperanza matemática y la desviación estándar. RAP 2: Utilizar las distribuciones Binomial y de Poisson, en la resolución de problemas en los ámbitos académico, social y global. Distribuciones binomial y de Poisson. Consulta bibliográfica de los modelos matemáticos de la distribución binomial y de Poisson, y en qué condiciones son aplicables. Modelos matemáticos para la distribución binomial y la de Poisson. Condiciones para su aplicación en el cálculo de probabilidades.
157. 158. 159. 159. 161. 163. 166. 169. 171.
174. 174. 174. 175. 178. 180.
VI.
Media y desviación estándar de la distribución binomial. Aplicación de las distribuciones binomial y de Poisson. RAP 3: Aplicar la distribución Normal, en la resolución de problemas en los ámbitos académico, social y global. Modelo matemático de distribución normal, significado de sus parámetros, representación gráfica. Varianza y desviación estándar. Condiciones de aplicación de la distribución normal. Ejemplos y solución de problemas que involucran la distribución normal. EVALUACIÓN POR PARCIALES
VI.
APÉNDICE
207.
187. 187. 189. 193. 201.
VII. GLOSARIO DE TERMINOS
208.
VIII BIBLIOGRAFÍA
211.
X.
212.
MATERIALES DE ALEC
3.