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Orientación Universidad
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analisis probabilistico, Apuntes de Matemáticas aplicadas a las Ciencias Sociales II

analisis probabilistico analisis

Tipo: Apuntes

2021/2022

Subido el 20/02/2024

jorge-aguirre-21
jorge-aguirre-21 🇬🇹

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UNIVERSIDAD DE SAN CARLOS
FACULTAD DE INGENIERÍA
ESCUELA DE CIENCIAS
PROGRAMA DEL CURSO ANÁLISIS PROBABILÍSTICO
CÓDIGO: 736
DÍAS QUE SE IMPARTE EL CURSO: lunes a viernes
ESCUELA: Ciencias
HORARIO DEL CURSO
AREA: Estadística
CRÈDITOS: 5 créditos
PRE-REQUISITO: 732 Estadística 1
HORAS POR SEMANA DEL CURSO: 5 Horas
POST-REQUISITO: Comunicaciones 1 (242) y
Teoría Probabilística de Decisiones (738).
CATEGORÌA: Obligatorio para Ing. Eléctrica,
Electrónica, Mecánica Eléctrica y Ciencias y Sistemas.
Optativo para todas las demás carreras.
DESCRIPCIÓN
En los años recientes el análisis estadístico, los procesos estocásticos y la aplicación de la
teoría de probabilidades a la confiabilidad y a la toma de decisiones han adquirido trascendencia en
los campos de la Ingeniería y las ciencias sociales, por lo que su conocimiento es indispensable para
el personal de dichas disciplinas.
Este curso tiene como propósitos fundamentales: ofrecer una introducción a los conceptos
de Inferencia Estadística, Modelos Lineales, Procesos Estocásticos y Confiabilidad, mostrando las
aplicaciones en el campo de la ingeniería. Su finalidad es preparar al estudiante para que con
confianza resuelva problemas que requieren el empleo de las leyes de probabilidad y los procesos
estocásticos, así como para que efectúen análisis estadístico y modelen matemáticamente
situaciones de incertidumbre.
El curso requiere de los conocimientos adquiridos en Estadística 1, de manera que el
estudiante deberá dominar dichos conceptos al desarrollar cada uno de los contenidos.
OBJETIVOS GENERALES:
Al finalizar el curso, el estudiante:
1. Resolverá problemas relacionados con Inferencia Estadística, Modelos Lineales, Procesos
Estocásticos y Confiabilidad.
2. Utilizará adecuadamente las técnicas estudiadas en el análisis y solución de problemas de
ingeniería.
3. Valorará la importancia del análisis estadístico, en la solución de problemas de ingeniería.
METODOLOGIA
- Docencia Directa
- Dinámica de grupos, discusión y resolución de problemas
- Estudio Independiente
- Prácticas
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UNIVERSIDAD DE SAN CARLOS

FACULTAD DE INGENIERÍA

ESCUELA DE CIENCIAS

PROGRAMA DEL CURSO ANÁLISIS PROBABILÍSTICO

CÓDIGO: 736 DÍAS QUE SE IMPARTE EL CURSO: lunes a viernes ESCUELA: Ciencias HORARIO DEL CURSO AREA: Estadística CRÈDITOS : 5 créditos PRE-REQUISITO: 732 Estadística 1 HORAS POR SEMANA DEL CURSO : 5 Horas POST-REQUISITO: Comunicaciones 1 (242) y Teoría Probabilística de Decisiones (738). CATEGORÌA: Obligatorio para Ing. Eléctrica, Electrónica, Mecánica Eléctrica y Ciencias y Sistemas. Optativo para todas las demás carreras. DESCRIPCIÓN En los años recientes el análisis estadístico, los procesos estocásticos y la aplicación de la teoría de probabilidades a la confiabilidad y a la toma de decisiones han adquirido trascendencia en los campos de la Ingeniería y las ciencias sociales, por lo que su conocimiento es indispensable para el personal de dichas disciplinas. Este curso tiene como propósitos fundamentales: ofrecer una introducción a los conceptos de Inferencia Estadística, Modelos Lineales, Procesos Estocásticos y Confiabilidad, mostrando las aplicaciones en el campo de la ingeniería. Su finalidad es preparar al estudiante para que con confianza resuelva problemas que requieren el empleo de las leyes de probabilidad y los procesos estocásticos, así como para que efectúen análisis estadístico y modelen matemáticamente situaciones de incertidumbre. El curso requiere de los conocimientos adquiridos en Estadística 1, de manera que el estudiante deberá dominar dichos conceptos al desarrollar cada uno de los contenidos. OBJETIVOS GENERALES: Al finalizar el curso, el estudiante:

  1. Resolverá problemas relacionados con Inferencia Estadística, Modelos Lineales, Procesos Estocásticos y Confiabilidad.
  2. Utilizará adecuadamente las técnicas estudiadas en el análisis y solución de problemas de ingeniería.
  3. Valorará la importancia del análisis estadístico, en la solución de problemas de ingeniería. METODOLOGIA
  • Docencia Directa
  • Dinámica de grupos, discusión y resolución de problemas
  • Estudio Independiente
  • Prácticas

EVALUACIÓN

Tres exámenes parciales 50 puntos Tareas 6 puntos Hojas de trabajo 8 puntos Prácticas 5 puntos Actividades complementarias 6 puntos Total de zona 75 puntos Examen Final 25 puntos CONTENIDO PROGRAMÀTICO I. PRIMERA UNIDAD: PROCESOS ESTOCÁSTICOS 1 .1 Procesos estocásticos. 1.2 Cadenas de Markov. 1.3 Vectores de probabilidad y matrices estocásticas. 1.4 La propiedad Markoviana 1.5 Probabilidad de transición estacionaria. 1.6 Distribución inicial de probabilidades 1.7 Ecuaciones de Chapman Kolmogorov. 1.8 Tiempos de primer paso. 1.9 Clasificación de estados de una Cadena de Markov. 1.10 Propiedades a largo plazo. 1.11 Estados de absorción. 1.12 Cadenas de Markov en parámetro continuo. 1.13 Caminata aleatoria. 1.14 Procesos de Nacimiento y Muerte. II. SEGUNDA UNIDAD: APLICACIONES DE LOS PROCESOS ESTOCÁSTICOS 2 .1 El proceso de decisión Markoviano, modelo de etapas infinitas. 2 .2 Teoría de colas 2.2.1 Modelo M:M: 2 .2.2 Modelo M:M:S 2.2.3 Modelo M:G: 1 2.2. 4 Modelo M:G:S III. TERCERA UNIDAD: INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA 3 .1 Distribuciones muestrales para una población 3 .1.1 Media 3 .1.2 Proporción 3 .1.3 Varianza 3 .2 Estimación. 3 .2.1 Estimación puntual. 3 .2.2 Estimación por intervalo de confianza para una población 3 .2.1 Media 3 .2.2 Proporción 3 .2.3 Varianza 3 .3 Pruebas de hipótesis. 3 .3.1 Elementos de una prueba de hipótesis. 3 .3.2 Potencia de la prueba. 3 .3.3 Pruebas de hipótesis para una población. 3 .3.3.1 Prueba para la media de una población.

Editorial Cengage, 20 10.

  • Pazos, González y Díaz. Colas discretas, teoría de colas y simulación de eventos discretos. Prentice Hall, 2003.
  • Taha, Hamdy. Investigación de Operaciones. Séptima edición. Editorial Prentice Hall, 2004
  • Walpole Myers y Myers. Probabilidad y Estadística para ingenieros. Octava edición. Editorial Pearson, 2007.
  • Wilton, Susan y Arnold,.Jesse. Probabilidad y Estadística con aplicaciones para Ingeniería y Ciencias computacionales. Cuarta edición. Editorial Mc Graw Hill, 2003
  • Winston, Wayne L. Investigación de Operaciones. Cuarta edición. Editorial Cengage, 2005.

Actualizado enero 2020