Licenciatura En Informatica

En este sitio se encuentra el temario y material desarrollado, tambien una invitacion a colaborar y aportar mas material.

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Unidad 1 Estadística descriptiva

1.1 Definicion y Campo Estadistica

1.2 Planteamiento de un caso especifico

1.3 Organizacion de Datos Estadisticos

1.4 Medidas Tendencia Central

1.5 Medidas Dispersion

1.6 Aplicacion en el caso especifico

Unidad 2 Distribuciones Muestrales Introduccion

2.2 Distribucion Muestral de Media Varianza Conocida

2.3 Teorema del Limite Central

2.4 Distribucion Muestral de Proporcion

2.5 Distribucion Muestral Diferencia de Medias y de diferencia de proporciones

2.6 Distribucion Muestral de Media Varianza Desconocida

2.7 Distribucion Muestral Diferencia Medias

2.8 Distribucion Muestral de la Varianza

2.9

Distribucion Muestral Razon de Varianzas

2.10 Aplicación en el caso específico

Unidad 3 Teoria de la Estimacion Introduccion

3.2 Estimacion y Propiedades Estimadores

3.3 Estimacion por Intervalo

3.4 Intervalo de Confianza Media con varianza conocida y desconocida

3.5 Intervalo de Confianza Proporción y diferencia de proporciones

3.6 Intervalo de Confianza Diferencias de Medias con varianza conocida y desconocida

3.7 Intervalo Confianza Varianza

3.8 Intervalo Confianza Razon Varianzas

3.9 Aplicacion en el caso especifico

Unidad 4 Pruebas de hipotesis

4.1 Conceptos Prueba de Hipotesis

4.2 Errores Tipo I y II

4.3 Prueba Hipotesis para Media con varianza conocida y desconocida

4.4 Prueba Hipotesis para Proporcion y diferencia de proporciones

4.5 Prueba Hipotesis Diferencia Medias con varianzas conocidas y desconocidas

4.6 Prueba Hipotesis Varianza

4.7 Prueba Hipotesis Razonde Varianzas

4.8 Prueba de Bondad de Ajuste

4.9 Aplicacion en el caso especifico

Unidad 5 Analisis de regresion lineal

5.1 Analisis Regresion Lineal con una variable independiente

5.2 Relaciones entre Variables

5.3 Modelos de Regresion y sus usos

5.4 Estimacion Funcion de Regresion

5.4.1 Metodo de Minimos Cuadrados

5.4.2 Estimadores Minimos Cuadrados

5.4.3 Estimacion Varianza Errores

5.5 Inferencias en Analisis Regresion

5.5.1 Inferencias respecto a Alfa y Beta

5.5.2 Intervalos Confianza Funcion de Regresion y valores observados

5.6 Medidas Descriptivas Asociacion x y en Modelo de Regresion

5.7 Aplicacion en el caso especifico

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Competencias Digitales (Tic’s Basicas) a construir con estos TEMAS:

  • Sacar una cuenta (click en )www.Gmail.com , usando todos los datos apropiados, recordar construir un usuario que lleve todos sus nombres y apellidos correctos, ver VIDEO GMAIL abajo en esta pagina.

pd: Si ya se tiene esta cuenta en otra materia solo ignorar esta competencia digital.

  • Sacar una cuenta (click en)www.Blogger.com, usando el correo de Gmail y tratar de conseguir el mismo usuario que se consiguio en Gmail ver VIDEO BLOGGER abajo en esta pagina.

pd: Si ya se tiene esta cuenta en otra materia solo ignorar esta competencia digital.

  • Crear el Libro de esta materia (abriendo un blog como lo llama blogger) en www.Blogger.com ver el VIDEO BLOGGER abajo en esta pagina, recordar usar el titulo mas aproximado a la materia que se pueda.
  • Crear un primer post (como lo llama blogger) o Tema (como lo conocemos nosotros) llamado Introduccion a la Materia en www.Blogger.com ver el VIDEO BLOGGER abajo en esta pagina.

pd: Escribir una muy breve descripcion de la materia ( no mas de uno o dos parrafos ) asi como tambien las expectativas y todas las competencias o habilidades digitales o de otra naturaleza que esperan practicar, aprender, construir, etc.

  • Crear todos los demas temas usando un post (como los llama blogger) para este Libro en wwww.blogger.com ver el VIDEO BLOGGER abajo en esta pagina.

pd: Recordar que un BLOG es una MATERIA y un POST es un TEMA de una materia.

pd: Solo crear los temas o post’s con titulos lo mas aproximados al tema real y dejarlos en blanco de momento.

pd: Saludos y suerte Prof Lauro Soto, Ensenada, BC, Mexico.