Doctorado en Administración | FCCA - UMSNH

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ASIGNATURA: ESTADÍSTICA PARA LA INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS ADMINISTRATIVAS, SISTEMAS EMPRESARIALES.

Clave:

DA015

Créditos:

8

Carácter:

Básica

Sesiones por Semana:

4

Sesiones por Semestre:

16

Trabajo independiente:

4

Tipo:

Curso Monográfico

Horas por Semestre:

64

OBJETIVOS GENERALES DE LA ASIGNATURA.

Familiarizar al estudiante con los conceptos avanzados en el estudio de la estadística. El alumno obtendrá los conocimientos necesarios para el manejo de métodos estadísticos y modelos de regresión.

TEMAS Y SUBTEMAS.

1. Conceptos base de probabilidad y estadística.

1.1. Los fenómenos aleatorios y la estructura de las observaciones.

1.2. La población y la muestra.

1.3. Análisis descriptivo de los datos de la muestra.

1.4. Probabilidad básica.

1.5. Ejercicios de aplicación.

1.6. Conclusiones.

2. Distribuciones de probabilidad.

2.1. Variable aleatoria.

2.2. Distribución de probabilidad.

2.3. Distribuciones discretas.

2.4. Distribuciones continuas.

2.5. Ejercicios de aplicación.

2.6. Conclusiones y recomendaciones.

3. Función generadora de momentos.

3.1. Valor esperado.

3.2. Momentos de las distribuciones.

3.3. Funciones generadoras de momentos.

3.4. Ejercicios de aplicación.

3.5. Conclusiones y recomendaciones.

4. Distribuciones conjuntas.

4.1. Distribuciones conjuntas y marginales.

4.2. Covarianza y correlación.

4.3. Distribuciones condicionales.

4.4. Ejercicios de aplicación.

4.5. Conclusiones.

5. Métodos de ajuste de curvas.

5.1. Pruebas de bondad de ajuste.

5.2. La prueba ji cuadrada (muestras grandes.

5.3. La prueba Kolmogorov-Sirnov.

5.4. La prueba Anderson-Daling.

5.5. Ejercicios de aplicación.

5.6. Conclusiones.

6. Métodos de estadística no paramétrica I.

6.1. Muestreo aleatorio de distribuciones de referencia.

6.2. Muestreo Boopstrap.

6.3. Prueba Boopstrap de hipótesis.

6.4. Intervalos de confianza boopstrap.

6.5. Ejercicios de aplicación.

6.6. Conclusiones.

7. Métodos de estadística no paramétrica II.

7.1. Pruebas no paramétricas.

7.2. La prueba del signo.

7.3. La prueba de aleatorización.

7.4. La prueba de rango de Wilcoxon.

7.5. Ejercicios de aplicación.

7.6. Conclusiones y recomendaciones de investigación.

8. Análisis de regresión, por medio de mínimos cuadrados.

8.1. Regresión lineal con dos variables.

8.2. Principio de mínimos cuadrado.

8.3. Regresión y correlación parcial.

8.4. Regresión lineal múltiple.

8.5. Ejercicios de aplicación.

8.6. Conclusiones.

9. Modelos de regresión, técnicas de diagnóstico y adecuación del modelo. Construcción de modelos: regresión en etapas.

9.1. Técnicas de diagnóstico en la regresión.

9.2. El análisis de varianza.

9.3. Intervalos de confianza simultáneos.

9.4. Ejercicios de aplicación.

9.5. Conclusiones.

10. Modelos polinomiales y el uso de variables categóricas o cualitativas.

10.1. Introducción.

10.2. Aplicación de los modelos polinomiales.

10.3. Tratamiento considerando variables categóricas.

10.4. Ejercicios de aplicación.

10.5. Conclusiones.

11. Métodos de ajuste por faltas a las suposiciones de modelos de regresión.

11.1. Introducción.

11.2. Métodos de ajuste.

11.3. Ejercicios de aplicación.

11.4. Conclusiones.

12. Recomendaciones finales.

12.1. Modelos de regresión no lineales.

12.2. Generalidades de los modelos de regresión no lineales.

12.3. Análisis de correlación.

12.4. Ejemplos.

12.5. Casos de aplicación.

12.6. Conclusiones y recomendaciones finales.

ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE.

Presentación de los temas principales en clase por el Profesor de la asignatura.

Evaluaciones parciales sobre los temas presentados en clase.

Un trabajo formal de investigación.

Presentación del trabajo formal en clase.

Discusión en clase.

Planteamiento y solución de casos.

CRITERIOS Y PROCEDIMIENTOS DE EVALUACIÓN Y ACREDITACIÓN.

· Evaluación parcial.

· Evaluación del trabajo de investigación.

· Tareas y trabajos asignados para ser realizados fuera de clase.

· Examen final.

Asistencia.

En este apartado se considera que la asistencia es un aspecto sustantivo para el logro de los objetivos del aprendizaje, por lo que se establece el criterio del 80% mínimo de asistencia para acreditar cada una de las asignaturas del plan de estudios.

Participación.

La participación es otro de los factores que se considera, debido a que, el tipo de actividades establecidas y la conformación heterogénea de los grupos, con lleva un proceso en donde el intercambio de experiencias resulta un dispositivo didáctico de un alto valor.

Exámenes parciales.

Como una forma de incorporar la evaluación formativa, se sugiere la aplicación como mínimo de un examen parcial en cada materia.

Dicho examen se hará por escrito y estará referido al contenido estudiado durante el periodo.

Exámenes finales.

Este tipo de examen permitirá emitir un juicio sumario sobre el desempeño y aprovechamiento de cada estudiante.

Reportes y trabajos de investigación.

Estos trabajos se emplearán como una forma de profundización y sistematización de los contenidos de cada materia, así como para apoyar la evaluación formativa de las mismas.

LISTADO DE ACERVO BIBLIOGRÁFICO.

TIPO

TITULO

AUTOR

EDITORIAL

AÑO

1

Libro

Practical Nonparametric Statistics, 3rd Ed.

Conover, W.J.

Wiley India Pvt. Limited.

2006

2

Libro

Probability andStatisticsforEngineers

Miller, Irwin &

Freund, John E.

Prentice Hall

2011

3

Libro

StatisticalThinkingfor

Managers

Hildebrand, David

K.

Brooks/Cole

Publishing

Co.

2009

4

Libro

Applied Regression Analysis for Business and Economics

Dielman, Terry E.

Duxbury

Press

2000