UNIVERSIDADTECNOLÓGICAEQUINOCCIAL
VICERRECTORADOGENERALACADÉMICO
INFORMACIÓNGENERAL
FACULTAD/DEPARTAMENTO: Facultad de Comunicación, Artes y Humanidades
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CARRERA: Diseño Gráfico Publicitario
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Asignatura/Módulo:
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Código:
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Prerrequisitos:
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Número de Créditos: 4
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Correquisitos:
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Área Académica: Ciencias Básicas
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Nivel: 3ro
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Período académico: Octubre 2018 – Febrero 2019
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DOCENTE:
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Nombre: Pepe Lascano Torres.
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Grado académico o título profesional:
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e-mail: plascano@ute.edu.ec
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Master
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Breve reseña de la actividad académica y/o
profesional
Docente:
Académicas: TECNICO SUPERIOR EN PROCESAMIENTO ELECTRONICO DE DATOS: PROGRAMADOR
(*), INSTITUTO TECNOLOGICO SUPERIOR ECUATORIANO DE INFORMATICA, Número de
Registro: 2147-03-24968
TECNICO SUPERIOR EN PROCESAMIENTO ELECTRONICO DE DATOS: ANALISTA (*), INSTITUTO TECNOLOGICO SUPERIOR ECUATORIANO DE INFORMATICA, Número de Registro: 2147-03-25299 INGENIERO EN INFORMATICA (*), UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR, Número de Registro: 1005-03-465751 ESPECIALISTA EN MULTIMEDIA EDUCATIVA (*), UNIVERSIDAD TECNOLOGICA ISRAEL, Número de Registro: 1051-10-715516 DIPLOMA SUPERIOR DE CUARTO NIVEL EN PEDAGOGIAS INNOVADORAS (*), UNIVERSIDAD TECNICA PARTICULAR DE LOJA, Número de Registro: 1031-05-609640 DIPLOMA SUPERIOR LAS NUEVAS TECNOLOGIAS DE LA INFORMACION Y COMUNICACION Y SU APLICACION EN LA PRACTICA DOCENTE ECUATORIANA (*), UNIVERSIDAD NACIONAL DE LOJA, Número de Registro: 1008-06-647137 MAGISTER EN SISTEMAS INFORMATICOS EDUCATIVOS (*), UNIVERSIDAD TECNOLOGICA ISRAEL, Número de Registro: 1051-11-731347 |
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DESCRIPCIÓN DE LA ASIGNATURA
La
generación, procesamiento y análisis de información en una organización, como
pasos previos a la implementación y mejoramiento de procesos, exige el dominio
de la estadística, comprendida como un conjunto de herramientas que tienen un
doble propósito: apoyar el proceso de generación de datos e identificar
herramientas de análisis que faciliten la toma de decisiones. Desde la misma
perspectiva, el diseño y ejecución de proyectos de inversión para la creación
de empresas, exige el conocimeinto de las técnicas de investigación de
mercados, de planificación estratégica y otras disciplinas que apoyan a la
consecución de objetivos. La estadística en la actualidad demanda el uso de
herramientas informáticas especializadas, donde su rol en el proceso de
formación, debe ir orientado a desarrollar las habilidades de aplicabilidad,
síntesis y análisis de los estudiantes. El desafío entonces para el futuro
profesional, es el de capacitarse en el uso de herramientas estadísticas y el
conocimiento teórico de las mismas.
OBJETIVOGENERALDELAASIGNATURAOMÓDULO
Aplicar
las técnicas estadísticas en la recopilación, organización e interpretación de
información cualitativa y cuantitativa producto de una investigación, en áreas
multidisciplinarias, desde la perspectiva dinámica de la información orientando
las acciones en materia de planificación y control, con el objetivo básico de
apoyar la estrategia organizacional.
RESULTADOSDEAPRENDIZAJE
Resultados del Aprendizaje de la Carrera a los
que tributa la asignatura
Esta sección se debe llenar entre el Coordinador y el responsable de Área o en su lugar el Jefe Departamental. |
Aplica conocimientos y estrategias metodológicas
de Estadística para desarrollar la capacidad de análisis, síntesis y
evaluación, en la solución de problemas sociales, medios de comunicación y
económicos
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Resultado del Aprendizaje de la asignatura o
módulo
El estudiante será capaz de: |
Forma de evidenciarlo
|
Aplica técnicas y
procedimientos estadísticos al tratamiento de pequeños y grandes volúmenes de
datos desde la recopilación de los mismos, pasando por la tabulación,
presentación, análisis.
|
Tablas de frecuencia y
gráficos elaborados con la información obtenida en base de datos recolectados,
en deberes, talleres individuales y / o grupales y pruebas.
Uso de software
especializado. Subido a blog
|
Utiliza las medidas de
tendencia central y dispersión en bases de datos para la toma de decisiones.
|
Ejercicios de aplicación
prácticos en deberes, talleres y pruebas Subido a blog
Uso de software
especializado.
|
Aplica las definiciones y reglas
probabilísticas en la toma de
decisiones.
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Resuelve problemas aplicados a la carrera utilizando
las distribuciones probabilísticas.
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Identificar, plantear y calcular problemas relacionados con los diferentes
tipos de Distribuciones Probabilísticas, en deberes, talleres y trabajos
individuales y / o grupales. Subido a blog
|
Aplica procedimientos de muestreo para
poblaciones finitas e infinitas
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Identificar y calcular una Muestra que sea lo más representativa
de la población, en deberes, talleres y trabajos individuales y / o grupales. Subido a
blog
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METODOLOGÍA
Metodologías
•
Autoaprendizaje
•
Aprendizaje Basado en Problemas
•
Aprendizaje Colaborativo
Estrategias
•
Preinstruccionales
•
Metacognitivas
•
Comunicativas
•
Cooperativas
•
De comprensión
•
De apoyo
•
De proyectos
•
Trabajo en equipo
•
Desempeño de roles
•
Discusión de casos
•
Debate
•
Gestión de la información
•
Elaboración de hipótesis
•
Toma de decisiones
•
Planteamiento de problemas
•
Resolución de problemas
•
Simulación
•
Prácticas en laboratorios o escenarios
COMPORTAMIENTOÉTICO
Los
estudiantes están obligados a cumplir con las normas que establece el
Reglamento del Alumno de la UTE. El docente cumplirá funciones de tutor o
facilitador del proceso de enseñanza aprendizaje, se requiere que los
estudiantes establezcan un compromiso de participar activamente para el buen
desarrollo de los talleres y las actividades complementarias. Con este fin, se
hace indispensable seguir siguientes reglas de comportamiento:
•
Puntualidad, el docente y el estudiante
debe llegar al aula de clases a la hora programada, se tomará en cuenta la
reglamentación de la universidad.
•
En las exposiciones, se deberá mantener
el mayor respeto a la palabra de los compañeros y compañeras.
•
El fraude (copia) o intento de ello
será sancionado con la calificación de cero (0) e informar a su respectivo
coordinador de carrera a fin de las sanciones
de
ley. (código de ética de la Universidad)
•
Respecto total a la relación docente –
estudiante, estudiante – docente y estudiante – estudiante.
• Prohibido
terminantemente el uso de celulares, audífonos, equipos tecnológico no
relacionado con las actividades académicas que difieran en el normal desarrollo
de las clases.
•
No se permitirá el consumo de bebidas y
alimentos.
•
No es permitido abandonar el aula con
cualquier excusa.
•
En los trabajos se deberán incluir las
citas y referencias de los autores consultados (de acuerdo a normativas
aceptadas vigentes APA). (código de ética
de la
Universidad)
•
Si es detectada la poca o ninguna
participación en las actividades grupales de algún miembro de los equipos de
trabajo y esto no es reportado por ellos
mismos,
se asumirá complicidad de ellos y serán sancionados con la nota de cero en todo
el trabajo final
•
Los casos, trabajos y otras tareas se
recibirán el día o en la sesión establecida en la programación. No se aceptarán
solicitudes de postergación.
RECURSOS
Documentos
disponibles en la plataforma virtual (previo y durante el período académico)
tales como: programación académica (syllabus), guía metodológica, links a
bibliografía digital. Adicionalmente, las aulas de clase disponen de recursos
indispensables para desarrollar la actividad educativa como proyector, pizarra de
tiza líquida, marcadores y servicio de wifi, medios con los cuales se facilita
el desarrollo de las diversas tareas y exposiciones. Finalmente, la Universidad
dispone de una biblioteca suficientemente equipada con textos básicos y
complementarios utilizados en el desarrollo de la asignatura.
EVALUACIÓN
BIBLIOGRAFÍA
BÁSICA:
Newbold Paul, Carlson Willam L.,Thorne Betty. (2008) Estadística
para Administración y Economía. Sexta Edición. España.Prentice Hall.
Lind, D., Marchal, W., Wathen, S.
(2012). Estadística aplicada a los negocios y la economía. Decimosexta edición.
México: McGraw Hill Education.
COMPLEMENTARIA:
Samuels, M.; Witmer, J; Schaffner, A.
(2012). Fundamentos de Estadística para las Ciencias de la vida. Cuarta
edición; Pearson Educación, S.A, Madrid.
Levin,
R. y Rubin, D. (2010) Estadística para la Administración y
Economía. Séptima edición. México:Prentice Hall.
Mason,Lind,Marchal
(2005). Estadística para Administración y
Economía. Décima edición, Colombia: Alfaomega.
Walpole, R., Myers, R., Myers., Sharon; Ye, K. (2012). Probabilidad y Estadística para Ingeniería y
Ciencias. Novena edición. México: Pearson.
RECOMENDADA:
Anderson, D., Sweeney, D. Williams T.,
Camm, J. y Cochran, J. (2016). Estadística
para Negocios y Economía. Décima segunda edición. CENGAGE Learning, México.
Levin, R. y Rubin, D. (2010).
Estadística para la Administración y Economía. Séptima edición. México:
Prentice
Hall. Bibliografía Recomemendada
Básicas
http://www.aulafacil.com/cursos/l11213/ciencia/estadisticas/estadisticas/introduccion-a-la-estadistica-descriptiva.
Aperturado 2017/ 04/13.Dirección Electrónica Complementaria
http://www.dm.uba.ar/materias/probabilidades_estadistica_C/2006/2/
Dirección Electrónica Complementaria
http://www.dm.uba.ar/materias/probabilidades_estadistica_C/2006/2/PyEC12.pdf Aperturado 2017/04/13
Recomendadas
TABLADECONTENIDOS
UNIDAD 1 INTRODUCCIÓN, CONCEPTOS DE ESTADÍSTICA,
ORGANIZACIÓN Y TABULACIÓN DE DATOS
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Temas
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Sesión (Hora clase)
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Tarea/Lecturas
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Indicaciones Generales – políticas de clase 1.1
Introducción, concepto, importancia, principales ramas de la estadística.
Etapas de la investigación estadística. 1.2 Conceptos básicos: población,
muestra, muestreo, elemento o unidad de análisis, parámetro, estadístico,
variable, fuentes de información.
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1° sesión 2 hora(s)
|
Lectura:
Lind, Marchal, Wathen pag. 2-8
|
1.3 Variable y clasificación cuantitativa:
discreta y continua cualitativa o de atributo. Técnicas de recopilación de
datos
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2° sesión 2 hora(s)
|
Lectura:
Lind, Marchall, Wathen pag. 8-11
|
1.4 Resumen de datos para una variable
cualitativa o categórica. Ordenamiento de datos cualitativos, distribución de
frecuencia absoluta, relativa y porcentual. Representación gráfica:
|
3° sesión 2 hora(s)
|
Ejercicios: Lind, Marchall, Wathen pag. 20-28
|
1.4.1 Gráfica de sectores (circular). Diagrama de
Pareto. Ejercicios de aplicación.
|
4° sesión 2 hora(s)
|
Ejercicios: Lind, Marchall, Wathen pag. 20-28.
Ejercicios: Lind, Marchall, pag.29- 35
|
1.4.2 Resumen de datos para una variable cuantitativa.
Tablas o cuadros de frecuencia para datos no agrupados.
|
5° sesión 2 hora(s)
|
Lectura: Lind, Marchall, pag.29- 35
|
1.5. Tablas o cuadros de frecuencia para datos
agrupados, técnicas de agrupación de datos, procedimiento para la
construcción de frecuencias absolutas, relativas y porcentuales. 1.5.1
Representación gráfica de una distribución frecuencias, Histogramas.
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6° sesión 2 hora(s)
|
Lectura: Lind, Marchall, Wathen pag.36-43 y 105
|
1.5.2 Diagramas de Frecuencias - Polígono de
frecuencias TALLER
|
7° sesión 2 hora(s)
|
Aplicación de conocimientos
|
1.5.3 diagrama de Tallo y hoja, representación
gráfica de una distribución de frecuencias acumulada, ojiva. Práctica
(software de simulación: Excel, SPSS)
|
8° sesión 2 hora(s)
|
Trabajo individual
|
I Parcial
|
9° sesión 2 hora(s)
|
Aplicación de conocimientos
|
Correción y ENTREGA DE NOTAS
|
10° sesión 2 hora(s)
|
Trabajo individual
|
UNIDAD 2. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL PARA DATOS
AGRUPADOS Y NO AGRUPADOS.
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Temas
|
Sesión (Hora clase)
|
Tarea/Lecturas
|
2.1. Medidas de tendencia central para datos no
agrupados. Definiciones, propiedades. Media aritmética,
|
11° sesión 2 hora(s)
|
Lectura: Lind, Marchal, Wathen pag.58-66
Ejercicios: Lind, Marchal, Wathen pag. 111 - 113 Ejercicios: Lind, Marchal,
Wathen pag. 88 - 90.
|
2.2 continuación Datos no agrupados media
ponderada, media geométrica, mediana, moda, fractiles.
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12° sesión 2 hora(s)
|
Lind, Marchall, Wathen pag. 111 - 113
|
2.2 Medidas de tendencia central para datos
agrupados: media aritmética, media ponderada, media geométrica, mediana, moda
|
13° sesión 2 hora(s)
|
Ejercicios: Lind, Marchal, Wathen pag. 74-82.
|
2.3 Medidas de posición: cuartiles, quintiles,
deciles, percentiles.
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14° sesión 2 hora(s)
|
Ejercicios: Lind, Marchal, Wathen pag. 88 - 91.
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2.4 Medidas de dispersión o variabilidad, para
datos no agrupados: rango, rango intercuartílico, varianza de la población,
desviación estándar de la población, coeficiente de variación. Aplicaciones
|
15° sesión 2 hora(s)
|
Ejercicios: Lind, Marchal, Wathen pag. 103 – y
104; Pag. 116 - 118.
|
2.5 Medidas de dispersión o variabilidad, para
datos agrupados: rango, rango intercuartílico, varianza de la población,
desviación estándar de la población, coeficiente de variación. Aplicaciones
|
16° sesión 2 hora(s)
|
Ejercicios: Lind, Marchal, Wathen Págs. 119-123.
|
TALLER
|
17° sesión 2 hora(s)
|
Trabajo individual
|
2.6 Descripción de datos, representación gráfica
análisis, diagrama de puntos, diagrama de caja.
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18° sesión 2 hora(s)
|
Ejercicios: Lind, Marchal, Wathen pag. 171 - 175
|
II PARCIAL
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19° sesión 2 hora(s)
|
Aplicación de conocimientos
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Corrección y Entrega de notas
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20° sesión 2 hora(s)
|
Trabajo individual
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UNIDAD 3. MEDIDAS DE FORMA E INTRODUCCIÓN A LAS
PROBABILIDADES
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Temas
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Sesión (Hora clase)
|
Tarea/Lecturas
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3.1 Sesgo, medidas de forma, representación
gráfica,
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21° sesión 2 hora(s)
|
Lind, Marchal, Wathen pag. 153 - 158.
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3.2 asimetría y curtosis
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22° sesión 2 hora(s)
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Lind, Marchal, Wathen pag. 153 - 158.
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3.3 Introducción a las probabilidades. Definición
de términos: probabilidad, experimento, resultado, espacio muestral, evento.
|
23° sesión 2 hora(s)
|
Ejercicios: Lind, Marchal, Wathen pag. 159-165.
|
3.3 Análisis combinatorio, permutaciones,
combinaciones, propiedades.
|
24° sesión 2 hora(s)
|
Ejercicios: Lind, Marchal, Wathen pag. 167 -170
|
3.4 Enfoques de las probabilidades: probabilidad
clásica,
|
25° sesión 2 hora(s)
|
Ejercicios: Lind, Marchall, Wathen pag. 167 -170
|
3.5 probabilidad empírica,
|
26° sesión 2 hora(s)
|
Ejercicios: Lind, Marchall, Wathen pag. 167 -170
|
3.6 Probabilidad subjetiva. TALLER
|
27° sesión 2 hora(s)
|
Ejercicios: Lind, Marchall, Wathen pag. 170 -172
|
3.7 probabilidad subjetiva. Eventos mutuamente
excluyentes y mutuamente no excluyentes. CORRECIÓN Y ENTREGA DE NOTAS
|
28° sesión 2 hora(s)
|
Ejercicios: Lind, Marchall, Wathen pag. 170 -172
3.3 Reglas de las probabilidades. Regla de la Adición y regla del Complemento
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PARCIAL 3
|
29° sesión 2 hora(s)
|
Aplicación de conocimientos
|
Evaluación final
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30° sesión 2 hora(s)
|
Aplicación de conocimientos
|
Entrega de notas
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31° sesión 2 hora(s)
|
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