NOMBRE DE LA INSTITUCIÓN EDUCATIVA |
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INSITUTO DE ESTUDIOS SUPERIORES DE LA SIERRA |
PROGRAMA ACADÉMICO |
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LICENCIATURA EN ADMINISTRACIÓN Y NEGOCIOS INTERNACIONALES |
NOMBRE DE LA MATERIA |
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Estadística I |
MODALIDAD |
| CICLO |
| CLAVE |
| SERIACIÓN |
mIXTA |
| segundo SEMESTRE |
| an08 |
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HORAS CONDUCIDAS |
| HORAS INDEPENDIENTES |
| TOTAL DE HORAS POR CICLO |
| CRÉDITOS |
48 |
| 80 |
| 128 |
| 8 |
FINES DE APRENDIZAJE O FORMACIÓN |
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Aplicar los métodos de la estadística descriptiva y los fundamentos de la probabilidad mediante el procesamiento de datos y el uso de herramientas tecnológicas, con el objeto de describir comportamientos organizacionales y reducir la incertidumbre en la planeación estratégica de las entidades. |
HORAS ESTIMADAS | CONTENIDO DEL PROGRAMA | ||
HORAS DOCENTES | HORAS INDEPENDIENTES | TEMAS Y SUBTEMAS | FINES DE APRENDIZAJE O FORMACIÓN DE LOS TEMAS |
12 | 20 | 1. Estadística Descriptiva y Organización de Datos 1.1 Definiciones fundamentales: población, muestra, variable cualitativa y cuantitativa. 1.2 Distribución de frecuencias para datos agrupados y no agrupados. 1.3 Representación gráfica de datos: histogramas, polígonos de frecuencia y ojivas. 1.4 Análisis de tablas de contingencia para mercados internacionales. | Organizar y sintetizar conjuntos de datos numéricos para identificar patrones de comportamiento en variables administrativas y comerciales. |
12 | 20 | 2. Medidas de Tendencia Central y Dispersión 2.1 Medidas de tendencia central: media aritmética, mediana y moda. 2.2 Medidas de posición: cuartiles, deciles y percentiles aplicados a segmentación. 2.3 Medidas de dispersión: rango, varianza y desviación estándar. 2.4 Coeficiente de variación y sesgo en la distribución de datos de ventas. | Calcular e interpretar las medidas estadísticas básicas para describir la posición y la variabilidad de la información financiera y operativa. |
12 | 20 | 3. Teoría de la Probabilidad 3.1 Conceptos de probabilidad: enfoque clásico, de frecuencia relativa y subjetivo. 3.2 Reglas de la adición y la multiplicación para eventos independientes y dependientes. 3.3 Probabilidad condicional y Teorema de Bayes en la evaluación de riesgos. 3.4 Técnicas de conteo: permutaciones y combinaciones para logística. | Emplear las reglas de probabilidad para cuantificar la posibilidad de ocurrencia de eventos bajo condiciones de riesgo e incertidumbre en los negocios. |
12 | 20 | 4. Distribuciones de Probabilidad 4.1 Variables aleatorias discretas y continuas. 4.2 Distribución Binomial: cálculo de éxitos en ensayos repetidos. 4.3 Distribución de Poisson: eventos por unidad de tiempo o espacio en servicios. 4.4 Distribución Normal: propiedades de la curva y cálculo de valores Z (estandarización). | Modelar situaciones reales de negocios mediante distribuciones de probabilidad para realizar proyecciones y estimaciones de éxito empresarial. |