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 II |
MODALIDAD |
| CICLO |
| CLAVE |
| SERIACIÓN |
mIXTA |
| tercer SEMESTRE |
| an15 |
| an08 |
HORAS CONDUCIDAS |
| HORAS INDEPENDIENTES |
| TOTAL DE HORAS POR CICLO |
| CRÉDITOS |
48 |
| 80 |
| 128 |
| 8 |
FINES DE APRENDIZAJE O FORMACIÓN |
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Efectuar inferencias estadísticas sobre poblaciones y procesos mediante la aplicación de pruebas de hipótesis, modelos de regresión y análisis de varianza, con el objetivo de sustentar la toma de decisiones estratégicas y proyecciones de negocio bajo condiciones de incertidumbre en mercados internacionales. |
HORAS ESTIMADAS | CONTENIDO DEL PROGRAMA | ||
HORAS DOCENTES | HORAS INDEPENDIENTES | TEMAS Y SUBTEMAS | FINES DE APRENDIZAJE O FORMACIÓN DE LOS TEMAS |
12 | 20 | 1. Muestreo y Distribuciones Muestrales 1.2 El Teorema del Límite Central y su importancia en la inferencia. 1.3 Distribución muestral de la media y de la proporción. 1.4 Cálculo del tamaño de la muestra para estimar medias y proporciones con diversos niveles de confianza. | Determinar el tamaño y método de muestra adecuado para garantizar que los resultados obtenidos sean representativos de la población objeto de estudio.1.1 Métodos de muestreo probabilístico y no probabilístico en contextos globales. |
12 | 20 | 2. Estimación y Pruebas de Hipótesis 2.1 Estimación puntual y por intervalos de confianza (Z y t de Student). 2.2 Metodología de la prueba de hipótesis: planteamiento, nivel de significancia y valor 2.3 Pruebas de hipótesis para una media y una proporción poblacional. 2.4 Pruebas para comparar dos medias (muestras independientes y relacionadas). | Validar supuestos sobre parámetros poblacionales mediante evidencia estadística para reducir el riesgo en el lanzamiento de productos o cambios operativos. |
12 | 20 | 3. Análisis de Regresión y Correlación lineal 3.1 Diagramas de dispersión y el coeficiente de correlación de Pearson. 3.2 El modelo de regresión lineal simple: método de mínimos cuadrados ordinarios. 3.3 Coeficiente de determinación y error estándar de la estimación. 3.4 Introducción a la regresión lineal múltiple para variables de negocios internacionales. | Modelar la relación entre variables económicas y administrativas para realizar proyecciones de ventas, costos y tendencias de mercado. |
12 | 20 | 4. Estadística No Paramétrica y Análisis de Varianza (ANOVA) 4.1 Análisis de Varianza (ANOVA) de un factor para comparar tres o más medias. 4.2 Pruebas de bondad de ajuste mediante Chi-cuadrada. 4.3 Pruebas de independencia y homogeneidad para tablas de contingencia. 4.4 Introducción a las pruebas de rangos (Wilcoxon o Kruskal-Wallis) para datos no normales. | Aplicar técnicas estadísticas avanzadas para comparar múltiples grupos y analizar datos cualitativos en la toma de decisiones complejas. |