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CURSO:PROBABILIDAD Y ESTADISTICA
TRADUCCION:PROBABILITY AND STATISTICS
SIGLA:EAA1510
CREDITOS:10
MODULOS:02 MÓDULOS DE CATEDRA + 01 MÓDULO DE AYUDANTIA = 03 MODULOS
CARACTER:MINIMO
TIPO:CATEDRA
CALIFICACION:ESTANDAR
DISCIPLINA:ESTADISTICA
PALABRAS CLAVE:PROBABILIDAD, VARIABLES ALEATORIAS, MODELOS DISCRETOS Y CONTINUOS, DISTRIBUCION NORMAL
NIVEL FORMATIVO:PREGRADO


I.DESCRIPCIÓN DEL CURSO

La finalidad de este curso es que los estudiantes aprendan conceptos de probabilidad y estadistica para la comprension de distintos fenomenos en particular relacionados con la administracion y economia, y tomar decisiones en presencia de incertidumbre y variacion. Ademas, se vera el concepto de variables aleatorias y su representacion a fenomenos aleatorios y luego se aprenderan distintos tipos de modelos estadisticos de distribuciones discretas y continuas que puedan modelar este tipo de fenomenos.


II.OBJETIVOS DE APRENDIZAJE

General

1.Utilizar tecnicas de modelamiento de fenomenos aleatorios, a traves de distribuciones de probabilidad y cuantificar la incertidumbre que conlleva todo fenomeno aleatorio sobre la base de variables aleatorias, en problemas reales concretos en especial en las areas asociadas a administracion, finanzas, economia.


Especificos

1.Utilizar tecnicas de modelamiento de fenomenos aleatorios a traves de distribuciones de probabilidad

2.Cuantificar la incertidumbre que conlleva todo fenomeno aleatorio sobre la base de variables aleatorias

3.Estimar parametros necesarios para aplicar modelos de probabilidad (los cuales por lo general son desconocidos)

4.Aplicar herramientas estadisticas a problemas reales concretos de las areas asociadas a administracion, finanzas, economia.


III.CONTENIDOS

1.Probabilidad
1.1.Algebra de Sucesos
1.2.Propiedades Basicas de Probabilidad
1.3.Metodos de Conteo
1.4.Probabilidad Condicional e independencia
1.5.Teorema de Bayes, Propiedades y Aplicaciones

2.Variables Aleatorias
2.1.Variables Aleatorias Discretas y Continuas
2.2.Funcion Distribucion Acumulada, Funcion de Probabilidad, Funcion Densidad de Probabilidad
2.3.Valor Esperado, Media y Varianza
2.4.Modelos usuales discretos y continuos: Bernoulli, Binomial, Geometrica, Binomial, Binomial Negativa, Poisson, Uniforme, Normal, Exponencial y Gamma.
2.5.Teorema del Limite Central

3.Variables aleatorias conjuntas
3.1.Funcion de Distribucion Acumulada Conjunta, Funcion de Probabilidad Conjunta, Funcion Densidad de Probabilidad Conjunta, Funcion de Distribucion Marginal, Funcion de Distribucion Condicional
3.2.Modelo Normal Multivariado
3.3.Covarianza y Correlacion

4.Introduccion a Inferencia Estadistica
4.1.Poblacion y Muestra
4.2.Estimadores naturales en la distribucion Normal, Binomial, Poisson, Exponencial.
4.3.Propiedades de los estimadores y distribuciones muestrales.
4.4.El principio de verosimilitud: estimacion puntual, distribucion asintotica


IV.METODOLOGIA PARA EL APRENDIZAJE

-Clases expositivas.

-Lecturas y textos previos a clases.

-Resolucion de problemas reales y contingentes.

-Ejercicios practicos.


V.EVALUACION DE APRENDIZAJES

-Pruebas: 40%

-Controles: 30%

-Examen: 30%


VI.BIBLIOGRAFIA

Minima

Richard J. Larsen, Marx Morris - An Introduction to mathematical Statistics and Its Applications, 5th Edition (2012)

David S Moore - The Practice of Statistics for Business and Economics , Third Edition -W. H. Freeman (2010)

David R. Anderson, Dennis J. Sweeney, Thomas A. Williams - Essentials of Statistics for Business and Economics, Fifth Edition (2006)

Dennis D. Wackerly, William Mendenhall III, Richard L. Scheaffer - MATHEMATICAL STATISTICS WITH APPLICATIONS (2008)


Complementaria

John Rice - Mathematical Statistics and Data Analysis, third Edition

De Groot, M. Probabilidad y Estadistica, Mc.Addison Wesley, Mexico Devore J.L.

Probability and Statistics for Engineering and Sciences, Second De. Brooks/Cole, Califormia.


PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE
FACULTAD DE INGENIERIA / AGOSTO 2019