Contenido 1.

I. ORGANIZACIÓN DEL CURSO 6.

1.1. COMPETENCIAS. 6.

1.2. MAPA CONCEPTUAL DE LA MATERIA. 10.

II. UNIDAD I: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA 11.

RAP 1: Elaborar tablas de distribución de frecuencias y gráficasde datos, obtenidos de una muestra o población, para elplanteamiento de problemas en el ámbito académico, socialy global.

12.

Definición de estadística. 13.

Antecedentes históricos de la estadística. 16.

Elementos básicos y definición de: estadística, variables,muestra, población, etc.

17.

Obtención y organización de datos. Tipos de muestras. 24.

Elaboración de tablas de distribución de frecuencias. 27.

Representación gráfica de datos: histograma, polígono defrecuencia, figuras y circulares.

34.

Desarrollo de actividades estadísticas. 37.

RAP 2: Calcular las medidas de tendencia central, de posición yde dispersión, en datos obtenidos de una muestra o deuna población en la resolución de problemas en el ámbitoacadémico, social y global.

47.

Uso de diferentes medidas en la estadística: 47.

Medidas de tendencia central: media (aritmética,geométrica y armónica), la mediana y la moda para datosagrupados y no agrupados.

47.

Medidas de posición: cuartiles, deciles y percentiles de unconjunto de datos. 59.

Medidas de forma: medida de asimetría (sesgo), medida deapuntamiento o curtosis. 64.

Medidas de correlación: coeficiente de correlación, recta deregresión, error estándar en la estimación. 66.

Medidas de dispersión: desviación media, varianza ydesviación estándar en datos agrupados y no agrupadospara la toma de decisiones.

74.

Ejemplos y ejercicios para calcular las diferentes medidasde tendencia central, posición y dispersión.

80.

Aplicar los elementos de la estadística descriptiva parapresentar un proyecto estadístico.

91.

Contenido2.

III. UNIDAD II: PROBABILIDAD. 92.

RAP 1: Utilizar la teoría de conjuntos y las técnicas de conteo en laresolución de problemas en el ámbito académico, social yglobal.

93.

Probabilidad. Conceptos básicos. 94.

Teoría de conjuntos. Conjuntos y propiedades. 95.

Realización de operaciones con conjuntos (unión,intersección, complemento, …). 98.

Realización de una consulta bibliográfica sobre lasdiferentes técnicas de conteo que se emplean paraobtener el número total de resultados de un experimento.

105.

Aplicación de técnicas de conteo(regla de la multiplicación,permutaciones, combinaciones, diagrama de árbol,…). 107.

Aplicación de las técnicas de conteo para determinar elnúmero de resultados posibles. Factorial de un número. 110.

RAP 2: Obtener la probabilidad de eventos que cumplan con susaxiomas, en la resolución de problemas en el ámbitoacadémico, social y global.

127.

Espacios muestrales. 127.

Probabilidad clásica y axiomática. 128.

Características de los eventos aleatorios para utilizarlasen el cálculo de probabilidades.

133.

Cálculo de probabilidades en eventos aleatorios. Ejemplosy ejercicios.

134.

Eventos independientes. Regla de multiplicación. 138.

Probabilidad conjunta. Ejemplos y ejercicios. 141.

RAP 3: Calcular la probabilidad condicional de eventos independientesy dependientes, en la resolución de problemas inmersos en elámbito académico, social y global.

146.

Probabilidad condicional. 146.

Cálculo de la probabilidad en eventos dependientes eindependientes. Principio de expansión. 148.

Teorema de Bayes 151.

Calcular problemas de probabilidad condicional eneventos independientes y dependientes, usando elteorema de Bayes, la probabilidad condicional y otrosmétodos estudiados.

152.

Ejemplos y ejercicios. 152.

Contenido 3.

IV. UNIDAD III: DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD. 157.

RAP 1: Construir la distribución de probabilidad de variables aleatoriasdiscretas y continuas en la resolución de problemas en losámbitos académico, social y global.

158.

Distribución de probabilidad de variable aleatoria. 159.

Conceptos de variable aleatoria discreta y continua. 159.Función de densidad de una variable aleatoria (discreta ocontinua).

161.

Distribución de la probabilidad. 163. Distribución de la probabilidad acumulada. 166.

Esperanza matemática, varianza y desviación estándar. 169.

Resolver problemas de distribución de probabilidad paracálculo de la variable aleatoria, la esperanza matemática yla desviación estándar.

171.

RAP 2: Utilizar las distribuciones Binomial y de Poisson, en laresolución de problemas en los ámbitos académico, social yglobal.

174.

Distribuciones binomial y de Poisson. 174. Consulta bibliográfica de los modelos matemáticos de la

distribución binomial y de Poisson, y en qué condiciones sonaplicables.

174.

Modelos matemáticos para la distribución binomial y la dePoisson. Condiciones para su aplicación en el cálculo deprobabilidades.

175.

Media y desviación estándar de la distribución binomial. 178.

Aplicación de las distribuciones binomial y de Poisson. 180.

RAP 3: Aplicar la distribución Normal, en la resolución de problemas enlos ámbitos académico, social y global.

187.

Modelo matemático de distribución normal, significado desus parámetros, representación gráfica.

187.

Varianza y desviación estándar. Condiciones de aplicaciónde la distribución normal.

189.

Ejemplos y solución de problemas que involucran ladistribución normal.

193.

VI. EVALUACIÓN POR PARCIALES 201.

VI. APÉNDICE 207.

VII. GLOSARIO DE TERMINOS 208.

VIII BIBLIOGRAFÍA 211.

X. MATERIALES DE ALEC 212.