Plan de estudios del programa de ... - estadistica.ucr.ac.cr de Cursos... · 5 | P a g ....

Plan de estudios del

programa de bachillerato

académico en Estadística Reglamento de la Escuela de Estadística

UCR

Universidad de Costa Rica

Julio 2011

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TABLA DE CONTENIDO

PRESENTACIÓN ................................................................................................................. 5

PLAN DE ESTUDIOS ............................................................................................................ 9

HORARIO APROBADO DE CURSOS ................................................................................... 11

XS-1110 Estadística Introductoria I ................................................................................... 13

XS-1130 Estadística Introductoria II .................................................................................. 17

XS-2210 Estadística Computacional I ................................................................................ 21

XS-2310 Modelos Probabilísticos Discretos ...................................................................... 23

XS-2110 Métodos Estadísticos ......................................................................................... 26

XS-2230 Estadística Computacional II ............................................................................... 29

XS-2330 Modelos Probabilísticos Continuos ..................................................................... 31

XS-2130 Modelos de Regresión Aplicados ........................................................................ 33

XS-3150 Principios de Diseños Experimentales ................................................................. 36

XS-3110 Principios y Técnicas de Muestreo ...................................................................... 39

XS-3310 Teoría Estadística ............................................................................................... 42

XS-3010 Demografía Aplicada .......................................................................................... 45

XS-3170 Aplicaciones de diseños experimentales ............................................................. 48

XS-3130 Diseño de encuestas por muestreo ..................................................................... 50

XS-3210 Sistemas de Información .................................................................................... 52

XS-3510 Metodología de la Investigación Científica .......................................................... 55

XS-4410 Práctica Profesional I .......................................................................................... 57

XS-4510 Administración para estadística .......................................................................... 60

XS-4110 Introducción al análisis multivariado .................................................................. 62

XS-4010 Indicadores Económicos, Sociales, Ambientales e Institucionales ........................ 65

XS-4430 Práctica Profesional II ......................................................................................... 69

XS-4530 Decisiones Estadísticas y Administrativas ............................................................ 72

XS-4050 Técnicas de Medición para Estadística ................................................................ 74

XS-4030 Estadística Aplicada a la Industria ....................................................................... 77

Reglamento de la Escuela de Estadística .......................................................................... 80

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PRESENTACIÓN

El Plan de Estudios del Bachillerato en Estadística ha sido sujeto de revisiones periódicas utilizando

para ello la evidencia sobre la pertinencia y relevancia del mismo para las condiciones actuales del

país y el desarrollo de nuestra disciplina. En 1997 se aprueba un cambio sustancial en el plan de

estudios con el cual se eliminó la licenciatura y se conforma el bachillerato académico como el grado

profesional del estadístico. Desde inicios de la década del 2000 y gracias a un empeño permanente de

mejora, se da inicio a un proceso de autoevaluación de la Escuela que nos lleva a la reflexión y

discusión sobre los temas de los cursos, la didáctica, el horario, etc., entre otras cosas. No es sino

hasta el 2009 cuando se logra concluir una revisión exhaustiva y reordenamiento de los cursos para

obtener el Plan de Estudios vigente, aprobado por Resolución VD-R-8550-2010.

Se determinó en este proceso que era fundamental desarrollar las habilidades y destrezas de los

graduados para que pudieran, entre otras cosas:

Comunicarse provechosamente con otros profesionales.

Trabajar en equipo.

Ejercer mayor liderazgo como profesionales.

Superar el conformismo, la inseguridad de muchos de ellos.

Eliminar la dependencia de otros profesionales.

Ser más creativos y tomadores de decisiones.

Manejar con mayor propiedad el lenguaje en la redacción de informes.

Fortalecer el criterio matemático, metodológico y práctico.

Comportarse más como profesionales que como técnicos.

Esta definición llevaría a establecer que los estudiantes que ingresen a la Escuela de Estadística deben

tener un perfil con características como las siguientes:

Afición por la información numérica.

Habilidad en el manejo de las matemáticas.

Habilidad en el manejo de la computadora.

Afición por la investigación aplicada a diversos campos de la ciencia.

Interés por resolver problemas en una gran variedad de campos utilizando datos recolectados por oficinas públicas o privadas (Censos, encuestas periódicas, etc.) o mediante experimentos, encuestas, etc.

Disposición para trabajar individualmente o en un equipo interdisciplinario.

Facilidad para interactuar y comunicarse con diversos grupos sociales (oral y verbalmente, en un recinto, por Internet, etc.)

Deseo constante de superación.

Disposición a redactar informes detallados de tareas, proyectos etc.

Disposición para viajar y realizar investigaciones de campo etc.

Afición por el inglés.

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La oferta académica en Estadística ofrece entonces la posibilidad de cultivar en los estudiantes las

siguientes habilidades/destrezas, y actitudes/valores, las cuales deben verse reflejadas en el perfil de

salida de nuestro profesional:

Habilidades y destrezas

Personales

Facilidad de expresión oral y escrita.

Creatividad.

Seguridad en sí mismo.

Espontaneidad.

Capacidad para conciliar.

Facilidad para manejar apropiadamente las relaciones interpersonales.

Sociabilidad.

Habilidad para manejar números y capacidad de abstracción.

Profesionales

Capacidad de integración, síntesis y crítica constructiva.

Facilidad para integrarse al trabajo de un equipo multidisciplinario.

Capacidad de tomar decisiones prontas y oportunas en asuntos relacionados con su ejercicio profesional.

Capacidad para liderar un grupo de trabajo o de investigación.

Facilidad para reconocer y resolver problemas estadísticos.

Facilidad para enfocar problemas científicamente.

Habilidad en el manejo de paquetes estadísticos.

Capacidad de convencimiento empleando argumentos estadísticos.

Capacidad de comunicarse efectiva y eficazmente en forma oral y escrita, empleando el lenguaje propio de la disciplina estadística en audiencias técnicas y no técnicas.

Capacidad para organizar trabajos, proyectos, informes, etc. y cumplir plazos de entrega.

Actitudes y valores

Formación humanista

Solidaridad.

Tolerancia a diferentes opiniones.

Ética profesional.

Integrador de esfuerzos.

Discernimiento.

Responsabilidad.

Honradez y puntualidad.

Honestidad intelectual.

Dedicación al trabajo.

Reconocer sus errores y limitaciones (humildad).

Respeto por derechos de autor.

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Es así como el Plan de Estudios vigente, y los contenidos temáticos de sus cursos, obedecen a estos

criterios, los cuales pretenden desarrollar en nuestros estudiantes las siguientes capacidades:

I. Formación humanista II. Formación técnica: Aplicar las técnicas y métodos estadísticos principales.

III. Destrezas computacionales. IV. Formación en consultoría. V. Formación en la dirección de proyectos: Administrar, coordinar o dirigir grupos de trabajo o

investigación, en instituciones o empresas. VI. Formación en comunicación: Informar en forma escrita u oral, sobre los aspectos estadísticos

de una consultoría o de un estudio o sobre el desempeño de un grupo de trabajo o investigación.

La Asamblea de Escuela No. 270, del 24 de marzo del 2010 aprueba finalmente las modificaciones de

los programas de los cursos, los cursos propiamente dichos y el horario de estos para el I y II Ciclo

lectivos. El Plan de Estudios y los programas de los cursos se presentan a continuación.

Es importante mencionar también que la Vicerrectoría de Docencia aprobó, a propuesta nuestra, una

recodificación de los cursos de la carrera dirigida a que el código del curso tuviera significación

académica, es decir, indicara el año correspondiente en la carrera donde el curso se enseña, el grupo

de materia al que pertenece y el número secuencial. Por último, en un esfuerzo para que la dinámica

de la Escuela se viera fortalecida por la transparencia de los procesos y responsabilidades de sus

integrantes, la Asamblea de Escuela No.278, del 8 de junio del 2008, acuerda, por unanimidad,

aprobar el Reglamento de la Escuela de Estadística, el cual se presenta también en el presente

documento.

Se pretende entonces que con esta recopilación de documentos, la comunidad de estudiantes y

profesores de la Escuela de Estadística cuenten con la misma base de información acerca de la carrera

de Estadística: su plan de estudios, el horario, los cursos propiamente dichos y el reglamento.

Igualmente, se pretende que esta publicación permita establecer los mecanismos necesarios para que

la excelencia de nuestra carrera perdure con el transcurrir de los años venideros.

Dr. Edgar E. Gutiérrez Espeleta Director

Julio 2011

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Perfil de la Escuela de Estadística

El origen de la carrera de Estadística comenzó con la creación de la Escuela de Ciencias Económicas y Sociales en 1943. En ese entonces la Escuela de Ciencias Económicas y Sociales ofrecía a los estudiantes el grado de bachillerato y licenciatura en la carrera de Ciencias Económicas y Sociales, pero además al optar por el grado de Licenciatura, éste permitía escoger entre Administración de Negocios, Administración Pública, Economía y Estadística. A partir de 1948 y hasta 1971 la Escuela de Ciencias Económicas y Sociales graduó un total de 32 Licenciados en Ciencias Económicas y Sociales con énfasis en Estadística.

El Departamento de Estadística se creó el 25 de julio de 1970 y el 24 de abril de 1974 surgió la Escuela de Estadística como tal; la que desde 1972 hasta la fecha ha graduado más de 370 bachilleres en la carrera de Estadística; de los cuales, 214 lograron el grado de licenciatura en Estadística con sus respectivos énfasis (Administración de Negocios, Economía, Ciencias Sociales, Computación e Informática, Matemática, Física y Biología). El grado de Licenciatura se elimina en 1997. En 1993 se crea el Programa de Posgrado en Estadística el cual ofrece las opciones de Maestría Académica y Maestría Profesional en Estadística.

Actualmente es la única Escuela de Estadística en Centro América con esa trayectoria. Está localizada

en el tercer piso de la Facultad de Ciencias Económicas.

Áreas en que laboran los estadísticos en Costa Rica:

• Ciencias actuariales • Ciencias actuariales • Agricultura y pesca • Biología • Ingeniería

• Administración de negocios • Economía • Educación • Salud • Control de calidad • Demografía

• Ciencias sociales • Energía • El Gobierno • Psicología • Industria • Turismo

En todas estas áreas, y algunas otras, las y los profesionales en estadística trabajan en equipo con

otras personas profesionales de diferentes áreas en el desarrollo y aplicación de nuevas técnicas

estadísticas, adaptando técnicas existentes, diseñando experimentos y en el diseño y análisis de

encuestas y estudios de retrospectiva y prospectiva.

Las y los profesionales en estadística en Costa Rica están expandiendo su papel en el desarrollo de

sistemas de computación aplicados a aspectos propios del diseño de bases de datos para agilizar los

procesos de digitación y procesamiento, tanto para efectos de encuestas, como para el registro de

datos en instituciones públicas.

Una proporción importante de las y los profesionales en estadística están trabajando actualmente en

consultoría, con clientes de diversos sectores (industria, comercio, servicios, entre otros) y con

diferentes instituciones del sector estatal.

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PLAN DE ESTUDIOS

EG-1 (6) EG- (2) MA-0125 (4) XS-1110 (4) LM-1030 (4) 20

Curso Integrado

de

Humanidades I

Curso de ArteMatemática

Elemental

Estadís tica

Introductoria I

Estrategias de

Lectura en

Inglés I

EG-2 (6) XE-0156 (4) MA-0213 (4) XS-1130 (4) EF- (0) 18

Curso Integrado

de

Humanidades II

Introducción a

la Economía

Matemática

para Economía y

Estadís tica I

Estadís tica

Introductoria II

Actividad

Deportiva

EG-1 XS-1110, MA-0125

SR-I (2) XS-2210 (4) MA-0313 (4) XS-2310 (4) XS-2110 (4) 18

Seminario de

Real idad

Nacional I

Estadís tica

Computacional I

Matemática

para Economía y

Estadís tica II

Modelos

Probabi l ís ticos

Discretos

Métodos

Estadís ticos

EG-2 MA-0213; XS-1130 MA-0213 XS-1130, MA-0213 XS-1130

XS-2110 XS-2310

RP- (3) XS-2230 (4) MA-0232 (4) XS-2330 (4) XS-2130 (4) 19

Repertorio

Estadís tica

Computacional

I I

Matemática

para Economía y

Estadís tica II I

Modelos

Probabi l ís ticos

Continuos

Modelos de

Regres ión

Apl icados

XS-2310; XS-2210;

XS-2110MA-0313

MA-0313; XS-

2310; XS-2110

XS-2110; XS-2210;

MA-0313

MA-0232; XS-2130 XS-2330

SR-II (2) XS-3150 (4) XS-3110 (4) XS-3310 (4) XS-3010 (4) 18

Seminario de

Real idad

Nacional I I

Principios de

Diseños

Experimentales

Principios y

Técnicas de

Muestreo

Teoría

Estadís tica

Demografía

Apl icada

SR-I XS-2330; XS-2130 XS-2230; XS-2330 MA-0232; XS-2330 XS-2230

XS-3170 (4) XS-3130 (4) XS-3210 (3) XS-3510 (3) 14

Apl icaciones de

Diseños

Experimentales

Diseños de

Encuestas por

Muestreo

Sis temas de

Información

Metodología de

la Investigación

Científica

XS-3150 XS-3110 XS-2230 XS-3110

Opt- (3) XS-4410 (3) XS-4510 (3) XS-4110 (4) XS-4010 (3) 16

OptativoPráctica

Profes ional I

Adminis tración

para Estadís tica

Introducción a l

Anál is i s

Multivariado

Indicadores

Económicos ,

Socia les ,

Ambienta les e

Insti tucionales

XS-3010; XS-3130;

XS-3170; XS-3510

XS-3130; XS-3170;

XS-3510XS-3310; XS-2130

XE-0156; XS-3010;

XS-3210

XS-4110; XS-4010 XS-4410 XS-4410

XS-4430 (4) XS-4530 (4) XS-4050 (3) XS-4030 (4) 15

Práctica

Profes ional I I

Decis iones

Estadís ticas y

Adminis trativas

Técnicas de

Medición para

Estadís tica

Estadís tica

Apl icada a la

Industria

XS-4010; XS-4110;

XS-4410; XS-4510XS-4510; XS-4010 XS-4110; XS-4010 XS-3170; XS-4110

requis i to corequis i to Créditos totales 138

más 300 horas de TCU

Descripción de los grupos de materias:

XS-_0_0 = grupo de cursos aplicados

XS-_1_0 = grupo de curso de formación básica

XS-_2_0 = grupo de cursos de formación técnica

XS-_3_0 = grupo de cursos de teoría

XS-_4_0 = grupo de práctica profesional

XS-_5_0 = grupo de cursos de formación complementaria

sigla XS-abc0, donde

XS indica un curso de la Escuela de

Estadística;

a = año de carrera o 0 cuando es de servicio;

b = grupo de materias;

c = secuencia impar

números dentro de los paréntes is

son los créditos del curso

PLAN DE ESTUDIOS 2011

BACHILLERATO EN ESTADÍSTICA

ESCUELA DE ESTADÍSTICA UCRTE

RC

ER A

ÑO

I CIC

LOII

CICL

O

CU

AR

TO A

ÑO

I CIC

LOII

CICL

O

PR

IMER

AÑ

O

I CIC

LOII

CICL

O

SEG

UN

DO

AÑ

O

I CIC

LOII

CICL

O

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HORARIO APROBADO DE CURSOS

Aprobado en Asamblea No. 270 del 24 de marzo de 2010

Primer año Tercer año

Segundo año Cuarto año Maestría

HORA VIERNES

7-8 XS-1110 (1) XS-2110 XS-3310 XS-1110 (1) XS-2110 XS-3310

8-9 XS-1110 (1) XS-2110 XS-3310 XS-2210 XS-1110 (1) XS-2110 XS-3310

9-10 XS-1110 (1) XS-1110 (2) XS-2310 XS-1110 (3) XS-2210 XS-1110 (2) XS-2310 XS-1110 (3)

10-11 XS-1110 (2) XS-2310 XS-1110 (3) XS-2210 XS-1110 (2) XS-2310 XS-1110 (3)

11-12 XS-1110 (2) XS-1110 (3) XS-2210

12-13

13-14 XS-4110 XS-3010 XS-4510 XS-4110 XS-3010

14-15 XS-3110 XS-4110 XS-3010 XS-4510 XS-4110 XS-3010

15-16 XS-3110 XS-3150 XS-4510 XS-3110 XS-3150

16-17 XS-3110 XS-4410 XS-3150 XS-3110 XS-3150

17-18 SP-1632 SP-1624 XS-4410 SP-1627 XS-4010 SP-1625 SP-1633 SP-1626

18-19 SP-1632 SP-1624 XS-4410 SP-1627 XS-4010 SP-1625 SP-1633 SP-1626

19-20 SP-1633 SP-1625 SP-1626 XS-4010 SP-1624 SP-1632

20-21 SP-1633 SP-1625 SP-1626 SP-1624 SP-1632

21-22

HORA LUNES MARTES MIERCOLES JUEVES VIERNES

7-8 XS-1130 (1) XS-1130 (2) XS-2330 XS-1130 (1) XS-3510 XS-1130 (2) XS-2330

8-9 XS-1130 (1) XS-1130 (2) XS-2330 XS-2230 XS-1130 (1) XS-3510 XS-1130 (2) XS-2330

9-10 XS-2130 XS-2230 XS-3510 XS-2130

10-11 XS-2130 XS-2230 XS-2130

11-12 XS-2130 XS-2230

12-13

13-14 XS-3170 XS-4030 XS-3170 XS-4030

14-15 XS-3170 XS-4030 XS-4050 XS-3170 XS-4030

15-16 XS-3130 XS-4530 XS-4050 XS-3130 XS-4530

16-17 XS-3130 XS-4530 XS-4050 XS-3130 XS-4530 XS-4430

17-18 SP-1628 SP-1645 XS-4430 SP-1610 XS-3210 SP-1629 XS-4430 SP-1637 SP-1642

18-19 SP-1628 SP-1645 XS-4430 SP-1610 XS-3210 SP-1629 XS-4430 SP-1637 SP-1642

19-20 SP-1629 SP-1642 SP-1637 XS-3210 SP-1628 SP-1645

20-21 SP-1629 SP-1642 SP-1637 SP-1628 SP-1645

Trabajo de comisiones y Asambleas

II SEMESTRE

HORARIOS PARA LOS CURSOS DE ESTADÍSTICA

Trabajo de comisiones y Asambleas

I SEMESTRE

MARTES MIÉRCOLES JUEVESLUNES

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UNIVERSIDAD DE COSTA RICA FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS

ESCUELA DE ESTADÍSTICA Nombre del curso: XS-1110 Estadística Introductoria I Número de créditos: 4

Profesor: Período: I Ciclo 20__ Horario: L: 9-11:50 am / J:9-10:50 am Aula: Aten. a estudiantes: Requisitos Co-requisitos:

PROGRAMA E INSTRUCCIONES GENERALES DEL CURSO

I.- DESCRIPCIÓN SINTÉTICA DEL CURSO La estadística es una disciplina que apoya el proceso de toma de decisiones en diversas áreas del conocimiento, además, de entregar pautas para la presentación adecuada de información. Este curso ofrece una visión amplia de la Estadística. Constituye el primer curso para estudiantes de la carrera Bachillerato en Estadística. Refleja la importancia de la disciplina en las diferentes ramas de la ciencia. Este primer curso de estadística, aborda las técnicas de recolección, presentación y análisis de información, las cuales son vitales para apoyar la toma de decisiones, con el fin de resolver innumerables problemas en las diferentes áreas del conocimiento. Además, constituye un paso obligado para lograr introducirnos en técnicas y procedimientos que se abordarán más adelante. II.- OBJETIVOS GENERALES

1. Dar una visión global de la Estadística presentando el lugar que ocupa la Estadística en la investigación científica, las diversas partes de que consta y sus aplicaciones múltiples

2. Transmitir la importancia de la calidad de los datos para que reflejen correctamente la realidad, presentando los métodos y problemas existentes para la recolección de información

3. Presentar las técnicas básicas (gráficas y cuantitativas) exploratorias, descriptivas y de resumen. III.- OBJETIVOS ESPECÍFICOS Al aprobar el curso el estudiante estará en capacidad de:

1. Conocer el papel que juega la Estadística en las diferentes etapas de una investigación científica y su interrelación de la Estadística con otras disciplinas.

2. Describir los propósitos y alcance de la aplicación de las técnicas y métodos de Estadística Descriptiva. 3. Ubicar un problema determinado dentro del marco de la Estadística Descriptiva, teniendo claro las técnicas

estadísticas de que dispone para la adecuada descripción de un conjunto de datos y conociendo las escalas y métodos que se pueden aplicar a los diferentes tipos de variables.

4. Conocer los términos de datos existentes y no existentes, censos, muestras, encuestas, experimentos y los métodos de recolección de datos: observación, entrevista, correo y registro.

5. Definir los conceptos estadísticos de objetivos, población, unidad estadística, característica y observación, escalas de medición

6. Utilizar las técnicas exploratorias de datos: diagrama de caja, tallo y hoja, distribuciones de frecuencia. 7. Conocer sobre el diseño de cuestionarios y otros instrumentos para recopilar información. 8. Calcular, usar e interpretar adecuadamente las medidas de posición y variabilidad. 9. Calcular, usar e interpretar índices, proporciones, proporciones y tasas. 10. Utilizar las diferentes técnicas de presentación de datos-textual, semitabular, cuadros y gráficos- de una manera

adecuada 11. Conocer el concepto de asociación y algunas formas de medirla.

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IV.- METODOLOGÍA Se impartirán clases magistrales pero con participación de los y las estudiantes y con sesiones en el laboratorio de computación implementando el uso de excel en los cálculos. Los y las alumnas deben leer con antelación a las lecciones los temas indicados por el profesor, con el fin de que el proceso de aprendizaje sea más fluido. El curso tiene un total de 5 horas, dos de las cuáles se dedicarán a práctica que se implementará, hasta donde el tema lo permita, resolviendo ejercicios con Excel. Esta práctica se realizará en dos modalidades: (1) resolviendo casos en grupos pequeños, (2) en el laboratorio de cómputo. Resulta muy importante el conocimiento previo de un programa de hoja electrónica para elaborar cuadros y gráficos en formato digital, hacer el cálculo de estadísticas básicas de posición y variabilidad. Los temas se evaluarán complementariamente mediante aplicaciones prácticas definidas por cada profesor. Estas asignaciones consistirán en casos que los estudiantes deberán desarrollar, conjuntos de ejercicios relativos al tema, o desarrollo práctico de pequeñas investigaciones. El profesor indicará previamente el desglose de puntos para cada aspecto a evaluar en cada uno de los trabajos. Hasta donde sea posible en las soluciones debe utilizarse el uso de exel para lo cual se impartirá al menos una sesión semanal en el laboratorio de cómputo. Durante estas sesiones se podrá implementar la evaluación de los trabajos. Es importante que el o la estudiante tenga presente que los laboratorios NO se repiten, así que si tiene involucrado una evaluación corta el o la estudiante perderá esa nota. Los temas tratados tendrán trabajos prácticos para que los y las estudiantes la desarrollen por si mismos a fin de fortalecer el aprendizaje del aula y deberán acudir a consultar al profesor en sus horas de consulta. Se fortalecerá el complemento de tecnologías de información en el curso, empleando plataformas como Moodle a fin de poder mejorar y actualizar la forma en que se lleva a cabo la enseñanza en nuestra universidad. Este medio permite el intercambio eficiente de información con los y las estudiantes, así como el acceso a todo el material del curso mediante internet. Los y las estudiantes deberán matricularse en el curso durante las dos primeras semanas de iniciado. V.- EVALUACIÓN Cada profesor establecerá su propio sistema de evaluación. Sin embargo, se recomienda utilizar exámenes parciales, prácticas, laboratorios e investigaciones pequeñas.

VI. CONTENIDO DEL CURSO

I.- LA ESTADÍSTICA Y SU RELACIÓN CON LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA

1.1 Introducción: definición de Estadística, breve historia de la Estadística, algunas aplicaciones:

diseños experimentales, análisis datos recolectados, encuestas, censos.

1.2 Estadística Descriptiva e Inferencia Estadística

1.3 Estadística y el método científico

1.4 Tipos de investigación científica. Estudios transversales y longitudinales. Investigaciones

descriptivas y experimentales

1.5 Esquema general de una investigación estadística

1.6 Conceptos estadísticos básicos: problema, objetivos, unidad estadística, características y

tipos, escalas de medición, observación, población, censo, muestra, muestreo probabilístico y

no probabilístico

II.- OBTENCIÓN DE INFORMACIÓN ESTADÍSTICA

2.1 Datos existentes y no existentes

2.2 Fuentes primarias y secundarias y necesidad de evaluar las fuentes de datos

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2.3 Técnicas para la recolección de datos no existentes

2.4 El cuestionario y otros instrumentos para la recolección de datos

2.5 Codificación y digitación, empleo de paquetes para captura información

2.6 Tabulaciones preliminares: frecuencias simples y tablas de contingencia

III.- MEDIDAS RESUMEN DE DATOS

3.1 Cálculo e interpretación de razones, proporciones, porcentajes, tasas e índices

3.2 Exploración inicial de datos: arreglo ordenado, diagramas de caja y de tallo y hojas, diagramas

de caja.

3.3 Resumen de información cuantitativa en distribuciones de frecuencia. Detalles en su

construcción: límites de clase, frecuencias absolutas y relativas, frecuencia acumulada

3.4 Representaciones gráficas de distribuciones de frecuencia: histograma y polígono frecuencias.

3.5 Cálculo e interpretación de medidas de posición (cuantilos)

3.6 Cálculo e interpretación de medidas de tendencia central (moda, mediana, media). Media

simple y ponderada, propiedades de la media.

3.7 Cálculo e interpretación de medidas de variabilidad (recorrido, rango intercuartil, desviación

media, varianza, desviación estándar y coeficiente de variación).

IV.- PRESENTACIÓN DE DATOS

4.1 Normas esenciales en las formas de presentación de datos estadísticos

4.2 Presentación textual y semitabular

4.3 Cuadros estadísticos: partes, contenido título, detalles de construcción, contenido básico.

4.4 Gráficos estadísticos: su construcción y análisis (barras y columnas –simples, comparativos,

100%-, aritméticos, áreas, semilogarítmico, circular).

V.- DESCRIPCIÓN DE DATOS BIVARIADOS

5.1 La asociación y correlación entre dos variables. Objetivo del análisis bivariado.

5.2 Asociación entre variables nominales (Q de Yule)

5.3 Correlación entre variables ordinales (Spearman)

5.4 Correlación entre variables métricas (Pearson). Diagrama de dispersión, cálculo e

interpretación de coeficientes

5.5 Correlación y causalidad.

5.6 Modelo regresión lineal simple. Interpretación coeficientes de regresión: a y b

5.7 Bondad del ajuste: coeficiente de determinación

5.8 Estimaciones y predicciones: interpolación y extrapolación y sus peligros

5.9 Concepto de regresión múltiple

VII.- CRONOGRAMA TENTATIVO Cada profesor lo adecuará de acuerdo a su buen juicio. VIII.- BIBLIOGRAFÍA Libro de texto: Antología Estadística Introductoria I. Recopilada por la Escuela de Estadística (Texto)

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- Mendenhall William, Beaver Robert J., Beaver Barbara M. 2007. Introducción a la probabilidad y estadística. Thomson Learning. Ed. México.

- Carey, P. & K. N. Berk. 2001. Análisis de datos con Microsoft Excel®. Thomson Learning Ed. México.

- Gómez Barrantes, Miguel. 1998. Elementos de Estadística Descriptiva. Tercera edición. Editorial EUNED. Costa Rica. Material complementario:

- Tablas Estadísticas Universitarias. - Calculadora.

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ESCUELA DE ESTADÍSTICA Nombre del curso: XS-1130 Estadística Introductoria II Número de créditos: 4

Profesor: Período: II Ciclo 20__ Horario: L-J: 10:00-11:50 am Aula: Aten. a estudiantes: Requisitos XS-1110 y MA 0125 Co-requisitos:


I.- DESCRIPCIÓN SINTÉTICA DEL CURSO Este es un curso de introducción a la estadística inferencial. En él se desarrollan los temas de probabilidad, distribuciones de probabilidad (discretas y continuas), distribuciones de muestreo, tipos de muestreo, estimación para una media y una proporción y verificación de hipótesis para una media, una proporción, la diferencia de dos medias - con muestras independientes y observaciones pareadas, para diferentes tamaños de muestra y diferentes supuestos sobre las varianzas poblacionales- y de dos proporciones. II.- OBJETIVO GENERAL Ofrecer una visión general de las técnicas de Estadística Inferencial que permiten realizar estimación y verificación de hipótesis sobre medias y proporciones e ilustrar su utilidad en el análisis de datos. III.- OBJETIVOS ESPECIFICOS Al aprobar el curso el estudiante estará en capacidad de:

1. Aplicar los conceptos básicos de probabilidad y distribuciones de probabilidad para la resolución de problemas básicos.

2. Reconocer diferentes tipos de muestreo y el efecto de ellos en la estimación del error estándar. 3. Realizar estimaciones puntuales y por intervalo para la media aritmética. 4. Contrastar hipótesis para tablas de asociación y contingencia.

IV.- METODOLOGÍA. Se impartirán clases magistrales y se empleará intensivamente Excel para resolver las prácticas y asignaciones. Se espera que los alumnos hayan leído con antelación a las lecciones, los temas, con el fin de que el proceso de aprendizaje sea más fluido y se aproveche mejor el tiempo. Se utilizará, como texto, la antología ESTADÍSTICA INTRODUCTORIA producida en la Escuela de Estadística. V.- EVALUACIÓN Cada profesor establecerá su propio sistema de evaluación. Sin embargo, se recomienda utilizar exámenes parciales, prácticas, laboratorios e investigaciones pequeñas.

VI.- CONTENIDO DEL CURSO I.- INTRODUCCIÓN A LAS PROBABILIDADES

1.1 Inferencia Estadística y probabilidad 1.2 Concepto básico de probabilidad. 1.3 Experimento, experimento aleatorio. 1.4 Eventos (simples y compuestos, mutuamente excluyentes, igualmente probables, independientes) y espacio

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muestral. 1.5 Probabilidad clásica, estadística o relativista y subjetiva. 1.6 Ley general del producto de probabilidades, probabilidad condicional, caso de eventos independientes. 1.7 Ley general de la suma de probabilidades, probabilidad conjunta, caso de eventos mutuamente

excluyentes. 1.8 Variable aleatoria: continua y discreta.

II- DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD. 2.1 DISTRIBUCIONES DISCRETAS 2.1.1 Distribución de probabilidad para variable discreta

Variable aleatoria discreta Función de densidad e interpretación grafica Distribución de probabilidad simple y acumulada Valor esperado: media y varianza.

2.1.2 Distribución Binomial.

Experimento de Bernoulli. Variable binomial. Distribución Binomial

Fórmula matemática. Media, varianza y desviación estándar. Cálculo de probabilidades con Excel.

2.1.3 Distribución Poisson.

Variable Poisson. Distribución de Poisson.

Fórmula matemática. Media, varianza y desviación estándar. Cálculo de probabilidades con Excel.

2.2 DISTRIBUCIONES CONTINUAS

2.2.1 Distribución de probabilidad para variable continua

Variable aleatoria continua Función de densidad e interpretación gráfica Distribución de probabilidad simple y acumulada Valor esperado: media y varianza.

2.2.2 Distribución normal Características y propiedades. Fórmula matemática. Media y varianza. Distribución normal estándar. Cálculo de probabilidades con Excel.

2.2.3 Distribución t-student. Características y propiedades. Fórmula matemática. Media y varianza. Distribución normal estándar.

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Cálculo de probabilidades con Excel. III- MUESTREO PROBABILÍSTICO. 3.1. Conceptos básicos de muestreo probabilístico.

Población de estudio y unidad de muestreo Censo y muestra. Valores poblacionales y muestrales, error de muestreo y sesgos Marco muestral: calidad, ordenamiento, variables que debe contener.

3.2. Tipos de muestreo probabilístico. Muestreo de elementos y de conglomerados. Muestreo con reemplazo y sin reemplazo. Muestreo simple al azar. Procedimiento de selección. Ventajas y desventajas. Muestreo sistemático. Procedimiento de selección. Ventajas y desventajas. Muestreo estratificado. Procedimiento de selección. Ventajas y desventajas. Muestreo de conglomerados y muestras complejas. Conceptos y contraste con muestreo de elementos.

IV- ESTIMACIÓN DE UNA MEDIA Y UNA PROPORCION. 4.1 Conceptos básicos: estimador, estimación, valor poblacional, distribución de muestreo de un estimador, error

estándar de un estimador y relación con el tipo de muestreo. 4.2 Propiedades deseables de los estimadores. 4.3 Estimación puntual y por intervalo. 4.4 Teorema del Límite Central, su importancia en inferencia estadística. 4.5 Estimación puntual de la media poblacional (µ) y de la proporción poblacional (P) y sus respectivos errores

estándar usando muestreo simple con o sin reemplazo, sistemático y estratificado de elementos y de conglomerados.

4.6 Estimación por intervalo para la media (µ) y la proporción (P) usando muestreo probabilístico simple de elementos.

4.6.1 Criterios para determinar el tamaño de muestra para estimar por intervalo µ y P: variabilidad, error de muestreo permisible, confianza requerida en las estimaciones y tipo de selección.

4.7 Estimación de dos medias y dos proporciones. V- INTRODUCCIÓN AL CONTRASTE DE HIPÓTESIS. 5.1 Concepto de verificación de hipótesis: un problema de decisión. 5.2 Lógica de la verificación de hipótesis. 5.3 Algunos conceptos básicos en verificación de hipótesis: hipótesis nula, alterna, verificaciones bilaterales y

unilaterales, nivel de significancia, error tipo I y tipo II y su importancia, zona de rechazo y de aceptación, regla decisión.

5.4 Contraste de tablas de contingencia y asociación: Chi cuadrado. VI.- CRONOGRAMA TENTATIVO Cada profesor lo adecuará de acuerdo a su buen juicio.

VII.- BIBLIOGRAFÍA Libro de texto: Antología elaborada por los profesores de la escuela de Estadística que impartirán el curso. Para cada tema se recomienda que se presenten aplicaciones al menos a dos campos diferentes. Por ejemplo estimación con un libro de Administración y otro de Biología, Verificación de una media con un texto de Ciencias Sociales y otro de Ciencias de la Salud

Anderson; Sweeney & Willians. Estadística para administración y economía. Thomson. México.8va edición.

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Berk, K. N. & P. Carey. 2001. Análisis de datos con Microsoft

® Excel

®. Thomson Learning. México.

Gómez, M. 1980. Notas de Muestreo. UCR. Gómez Barrantes Miguel. 1998. Elementos de Estadística Descriptiva. Tercera edición. Editorial EUNED. Costa Rica. Kazmier L.& A., Díaz-Mata. 1996. Estadística aplicada a Administración y a la Economía. Segunda Edición revisada.

Editorial McGraw-Hill. México. Levin, R. & D. Rubin. 1996. Estadística para Administradores. Sexta edición. Editorial Prentice Hall. México.

Mendenhall; Beaver & Beaver. Introducción a la Probabilidad y la Estadística. Thomson Ed. Mexico.

Spiegel, M. R. .Statistics. Schaum Publishing Co. Webster. A. Estadística aplicada a los negocios y la economía. Irwin-McGraw-Hill. México. 3era edición. Material complementario:

- Tablas Estadísticas Universitarias. - Calculadora.

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ESCUELA DE ESTADÍSTICA Nombre del curso: XS-2210 Estadística Computacional I Número de créditos: 4

Profesor: Período: I ciclo 200__ Horario: M: 8:00 a 10:50 am Aula: Aten. a estudiantes: Requisitos XS-1130, MA-0213 Co-requisitos:


I.- DESCRIPCIÓN SINTÉTICA DEL CURSO II.- OBJETIVO GENERAL En este curso introductorio, el estudiante de estadística debe obtener los conocimientos básicos en el uso de computadoras y los fundamentos de programación y bases de datos requeridos para un estadístico además de las técnicas de recolección y depuración de datos. III.- OBJETIVOS ESPECÍFICOS Lograr que el estudiante maneje adecuadamente el equipo de cómputo tanto en sus componentes y capacidades del hardware como del software, incluyendo el sistema operativo y las aplicaciones más importantes. Desarrollar en el estudiante las capacidades básicas de programación de computadoras en general y en particular en un lenguaje determinado que se adapte para el procesamiento de datos estadísticos. Introducir al estudiante en la teoría de bases de datos que le permitan hacer el modelaje de datos de índole estadística. Adicionalmente, deberá desarrollar las habilidades y conocimientos en el manejo de un sistema de manejo de bases de datos. Conocer las consideraciones computacionales en el diseño y obtención de datos de investigaciones estadísticas y aprender a utilizar un paquete para la captura y depuración de datos como CSPro. IV.- METODOLOGÍA Este curso es fundamentalmente práctico y deberá ser desarrollado totalmente en un laboratorio de computo en donde el estudiante puede realizar las prácticas de cada sesión. Sin embargo, se deberá complementar con la exposición de los fundamentos teóricos de cada tema. V.- EVALUACIÓN Cada profesor establecerá su propio sistema de evaluación. Sin embargo, se recomienda utilizar exámenes parciales, prácticas, laboratorios e investigaciones pequeñas.

VI. CONTENIDO DEL CURSO El Hardware. Historia y componentes de un computador y sus periféricos. Características básicas y capacidades de sus componentes. Redes de computadoras. PDA’s. El Software. Tipos de software: Sistemas Operativos, Paquetes de oficina, Lenguajes de programación, Sistemas Administradores de Bases de Datos, Paquetes estadísticos, Software especializado. Programación de Computadoras. Lógica de programación. Programación orientada a objetos. Lenguaje de

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programación (R). Conjuntos de caracteres, tipos de datos, constantes, variables, expresiones, instrucciones, operadores aritméticos y lógicos. Entrada y salida de datos. Estructuras de control (if, then else, while, for case, etc.). Arreglos y funciones. Bases de Datos. Introducción a los sistemas de bases de datos. Modelo Entidad/Asociación y Modelo Relacional, Introducción al Visual FoxPro. Creación y uso de tablas, obtención de resultados. Consultas en SQL y reportes. Aspectos computacionales del diseño de cuestionarios. Estrategias globales de manejo de errores. Definición de reglas (pautas) de consistencia. Procedimientos de codificación Diseño de aplicaciones de entrada de datos. Técnicas para la detección y corrección de inconsistencias. VII.- CRONOGRAMA TENTATIVO Cada profesor lo adecuará de acuerdo a su buen juicio. VIII.- BIBLIOGRAFÍA Libros de teoría de bases de datos y programación y de los lenguajes y paquetes a utilizar en el curso.

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ESCUELA DE ESTADÍSTICA Nombre del curso: XS-2310 Modelos Probabilísticos Discretos Número de créditos: 4

Profesor: Período: II Ciclo 20__. Horario: K, V: 7:00 a 8:50 a.m. Aula: Aten. a estudiantes: K, V: 9:00 a 10:00 a.m. Requisitos XS-1130, MA-0213 Co-requisitos: XS-2110


I.- DESCRIPCIÓN SINTÉTICA DEL CURSO Es un curso del primer año del bachillerato en Estadística. Es un curso teórico-práctico que proporciona los elementos básicos de la teoría de la probabilidad en espacios discretos, y aplicaciones a juegos de azar, muestreo, salud, demografía, finanzas etc. El curso es esencial para los cursos: XS-212 Modelos probabilísticos continuos y XS-312 Principios y Técnicas de Muestreo. II.- OBJETIVO GENERAL Impartir los conceptos, teoremas y distribuciones básicos de la teoría de la probabilidad en espacios discretos. III.- OBJETIVOS ESPECÍFICOS Al finalizar el curso, se espera que el estudiante:

Entienda y sepa aplicar los teoremas básicos de probabilidades en espacios probabilísticos discretos.

Reconozca las distribuciones de probabilidad discretas básicas y pueda calcular probabilidades manualmente, o mediante tablas y la hoja EXCEL.

Comprenda y sepa aplicar el concepto de valor esperado y sus propiedades.

Comprenda y sepa manejar los conceptos de distribución de probabilidad discreta en una y más dimensiones, distribución marginal y condicional, momentos, covariancia, correlación y generatriz de momentos

Conozca las relaciones entre varias distribuciones como la binomial, Poisson, hipergeométrica, y entre la binomial y la distribución normal.

Aprecie la utilidad de la teoría de la probabilidad como fundamento de la disciplina de la estadística.

Conozca varias aplicaciones de la teoría de la probabilidad al muestreo, juegos de azar, economía, etc.

Posea un entrenamiento satisfactorio que le permita llevar con éxito el curso XS-212 Modelos Probabilísticos Continuos.

IV.- METODOLOGÍA El curso se basa en clases magistrales, participación activa de los estudiantes promovida por el profesor, así como de sesiones de práctica. En estas se espera que los estudiantes, supervisados por el profesor, resuelvan en la pizarra los ejercicios del libro de texto indicados con anticipación por el profesor. Para ilustrar las aplicaciones de la teoría de la probabilidad se utilizará una antología de casos, los cuales serán discutidos en clase, para lo cual los estudiantes deben haberlos estudiado previamente. V.- EVALUACIÓN Cada profesor establecerá su propio sistema de evaluación. Sin embargo, se recomienda utilizar exámenes parciales, prácticas, laboratorios e investigaciones pequeñas.

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TEMA I CONCEPTOS FUNDAMENTALES DE PROBABILIDADES EN ESPACIOS DISCRETOS 1.1 Origen de la teoría de la probabilidad. Juegos de azar, experimento aleatorio y definición clásica de probabilidad.

Espacio muestral, sucesos o eventos. Consecuencias de la definición clásica: propiedades de las probabilidades. La frecuencia relativa de un suceso. Técnicas de conteo: principios fundamentales del análisis combinatorio, permutaciones (con y sin repetición) y combinaciones. Muestras ordenadas y sin ordenar, con o sin reemplazo. Concepto de muestra simple al azar. Cálculo de probabilidades utilizando permutaciones y combinaciones.

1.2 Problemas de enfoque clásico de la probabilidad. Otros enfoques: frecuencia relativa, probabilidad subjetiva, método axiomático. Desarrollo del método axiomático. Teoremas básicos. Probabilidad de un suceso.

1.3 Probabilidad condicional e independencia de sucesos. Leyes multiplicativa de la probabilidad y aditiva de la probabilidad. Cálculo de la probabilidad de un suceso: método de la composición de eventos. Teoremas de la probabilidad total y de Bayes. Cadenas de Markov.

TEMA II VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS UNIDIMENSIONALES 2.1 Definición de variable aleatoria. Variable aleatoria discreta. La distribución de probabilidad. Función de distribución

acumulativa. Distribuciones básicas: Bernoulli, binomial, binomial negativa, geométrica, hipergeométrica, Poisson. 2.2 Valores esperados: media y variancia. Momentos poblaciones. Funciones generatrices de momentos. Medias,

variancias, y generatrices de momentos de las distribuciones básicas. 2.3 Uso de tablas estadísticas y la hoja Excel para calcular probabilidades. TEMA III VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS MULTIDIMENSIONALES 3.1 Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad bidimensionales. Distribuciones marginales y condicionales.

Variables aleatorias independientes. 3.2 Variables aleatorias y distribuciones multidimensionales. Distribuciones marginales y condicionales. 3.3 Valores esperados de funciones de variables aleatorias. Teoremas especiales. Covariancia y correlación de dos

variables aleatorias. Valor esperado y variancia de funciones lineales de variables aleatorias. Esperanzas condicionales.

3.4 La distribución hipergeométrica multidimensional. Distribuciones marginales La distribución multinomial. Distribuciones marginales y condicionales, función generatriz de momentos. Medias, variancias y covariancias. Transformación de variables.

3.5 Simulación de variables aleatorias discretas y aplicaciones. TEMA IV TEOREMAS FUNDAMENTALES DE LÍMITES DE DISTRIBUCIONES Y DISTRIBUCIÓN DE SUMAS DE VARIABLES ALEATORIAS INDEPENDIENTES 4.1 Cálculo de la distribución de sumas de variables aleatorias por el método de la generatriz de momentos: suma

de variables Bernoulli, suma de variables Poisson, suma de variables geométricas. 4.2 Aproximación de la Poisson con la binomial, de la hipergeométrica con la binomial. Lema de Chebyshev. Ley

débil de los grandes números. La distribución normal como límite de la binomial (teorema de De Moivre-Laplace). Teorema del Límite Central.

VII.- CRONOGRAMA TENTATIVO

Cada profesor lo adecuará de acuerdo a su buen juicio.

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VIII.- BIBLIOGRAFÍA Libro de Texto: Hernández Rodríguez, Oscar (2008). Modelos probabilísticos discretos. Editorial de la Universidad

de Costa Rica. 2008. Antología de casos. Material complementario Wackerly, D. D, Mendenhall, W y Scheaffer, R. (2002). Estadística Matemática con aplicaciones. Thomson, México. De Groot, M. H. Probabilidad y Estadística. Addison-Wesley Iberoamericana. Segunda edición, 1988. Spiegel, M. Probabilidad y Estadística. Serie Schaum.

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ESCUELA DE ESTADÍSTICA Nombre del curso: XS-2110 Métodos Estadísticos Número de créditos: 4

Profesor: Período: I ciclo 20__ Horario: K-V: 7:00 a 8:50 am Aula: Aten. a estudiantes: Requisitos XS-1130 Co-requisitos: XS-2310

PROGRAMA E INSTRUCCIONES GENERALES DEL CURSO I.- DESCRIPCIÓN SINTÉTICA DEL CURSO Este es un curso del III ciclo (segundo año) de la carrera de Bachillerato en Estadística, y reviste una gran importancia para el futuro desempeño del profesional, pues le proporciona las herramientas básicas de la práctica inferencial al nivel paramétrico y no paramétrico, distinguiendo cuándo es pertinente el uso de las diferentes técnicas de acuerdo con el tipo de problema que se enfrente. II.- OBJETIVO GENERAL

- Enseñar los conceptos básicos de estimación y contraste de hipótesis para la media y variancia para una y dos muestras independientes, introducir la técnica del análisis de variancia de una vía y los procedimientos de comparaciones múltiples, proveer el análisis básico de las tablas cruzadas y las correspondientes medidas de asociación, y algunas técnicas no paramétricas.

- La enseñanza se apoya fuertemente en el computador, sin descuidar el énfasis en los principios y conceptos estadísticos..

III.- OBJETIVOS ESPECÍFICOS Al terminar el curso el estudiante debe ser capaz de:

- Verificar que se cumplen los supuestos requeridos para diferentes pruebas estadísticas. - Aplicar los procedimientos de contrastes de hipótesis y de estimación puntual y por intervalos. - Calcular las probabilidades de cometer los tipos de error I y II. Uso del valor p. - Establecer contrastes para el promedio, variancia, correlación y proporción, tanto para una muestra, como

para dos muestras independientes. - Establecer la igualdad de dos o más proporciones poblacionales: Análisis de Ji-cuadrada. - Efectuar pruebas de bondad de ajuste (Ji-cuadrada, Kolmogorov-Smirnov, otras pruebas de bondad de

ajuste para distribuciones específicas, kurtosis, asimetría). - Aplicar algunas técnicas no paramétricas: pruebas de aleatoriedad, pruebas exactas. - Evaluar los supuestos de normalidad, variancias iguales u otros que exija una determinada prueba para

utilizar Estadística Paramétrica, si no se cumplen utilizar Estadística No Paramétrica. - Establecer para cada prueba estadística cuáles son sus hipótesis nula y alternativa, el nivel de medición que

debe tener la(s) variable(s) que utiliza y conocer los supuestos y probarlos, para así tomar las precauciones necesarias al planear la recolección de datos y su posterior análisis.

- Establecer las características que deben tener los datos para poder aplicar válidamente una técnica estadística determinada. Los datos deben ser factibles de recolectar, válidos y confiables.

- Establecer cuál es la distribución muestral de los estadísticos relacionados con cada técnica o método estadístico principal.

- Establecer cuáles son los supuestos sobre los que se basa la distribución muestral de los estadísticos relacionados con cada técnica o método estadístico principal.

- Reconocer los valores críticos más usados para los principales niveles de confianza de las distribuciones de los estadísticos relacionados con las técnicas y métodos estadísticos principales.

- Reconocer (aunque sea aproximadamente) los tamaños de muestras para los cuales las distribuciones reales de los estadísticos relacionados a los métodos y técnicas estadísticas principales se aproximan

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razonablemente a las distribuciones teóricas de esos mismos estadísticos. - Establecer los supuestos, los procedimientos para la aplicación, los propósitos y alcance de las técnicas y

métodos estadísticos principales. - Emplear las técnicas de simulación para generar muestras aleatorias y verificar las distribuciones muestrales

del promedio y de la variancia muestral, así como el teorema del límite central. - Usar paquetes estadísticos, como el R, SPSS, etc.

IV.- METODOLOGÍA

- Los objetivos propuestos se alcanzarán mediante clases magistrales en que el profesor se basará principalmente en ejemplos de aplicación de las diferentes técnicas, resolviéndolos primeramente en forma manual y mostrando luego como se obtienen los mismos resultados mediante el uso de un paquete computacional. Los alumnos luego podrán resolver sus propios problemas ya sea mediante el uso del computador o sin él.

- Es necesario que el estudiante traiga consigo una calculadora, idealmente con modo estadístico. - Se utilizarán software estadísticos disponibles en la Escuela de Estadística. - Las lecturas para cada semana se señalan en el cronograma.

V.- EVALUACIÓN Cada profesor establecerá su propio sistema de evaluación. Sin embargo, se recomienda utilizar exámenes parciales, prácticas, laboratorios e investigaciones pequeñas.

VI. CONTENIDO DEL CURSO Tema I. Repaso. Tipos de variables y estadísticos de resumen Tema II. Repaso de estadística inferencial: Teorema del Límite Central. Estimadores como variables. Distribución de la media y variancia muestral. Tema III. Análisis paramétrico con una variable o solo un grupo. Robustez. Contrastes de hipótesis. Hipótesis nula, alternativa y tipos de error. Cálculo de alfa y beta. Prueba t-student para la media de una muestra. Prueba para la variancia de una muestra. Potencia de la prueba. Tema IV. Otros análisis paramétricos y no paramétricos. Contrastes de hipótesis para proporciones. Contrastes exactos para proporciones. Contraste binomial. Contrastes de bondad de ajuste. Contraste de aleatoriedad. Contraste de Kolmogorov-Smirnov para una muestra. Bondad de ajuste. Tema V. Simulación con el computador: generación de muestras de una población con diferentes distribuciones de probabilidad. Bootstrap Tema VI. Análisis paramétrico y no paramétrico con dos grupos independientes. Contraste t de Student con igualdad y desigualdad de variancias. Contraste exacto de Fisher-Irwin, contraste de Mann-Whitney. Prueba de Kolmogorov-Smirnov para dos muestras. Tema VII. Análisis con dos ó más grupos o con dos o más variables. Análisis de variancia de una vía. Contraste de homogeneidad de variancias: pruebas de Box, Levene, etc. Comparaciones múltiples: Duncan, Tukey, etc. ANDEVA no paramétrico de Kruskal Wallis, Q de Cochran, prueba de medianas. Tema VIII. Análisis paramétrico y no paramétrico con dos variables o dos grupos de datos relacionados. Pureba t-pareada, repaso de covariancias y correlación lineal simple. Prueba de signos, prueba de rangos de Wilcoxon, coeficientes de correlación no paramétricos de Spearman y Kendall. Medidas de asociación epidemiológica: odds ratios, razón de riesgo. Otras medidas de asociación: eta, correlación biserial puntual, correlación tetracórica,

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coeficiente de contingencia. Tema IX. Introducción al análisis de regresión simple y múltiple, y correlaciones parciales. Tema X. Tamaños de muestra. VII.- CRONOGRAMA TENTATIVO Cada profesor lo adecuará de acuerdo a su buen juicio. VIII.- BIBLIOGRAFÍA El libro de texto: Gutiérrez Espeleta, E.E. 1995. Métodos Estadísticos (para las ciencias biológicas). Heredia, C.R.

EUNA. 2ª. Ed. (Libro de texto) Otra bibliografía. Mendenhall, W., Beaver, R.J., & Beaver, B.M. 2002. Introducción a la probabilidad y estadística. Australia : Thomson, c2002/ 1ª. ed. Montgomery, D.C. 2005. Diseño y análisis de experimentos. México, D.F. Editorial LIMUSA, S.A. de C.V. 2ª. Ed. (Libro de texto) Siegel, S. 1990. Estadística no paramétrica aplicada a las ciencias de la conducta. México: Trillas. 3ª. Ed. Wackerly, D.D., Mendenhall, W., Scheaffer, R.L. 2002. Estadística matemática con aplicaciones. Australia : Thomson, 2002 Wooldridge J.M. 2000. Introductory Econometrics. A Modern Approach. South-Western College Publishing. Thomson Learning. 1a. ed.

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ESCUELA DE ESTADÍSTICA Nombre del curso: XS-2230 Estadística Computacional II Número de créditos: 4

Profesor: Período: II ciclo 200__ Horario: K 14:00 a 17:50 Aula: Aten. a estudiantes: Requisitos XS-2310, XS-2210, XS-2110 Co-requisitos:


I.- DESCRIPCIÓN SINTÉTICA DEL CURSO II.- OBJETIVO GENERAL Al finalizar el curso, el estudiante deberá tener los conocimientos y habrá desarrollado habilidades en el procesamiento de datos estadísticos desde los procesos de diseño de las investigaciones, pasando por la recolección y depuración de datos hasta el análisis utilizando paquetes estadísticos. III.- OBJETIVOS ESPECÍFICOS Desarrollar conocimientos y habilidades en la captura y depuración de datos estadísticos. Aprender a utilizar SPSS y SAS para construir y manipular archivos, definir diccionarios de datos, elaborar estadísticas descriptivas y aplicar otros métodos y técnicas. Conocer técnicas de generación de números aleatorios. IV.- METODOLOGÍA El desarrollo de las sesiones se hará en el laboratorio de cómputo en donde cada estudiante tendrá acceso a una computadora. El profesor podrá desarrollar los temas conceptuales apoyados en ejemplos prácticos que el estudiante deberá preparar en el equipo de cómputo. Para el estudio de los Sistemas de Bases de Datos se impartirán lecciones magistrales complementadas con sesiones prácticas que resultarán en la elaboración de un proyecto individual. La segunda parte del curso tendrá la forma de un taller de utilización del SPSS, en dónde el estudiante debe demostrar el nivel de conocimiento y habilidad en el uso del paquete por medio de una práctica evaluada. La parte final del curso se dedicará al estudio del procesamiento estadístico de datos, en donde el estudiante participará en sesiones de discusión de los documentos entregados en clase y realizará un segundo proyecto con CSPro. Un examen teórico servirá para evaluar el conocimiento adquirido en la primera y última parte del curso. V.- EVALUACIÓN Cada profesor establecerá su propio sistema de evaluación. Sin embargo, se recomienda utilizar exámenes parciales, prácticas, laboratorios e investigaciones pequeñas.

VI. CONTENIDO DEL CURSO Desarrollar una aplicación de entrada y depuración de datos de una investigación compleja utilizando CSPro. Consideraciones filosóficas, paradigmas y metáforas del paquete estadístico. Definiciones de casos y observaciones. Construcción de diccionarios de datos. Creación y modificación de variables. Selección y ponderación de casos. Manejo de archivos (mezclas, agregaciones, etc). Producción de estadísticas descriptivas. Elaboración de gráficos y

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otros medios de salida. Creación de tablas de 2 y 3 tres enradas y creación de programas. Otros usos avanzados. Generación de números aleatorios: métodos de Monte Carlo, simulación de muestras de poblaciones mediante números seudoaleatorios y solución de ecuaciones no lineales. Generación de muestras de poblaciones discretas y continuas, y una ilustración del teorema del límite central. (Apoyado con el uso de algún software) Contenido temático 1. Sistemas de Bases de Datos 1.1 Sistemas Administradores de Bases de Datos 1.2 Modelo Entidad/Asociación 1.3 Modelo Relacional 1.4 Consultas a bases de datos con SQL 2. Introducción al uso del Visual FoxPro 2.1 Creación y uso de tablas 2.2 Obtención de resultados 2.3 Indices y relaciones 2.4 SQL 2.5 Reportes 3. Paquetes estadísticos 3.1 Introducción al SPSS 3.2 Archivos SPSS, variables, etiquetas, valores, etc. 3.3 Recodificación, calculos, ponderaciones 3.4 Manejo de datos con SPSS 4. Procesamiento de datos estadísticos 4.1 Formulación de la investigación 4.2 Modelaje de datos 4.3 Diseño del cuestionario 4.4 Procedimientos de codificación 4.5 Recolección de datos 4.6 Crítica y codificación 4.7 Detección y corrección de errores VII.- CRONOGRAMA TENTATIVO Cada profesor lo adecuará de acuerdo a su buen juicio. VIII.- BIBLIOGRAFÍA Elmasri y Navathe. Fundamentos de Sistemas de Bases de Datos, 3ª Ed. Addison Wesley (Pearson), España, 2002 C. González, Sistemas de Bases de Datos. Editorial Tecnológica de Costa Rica. 1996. H.F. Korth y A. Silberschatz, “Fundamentos de Bases de Datos”. Segunda Edición. McGraw Hill. México 1993. S. Reber, R. Nichols, D. Garcia Marín, “Visual FoxPro 5.0". Prentice Hall Hispanoamericana, S.A. 1995 Documentos entregados en clase y búsqueda en internet. Manuales del software.

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ESCUELA DE ESTADÍSTICA Nombre del curso: XS-2330 Modelos Probabilísticos Continuos Número de créditos: 4

Profesor: Período: I ciclo 20__ Horario: L-J: 7:00 a 8:50 am Aula: Aten. a estudiantes: Requisitos MA-0313; XS-2310, XS-2110 Co-requisitos: MA-0232, XS-

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I.- DESCRIPCIÓN SINTÉTICA DEL CURSO

Continuando con el proceso de formación de los estudiantes, este curso complementa al curso Modelos

probabilísticos discretos. Por esta razón muchos de los concepto teóricos analizados para el caso discreto son

ahora ampliados al caso continuo. Por esta razón, es fundamental que el estudiante tenga una buena formación

básica de los modelos discretos.

II.- OBJETIVO GENERAL

Analizar la teoría de la probabilidad para el caso continuo

Desarrollar una actitud crítica hacia la experimentación de fenómenos naturales y sociales mediante su relación con la teoría de probabilidad.

III.- OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Al finalizar el presente curso el estudiante debe ser capaz de:

Aplicar correctamente el concepto de probabilidad a situaciones de la vida real. Utilizar las principales propiedades y leyes probabilísticas para resolver problemas en diversos

campos(Biología, seguros, economía, educación, etc.) Generar muestras de las distintas distribuciones estudiadas haciendo uso del computador Aplicar las propiedades básicas de los modelos probabilísticos continuos para resolver problemas prácticos.

IV.- METODOLOGÍA

El curso se desarrolla mediante la técnica expositiva e interrogativa, favoreciendo al máximo la participación de los estudiantes. También se vincula la herramienta tecnológica por medio del uso de la computadora en la resolución de ejercicios prácticos. Se realizarán ciertos experimentos aleatorios en el aula que ilustran los temas impartidos. Adicional a las cuatro horas lectivas, el profesor atenderá las dudas de los estudiantes en durante un período de dos horas adicionales

V.- EVALUACIÓN

Cada profesor establecerá su propio sistema de evaluación. Sin embargo, se recomienda utilizar exámenes parciales, prácticas, laboratorios e investigaciones pequeñas.


Tema I. Variables aleatorias continuas Variable aleatoria continua. Distribución de una variable aleatoria continua. Funciones de distribución

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acumulativa. Valor esperado y variancia de una variable aleatoria continua. Tema II. Distribuciones de variables aleatorias contínuas Casos particulares de distribuciones continuas: Uniforme, gamma, ji-cuadrado, beta, exponencial y normal. Teorema de Chebyshev. Función generadora de momentos. Tema III. Distribuciones de probabilidad multivariada Distribución de probabilidad continua bivariable y multivariable. Distribuciones marginales y condicionales. Independencia de variables aleatorias. Valor esperado, variancia y covariancia en casos bivariados. Distribución normal bivariada. Tema IV. Funciones de variables aleatorias Distribución de probabilidad de una función de variables aleatorias: Método de las funciones de distribución, método de las transformaciones, método de las funciones generadoras de momentos. Transformaciones multivariables con jacobianos. Tema V. Distribuciones muestrales Distribuciones muestrales. Distribución muestral de la media: Teorema del límite central. Distribución t de Student y distribución F. Aproximación normal a la distribución binomial.


Cada profesor lo adecuará de acuerdo a su buen juicio. VIII.- BIBLIOGRAFÍA

Libro de texto: Mendenhall, W.; Scheaffer, R. y Wakerly, D. (2002). Estadística Matemática con Aplicaciones. Sétima Edición. Editorial Thonson. México.

Otros libros de consulta son: Spiegel, M.; Schiller, J. y Srinivasan A. (2003). Probabilidad y Estadística. Editorial Mc.Graw-Hill. México Feller, W. (1991). Introducción a la Teoría de Probabilidades y sus aplicaciones. Limusa. España. DeGroot, Morris H.(1998). Probabilidad y Estadística. Addison-Wesley. Iberoamericana. México Devore, J. (2007). Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. Sexta Edición. International Thomson Editores. México Freund, John E. y Walpole, R. (2000). Estadística Matemática con Aplicaciones. Sexta Edición. Prentice-Hall Hispanoamericana, S. A. México. Meyer, P. (1992). Probabilidad y Aplicaciones estadísticas. Adisson Wesley, México. Mood, A.; Graybill, F. y Boes, D. (1975). Introduction to the Theory of Statistics. McGraw-Hill. New York. Walpole, F. (1990) Estadística Matemática con Aplicaciones. Cuarta Edición. Editorial Printice-Hall, Hispanoamericana. México. Walpole, R. y Myers, R. (1992) Probabilidad y Estadística. Cuarta Edición. Editorial Mc Graw Hill. México.

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ESCUELA DE ESTADÍSTICA Nombre del curso: XS-2130 Modelos de Regresión Aplicados Número de créditos: 4

Profesor: Período: II Ciclo 20__ Horario: K: 9:00-11:50 y V: 10:00-11:50 Aula: Aten. a estudiantes: Requisitos XS-2110, XS-2210, MA-0313 Co-requisitos: XS-2330


I.- DESCRIPCIÓN SINTÉTICA DEL CURSO Los modelos de regresión son un tema central en la práctica de la estadística y forman la base de un amplio rango de

métodos estadísticos. En este curso se presentarán las bases de los modelos de regresión múltiple y los

procedimientos desarrollados para asegurar una aplicación correcta de los mismos.

Además de los conocimientos teóricos se brindará al estudiante la posibilidad de aplicar los métodos mediante el uso

de un paquete estadístico (como SPSS, STATA o JMP) o un lenguaje de programación (como R).

II.- OBJETIVO GENERAL Proveer a los estudiantes el conocimiento conceptual y los instrumentos estadísticos para la aplicación de los

modelos de regresión lineal.

III.- OBJETIVOS ESPECÍFICOS Al finalizar el curso el estudiante tendrá criterio y conocimiento básico para:

Reconocer las situaciones donde se pueden aplicar las técnicas de regresión lineal. Utilizar un modelo con fines de predicción (un valor estimado individual, un valor estimado promedio). Usar diferentes técnicas de selección de variables para formar un modelo apropiado a partir de un conjunto

de predictores disponibles. Llevar a cabo los diagnósticos del modelo de regresión ajustado. Aplicar las medidas apropiadas en los casos de no conformidad con los supuestos del modelo de regresión. Analizar casos con variables predictoras cualitativas. Llevar a cabo un estudio completo con datos reales y complejos. Las aplicaciones podrán ser tomadas de

investigaciones en áreas como la economía, medicina, psicología, biología, población, etc. Usar adecuadamente un paquete estadístico (como SPSS, STATA o JMP) o un lenguaje de programación

(como R) para llevar a cabo análisis de regresión completos.

IV.- METODOLOGÍA Este curso es fundamentalmente teórico-práctico en donde se utilizan las sesiones teóricas, sesiones prácticas donde se utiliza el laboratorio de cómputo. Además, se dejan tareas para resolver en la casa y se trata de que los estudiantes utilicen datos reales con los cuales los estudiantes deben prepar y presentar un informe. V.- EVALUACIÓN Cada profesor establecerá su propio sistema de evaluación. Sin embargo, se recomienda utilizar exámenes parciales, prácticas, laboratorios e investigaciones pequeñas.

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I. Modelos de regresión simple y múltiple.

1.1 Ideas básicas.

1.2 El modelo y los supuestos.

1.3 Estimación de los coeficientes (notación matricial).

1.4 Valores ajustados y residuales.

1.5 Inferencias. El cuadrado de medio de error. Varianzas de los estimadores. Intervalos de confianza para los coeficientes.

1.6 Intervalos de confianza para la respuesta media y predicción de nuevas observaciones.

1.7 Coeficientes de determinación (múltiple y parcial). Suma de cuadrados de regresión adicional (condicional a predictores incluidos previamente).

1.8 Pruebas de hipótesis. Comparación de modelos anidados con la distribución F. Uso de la distribución t. II. Selección de predictores.

2.1 Coeficiente de determinación (R2) ajustado.

2.2 Selección hacia adelante y hacia atrás.

2.3 Criterios de información: Akaike y Bayes.

2.4 Estadístico de Mallow (Cp). III: Diagnósticos.

3.1 Verificación de los supuestos: a. Normalidad vs no-normalidad: QQ plot. b. Homoscedasticidad vs heteroscedasticidad: gráfico de residuales y prueba formal de Breush Pagan. c. Independencia lineal vs multicolinealidad: factor de inflación de variancia (VIF), análisis de suma de

cuadrados de regresión adicional, coeficientes de correlación entre predictores. d. Linealidad vs no-linealidad entre predictor y respuesta: gráficos de regresión parcial. e. Aleatoriedad vs autocorrelación: prueba de Durbin-Watson.

3.2 Medidas para detectar valores extremos: a. En la respuesta: residuales estudentizados externamente. b. En los predictores: valores de “leverage”.

3.3 Medidas para detectar casos de influencia:

a. Sobre un valor ajustado: DFFITs.

b. Sobre el ajuste general: distancia de Cook.

c. Sobre los coeficientes: DFBETAs.

IV: Medidas remediales.

4.1 No-normalidad: Transformaciones. Regresión de Poisson. 4.2 Heteroscedasticidad: Transformaciones de Box-Cox. Mínimos cuadrados ponderados. 4.3 Multicolinealidad: Regresión “ridge”. 4.4 Casos de influencia: regresión robusta. 4.5 Función de la respuesta no-lineal: transformaciones y regresión polinomial. 4.6 Validación del modelo: partición de los datos.

V: Predictores y respuestas cualitativas. 5.1 Un predictor cualitativo. 5.2 Modelos con interacciones. 5.3 Modelo de regresión logística.

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VII.- CRONOGRAMA TENTATIVO Cada profesor lo adecuará de acuerdo a su buen juicio. VIII.- BIBLIOGRAFÍA Libro de texto: Neter, J et al. (1996). Applied Linear Statistical Models. 4a. ed. WCB, McGraw-Hill. Chatterjee, S. & A.S. Hadi (1988). Sensitivity Análisis in Linear Regression. New York, N.Y.: Wiley. Faraway, J. (2002). Practical Regression and Anova using R. Documento en internet: http://www.biostat.jhsph.edu/~iruczins/teaching/jf/faraway.html Faraway, J. (2004). Linear Models with R. Chapman & Hall/CRC. Faraway, J. (2005). Extending the Linear Model with R: Generalized Linear, Mixed Effects and Nonparametric Regression Models. Chapman & Hall/CRC. Fox, J. (2002). An R ans S-Plus Companion to Applied Regression. Thousand Oaks, Cal.: Sage Publications, Inc. Gujarati, D. (1990). Econometría básica. McGraw-Hill.

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ESCUELA DE ESTADÍSTICA Nombre del curso: XS-3150 Principios de Diseños Experimentales Número de créditos: 4

Profesor: Período: I Ciclo 20__ Horario: K- V: 9:00-10:50 am Aula: Aten. a estudiantes: Requisitos XS-2130, XS-2330 Co-requisitos:


I.- DESCRIPCIÓN SINTÉTICA DEL CURSO Curso aplicado de diseños experimentales para la carrera de Estadística. En este curso el estudiante se familiariza con los diseños completamente experimentales en sus principios, usos y análisis. II.- OBJETIVO GENERAL Enseñar los pasos requeridos para planear y conducir adecuadamente un experimento, en forma tal que se facilite el análisis y se provea validez a las conclusiones. Es un curso teórico-práctico. Se enseña los diseños experimentales clásicos, su análisis, sus usos; sus ventajas y desventajas. Además, se ilustrar el uso de diseños pre, cuasi y completamente experimentales en áreas donde es difícil aplicarlos, como en las ciencias médicas y sociales. III.- OBJETIVOS ESPECÍFICOS El estudiante que apruebe el curso:

- Conocerá las diferentes formas de agrupar las unidades experimentales y de asignarlas a los tratamientos. - Sabrá llevar a cabo la recolección de información de diseños experimentales (identificación de los

tratamientos, forma de anotar la información, digitarla, procesarla). - Conocerá métodos de control de sesgos de medición. - Conocerá los supuestos, los procedimientos par la aplicación, los propósitos y alcance de las técnicas de

métodos de diseño estadístico. - Sabrá expresar estadísticamente, la variación explicada y no explicada de las respuestas (variables

dependientes, incluyendo cuando procede, una descripción del diseño experimental). - Conocerá los supuestos, los procedimientos para la aplicación, los propósitos y alcance de las técnicas y

métodos de diseño estadístico. - Sabrá planear, ejecutar y diseñar un experimento pequeño, y presentar un informe ante la clase en tiempo

limitado. IV.- METODOLOGÍA La materia se cubre por medio de lecciones magistrales, sesiones de práctica y lecturas asignadas. Las sesiones de práctica se dedican al análisis de casos y a la solución de ejercicios que permitan aplicar y reafirmar los conocimientos adquiridos utilizando al menos un software estadístico. V.- EVALUACIÓN Cada profesor establecerá su propio sistema de evaluación. Sin embargo, se recomienda utilizar exámenes parciales, prácticas, laboratorios e investigaciones pequeñas.

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I. Diseños con un solo factor.

1.1 Introducción al diseño de experimentos: a. Principios y conceptos del diseño experimental: unidad, experimental, factor, tratamiento,

aleatorización. b. Consideraciones en la elección de los factores, niveles y rangos. c. Hipótesis del diseño de un factor. d. Errores tipo I y tipo II en la prueba de hipótesis.

1.2 Análisis de variancia de una vía (diseño irrestricto aleatorio): a. Error experimental. b. Modelo teórico del diseño de un factor. c. Medición de la variabilidad del error. d. Análisis gráfico para analizar la varianza entre tratamientos y dentro de tratamientos. e. Descomposición de la suma de cuadrados: entre tratamientos y dentro de tratamientos. f. Comparación de fuentes de variación (tabla del ANDEVA). g. Uso de la distribución F.

1.3 Verificación de los supuestos del modelo: a. Independencia de los errores. b. Normalidad. c. Homoscedasticidad.

1.4 Soluciones ante violaciones de los supuestos: a. Transformaciones. b. Mínimos cuadrados ponderados. c. Pruebas robustas. d. Pruebas no-paramétricas (Kruskal-Wallis)

1.5 Estimaciones de medias y efectos; a. Contrastes. b. Intervalos simultáneos: Scheffé y Bonferroni. h. Comparaciones múltiples entre medias: pruebas de Duncan, Tukey, etc.

1.6 Potencia o poder de la prueba:

a. La importancia de la magnitud detectada por la prueba.

b. Determinación del tamaño de muestra para pruebas de hipótesis.

c. La potencia de una prueba realizada – control del error tipo II.

II. Diseños factoriales.

2.5 El modelo de dos factores sin interacciones.

2.6 El modelo de dos factores con interacciones.

2.7 Representación gráfica para analizar interacciones.

2.8 El análisis de varianza en el diseño factorial.

2.9 Efecto sobre la variabilidad del error al agregar o eliminar factores.

2.10 Estimación de parámetros.

2.11 Temas relacionados con el tamaño de muestra en un diseño factorial.

2.12 El diseño factorial general.

III: Diseños de bloques aleatorizados.

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3.4 El caso de pruebas pareadas como un caso sencillo de bloques.

3.5 El concepto de bloques.

3.6 Representación gráfica para analizar el efecto de bloques.

3.7 El análisis de varianza en el diseño de bloques.

3.8 Prueba de la relevancia del uso de los bloques – eficiencia relativa.

3.9 El diseño de medidas repetidas como un enfoque de diseño de bloques.

3.10 El número de bloques apropiado en un diseño.

3.11 Tratamiento de observaciones perdidas.

3.12 Verificación de los supuestos en el diseño de bloques y medidas repetidas.

3.13 Análisis de varianza no-paramétrico (Friedman).

3.14 Combinación de bloques con un diseño factorial.

3.15 Bloques anidados.

3.16 Diseño de cuadrado latino.

3.17 Diseño de cuadrado grecolatino.

IV: Análisis de covarianza.

4.7 Introducción de factores no controlables en un diseño experimental. 4.8 El modelo simple con un factor y una covariable. 4.9 El modelo generalizado. 4.10 El modelo lineal: el modelo visto como un modelo de regresión. 4.11 Verificación de supuestos del modelo – igualdad de pendientes. 4.12 Necesidad de inclusión de interacciones entre covariable y factor.

VII.- CRONOGRAMA TENTATIVO Cada profesor lo adecuará de acuerdo a su buen juicio. VIII.- BIBLIOGRAFÍA El libro de texto: Montgomery, D.C. 2005. Diseño y análisis de experimentos. México, D.F. Editorial LIMUSA,

S.A. de C.V. 2ª. Ed. (Libro de texto) El profesor se apoyará fuertemente en: Milliken, G.A. & Jonson D.E. 1998. Analysis of Messy Data. Volume I: Designed Experiments. Boca Raton, Fl. Chapman & Hall/CRC. 1a. ed. 1a. Reimpresión CRC Press. Otra bibliografía. Campbell D. y Stanley J. 1973. Diseños experimentales y cuasi-experimentales en la investigación social. Amorrortu, Buenos Aires. Cochran, W.G. & Cox G.M. 1973. Diseños Experimentales. Trillas, México. Trochim, W.M.K. 2001. The Research Methods Knowledge Base. Cincinatti, OH. Atomic Dog Publishing. 2a. ed. Wooldridge J.M. 2000. Introductory Econometrics. A Modern Approach. South-Western College Publishing. Thomson Learning. 1a. ed.

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ESCUELA DE ESTADÍSTICA Nombre del curso: XS-3110 Principios y Técnicas de Muestreo Número de créditos: 4

Profesor: Período: I Ciclo 20__ Horario: L: 14 a 16:50 y J: 15:00 a 16:50 Aula: Aten. a estudiantes: Requisitos XS-2330 y XS-2230 Co-requisitos:


I.- DESCRIPCIÓN SINTÉTICA DEL CURSO Este curso brinda una visión panorámica del campo del muestreo, cubriendo su amplio alcance y gran diversidad de campos al que se aplica. En éste se analizan diversos diseños muestrales (métodos probabilísticos de muestreo), algunos aspectos relacionados con dichos diseños, así como sus principales ventajas y desventajas. II.- OBJETIVO GENERAL Introducir los principios y técnicas de muestreo de poblaciones finitas (desde MAS a PPT) en un contexto general, que incluya problemas de diversos campos (biología, economía, sociología, etc.), con un enfoque que se orienta hacia la comprensión de los diferentes diseños y al cálculo de estimadores y sus variancias. III.- OBJETIVOS ESPECÍFICOS Los estudiantes que aprueben el curso:

1. Conocerán y sabrán aplicar los principios y técnicas básicas del muestreo. 2. Tendrán un conocimiento teórico y práctico de los principales diseños muestrales (simple al azar,

estratificado, sistemático, conglomerados, PPT). 3. Sabrán determinar los tamaños de muestra técnicos y prácticos de acuerdo con el tipo de muestreo, a las

variables más importantes en el estudio y a los recursos con que se dispone. 4. Sabrá determinar el tipo de muestreo más adecuado (irrestricto aleatorio, estratificado, por

conglomerados, etc.). 5. Sabrá seleccionar muestras estadísticas (científicas). 6. Sabrá determinar el cálculo de los mejores estimadores y sus variancias para el diseño muestral empleado.

IV.- METODOLOGÍA El curso consiste de cinco lecciones por semana de 50 minutos. Para cada sesión de clase los estudiantes tendrán lecturas asignadas, para cuyo control se realizarán exámenes cortos. Adicionalmente, cada estudiante deberá presentar un trabajo escrito y en forma oral sobre un tema específico de muestreo que será asignado durante el curso. Este trabajo será asignado al estudiante en común acuerdo con el profesor del curso. V.- EVALUACIÓN Cada profesor establecerá su propio sistema de evaluación. Sin embargo, se recomienda utilizar exámenes parciales, prácticas, laboratorios e investigaciones pequeñas.

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1. FUNDAMENTOS DEL MUESTREO DE ENCUESTAS 1.1 Necesidad de usar muestreo. Muestra y censo. Ventajas del muestreo frente al censo. Limitaciones del

muestreo. 1.2 La muestra representativa. Muestreo aleatorio y no aleatorio, errores de muestreo y sesgos. 1.3 Valores de población y estimadores. Propiedades deseables de los estimadores. 1.4 El problema del sesgo y su efecto sobre las estimaciones. El error cuadrático medio. 1.5 Unidad de estudio o elemento. Población, unidad de muestreo, unidad de información o informante. 1.6 Marco muestral. Requisitos deseables. Problemas en el marco. Soluciones. 1.7 Las técnicas de selección aleatoria. Posibilidades. 1.8 Criterios fundamentales en el diseño de encuestas por muestreo. Relación con los objetivos, medibilidad,

practicidad, economía. Principales etapas de una encuesta por muestreo. 2. MUESTREO SIMPLE AL AZAR 2.1 Definición y notación. Selección con reemplazo y sin reemplazo. 2.2 Principales estimadores. 2.3 Variancia de los estimadores. 2.4. Corrección para el caso de poblaciones finitas (cpf). 2.5 La estimación de la variancia. 2.6 Límites de confianza. Validez de la aproximación normal. 2.7 El caso de las proporciones. 2.8 El caso de las razones. 3. EL TAMAÑO DE LA MUESTRA 3.1 El problema. Elementos a ser considerados. 3.2 Tamaño de la muestra para una variable contínua. Muestreo con reemplazo y sin reemplazo. 3.3 El caso de las proporciones. 3.4 Estimación de la variancia para el cálculo del tamaño de la muestra. 3.5 El caso de varias características. 3.6 El caso en que se requieren estimadores para subdivisiones de la población. 4. MUESTREO ESTRATIFICADO ALEATORIO 4.1 Definición y propósitos. Notación. 4.2 La media ponderada y su variancia. 4.3 Media y variancia en muestreo estratificado de elementos. 4.4 El caso de la afijación proporcional. Estimadores y variancias. Límites de confianza. 4.5 El diseño de muestras proporcionadas. El efecto del diseño. 4.6 Afijación óptima con costos variables. 5. MUESTREO SISTEMÁTICO 5.1 Naturaleza del muestreo sistemático. Procedimientos de selección. 5.2 Problemas asociados con el intervalo muestral. Soluciones. 5.3 Estimación de la media y del total. 5.4 El problema del cálculo de la variancia. Algunos procedimientos para la estimación de la variancia. 5.5 Problemas de selección sistemática: tendencia monótona y fluctuaciones periódicas. Soluciones. 5.6 Importancia de las limitaciones del muestreo sistemático. Ventajas prácticas de su uso. 5.7 El muestreo replicado. 6. MUESTREO Y SUBMUESTREO DE CONGLOMERADOS IGUALES 6.1 Muestreo de elementos y muestreo de conglomerados. Naturaleza de los conglomerados. Razones para el

muestreo de conglomerados. 6.2 Selección aleatoria de conglomerados. 6.3 Estimación de la media y del total. El cálculo de la variancia. 6.4 El efecto de la conglomeración. La correlación intraclase (rho). 6.5 La eficiencia del muestreo de conglomerados. Precisión estadística y costo.

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6.6 Cálculo de la variancia en muestreo polietápico. Los componentes de la variancia. Su cálculo. 6.7 Muestreo estratificado de conglomerados. Propósitos y procedimientos. Las selecciones pareadas. El caso

de un conglomerado por estrato. 7. CONGLOMERADOS DESIGUALES Y PPT 7.1 El problema de los conglomerados desiguales. 7.2 Selección aleatoria de conglomerados desiguales. Submuestreo con igual probabilidad. El estimador de

razón. 7.3 Variancia en conglomerados aleatorios desiguales. 7.4 Muestreo estratificado de conglomerados desiguales. Selección pareada de conglomerados. Selección

sistemática. Estadísticas para conglomerados estratificados. 7.5 El control del tamaño de la muestra en conglomerados desiguales. Selección con probabilidad proporcional

al tamaño (PPT). 7.6 Selección pareada de unidades primarias con PPT. 7.7 Selección de UPM sin reemplazo. Posibilidades. 8. APLICACIONES DEL MUESTREO EN DIVERSOS CAMPOS 8.1 El muestreo en ciencias políticas 8.2 El muestreo en estudios de opinión 8.3 El muestreo en mercadeo 8.4 El muestreo en demografía 8.5 El muestreo en la economía (operaciones continuas) 8.6 El muestreo en los medios de comunicación 8.7 El muestreo en la industria 8.8 El muestreo en ciencias forestales 8.9 El muestreo en ciencias forenses 8.10 El muestreo en agricultura 8.11 El muestreo en auditoría Nota: en este capítulo pueden introducirse otros temas de muestreo en común acuerdo con el profesor. VII.- CRONOGRAMA TENTATIVO Cada profesor lo adecuará de acuerdo a su buen juicio. VIII.- BIBLIOGRAFÍA Libro de texto: Kish, L (1965). Muestreo de Encuestas. Ed. Trillas, México. Libros de consulta: - Cochran, W.G. (1977). Técnicas de muestreo. CECSA, México. - Scheaffer, R. Mendenhal, W. & OTT, L. (1983). Elementos de Muestreo. Grupo Editorial Iberoamérica.

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ESCUELA DE ESTADÍSTICA Nombre del curso: XS-3310 Teoría Estadística Número de créditos: 4

Profesor: Período: II ciclo 20__ Horario: L-J: 7:00 a 8:50 am Aula: Aten. a estudiantes: Requisitos XS-2330, MA-0232 Co-requisitos:


I.- DESCRIPCIÓN SINTÉTICA DEL CURSO Curso del segundo año del Plan de Estudio del bachillerato en Estadística. Utiliza la teoría de la probabilidad en

espacios discretos y continuos, y el cálculo diferencial e integral, para desarrollar los fundamentos matemáticos de la

inferencia estadística clásica.

II.- OBJETIVO GENERAL

Enunciar y aplicar los conceptos y principios básicos de la inferencia estadística clásica (estimación y contraste de hipótesis).

Establecer los principales teoremas de la inferencia estadística y sus principales aplicaciones. III.- OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Se espera que al finalizar el curso el estudiante:

Tenga claros los conceptos de parámetro, estadístico, estimador y distribución muestral de un estimador, y su fundamental importancia en el campo de la inferencia estadística.

Comprenda las razones por las cuales es conveniente que los estimadores gocen de propiedades como las siguientes: insesgamiento, insesgamiento y variancia mínima, eficiencia, consistencia, suficiencia y completitud.

Domine la comprensión de los conceptos y principios sobre los que se fundamenta la inferencia estadística tanto de la estimación puntual y por intervalos como del contraste de hipótesis.

Comprenda cómo se derivan los estimadores corrientes para medias, variancias, proporciones, diferencias de medias y proporciones.

Conozca cómo se realizan los contrastes respectivos de hipótesis sobre medias, variancias, proporciones, diferencias de medias y proporciones, y aplicaciones particulares a tablas de contingencia.

Sea conciente de los supuestos que se deben cumplir para utilizar las diversas técnicas estadísticas para estimar parámetros y realizar contrastes de hipótesis.

Conozca los teoremas básicos de la inferencia estadística.

Conozca aplicaciones de los principios básicos de la inferencia estadística a la solución de nuevos problemas prácticos.

IV.- METODOLOGÍA El curso se desarrolla mediante la exposición magistral del profesor y la participación activa de los estudiantes promovida por el profesor. Cuando sea necesario se utilizará la computadora para realizar estimaciones complejas de parámetros, por ejemplo, solución de ecuaciones de máxima verosimilitud no lineales. Con los exámenes cortos se espera mantener a los estudiantes en constante contacto con la materia. Se espera, además que los estudiantes aprovechen las dos horas de consulta semanales del profesor para resolver dudas e inquietudes.

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Tema I. Estimación puntual Muestra aleatoria. Parámetros, estadísticos y estimadores. Estadísticos de orden. Estimación puntual. Distribuciones muestrales. Sesgo y error cuadrático medio. Evaluación de la bondad de un estimador puntual. Propiedades de los estimadores: insesgamiento, eficiencia, consistencia, suficiencia. Ejemplos. Teorema de factorización. Familia Exponencial. Estimadores insesgados de variancia mínima. Desigualdad de Cramer-Rao. Información de Fisher. Teorema de Rao-Blackwell. Completitud. Teorema de Lehman-Scheffé. Método de momentos. Método de máxima verosimilitud. Invariancia. Distribución de los estimadores máximo-verosímiles en muestras grandes. Breve introducción a los estimadores de Bayes. Tema II. Estimación por intervalos Definición de un intervalo de confianza: unilateral y bilateral. El método pivotal para obtener intervalos de confianza. Intervalos de confianza en poblaciones normales: intervalos de confianza para la media (variancia conocida y variancia desconocida), para la variancia, para la diferencia de dos medias (variancias conocidas; variancias desconocidas pero iguales), para una proporción, para diferencia de dos proporciones, para el cociente de dos variancias. Intervalos de confianza para muestras grandes: uso de la distribución asintótica de estimadores máximo-verosímiles. Aplicaciones. Tema III. Contraste de hipótesis Contrastes de hipótesis. Hipótesis nula. Hipótesis alternativa. Región de rechazo. Tipos de error. Cálculo de α y β.

Ilustración en el caso de una binomial. El caso corriente de muestras grandes: oo θθ:H contra oo θθ:H .

Cálculo de las probabilidades del error tipo II y determinación del tamaño de la muestra para la prueba z. Modo alternativo de reportar los resultados de un contraste: los niveles de significancia observados o valores P. Función de potencia. Contraste más potente. Lema de Neyman-Pearson. Hipótesis compuestas. Criterio del cociente de verosimilitudes. Contraste uniformemente más potente. Aplicaciones del criterio del cociente de verosimilitudes: Contrastes de hipótesis en poblaciones normales para una media, para una variancia, para varias medias, para dos variancias. Relación entre los procedimientos de contrastes de hipótesis e intervalos de confianza. Aplicaciones. Tema IV. Tablas de contingencia Experimentos multinomiales. Aplicación del cociente de verosimilitudes. Contraste ji-cuadrado. Contraste de bondad del ajuste. Tablas de contingencia. Contrastes concernientes a k proporciones. Tablas r x c con totales fijos de renglón o de columna. Aplicaciones. VII.- CRONOGRAMA TENTATIVO Cada profesor lo adecuará de acuerdo a su buen juicio. VIII.- BIBLIOGRAFÍA Libro de Texto: Mendenhall, W; Scheaffer, R. &y Wakerly, D. Estadística Matemática con Aplicaciones. Sétima

Edición. Editorial Thomson. México, 2002. Texto complementario

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Mood, A. M., Graybill, F.A. y Boes, D.C. Introduction to the Theory of Statistics, 3ª.ed.,Mc-Graw Hill, New York,1974.

Otros libros de consulta

DeGroot, M. & Schervish, M. Probability and Statistics. Tercera Edición. Addison-Wesley. Boston. 2002 Devore, Jay. Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. Cuarta Edición. International Thomson Editores.

México. 2001 Freund, J. y Walpole, R. Estadística Matemática con Aplicaciones. Cuarta Edición. Prentice-Hall

Hispanoamericana, S. A. México. 1994 Walpole, Ronald y Myers, Raymond. Probabilidad y Estadística. Cuarta Edición. Editorial Mc Graw Hill. México,

1992.

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ESCUELA DE ESTADÍSTICA Nombre del curso: XS-3010 Demografía Aplicada Número de créditos: 4

Profesor: Período: I ciclo 20__ Horario: K - V: 14:00-15:50 Aula: Aten. a estudiantes: Requisitos XS-2230 Co-requisitos:


I.- DESCRIPCIÓN SINTÉTICA DEL CURSO En este curso se ven las fuentes de información demográfica, los métodos básicos para determinar los componentes de la población. Así como su definición y cálculo. Estos componentes son: natalidad, mortalidad y migración. Mediante prácticas semanales deberán desarrollar el análisis de la situación demográfica de una provincia. Además se dejará un trabajo de Análisis Demográfico para ayudar a los y las estudiantes en la redacción de trabajos demográficos. II.- OBJETIVO GENERAL

Proporcionar al estudiante los conceptos y herramientas básicas para el cálculo de los indicadores

demográficos, indispensables para el análisis de resultados de investigaciones en poblaciones

humanas.


Permitir que los estudiantes conozcan y utilicen las principales fuentes de datos demográficos que hay en el país.

Proporcionar los cálculos básicos sobre los principales indicadores poblacionales.

Brindar la oportunidad para que los estudiantes participen de la construcción de tablas de vida.

Lograr que el estudiante conozca la situación demográfica de Costa Rica a partir de la elaboración de trabajos prácticos.

Proporcionar conocimientos básicos de sexualidad. IV.- METODOLOGÍA El curso se desarrolla mediante clases magistrales con tareas prácticas y pruebas cortas. Algunas de las tareas se deberán presentar en clase para proporcionar conocimientos básicos a los compañeros sobre diversos temas. Como texto del curso se utilizarán las notas elaboradas por el profesor Miguel Gómez, que se citan en la bibliografía. Al final del curso se deberá presentar un trabajo de análisis demográfico de un tema que se deberá escoger desde el principio. V.- EVALUACIÓN Cada profesor establecerá su propio sistema de evaluación. Sin embargo, se recomienda utilizar exámenes parciales, prácticas, laboratorios e investigaciones pequeñas.

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1. INTRODUCCIÓN 2. Conceptos básicos en Demografía 3. Métodos utilizados en Demografía

2. FUENTES DE DATOS DEMOGRAFICOS

1. Censos: definiciones, características, tipos y errores en los datos. 2. Hechos vitales: definiciones, sistema de registro, errores que los afectan. 3. Las encuestas demográficas: características, uso y limitaciones.

3. LA MEDICION DEL CAMBIO DEMOGRÁFICO

1. Los conceptos del cambio demográfico 2. La ecuación compensadora 3. Modelos de crecimiento

4. COMPOSICIÓN DE LA POBLACIÓN

1. Conceptos introductorios 2. Composición sexo-edad. 3. El índice de masculinidad. 4. La pirámide de población, construcción y tipos de estructura. 5. Composición por otras variables: urbano-rural, estado conyugal, características económicas, etc.

5. LAS TASAS DEMOGRÁFICAS

1. La representación en el tiempo. El gráfico de Lexis. 2. Las medidas relativas, tasas y razones. 3. El concepto de tasa y de población expuesta al riesgo. 4. Tasas brutas: definición, cálculo, interpretación y limitaciones. 5. Tasas específicas 6. Estandarización: directa e indirecta.

6. LA MORTALIDAD 1. Naturaleza y factores determinantes. Medición. 2. Mortalidad por sexo y edad. 3. Mortalidad infantil: características, factores determinantes y métodos de medición. 4. Mortalidad por causas. Mortalidad diferencial.

7. LA TABLA DE VIDA

1. Características y supuestos básicos en que descansa. 2. Las funciones de la tabla de vida. 3. Utilidad e importancia de las tablas de vida. 4. Tipos de tablas: completas y abreviadas. 5. Las tablas modelo.

8. FECUNDIDAD Y REPRODUCCIÓN

1. Naturaleza y factores. Problemas en la medición de la fecundidad. 2. Las medidas tradicionales de la fecundidad. 3. Fecundidad por edades: características y tendencias. 4. Medidas resumen. 5. Fecundidad y nupcialidad. 6. Las variables intermedias de la fecundidad.

9. SITUACIÓN DEMOGRÁFICA DE COSTA RICA

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1. Características generales 2. Proyecciones de población 3. Población y medio ambiente

VII.- CRONOGRAMA TENTATIVO Cada profesor lo adecuará de acuerdo a su buen juicio. VIII.- BIBLIOGRAFÍA Libro de texto: Rowland Donald. Demographic methods and concepts. Oxford University Press, 2003. Camisa Zulma. Introducción al estudio de la fecundidad. CELADE. 1975. Gómez Miguel. Conceptos básicos de Demografía. Fotocopias de notas. Namboodiri y Suchindran. Life table techniques and their applications. Studies in Population, Academic Press, 1987. Ortega Antonio. Tablas de mortalidad. CELADE, 1987. Presta Roland. El análisis demográfico. Fondo de Cultura Económica. 1982. Tabutin Dominique. La collecte des donées en démographie. Louvain, Belgique, 1984.

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ESCUELA DE ESTADÍSTICA Nombre del curso: XS-3170 Aplicaciones de diseños experimentales Número de créditos: 4

Profesor: Período: II ciclo 20__ Horario: K, V: 14:00 a 15:50 Aula: Aten. a estudiantes: Requisitos XS-3150 Co-requisitos:

PROGRAMA E INSTRUCCIONES GENERALES DEL CURSO I.- DESCRIPCIÓN SINTÉTICA DEL CURSO En este curso se brindan aplicaciones diversas de los diseños pre, cuasi y completamente experimentales a problemas prácticos en los distintos campos del conocimiento. II.- OBJETIVO GENERAL Complementar el curso de Principios de Diseños Experimentales mediante el estudio de nuevos diseños y aplicaciones de éstos con énfasis en el componente práctico. III.- OBJETIVOS ESPECÍFICOS

- Enseñar los diseños experimentales complejos donde interviene más de un factor, los tratamientos están incompletos, hay desigual número de repeticiones, hay correlación entre las mediciones, etc.

- Entrenar al estudiante en el uso del software apropiado para el análisis de experimentos con cierto grado de complejidad.

- Entrenar al estudiante en la aplicación de diseños experimentales y en su análisis posterior. IV.- METODOLOGÍA La materia se cubre por medio de lecciones magistrales, giras, sesiones de práctica, y lecturas asignadas. Las sesiones de práctica se dedican al análisis de casos (en diversos campos como agronomía, biología o auditorías, o la aplicación de estas herramientas en evaluaciones de impacto y de resultados de proyectos, entre otros) y a la solución de ejercicios que permitan aplicar y reafirmar los conocimientos adquiridos. Las giras, si se programan, se dedican a la observación de experimentos en proceso en instituciones o estaciones experimentales. Las lecturas se señalan con antelación a la lección en que se trata el tema respectivo y serán evaluadas. Durante el curso se hace uso de un sistema estadístico de computador para resolver ejercicios. Aunque en clase se brinda una descripción sobre el sistema a usar, es responsabilidad del estudiante aprender los detalles de éste. V.- EVALUACIÓN Cada profesor establecerá su propio sistema de evaluación. Sin embargo, se recomienda utilizar exámenes parciales, prácticas, laboratorios e investigaciones pequeñas.


Contenidos. No se detallan exhaustivamente por cuanto el énfasis eminentemente práctico puede hacer que algunos temas se vean con mayor o menor profundidad.

- Complejidades usuales en los diseños experimentales y forma de resolverlas: más de un factor, tratamientos incompletos, número desigual de repeticiones, incumplimiento de supuestos.

- Análisis de superficies de respuesta. Diseño central compuesto. Método de la máxima pendiente en

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ascenso. - Introducción al problema de las mediciones repetidas, el caso particular de las parcelas divididas. - Ensayos clínicos. - Casos sobre, o ejecución de diseños completamente experimentales en diversos campos tal como el

agronómico, ciencias económicas, biología e industria. VII.- CRONOGRAMA TENTATIVO Cada profesor lo adecuará de acuerdo a su buen juicio. VIII.- BIBLIOGRAFÍA Libro de texto: Montgomery, D.C. 2005. Diseño y Análisis de Experimentos. Editorial Limusa S.A.

- Kuehl, Robert O. Diseño de Experimentos.. Thomson Learning. 2001 - Gacula, Máximo C. y Jagbir Singh. Statistical Methods in Food and Consumer Research. Academic Press

Inc.1984

- Box, G.E.P., W.G.Hunter y J.S.Hunter. 2005. Statistics for experimenters. Wiley-Interscience. - Cochran W.G., G.M. Cox. 1973. Diseños Experimentales. Trillas. México. - Davies (editor). 1977. The Design and Analysis of Industrial Experiments. Longman Group Ltd., London.

- Navarro, Juan Ramón. 2006. Diseño Experimental. Aplicaciones en Agricultura. Editorial de la Universidad de

Costa Rica

- Steel R.G.D. & J.H. Torrie.1985. Bioestadística: Principios y Procedimientos. McGraw-Hill, Bogotá.

- Winer, B.J. 1971. Statistical Principles in Experimental Design. McGraw-Hill, New York.

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ESCUELA DE ESTADÍSTICA Nombre del curso: XS-3130 Diseño de encuestas por muestreo Número de créditos: 4

Profesor: Período: II ciclo 20__ Horario: L,J: 14:00-15:50 Aula: Aten. a estudiantes: Requisitos XS-3110 Co-requisitos:


I.- DESCRIPCIÓN SINTÉTICA DEL CURSO En este curso se complementa la visión panorámica del primero, para concretar el diseño y ejecución de encuestas por muestreo. Los estudiantes tendrán que realizar todas las etapas de una encuesta por muestreo de áreas, desde su planeamiento hasta la presentación del informe escrito y oral. II.- OBJETIVO GENERAL

1. Desarrollar la práctica de los principales diseños de muestreo en el estudio de poblaciones humanas, enfocando todos los aspectos que intervienen en el desarrollo de una investigación por muestreo, desde la concepción del problema que motiva el estudio hasta la presentación del informe.

2. Analizar las posibles fuentes de errores no muestrales en las encuestas, así como las posibles formas de reducirlos o controlarlos.

3. Analizar las implicaciones de la realización de los diseños muestrales complejos, particularmente en lo referente a las técnicas de análisis de datos, uso de factores de expansión y cálculo de errores muestrales.

4. Analizar algunas de las nuevas tecnologías para la recolección de datos, como el uso de las PDAs, las entrevistas asistidas por computadora, incluyendo sus ventajas y limitaciones.


1. Aplicar las principales técnicas de muestreo en una investigación. 2. Analizar diferentes tipos de marcos muestrales, sus limitaciones y posibles formas de solucionarlas, así

como la necesidad de confeccionar dichos marcos en los casos en que no se disponga de ellos. 3. Realizar la planificación general de una encuesta desde el planteamiento de sus objetivos, elaborar los

temas de estudio, confección del cuestionario, confección de la base de datos, proceso de crítica y codificación, digitación de la información, estimación de valores perdidos, así como el procesamiento y análisis de datos.

4. Preparar y presentar el informe escrito de dicha encuesta, así como su presentación oral. IV.- METODOLOGÍA El curso consiste de cuatro lecciones por semana de 50 minutos. Para cada sesión de clase los estudiantes tendrán asignadas lecturas obligatorias, para cuyo control se realizarán exámenes cortos. Adicionalmente se trabajará con prácticas semanales. Los estudiantes deberán disponer de tiempo adicional para la planificación y realización de una encuesta, actividad de la que deberán presentar un informe escrito y discutir los principales resultados en el curso. V.- EVALUACIÓN Cada profesor establecerá su propio sistema de evaluación. Sin embargo, se recomienda utilizar exámenes parciales, prácticas, laboratorios e investigaciones pequeñas.

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Tema I Planeación de la encuesta por muestreo. Capítulos 1 y 2 de Lininger, Capítulo Introducción de Noelle. El muestreo de áreas y el diseño económico de encuestas: definiciones y temas relevantes (tipo y fuentes de error, problemas del muestreo sistemático y del de cuota). Capítulo 8 de Kish, Capítulo 13 de Kish. Diseño muestral. Capítulos 3, 4 y 5 de Lininger, Capítulos 9, 10 y 11 de Kish, Capítulo 3 de Noelle. Tema II Diseño de cuestionarios. Capítulo 6 de Lininger, Capítulos 1 y 2 de Noelle. Técnicas de entrevista, incluyendo la entrevista a profundidad y el focus group. Capítulo 7 de Lininger. Manejo de mapas, hojas de ruta, supervisión y entrenamiento de encuestadores. Organización y administración del trabajo de campo. Capítulo 8 de Lininger, Capítulo 4 de Noelle. Tema III Codificación, crítica y tabulación de instrumentos, construcción del manual de códigos. Capítulo 9 de Lininger. Capítulo 5 de Noelle. Procesamiento de los datos. Tabulaciones simples, complejas, uso de factores de expansión, manejo de valores perdidos y cálculo de errores muestrales. Capítulo 10 de Lininger, Análisis y preparación del informe. Capítulo 11 de Lininger, Capítulo 14 de Kish, Capítulo 7 de Noelle. Trabajo de campo de encuesta. Tema IV Trabajo de campo de encuesta. Los estudiantes y el profesor decidirán previamente el tema de encuesta. Puede invitarse alguna institución interesada o alguna persona experta en algún campo de interés para determinar claramente los objetivos del estudio. La construcción del cuestionario será realizada en forma conjunta entre los estudiantes y el profesor del curso. Se planeará la estrategia de trabajo de campo con los estudiantes y los mismos recolectarán la información con la supervisión del profesor. Los estudiantes, en el proceso, confeccionarán la base de datos, realizarán la construcción de códigos de preguntas abiertas, digitarán la información, revisarán inconsistencias y cada estudiante se especializará en un tema de la encuesta para redactar un trabajo final que incluya el cálculo de los errores de muestreo. VII.- CRONOGRAMA TENTATIVO Cada profesor lo adecuará de acuerdo a su buen juicio. VIII.- BIBLIOGRAFÍA Libro de texto: Kish, Leslie. Muestreo de Encuestas. (Editorial Trillas) Libros de consulta:

Investigación de Mercados de McDaniel C y Gates R. Internacional Thomson Editores. Sexta Edición. 2005.

La encuesta por muestreo: teoría y práctica. Charles Lininger y Donald Warwick. Compañía Editorial Continental SA México. 1978

Encuestas en la sociedad de masas. Elizabeth Noelle. Alianza Editorial. 1970. También se utilizará la siguiente bibliografía:

Técnicas de muestreo de W Cochran. Compañía Editorial Continental, SA.

Muestreo Diseño y Análisis de Lohr. Internacional Thomson Editores. 1999.

Simple Survey Methods and Theory. Vol I y II Hansen, Hurwitz y Madow. Wiley Classics

Técnicas de muestreo estadístico. Teoría, práctica y aplicaciones informáticas. C Pérez, Editorial RA-MA 1999.

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ESCUELA DE ESTADÍSTICA Nombre del curso: XS-3210 Sistemas de Información Número de créditos: 3

Profesor: Período: I ciclo 20__ Horario: M: 17:00-19:50 Aula: Aten. a estudiantes: Requisitos XS-2230 Co-requisitos:


I.- DESCRIPCIÓN SINTÉTICA DEL CURSO Este curso está concebido para que el estudiante de la carrera de Estadística trate los aspectos básicos de los Sistemas de Información, con énfasis en los sistemas estadísticos y geográficos. Por su naturaleza es un curo teórico-práctico, en donde el estudiante deberá poner en práctica los conceptos vistos en clase para el desarrollo de Sistemas de Información. II.- OBJETIVO GENERAL Ubicar el trabajo profesional del estadístico dentro del marco general de los sistemas de información, de manera que este profesional pueda ver la importancia relativa de su trabajo en la toma de las decisiones que retroalimenta cualquier sistema de información de interés. III.- OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Que el estudiante conozca los conceptos medulares en la creación de un sistema de información

Lograr que el estudiante conozca las características específica de los Sistemas de Información Estadístico

Que el estudiante sea capaz de diagramar los flujos de información necesaria para la construcción de un Sistema de Información

Que el estudiante sea capaz de construir conceptualmente operativamente un sistema de información específico.

Que el estudiante aprenda los principios básico para la presentación de datos en internet

Que el estudiante conozca los conceptos básicos de un Sistema de Información geográfico

Que el estudiante sea capaz de construir un pequeño sistema de información geográfico

Ilustrar al estudiante cómo funciona un sistema de información estadístico de nuestro medio (sistema de matrícula, etc)

IV.- METODOLOGÍA Combinación de estudio teórico de los sistemas de información con el ejercicio práctico del diseño e implementación de sistemas de información estadística y geográfica. El estudiante debe leer y hacer investigación de los temas paralelamente al desarrollo de dos proyectos, uno de análisis de un sistema de información existente y otro de diseño de un sitio en internet para la divulgación de información estadística geográficamente. V.- EVALUACIÓN Cada profesor establecerá su propio sistema de evaluación. Sin embargo, se recomienda utilizar exámenes parciales, prácticas, laboratorios e investigaciones pequeñas.

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Teoría de Sistemas.

Introducción a los Sistemas de Información.

Sistemas de Información para la toma de decisiones.

Tipos de sistemas de información.

Sistemas de Información Estadístico.

Diagramas de Flujos de Datos.

Sistemas de Información Geográfica.

Introducción al Arcview y Mapinfo.

Mapeo de información estadística.

Diseño de páginas en internet (Joomla, Dreamweaver).

Divulgación de información estadística y geográfica en internet. VII.- CRONOGRAMA TENTATIVO Cada profesor lo adecuará de acuerdo a su buen juicio. VIII.- BIBLIOGRAFÍA Links de Internet: http://www.monografias.com/trabajos7/sisinf/sisinf.shtml http://es.wikipedia.org/wiki/Sistema_de_informaci%C3%B3n http://www.csae.map.es/csi/metrica3/psiproc.pdf http://www.tuobra.unam.mx/publicadas/040911121648.html http://sig.utpl.edu.ec/sigutpl/index.php http://www.inbio.ac.cr/es/inbio/inb_sig.htm http://www.infoconsultores.com.mx/RevInfo51/6_14_ART_Sistemas.pdf http://www.ciat.cgiar.org/agroempresas/pdf/sider_propuesta_metodologica.pdf http://www.geoportaligm.gov.ec:8080/portal/articulos-tecnicos/sig/6.pdf/view http://www.washington.edu/students/crscat/infosys.html http://en.wikipedia.org/wiki/Information_system http://www.is.umbc.edu/aboutIS.asp http://www.wiley.com/bw/journal.asp?ref=1350-1917&site=1 http://www.csae.map.es/csi/metrica3/csiproc.pdf http://www.di.uniovi.es/~dediego/is/recursos/csi.pdf http://www.clad.org.ve/fulltext/0055448.pdf http://ciecfie.epn.edu.ec/PROYECTOS/pdfs/Automovil.pdf http://www.monografias.com/trabajos29/ciclo-sistema/ciclo-sistema.shtml http://www.angelfire.com/ex2/grupo2/expos-home.html http://www.edicionsupc.es/ftppublic/pdfmostra/OE04303M.pdf http://www.mineducacion.gov.co/cvn/1665/article-134885.html http://informaticaeducativa.com/capacita/sistemas/index.html http://homepages.mty.itesm.mx/al780969/sistemas.htm http://flanagan.ugr.es/docencia/2005-2006/2/apuntes/ciclovida.pdf http://tecnomaestros.awardspace.com/tipos_sistemas.php http://www.virtual.unal.edu.co/cursos/enfermeria/2002847/lecciones/tematica4/subtema4-8.html http://www.csae.map.es/csi/silice/Dsamed17.html http://www.hipertext.net/web/pag251.htm

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http://images.google.co.cr/images?hl=es&q=Diagramas+de+Flujos+de+Datos&rlz=1W1GGLD_es&um=1&ie=UTF-8&ei=GiqbSY_YG43BtgflmISgCw&sa=X&oi=image_result_group&resnum=1&ct=title http://es.wikipedia.org/wiki/Diagrama_de_flujo_de_datos http://www.virtual.unal.edu.co/cursos/sedes/manizales/4060030/lecciones/Capitulo%204/dfd.htm http://www.mis-algoritmos.com/aprenda-a-crear-diagramas-de-flujo/ http://www.fismat.umich.mx/~emurguia/mipagina/tesis/node43.html http://www.monografias.com/trabajos-pdf/diagrama-de-flujo/diagrama-de-flujo.shtml http://www.alegsa.com.ar/Dic/diagrama%20de%20flujo%20de%20datos.php http://www.escet.urjc.es/~gtazon/IS/NotasDFD.pdf http://pdf.rincondelvago.com/diagramas-de-flujo_1.html http://www.mitecnologico.com/Main/DiagramasDeFlujosDeDatos http://trevinca.ei.uvigo.es/~ebalonso/asignaturas/esx/guiones/esxClase15.pdf http://mmalicea.tripod.com/proyecto/diagflujo.htm http://www.lpsi.eui.upm.es/MDes/TfcMetrica/GTDFD.htm http://pdf.rincondelvago.com/dfd.html http://www.scribd.com/doc/8530130/Ejemplos-de-diagrama-de-flujo-de-datos-DFD-2 http://www.canalvisualbasic.net/db/tema1.asp http://www.sii.uady.mx/progress/estandares2001/SiiUady_Etapa_de_Analisis_Conceptual.pdf http://lsi.ugr.es/~mvega/docis/dfdprssa.pdf http://cs.uns.edu.ar/~wmg/ds/downloads/Practicos/DS-TPr3_2007.pdf http://www.workflowpatterns.com/patterns/data/visibility/wdp7.php http://is.tm.tue.nl/research/patterns/download/data_patterns%20BETA%20TR.pdf http://www.earthsoft.com/en/about/press_releases/Envir_Data_Wrkflow_Auto.pdf http://www.protosw.com/static/pdf/data-workflow-dashboards-powered-by-proto.pdf

http://www.protosw.com/static/pdf/data-workflow-dashboards-powered-by-proto.pdf

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ESCUELA DE ESTADÍSTICA Nombre del curso: XS-3510 Metodología de la Investigación Científica Número de créditos: 3

Profesor: Período: I ciclo 20__ Horario: J: 7:00 A 9:50 Aula: Aten. a estudiantes: Requisitos XS-3110 Co-requisitos:


I.- DESCRIPCIÓN SINTÉTICA DEL CURSO Este curso es de naturaleza epistemológica, pues se refiere a los fundamentos y métodos de la Investigación Científica, a la ubicación de la Estadística dentro de la misma. II.- OBJETIVO GENERAL Enseñar los principios y la práctica de la metodología científica, ilustrando los diversos enfoques y campos (cualitativa, cuantitativa, ciencias sociales, ciencias básicas, etc.) ubicando dentro del esquema el papel que juega la Estadística. III.- OBJETIVOS ESPECÍFICOS El estudiante que apruebe el curso: 1. Distinguirá los diferentes tipos de investigación y sus características. 2. Conocerá las distintas metodologías de investigación científica. 3. Sabrá diseñar una investigación científica. 4. Sabrá realizar la búsqueda bibliográfica necesaria para elaborar el marco teórico de una investigación científica. 5. Conocerá qué es y cuáles son los pasos del Método Científico, 6. Sabrá conceptualizar dentro del método científico, el modelo estadístico a utilizar y sus implicaciones prácticas. 7. Conocerá la naturaleza de la Estadística y el papel de esta disciplina en la investigación. 8. Conocerá los distintos sistemas reales relacionados con las investigaciones estadísticas 9. Conocerá a profundidad, al menos una técnica de investigación sociales cualitativa, llevándola en un caso real. 10. Conocerá las principales técnicas de análisis cualitativo. IV.- METODOLOGÍA El curso se desarrollará varias modalidades: exposiciones magistrales por parte de la profesora, desarrollo de trabajos cortos y exposiciones, en donde la profesora tendrá el papel de facilitadora. Para cada uno de los temas que se desarrollan se asignan lecturas obligatorias que las y los estudiantes tendrán lectura obligatoria cada semana. V.- EVALUACIÓN Cada profesor establecerá su propio sistema de evaluación. Sin embargo, se recomienda utilizar exámenes parciales, prácticas, laboratorios e investigaciones pequeñas.


Introducción a la investigación

Paradigmas, teorías e investigación

Paradigmas

Investigación Humana y Ciencias

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Investigación cuantitativa vs. investigación cualitativa. Datos observacionales vs. experimentales.

Diseño de la investigación. Introducción a los diseños cuasi-experimentales y pre-experimentales.

Exposición de avance de investigación

Ética y política de la investigación social

La importancia y construcción del marco teórico

Conceptualización y medición.

Operacionalización

Índices, escalas y tipologías

Observación

Entrevistas cualitativas y grupos focales Análisis de contenido. VII.- CRONOGRAMA TENTATIVO Cada profesor lo adecuará de acuerdo a su buen juicio. VIII.- BIBLIOGRAFÍA Libro de texto: Babbie, E. Fundamentos de la Investigación Social. Ed. Thomson. México 1999. Committee on Professional Ethics. Ethical guidelines for statistical practice. American Statistical Association. EEUU 1999. Briceño, G y ChacónE. El género también es asunto de hombres. Serie Hacia la Equidad. San José. Costa Rica. 2001 Calero, Jorge. Investigación cualitativa y cuantitativa, problemas no resueltos en los debates actuales. En Revista Cubana de Endocrinología n.11. 2000. Págs. 1922-198 Cook, T y Reichardt. Métodos cualitativos y cuantitativos en investigación evaluativa. Madrid, Ediciones Morata. 1986. Gedman B., Perucci, F. y Sundström, P. Estadísticas de Género una Herramienta para el cambio”. Statistics Sweden 1996 Hernández, R. y otros. Metodología de la Investigación. Ed. Mc Graw Hill. México 1998. Linn, R. and Erickson. Qualitative Methods. New York. Mc.Millan Publishing Co. 1990. Mayntz, Holm y Hubner. Introducción a los métodos de la sociología empírica. Alianza Editorial. Madrid, España 1975. Martínez, Miguel. Comportamiento Humano. Nuevos Métodos de Investigación. Ed. Trillas. 5ª reimpresión, México 2004 Méndez, C. Metodología. Metodología: Diseño y desarrollo del proceso de investigación. Ed. Mc Graw Hill. México

2006.

Ruiz, J y Ispizua, M. La descodificación de la Vida Cotidiana. Publicaciones de la Universidad de Deusto. Bilbao 1989. Taylor S.J. y Bogan R. Introducción a los métodos cualitativos de la investigación. Paidos Studio-Básica. Argentina

1980.

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ESCUELA DE ESTADÍSTICA Nombre del curso: XS-4410 Práctica Profesional I Número de créditos: 3

Profesor: Período: I ciclo 20__ Horario: K: 19:00-21:50 Aula: Aten. a estudiantes: K:9:50-10:50 Requisitos XS-3010, XS-3130; XS-3170; XS-3510 Co-requisitos: XS-4110; XS-4010

PROGRAMA E INSTRUCCIONES GENERALES DEL CURSO I.- DESCRIPCIÓN SINTÉTICA DEL CURSO Los cursos de práctica profesional son una secuencia de dos partes, la primera de las cuales se desarrollará en el primer semestre y la segunda en el segundo ciclo. En este curso los(as) estudiantes estarán realizando una práctica profesional durante dos semestres en una empresa o entidad privada o pública, en la cual estarán laborando por al menos dos días por semana, con el propósito de desarrollar proyectos específicos en que se necesiten fundamentos estadísticos, cubriendo su amplio alcance y gran diversidad de campos en que se aplica. Para lo cual contarán con el apoyo del profesor del curso, así como de la valiosa experiencia de otros(as) profesionales que laboran en las entidades en que se llevarán a cabo dichos proyectos. II.- OBJETIVO GENERAL Poner en contacto a los(as) estudiantes con el mercado laboral en que se desarrollarán, tratando de resolver problemas reales en entidades ubicadas en el país, que les permita interactuar con estadísticos(as) y con profesionales de otras disciplinas, con el propósito de que al cabo de dos semestres los(as) estudiantes participantes en esta experiencia se espera conozcan y hayan practicado los elementos básicos que todo profesional debe tener para desempeñarse profesionalmente y en forma ética. III.- OBJETIVOS ESPECÍFICOS Los alumnos que aprueben el curso:

Sabrán interpretar las necesidades de datos e información, así como su análisis, por parte de otros profesionales, generalmente de otras áreas diferentes a la estadística.

Podrá distinguir los componentes estadísticos de un problema de los componentes no estadísticos, así como su posible relación para efectos de la interpretación y resolución del mismo.

Sabrá aplicar diferentes procedimientos estadísticos a la solución de problemas diversos y las situaciones a que corresponde su aplicación correcta.

Podrá estructurar un problema, utilizando etapas lógicas para su solución, en las cuales se utilicen diferentes procedimientos estadísticos y no estadísticos, intercambiando opiniones con profesionales de otras disciplinas cuando corresponda.

Sabrá expresar en forma escrita y oral, en términos no técnicos, los contenidos estadísticos técnicos.

Conocerá los aspectos básicos de la ética en los negocios, con énfasis en los relacionados con el área de la estadística.

Sabrá elaborar un proyecto de investigación que pueda ser sometido a evaluación por los usuarios o clientes del mismo.

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IV.- METODOLOGÍA El curso consiste de tres lecciones por semana de 50 minutos, así como las visitas a las empresas y entidades en que estarán ubicados los(as) estudiantes. Para cada sesión de clase los(as) estudiantes tendrán asignadas lecturas obligatorias, para cuyo control se realizará una discusión en todas las sesiones, evaluando la participación de cada estudiante. Adicionalmente en cada sesión se comentarán las labores realizadas por cada estudiante en las empresas en que están ubicados(as) (máximo de dos por empresa), para lo cual se exigirá una bitácora que indicará las labores realizadas y debe estar firmada cada vez que los(as) estudiantes asistan a la entidad en que estén desarrollando el trabajo, la cual será presentada al profesor y guardada por el(la) estudiante para su control. Este punto se coordinará con cada entidad. El profesor guiará a los(as) estudiantes permanentemente durante todo el semestre en las labores a realizar en las diferentes entidades en que estén ubicados los(as) estudiantes. Esto permitirá que todo el grupo esté enterado del avance, los problemas que se les presenten y de los procedimientos que se están aplicando en cada caso para la solución que se esté elaborando, de tal forma que todos los estudiantes durante el curso participarán activamente, en forma constructiva. Los(as) estudiantes que ya estén laborando en alguna empresa o entidad, y que no dispongan del tiempo para la práctica, tendrán asignadas otras labores dentro del curso, además de la participación en un proyecto de una empresa que se visitará todos los viernes, en el cual deben participar todos, es decir será una labor de equipo (las visitas serán por rotación en pares). Para el trabajo final cada grupo deberá presentar un trabajo escrito y en forma oral sobre el proyecto que lleva a cabo en cada empresa. Adicionalmente, se asignarán temas específicos a cada estudiante durante el curso dentro de los cuales debe figurar el tema sobre la “negociación con el cliente”. Durante el semestre se irán tratando diferentes temas, que dependerán de los trabajos a realizar en las entidades en que estén ubicados los(as) estudiantes, sobre estos temas y las lecturas obligatorias se realizarán dos exámenes parciales. V.- EVALUACIÓN Cada profesor establecerá su propio sistema de evaluación. Sin embargo, se recomienda utilizar exámenes parciales, prácticas, laboratorios e investigaciones pequeñas.


Tema 1: Introducción al curso: procedimiento de trabajo, los aspectos básicos, su importancia y alcances de la práctica profesional. Distribución de los grupos en cada empresa o entidad contactada. Visita a las empresas y entidades Tema 2: La consultoría en estadística, sus conceptos básicos, la atención a los clientes, la formulación de una guía práctica. Tema 3: La consultoría en estadística: la comunicación, entendiendo al cliente, algunas situaciones difíciles, la negociación. Tema 4: Los aspectos básicos de la ética en los negocios con énfasis en los aspectos de la estadística. Tema 5: Los proyectos en ejecución y sus alcances.

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Tema 6: Los proyectos: las propuestas y su análisis. Tema7: Análisis de algunos temas específicos de los proyectos que ameriten trato especial de algún procedimiento estadístico. Tema 8: La preparación y presentación de los informes escritos y su presentación oral. Tema 9: Presentación de temas especiales del curso asignados Tema 10: Presentación del avance de los proyectos (al final del semestre) VII.- CRONOGRAMA TENTATIVO Cada profesor lo adecuará de acuerdo a su buen juicio. VIII.- BIBLIOGRAFÍA Los principales textos del curso (de los cuales se asignarán lecturas obligatorias) serán: Janice Derr. Statistical Consulting: A Guide to Effective Communication. Duxbury Press. 2000 Hand, D.J.and Everitt, B.S. The Statistical Consultant in action, Cambridge University. Press Cambridge, 1987. Velásquez, M. G. Ética en los Negocios. Conceptos y casos. Sexta Edición. Pearson Educación, México, 2006. Van Belle G. Statistical Rules of Thumb. Capítulo 8. Consulting. Cabrera J. y McDougall A. Statistical Consulting. Springer. Verlag New York , Inc., 2002. Spurrier J.D. The Practice of Statistics: Putting the Pieces Together.Duxbury. Thomson Learning. CA. USA. 2000. Capítulos 12 al 16. Galindo C., Galindo M. y Torres A. Manual de Redacción e Investigación. Editorial Grijalbo. México.1997. Sin embargo, dadas las características del curso, también se utilizarán otros textos y artículos, dependiendo de las características de los proyectos a desarrollar por los(as) estudiantes en las diferentes empresas y entidades en que se ubiquen.

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ESCUELA DE ESTADÍSTICA Nombre del curso: XS-4510 Administración para estadística Número de créditos: 3

Profesor: Período: II ciclo 20__ Horario: K: 9:00-11:50 Aula: Aten. a estudiantes: Requisitos XS-3130, XS-3170, XS-3510 Co-requisitos:


I.- DESCRIPCIÓN SINTÉTICA DEL CURSO En este curso se presentan los conceptos de Administración que son útiles en el ejercicio de la Estadística. II.- OBJETIVO GENERAL

Proveer al estudiante los principios generales de la Administración, los elementos básicos de la comunicación en un ambiente de trabajo, los puntos pertinentes de la psicología de trabajo y de la legislación laboral para que un profesional en Estadística pueda desempeñarse satisfactoriamente en un ambiente de trabajo, donde interactúe con profesionales de otras disciplinas.

III.- OBJETIVOS ESPECÍFICOS Al aprobar el curso el estudiante estará en capacidad de: 12. Aplicar los principios básicos de la Administración a proyectos o unidades de trabajo. 13. Aplicar la legislación laboral de seguridad social. 14. Administrar recursos humanos. 15. Ejercer liderazgo en grupos y unidades de trabajo. IV.- METODOLOGÍA El profesor presentará el contenido mediante clases magistrales. Se asignarán algunas lecturas que serán discutidas en clase con amplia participación de los estudiantes y se organizarán grupos de discusión sobre temas específicos, que luego se presentan en clase. V.- EVALUACIÓN Cada profesor establecerá su propio sistema de evaluación. Sin embargo, se recomienda utilizar exámenes parciales, prácticas, laboratorios e investigaciones pequeñas.


1. Introducción. Estadística y Administración. Naturaleza, definición, funciones, diferencias y similitudes. 2. Diseño y estructura organizacional. Organización y tipos de organización, diseño organizacional, estructura y

sus partes, principios del diseño organizacional: división del trabajo, mando, autoridad y responsabilidad, tramo de control, departamentalización. Variables de contingencia. Estructura y tipos de estructura.

3. Administración de los recursos humanos. Componentes: planeación estratégica de RH, reclutamiento, despido, selección, orientación, capacitación, evaluación de desempeño, desarrollo de carrera, relaciones de la administración – fuerza laboral satisfactorias-.

4. Comunicación en la organización. Definición, proceso, tipos de comunicación, barreras para la comunicación, formas de superar esas barreras.

5. Fundamentos del comportamiento organizacional: actitudes, personalidad, percepción, satisfacción y motivación.

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6. Legislación laboral aplicable a la actividad de un profesional en estadística liberal o empresario. Garantías laoborales. Prestaciones legales: Preaviso, Cesantía, Vacaciones, Aguinaldo, licencias con goce de salario, ley de la Caja Costarricense del Seguro Social, Ley del Instituto Nacional de Seguros.

7. Ley del Impuesto sobre la Renta. Proceso para inscripción y declaración. 8. Otra legislación conexa: patentes municipales, rotulación, permiso de funcionamiento de un local comercial

para labores estadísticas -Ministerio de Salud- 9. Presupuesto de diferentes trabajos estadística y confección de ofertas.

VII.- CRONOGRAMA TENTATIVO Cada profesor lo adecuará de acuerdo a su buen juicio. VIII.- BIBLIOGRAFÍA Libro de texto:

- Chiavenato I. Administración de Recursos Humanos. Mc Graw Hill. Bogotá. 1995 - Dessler Gary. Administración de Personal. Prentice Hall. 1991 - Werthe W., Keith D. Administración de personal y recursos humanos. Mc Graw Hill. México . 1995 - Robbins S, Coulter M. Administración. Prentice Hall. 1996 - Robbins S, De Cenzo D.. Fundamentos de Administración. Prentice Hall. 1996 - Stoner J., Freeman E, Gilbert D. Administración. Prentice Hall. 1996 - Código de trabajo - Ley de la CCSS - Ley del INS - Ley del impuesto sobre la renta

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ESCUELA DE ESTADÍSTICA Nombre del curso: XS-4110 Introducción al análisis multivariado Número de créditos: 4

Profesor: Período: I ciclo 20__ Horario: L,J: 17:00-18:50 Aula: Aten. a estudiantes: Requisitos XS-3310, XS-2130 Co-requisitos: XS-4410


I.- DESCRIPCIÓN SINTÉTICA DEL CURSO Es un curso introductorio de técnicas estadísticas multivariantes para estudiantes de cuarto año del bachillerato de Estadística, impartido con un enfoque teórico-práctico. II.- OBJETIVO GENERAL Ofrecer una visión general de las técnicas básicas, gráficas y cuantitativas, del análisis multivariante que involucra varias variables y múltiples casos, e ilustrar sus aplicaciones con datos provenientes de nuestro medio y de revistas científicas. III.- OBJETIVOS ESPECÍFICOS Al final del curso se espera que el estudiante haya aprendido a:

Resolver problemas con las técnicas estadísticas multivariantes básicas: análisis de componentes principales, análisis factorial, análisis discriminante, regresión logística, análisis multivariante de variancia y análisis de agrupamientos (“clusters”).

Reconocer situaciones donde se puedan aplicar las técnicas aprendidas.

Verificar los supuestos en que se apoyan las técnicas antes de aplicarlas.

Evaluar las bondades y limitaciones de las técnicas.

Procesar datos multivariantes utilizando software estadístico, e interpretar los resultados obtenidos. IV.- METODOLOGÍA El curso es teórico-práctico y exige el uso frecuente de la computadora. Se espera no sólo que el estudiante aprenda los fundamentos teóricos de las técnicas multivariantes, sino que también aplique las técnicas a archivos de datos utilizando paquetes estadísticos. Las lecciones son magistrales, con ilustraciones prácticas relacionadas en el laboratorio de cómputo de la Escuela de Estadística. Para reforzar la asimilación de conceptos y la interpretación de los resultados obtenidos de los paquetes estadísticos, se dejarán ejercicios que el estudiante debe tratar de resolver en casa. Los ejercicios serán resueltos en clase, una semana después, con la participación del profesor y de los estudiantes. Se dejarán algunas lecturas de artículos para familiarizar a los estudiantes con aplicaciones prácticas de las técnicas multivariantes. V.- EVALUACIÓN Cada profesor establecerá su propio sistema de evaluación. Sin embargo, se recomienda utilizar exámenes parciales, prácticas, laboratorios e investigaciones pequeñas.

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VI. CONTENIDO DEL CURSO 1 Introducción. Clasificación de las técnicas multivariantes. Representación gráfica: caras de Chernoff, estrellas, perfiles, curvas de Andrews, otros tipos de gráficos. Aplicaciones con un software estadístico.

2 Distribución multinormal, propiedades, gráfico de contornos: elipses, contrastes de normalidad,

gráficos Q-Q, gráficos Ji cuadrado.

3 Contraste de vectores de medias, T2 de Hotelling, intervalos simultáneos de confianza de T

2, intervalos

simultáneos de confianza de Bonferroni, intervalos simultáneos de confianza en muestras grandes, regiones de confianza, contraste de igualdad de dos vectores de medias, intervalos de confianza simultáneos para diferencia de dos vectores de medias.

4 Análisis de componentes principales. Definición y determinación de los componentes principales (con

y sin variables estandarizadas). Número de componentes. El gráfico de sedimentación. Aplicaciones.

Uso del SPSS Teorema de descomposición espectral y componentes principales.

5 Análisis factorial exploratorio: modelos de factores comunes, modelos ortogonales, métodos de

estimación (componentes principales y máxima verosimilitud), selección del número de factores.

Gráfico de sedimentación. Rotación de factores. Aplicaciones. Análisis factorial confirmatorio.

Aplicaciones.

6 Análisis discriminante: Separación y clasificación, regla basada en la minimización del costo esperado

de clasificación errónea, el caso de 2 poblaciones multinormales con matrices de covariancias iguales,

evaluación de la eficacia de las reglas de clasificación, aplicaciones, la función discriminante de Fisher,

clasificación en k poblaciones multinormales.

7 Regresión logística binaria: el modelo y su estimación por máxima verosimilitud, propensiones (odds)

y log odds, la estadística de Wald, la estadística G, bondad de ajuste, el contraste Hosmer-Lemeshow,

aplicaciones.

8. Análisis de agrupamientos (Clusters): distancia y semejanza entre objetos, agrupamientos

jerárquicos, técnicas para combinar grupos (enlace individual o vecino más cercano, enlace completo

o vecino más lejano, enlace promedio), ejemplos, métodos no jerárquicos (método de K-medias),

agrupamiento de variables, aplicaciones.



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VIII.- BIBLIOGRAFÍA Libro de Texto: Hernández R, Óscar (1998). Temas de Análisis Estadístico Multivariado. Editorial de la UCR. Hernández R, Óscar (2006). Notas adicionales a Temas de Análisis Estadístico Multivariado. Bibliografía complementaria Johnson, R. A. y Wichern, D. W. (2007). Applied Multivariate Statistical Analysis. Prentice-Hall International, Inc. Johnson, D. (1998). Métodos multivariados aplicados al análisis de datos. International Thompson Editores. Kleinbaum et al. (1998). Applied Regression Analysis and other Multivariate Methods. Duxbury Press. SPSS, SYSTAT: Manuales. Visauta Vinacua, B. (1997). SPSS para Windows. Tomos I y II. McGraw-Hill. Pla, E.L. (1986). Análisis Multivariado: Método de componentes principales. O.E.A. Washington. (Cap 4:

Caracterización de la producción lechera de un distrito). Antología de casos multivariados. Oscar Hernández. Escuela de Estadística. Otros artículos y material que el profesor suministrará durante el desarrollo del curso.

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ESCUELA DE ESTADÍSTICA Nombre del curso: XS-4010 Indicadores Económicos, Sociales,

Ambientales e Institucionales Número de créditos: 3

Profesor: Período: I ciclo 20__ Horario: K: 16:00-18:50 Aula: Aten. a estudiantes: Requisitos XE-0156, XS-3010, XS-3210 Co-requisitos: XS-4410

PROGRAMA E INSTRUCCIONES GENERALES DEL CURSO I.- DESCRIPCIÓN SINTÉTICA DEL CURSO Este curso les presenta a los estudiantes los indicadores e índices más utilizados en el proceso nacional de toma de decisiones, es decir, pretende exponerlos a aquellos índices e indicadores más utilizados en la Costa Rica contemporánea. Además, introduce los nuevos indicadores e índices que pretenden integrar las esferas económicas, sociales y ambientales del desarrollo nacional. Se discuten las formas de organización de los indicadores mediante sistemas de indicadores, presentando casos concretos. También se discuten los principales problemas asociados con la generación de índices, escalas y sistemas de indicadores. Además, le presenta a los estudiantes los nuevos indicadores e índices que pretenden integrar las esferas económicas, sociales y ambientales del desarrollo nacional e internacional. II.- OBJETIVO GENERAL Dotar al estudiante de conocimientos, herramientas y destrezas que le permitan desempeñarse profesionalmente con éxito en el diseño, manejo e interpretación de un conjunto de indicadores de un fenómeno de interés para la sociedad costarricense e internacional. III.- OBJETIVOS ESPECÍFICOS Conocer la definición y saber calcular e interpretar los indicadores económicos, sociales, ambientales e

institucionales de uso frecuente en el mundo, pero sobretodo en Costa Rica. Conocer los principales indicadores que se usan en Costa Rica y sus limitaciones. Lograr que el estudiante experimente la tarea de buscar información para la construcción de índices o

indicadores, a partir de fuentes primarias nacionales. Lograr que el estudiante comprenda la labor creativa del estadístico en la reducción de datos de n-dimensiones

a una dimensión, a un nivel comprensible por el usuario. IV.- METODOLOGÍA El curso tiene un enfoque eminentemente práctico donde el profesor introducirá los temas y los estudiantes tendrán la responsabilidad de llevar a cabo asignaciones particulares en forma individual. Combina la presentación de los temas en clase por parte del profesor o profesora con los trabajos que deben desarrollar los y las estudiantes. Le corresponde al educando revisar la literatura sugerida para complementar y reforzar conocimientos. Este curso se desarrollará de acuerdo con las siguientes pautas:

o Cada sesión tendrá asignado un tema y las lecturas respectivas (anotado en el cronograma) que el estudiante deberá conocer previo al día de clase.

o El profesor o la profesora estructurará y moderará la sesión de clase, haciendo las adaptaciones respectivas

de acuerdo a los intereses que los estudiantes manifiesten. Como producto de sus lecturas se espera, por parte de los estudiantes, una discusión de tipo más práctico y aplicado a la realidad costarricense y al papel del estadístico(a).

El enriquecimiento del curso, así como el aprendizaje que se logre está en correspondencia directa con el ajuste a este esquema de trabajo y que se cumpla a cabalidad.

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1. Conceptos básicos a. Qué medir, para qué medir, para quién medir b. Características, variables, parámetros, estadísticas, indicadores, índices: el reto de la reducción de

datos c. Indicadores: su definición y papel en el proceso de toma de decisiones d. Clasificación de indicadores (según la expresión de su valor; su capacidad de medición; el enfoque

de sistemas) e. Características deseables de los indicadores f. Principios básicos en la construcción de indicadores e índices

i. El marco conceptual ii. Selección de variables

iii. Cálculo del indicador: escalamiento iv. Validación v. Establecimiento de metas o umbrales

vi. Interpretación 2. Índices e indicadores de uso común

a. En Economía i. Producción

1. Producto Interno Bruto (PIB) 2. Índice de producción industrial

ii. Indicadores sobre crecimiento económico 1. Tasa de crecimiento económico y el índice mensual de la actividad económica

(IMAE) iii. Inflación

1. Índice de precios al consumidor e inflación 2. Índice de precios de la exportación e importación

iv. Finanzas 1. Tasas de interés 2. Préstamos bancarios 3. Crédito de consumo

v. Indicadores cíclicos y de pronóstico 1. Índices adelantados, coincidentes y atrasados 2. Ciclos de crecimiento

vi. Ganancias e inversión en negocios 1. Índice sobre optimismo en los negocios

vii. Indicadores sobre ingresos y gastos 1. Ingreso personal y ahorro 2. Índice de precios al consumidor (IPC) 3. Índice de confianza del consumidor (ICC)

viii. Internacional 1. Balanza de comercio exterior 2. Balanza de pagos 3. Valor del dólar 4. Índice de precios de las exportaciones e importaciones

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b. Sobre Gobierno y bienestar social i. Gobierno

1. Presupuesto y deuda ii. Bienestar económico

1. Distribución del ingreso: Gini 2. Distribución de la riqueza 3. Pobreza

iii. Trabajo 1. Empleo 2. Índice de la calidad del trabajo 3. Desempleo

iv. Vivienda 1. Índice de accesibilidad a la vivienda

v. Crimen 1. Crímenes violentos 2. Crímenes violentos juveniles 3. Punidad

3. Sobre familia y otros a. Sobre Familia

i. Nacimientos sin padre declarado ii. Padres/madres solteras

iii. Matrimonio y unión libre iv. Divorcio v. Niños en pobreza

b. Educación i. Desempeño

ii. Gasto iii. Escuelas públicas

c. Comportamiento de los jóvenes i. Nacimiento en madres menores de 18 años

ii. Suicidio en menores de 18 años d. Cultura y religión

i. Televisión ii. Recreación y ocio

iii. Depresión 4. Sobre ambiente

a. Indicadores ambientales b. La Iniciativa Latinoamericana y Caribeña para el desarrollo sostenible c. El portal de datos www.geodatos.org

5. Índices y su aplicación a. Definición, construcción y limitaciones. El enfoque de género. b. Índice de Desarrollo Human (PNUD) c. Índice de sostenibilidad ambiental (SEF) d. Índice de Desarrollo Social (MIDEPLAN) e. Índice Aproximado de Sostenibilidad (IAS) f. Índice de Bienestar Económico Sostenible y el Índice de Progreso Genuino (GPI) g. La Huella Ecológica

VII.- CRONOGRAMA TENTATIVO Cada profesor lo adecuará de acuerdo a su buen juicio.

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VIII.- BIBLIOGRAFÍA Babbie, E. (2000). Fundamentos de la Investigación Social. México, D.F.: International Thomson Editores. Bennett, W. J. 1999. The Index of Leading Cultural Indicators. Broadway Books, N.Y. Frumkin, N. 2000. Guide to Economic Indicators. M. E. Sharpe. N. Y. Gutiérrez, E. 1993. Índice Global de Escolaridad. Revista de Ciencias Económicas 13: 179-184 Gutiérrez-Espeleta, Edgar. 1996. Índice Aproximado de Sostenibilidad; in Serie: Aportes en el Desarrollo Humano

Sostenible No. 1. Proyecto Estado de la Nación. Costa Rica. Hernández Sampieri; Fernández Collado Carlos y Baptista Lucio Pilar (2006). Metodología de la investigación. México:

McGraw Hill.

Horn, R. V. 1976. Assessment of Living Levels-The Social Indicator Approach. IJSE 5,3.

INEC-CCP. Simposio Costa Rica a la luz del censo 2000. Varias de las ponencias serán analizadas en clase. Montero, E (en prensa). Escalas o Índices para la medición de constructos: El dilema del analista de datos. Avances en

Medición. Bogotá, Colombia: Laboratorio de Psicometría, Facultad de Ciencias Humanas de la Universidad Nacional de Colombia. (el artículo será publicado en el primer número del año 2008)

Montero, E. (2001). Educación e ingreso como predictores de la esperanza de vida: Evidencias de un análisis de regresión

aplicado a indicadores de desarrollo humano. Revista de Ciencias Sociales de la Universidad de Costa Rica: “Individuo y orden social”, #94 (diciembre 2001).

Naciones Unidas. Comisión sobre desarrollo sostenible. Indicadores de desarrollo sostenible. Marco y metodologías.

Agosto 1996. New York, 1998. (Biblioteca Luis Demetrio Tinoco: 338.9 / I39i ) The Economist. 1998. Guide to Economic Indicators: Making Sense of Economics. J. Wiley & Sons, Inc. USA. UNCSD. Indicadores del Desarrollo Sostenible: http://www.un.org/esa/sustdev/

Universidad de Costa Rica. Ministerio del Ambiente y Energía. Indicadores del desarrollo sostenible de Costa Rica

2002. (Biblioteca Luis Demetrio Tinoco 338.972.86 / I-39in) NOTA: una variedad de artículos y textos serán revisados y comentados, extraídos de INTERNET y otras fuentes relativos a la temática principal del curso. Estos serán anunciados con la anticipación debida para su lectura respectiva.

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ESCUELA DE ESTADÍSTICA Nombre del curso: XS-4430 Práctica Profesional II Número de créditos: 4

Profesor: Período: II ciclo 20__ Horario: L:19:00-20:50; J: 18:00-20:50 Aula: Aten. a estudiantes: Requisitos XS-4010, XS-4110, XS-4410, XS-4510 Co-requisitos:


I.- DESCRIPCIÓN SINTÉTICA DEL CURSO Esta es la segunda parte del curso de Práctica Profesional. Al igual que en la primera parte, en este curso los(las) estudiantes continuarán con la práctica profesional en una empresa o entidad privada o pública, en la cual laborarán, al menos, dos días por semana, con el propósito de desarrollar proyectos específicos en que se necesiten fundamentos estadísticos, cubriendo su amplio alcance y gran diversidad de campos en que se aplica. Para ello contarán con el apoyo del profesor del curso, así como con la valiosa experiencia de otros(as) profesionales que laboran en las entidades en que se llevarán a cabo dichos proyectos. II.- OBJETIVO GENERAL Poner en contacto a los (las) estudiantes con el mercado laboral en que se desarrollarán, tratando de resolver problemas reales en entidades ubicadas en el país, que les permita interactuar con estadísticos(as) y con profesionales de otras disciplinas, con el propósito de que, al cabo de dos semestres, los(las) estudiantes participantes en esta experiencia conozcan y hayan practicado los elementos básicos que todo profesional debe tener para desempeñarse profesionalmente y en forma ética. III.- OBJETIVOS ESPECÍFICOS Los alumnos que aprueben el curso:

Sabrán interpretar las necesidades de datos e información, así como su análisis, por parte de otros profesionales, generalmente de otras áreas diferentes a la estadística.

Podrán distinguir los componentes estadísticos de un problema de los componentes no estadísticos, así como su posible relación para efectos de la interpretación y resolución del mismo.

Sabrán aplicar diferentes procedimientos estadísticos a la solución de problemas diversos de la realidad empresarial e institucional y las situaciones a que corresponde su aplicación correcta.

Podrán estructurar un problema, utilizando etapas lógicas para su solución, en las cuales se utilicen diferentes procedimientos estadísticos y no estadísticos, intercambiando opiniones con profesionales de otras disciplinas cuando corresponda.

Sabrán expresar en forma escrita y oral, en términos no técnicos, los contenidos estadísticos técnicos.

Conocerán los aspectos básicos de la ética en los negocios, con énfasis en los relacionados con el área de la estadística.

Sabrán elaborar un proyecto de investigación que pueda ser sometido a evaluación por los usuarios o clientes del mismo.

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IV.- METODOLOGÍA El curso consiste de cinco sesiones por semana de 50 minutos, así como las visitas a las empresas y entidades en que estarán ubicados(as) los (las) estudiantes. Adicionalmente, en cada sesión se comentarán las labores realizadas por cada estudiante en las empresas en que estén ubicados(as) (máximo de dos por empresa), para lo cual se exigirá una bitácora que indicará las labores realizadas y debe estar firmada por el coordinador del proyecto cada vez que los (las) estudiantes asistan a la entidad en que estén desarrollando el trabajo, la cual será presentada al profesor y guardada por el (la) estudiante para su control. Este punto se coordinará con cada entidad. El profesor guiará a los (las) estudiantes permanentemente durante todo el semestre en las labores a realizar en las diferentes entidades en que estén ubicados(as) los(las) estudiantes. Esto permitirá que todo el grupo esté enterado del avance, los problemas que se les presenten y de los procedimientos que se están aplicando en cada caso para la solución que se esté proponiendo, de tal forma que todos(as) los (las) estudiantes durante el curso participarán activamente, en forma constructiva. Los (las) estudiantes presentarán dos avances del proyecto de acuerdo a las fechas del cronograma adjunto, tanto en forma escrita como oral. Para el trabajo final cada grupo deberá presentar un informe escrito y realizará una presentación oral sobre el proyecto que lleva a cabo en cada empresa. Adicionalmente se asignarán temas específicos para desarrollar por cada estudiante durante el curso. A lo largo del semestre se irán tratando otros temas que sean requeridos, que dependerán de los trabajos en proceso de realización en las entidades en que estén ubicados(as) los (las) estudiantes. V.- EVALUACIÓN Cada profesor establecerá su propio sistema de evaluación. Sin embargo, se recomienda utilizar exámenes parciales, prácticas, laboratorios e investigaciones pequeñas.


ACTIVIDADES A DESARROLLAR Actividad 1: Introducción al curso: procedimiento de trabajo, los aspectos básicos, su importancia y alcances de la práctica profesional. Se aclarará la forma de trabajar de los grupos en cada empresa o entidad contactada. Visita a las empresas y entidades para continuar con la coordinación. Actividad 2: La presentación del estado de los proyectos a la fecha, con el cronograma respectivo para la presentación de los avances y finalización del mismo. Actividad 3: Presentación y análisis de los avances de cada proyecto, consulta por grupos sobre detalles de los mismos, para análisis grupal o consulta con el profesor. Actividad 4: Presentación del tema 1 y 2 del texto. Continuación con la presentación y análisis de los avances de los proyectos Actividad 5: Presentación del tema 3 y 4 del texto. Presentación oral y escrita del primer avance de los proyectos.

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Actividad 6: Presentación de los temas 5 y 6 del texto. Continuación con la presentación y análisis de los avances de los proyectos Actividad 7: Análisis de algunos temas específicos de los proyectos que ameriten trato especial de algún procedimiento estadístico. Actividad 8: Presentación oral y escrita del segundo avance de los proyectos. Actividad 9: La preparación y análisis de los informes de avance escritos y su presentación oral. Consultas con el profesor. Visita a empresas y entidades Actividad 10: Presentación final del proyecto

VII.- CRONOGRAMA TENTATIVO Cada profesor lo adecuará de acuerdo a su buen juicio. VIII.- BIBLIOGRAFÍA Los principales textos del curso (de los cuales se asignarán lecturas obligatorias) serán: Janice Derr. Statistical Consulting: A Guide to Effective Communication. Duxbury Press. 2000 Hand, D.J.and Everitt, B.S. The Statistical Consultant in action, Cambridge University. Press Cambridge, 1987. Good, P.I., Hardin J.W. Common Errors in Statistics (and how to avoid them). Wiley-Interscience, New Jersey, 2003. Van Belle G. Statistical Rules of Thumb. Capítulo 8. Consulting. Cabrera J. y McDougall A. Statistical Consulting. Springer. Verlag New York , Inc., 2002. Spurrier J.D. The Practice of Statistics: Putting the Pieces Together.Duxbury. Thomson Learning. CA. USA. 2000. Sin embargo, dadas las características del curso, también se utilizarán otros textos y artículos, dependiendo de las características de los proyectos que se encuentren en proceso de desarrollo por parte de los (las) estudiantes en las diferentes empresas y entidades en que se ubiquen. Posibles temas a asignar a los grupos del texto de Good y Hardin:

Capítulo 1: Sources of Error Capítulo 2: Hypotheses: the why of your research Capítulo 3: Collecting data Capítulo 4: Estimation Capítulo 7: Reporting your results Capítulo 8: Graphics

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ESCUELA DE ESTADÍSTICA Nombre del curso: XS-4530 Decisiones Estadísticas y Administrativas Número de créditos: 4

Profesor: Período: II ciclo 20__ Horario: L :17:00-18:50; J: 16:00-17:50 Aula: Aten. a estudiantes: Requisitos XS-4510, XS-4010 Co-requisitos:


I.- DESCRIPCIÓN SINTÉTICA DEL CURSO En este curso se brindan las bases teórico -prácticas de la toma de decisiones estadísticas y administrativas, incorporando el conocimiento del tomador de decisiones en un modelo. El estudiante podrá identificar los objetivos del proceso para luego desarrollar una lista de alternativas y estimar el nivel de satisfacción de cada objetivo con cada alternativa determinada, escogiendo la alternativa o combinación de alternativas que satisfaga algún criterio preestablecido. II.- OBJETIVO GENERAL

4. Proveer al estudiante los conocimientos y herramientas necesarias que lo habiliten para enmarcar los problemas de toma de decisiones (TD), estadísticas o administrativas, dentro de un modelo.

III.- OBJETIVOS ESPECÍFICOS Al aprobar el curso el estudiante será capacidad de: 16. Identificar los fundamentos del Análisis de Decisiones. 17. Aplicar herramientas para prevenir la omisión de algún aspecto clave en la TD. 18. Saber aplicar el análisis de decisiones cuando él toma la decisión o asesora a otro en la TD. 19. Poder enmarcar un problema de TD dentro de un modelo, bajo diferentes criterios. 20. Conocer y aplicar aquellas técnicas que le permitan identificar y estructurar los problemas en términos de

objetivos realizables, para luego establecer y cuantificar las posibles Saber identificar y enmarcar en el contexto de análisis de decisiones los diferentes problemas que enfrente en el ejercicio de su profesión.

21. Identificar y evaluar los recursos disponibles para escoger una adecuada combinación de ellos, tomando en cuenta diferentes restricciones.

IV.- METODOLOGÍA El profesor presentará el contenido mediante clases magistrales y el uso de estudio de casos concretos. Se asignarán algunas lecturas previas del material que se cubrirá en clase y se trabajarán ejercicios prácticos en clase. También se dejaran asignaciones individuales o en grupos que ilustren el trasfondo y la aplicación de las técnicas de TD. Además de lo anterior se realizarán dos exámenes parciales, exámenes cortos, tareas, asignaciones y un trabajo final, con el fin de evaluar los aprendizajes. Para los temas que lo requieran se utilizará software de acceso libre como el WINQSB y otros V.- EVALUACIÓN Cada profesor establecerá su propio sistema de evaluación. Sin embargo, se recomienda utilizar exámenes parciales, prácticas, laboratorios e investigaciones pequeñas.

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10. Introducción. Estadística, Administración y Toma de Decisiones. Naturaleza, definición, descripción del proceso, diferentes orientaciones.

11. ¿Quiénes y cómo se toman las decisiones?. Decisión real contra decisión óptima. Importancia práctica de la significancia estadística. Etapas: formulación del modelo de decisión, operación con el modelo, valoración de soluciones, análisis de sensibilidad.

12. La probabilidad subjetiva como modelo de información relevante al problema de toma de decisiones. 13. Teoría de la función de utilidad como modelo de los valores y preferencias de la persona o grupo que toma

decisiones (utilidad y riesgo) 14. Toma de decisiones individuales y en grupo, ventajas y desventajas. 15. TD individual. Algunas técnicas: Diagrama de influencia, utilidad esperada, valor de la información, árbol de

decisión, planeación de proyectos y programación lineal, pronósticos con series de tiempo, teoría de colas, análisis del campo de fuerza y quid, cuadro de prioridades de Moody.

16. TD grupal. Algunas técnicas: Tormenta de ideas, grupo nominal, Delfhi, sinética, decisiones por concenso, la pecera, interacción didáctica, negociación colectiva.

17. Toma de decisiones y sus relación con: la reingeniería de un sistema, el proceso de planificación estratégica, la administración por objetivos y el sistema de calidad total



VIII.- BIBLIOGRAFÍA - Render, Stair, Hanna. Métodos cuantitativos para los negocios. Pearson, 2006 - Gallagher C, Watson H. Métodos cuantitativos para la toma de decisiones en Administración. Mc Graw Hill.

México. - Clemen R, Reilly T. Making Hard Decisions . Editorial Thomson. 2001. - Soldevilla E. Decisiones empresariales con riesgo e incertidumbre Editorial Hispano europea. 1984 - Huber G. Toma de decisiones en la gerencia. Editorial Trillas 1992. - Moody Paul. Toma de decisiones gerenciales Editorial Mc Graw Hill.. 1991 - Kepner Ch, Tregoe B. El Nuevo Directivo Racional. Análisis de problemas y toma de decisiones. Mc Graw

Hill.. 1983 - Lilien G, Kotler P. Toma de decisiones en mercadotécnia. Un enfoque de construcción de modelos CECSA

1990

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ESCUELA DE ESTADÍSTICA Nombre del curso: XS-4050 Técnicas de Medición para Estadística Número de créditos: 3

Profesor: Período: II ciclo 20__ Horario: K: 16:00 A 18:50 Aula: Aten. a estudiantes: Requisitos XS-4110,XS-4010 Co-requisitos:


I.- DESCRIPCIÓN SINTÉTICA DEL CURSO Este curso se diseñó para enseñar aspectos fundamentales de la teoría de medición y la construcción de instrumentos psicométricos de alta validez y confiabilidad. Se enfatiza en aspectos estadísticos asociados a la teoría y aplicación de los modelos de medición en ciencias sociales y el uso de los paquetes estadísticos apropiados para los análisis de validez. II.- OBJETIVO GENERAL Capacitar al estudiante para que pueda utilizar apropiadamente la teoría de la medición y las técnicas psicométricas para construir y validar instrumentos que le permitan cuantificar constructos. III.- OBJETIVOS ESPECÍFICOS

2.1 Comprender y aplicar el marco de referencia y los conceptos de la teoría de la medición

2.2 Establecer los criterios y procedimientos que deben seguirse al construir y validar instrumentos de medición 2.3 Adquirir destrezas para analizar la calidad técnica de un instrumento psicométrico mediante el udos de la

teoría clásica de los tests 2.4 Valorar la teoría clásica de los tests y la teoría de respuesta de los itemes como enfoques para la

construcción de instrumentos 2.5 Adquirir destrezas en la elaboración de indicadores para constructos de naturaleza compleja 2.6 Usar adecuadamente los paquetes SPSS, WINSTEPS, BILOG y LISREL para llevar a cabo diferentes análisis

desarrollados durante el curso IV.- METODOLOGÍA El curso se reúne una sola vez a la semana, por lo que la mayor parte de este periodo se utilizará para las exposiciones magistrales y se espera una participación activa durante las sesiones de clase. Los conceptos desarrollados se podran en práctica a través de ejemplos prácticos. Cada sesión tendrá asignado un tema y las lecturas respectivas que el estudiante deberá leer previo al día de clase. La profesora estructurará y moderará la sesión de clase haciendo una exposición de la temática asignada para esa sesión. Como producto de sus lecturas se espera una discusión de tipo más práctico y aplicado por parte de los estudiantes. El enriquecimiento del curso, así como el aprendizaje que se logre está en correspondencia directa con el ajuste a este esquema de trabajo y que se cumpla a cabalidad. En aproximadamente la mitad de las clases habrá sesiones de práctica en el laboratorio de cómputo. Una actividad que exige tiempo al o la estudiante es la elaboración, individualmente o en parejas, de un trabajo final en donde construirán y validarán, de manera piloto, un instrumento para medir algún constructo complejo. Este trabajo se debe presentar formalmente como un informe de investigación, no como un resumen de salidas de

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computadora. V.- EVALUACIÓN Cada profesor establecerá su propio sistema de evaluación. Sin embargo, se recomienda utilizar exámenes parciales, prácticas, laboratorios e investigaciones pequeñas.


UNIDAD Nº 1: CONCEPTOS BÁSICOS SOBRE MEDICIÓN Y SU RELACIÓN CON LA ESTADÍSTICA 1.1 La medición en la ciencia

1.2 Teoría básica de la medición y su relación con la estadística 1.3 Variables, constructos (variables latentes) e indicadores 1.4 Indices y escalas 1.5 Uso de la psicometría: bondades y limitaciones de los instrumentos psicométricos

UNIDAD Nº 2: MEDICIÓN DE LA VALIDEZ Y LA CONFIABLIDAD 2.1 Validez y confiabilidad: definiciones, procedimientos para su estimación 2.2 Análisis de ítems, pruebas cognitivas y afectivas, pruebas de escogencia única y pruebas de ensayo o

desarrollo 2.3 Análisis de validez (predictiva, concurrente, divergente o discriminante) 2.4 El análisis de factores y la validez de estructura factorial 2.5 Los modelos estructurales y el Análisis de Factores Confirmatorio como herramientas para lograr

evidencias de validez de constructo 2.6 Uso del software (SPSS, LISREL)

UNIDAD Nº 3: TEORÍA CLÁSICA DE LOS TESTS 3.1 El concepto de error de medición 3.2 Modelo de las formas paralelas 3.3 Modelo de muestreo del dominio 3.4 Medidas para evaluar la confiabilidad 3.5 Coeficiente alfa de Cronbach 3.6 Teoría de la generabilidad

UNIDAD Nº 4: TEORÍA DE RESPUESTA DE LOS ÍTEMES

4.1 Modelo TRI (uno, dos y tres parámetros) 4.2 Curva característica del item y función de información 4.3 Ajuste del modelo 4.4 Construcción de pruebas con modelos TRI 4.5 Ventajas sobre la teoría clásica 4.6 El modelo de Rasch y sus propiedades únicas 4.7 Uso de los paquetes WINSTEPS y BILOG

UNIDAD Nº 5: modelos estructurales

5.1 Relación con los modelos de regresión clásicos 5.2 Modelo estructural y modelo de medición 5.3 Estimación y bondad de ajuste 5.4 Ejemplos de casos de aplicación

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VII.- CRONOGRAMA TENTATIVO Cada profesor lo adecuará de acuerdo a su buen juicio. VIII.- BIBLIOGRAFÍA Martínez, R.. (2005). Psicometría: Teoría de los Tests Psicológicos y Educativos. Madrid: Síntesis. Montero, E. (2001). La teoría de respuesta a los ítemes: una moderna alternativa para el análisis psicométrico de

instrumentos de medición. Revista de Matemática: teoría y aplicaciones. Centro de Investigaciones en matemática pura y aplicada (CIMPA) y la Escuela de Matemática de la Universidad de Costa Rica. Vol. 7, # 1-2, págs. 217-228.

Nunnally, J.C. & Bernstein, I.J. (1995). Teoría psicométrica (3ª ed). México, D.F.: Editorial McGrawHill

Latinoamericana. Zúñiga, M. & Montero, E. (2007). Teoría G: un futuro paradigma para el análisis de pruebas psicométricas. Artículo

aceptado para publicación. Revista Actualidades en Psicología. San José, Costa Rica: Universidad de Costa Rica, Instituto de Investigaciones Psicológicas.

NOTA: serán revisados artículos extraídos de INTERNET y otras fuentes, relativos a la temática principal del curso. Estos serán anunciados con la anticipación debida.

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ESCUELA DE ESTADÍSTICA Nombre del curso: XS-4030 Estadística Aplicada a la Industria Número de créditos: 4

Profesor: Período: II ciclo 20__ Horario: K:19:00-20:50/V:18:00-19:50 Aula: Aten. a estudiantes: Requisitos XS-3170, XS-4110 Co-requisitos:


I.- DESCRIPCIÓN SINTÉTICA DEL CURSO La estadística industrial es la rama del conocimiento que busca implementar los métodos de recolección, análisis e

interpretación de datos a un conjunto de elementos del entorno industrial, con el objetivo de ayudar en la toma de

decisiones y en el control de los procesos industriales y organizacionales. En este curso se exploran algunas

herramientas estadísticas utilizadas en áreas tales como: pronósticos de producción, planeación, investigación de

operaciones, productividad, calidad y fiabilidad. Se hace especial énfasis en la gestión y control de la calidad a través

del estudio de las principales corrientes japonesas y estadounidenses que históricamente han guiado el diseño de

sistemas de calidad en distintas empresas, a la vez que se profundiza en el modelo Seis Sigma de Motorola.

II.- OBJETIVO GENERAL Estudiar aplicaciones de la estadística en el proceso de toma de decisiones y en el control de los procesos

industriales y organizacionales.

III.- OBJETIVOS ESPECÍFICOS Al finalizar el curso el estudiante tendrá criterio y conocimiento básico para:

Analizar el ciclo de vida de productos y servicios utilizando los conceptos básicos de la ingeniería industrial. Reconocer actividades y aplicaciones estadísticas típicas en empresas de bienes y servicios. Aplicar los conceptos de las principales corrientes, prácticas y herramientas de la gestión y control de la

calidad y fiabilidad. Utilizar adecuadamente el paquete estadístico JMP y Excel para el análisis de datos industriales. Presentar los resultados del análisis de datos para la toma de decisiones en la industria (reportes

gerenciales). IV.- METODOLOGÍA Se propone una metodología participativa, donde el componente de exposición del docente no sobrepase un 65% de las actividades de clase y se faciliten numerosas oportunidades para que el estudiantado investigue y desarrolle destrezas de análisis y presentación de datos industriales. V.- EVALUACIÓN

Cada profesor establecerá su propio sistema de evaluación. Sin embargo, se recomienda utilizar exámenes parciales, prácticas, laboratorios e investigaciones pequeñas.

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I. Ciclo de vida de productos y servicios.

1.9 Diferencias entre productos y servicios.

1.10 Funciones básicas del proceso de producción.

1.11 Etapas en el desarrollo del producto.

1.12 Ciclo de vida de los productos.

1.13 Despliegue de la función de calidad – Casa de la calidad.

1.14 Ciclo de vida de la tecnología.

1.15 Producción y productividad.

1.16 Definición de calidad.

1.17 AMFE (Análisis Modal de Falla y Efectos).

1.18 La función de calidad en las empresas.

II. Actividades y aplicaciones estadísticas típicas en empresas de bienes y servicios. 2.13 Pronósticos y planeación de la producción.

2.14 Investigación de operaciones: simulación Montecarlo.

2.15 Muestreo del trabajo.

2.16 Estudio de tiempos.

III: Corrientes, prácticas y herramientas de la gestión y control de la calidad y fiabilidad. 3.18 Gestión de la calidad total.

3.19 Teóricos de la calidad: Deming, Juran, Crosby, Feigenbaum, Ishikawa, Taguchi y Covey.

3.20 Modelos de calidad: premio Malcom Baldrige, ISO 9000 y otras normas de calidad.

3.21 Seis Sigma (como métrica, metodología y filosofía) para la resolución estructurada de problemas:

a. Definir: descripción del problema, diagramas de flujo, diagrama de Pareto y selección de variables críticas de calidad.

b. Medir: insumos y productos de los procesos, diagrama de Ishikawa, probabilidad, métodos gráficos, distribuciones de probabilidad, análisis de los sistemas de medición e índices de capacidad.

c. Analizar: causa raíz, métodos gráficos, estadísticas descriptivas, modelos de regresión, índices de capacidad y prueba de hipótesis (paramétricas y no paramétricas).

d. Mejorar: administración de proyectos, diseño de experimentos, diseños de Taguchi y superficies de respuesta.

e. Controlar: causas de variabilidad, gráficos de control (variables y atributos) y organización del trabajo para el control (5S, fábrica visual, Kaizen, mantenimiento productivo total e instrucciones de trabajo entre otras).

3.22 Muestreo de aceptación.

3.23 Fiabilidad: conceptos y distribuciones de probabilidad básicas. VII.- CRONOGRAMA TENTATIVO

Cada profesor lo adecuará de acuerdo a su buen juicio. VIII.- BIBLIOGRAFÍA American Society for Quality (2000). ANSI/ISO/ASQ Q9001-2000 Standard. Milwaukee: ASQ.

Duncan, Acheson J. (1986). Quality Control and Industrial Statistics. USA. McGraw-Hill

García Criollo, R. (1998). Estudio del Trabajo. Medición del Trabajo. México: McGraw-Hill.

79 | P a g .

Heizer, J. & Render, B. (2001). Dirección de la Producción. Decisiones Estratégicas. Madrid: Prentice Hall.

Hillier, F. S. et al. (2002). Métodos cuantitativos para administración. México: Irwin McGraw-Hill.

iSix Sigma. iSix Sigma home page. [Documento WWW]. Recuperado: http://www.isixsigma.com/. (Consulta agosto, 2006).

Krajewski, L. J. & Ritzman, L. P. (2000). Administración de Operaciones. Estrategia y Análisis. México: Prentice Hall.

Montgomery, Douglas C. (2001). Design and Analysis of Experiments. USA: John Wiley & Sons.

NIST/SEMATECH (2003). Engineering Statistics Handbook. [Documento WWW]. Recuperado: http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/. (Consulta agosto, 2006).

Organización Internacional del Trabajo (1996). Introducción al Estudio del Trabajo. Ginebra: OIT.

Pyzdek, T. (2005). Non-normal distributions in the real world. [Documento WWW]. Recuperado: http://www.pyzdek.com/non-normal.htm. (Consulta agosto, 2006).

Quality Council of Indiana (2001). The Certified Six Sigma Black Belt Primer. Indiana: Quality Council of Indiana.

http://www.isixsigma.com/

http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/

http://www.pyzdek.com/non-normal.htm

80 | P a g .

Reglamento de la Escuela de Estadística

CAPÍTULO PRIMERO

DISPOSICIONES GENERALES

ARTÍCULO 1. Objeto del Reglamento Este Reglamento enmarca las labores de la

Escuela y es el referente de pertinencia, que

permanece en el tiempo, según la realidad y

coyuntura de la Escuela y de la Universidad.

No pretende ser un marco rígido que limite el

desarrollo y las prioridades de esta unidad

académica.

ARTÍCULO 2. Definición de la Escuela La Escuela de Estadística es una unidad

académica de la Facultad de Ciencias

Económicas.

ARTÍCULO 3. Misión Formar profesionales, con un alto nivel

académico y ético, en la ciencia de la

Estadística para coadyuvar en los procesos de

toma de decisiones y en la solución de los

problemas de la sociedad costarricense por

medio de la integración de la docencia, la

investigación y acción social. Asímismo,

contribuir con la formación estadística en

otras disciplinas y difundir el uso adecuado de

la estadística y sus aplicaciones.

ARTÍCULO 4. Objetivos

Los objetivos de la Escuela de Estadística, con

fundamento en el artículo 97 del Estatuto

Orgánico, son:

3.1 Preparar a sus estudiantes en los aspectos teóricos y prácticos de la Estadística para que llenen su cometido dentro de la sociedad donde ejerzan su profesión.

3.2 Inspirar y desarrollar en sus estudiantes un interés permanente por la solución de problemas, que requieran la aplicación de las diferentes técnicas estadísticas.

3.3 Formar profesionales en Estadística responsables, conscientes de su misión en la sociedad en que se desenvuelven, inspirados en los más altos ideales de servicio, y siempre dentro del marco que la ética profesional les indica.

3.4 Ofrecer planes de estudio para la obtención del diploma de bachillerato académico en Estadística y los programas de posgrado en Estadística.

3.5 Ofrecer a las Escuelas de la Facultad de Ciencias Económicas y otras Facultades y Escuelas los cursos que de ella requieran previo acuerdo de la Asamblea de Escuela.

3.6 Ofrecer cursos de extensión y de educación continua sobre temas relacionados con la Estadística.

3.7 Realizar investigaciones estadísticas, en los diferentes campos del saber, dentro

81 | P a g .

de las posibilidades de la Escuela, y tomando en cuenta el desarrollo científico-tecnológico del país y sus necesidades prioritarias.

3.8 Establecer y participar en programas de acción social, tales como Trabajo Comunal Universitario, Extensión Docente, Extensión Cultural y Divulgación Universitaria.

3.9 Desarrollar modalidades innovadoras de formación y educación permanente de los recursos humanos en Estadística que respondan a la realidad sociopolítica y económica del país.

3.10 Fortalecer los recursos humanos, tecnológicos y financieros que garanticen la viabilidad de sus programas sustantivos.

3.11 Promover y fortalecer la capacidad estadística de las organizaciones relacionadas con las Estadísticas oficiales, no gubernamentales y otras organizaciones sociales de base, que utilicen la Estadística, mediante programas y proyectos integrados de docencia, investigación, acción social y educación continua y permanente.

3.12 Contribuir activamente en la formulación, implementación y evaluación de políticas que lleven al desarrollo continuo de la disciplina.

3.13 Propiciar el debate, análisis y reflexión sobre el rumbo que debe seguir la enseñanza de la Estadística en el país, con el fin de contribuir a mejorar el quehacer en este campo del saber.

CAPÍTULO SEGUNDO

ORGANIZACIÓN Y FUNCIONES

ARTÍCULO 5. Fundamentación Normativa La organización y funciones de la Escuela de

Estadística se rigen por las disposiciones

contenidas en el Estatuto Orgánico de la

Universidad de Costa Rica, en este y otros

Reglamentos y demás normativa de la

Universidad de Costa Rica. Sus actividades

administrativas y de apoyo se organizarán de

acuerdo con los objetivos de la Escuela.

ARTÍCULO 6. De la Asamblea de Escuela La Asamblea de Escuela es el órgano superior

de la unidad académica, cuya integración y

atribuciones se rigen por los artículos 98, 99 y

99 bis del Estatuto Orgánico de la Universidad

de Costa Rica. La convocatoria y celebración

de sus sesiones se rigen por los artículos 100 y

101 del Estatuto Orgánico de la Universidad de

Costa Rica y por el Reglamento de Elecciones

Universitarias. Serán presididas por el Director

o Directora de la Escuela.

ARTÍCULO 7. Temas de la Asamblea La Asamblea discutirá exclusivamente sobre

los asuntos para los cuales haya sido

convocada. Las mociones de fondo deberán

ser presentadas durante el debate del punto

de agenda que se discute; el Director o

Directora hará caso omiso de toda moción de

fondo presentada fuera de la discusión del

punto en referencia.

82 | P a g .

ARTÍCULO 8. Sobre las mociones. Corresponde al Director o Directora decidir si

una moción es de orden, de forma o de fondo.

a. No obstante lo anterior serán siempre de orden, y tendrán preferencia sobre todas las otras mociones, de cualquier clase que sean, las tendientes a: 1. Suspender la sesión. 2. Levantar la sesión. 3. Suspender el debate sobre el tema en discusión. 4. Prolongar o reabrir el debate del tema en discusión por treinta minutos adicionales. Las mociones de orden sólo podrán presentarse durante la sesión de discusión a favor o en contra de una moción determinada y no durante la sesión de debate previo, excepto las que se refieren a la validez de la sesión, las que podrán interponerse en cualquier momento. Una vez aceptadas por el Director o Directora como tales, se conocerán tan pronto termine la intervención del miembro de la Asamblea que esté en el uso de la palabra. Además del proponente, podrá hablar un miembro que esté en contra de la moción. El Director o Directora limitará cada intervención, a cinco o diez minutos, según su criterio. Terminadas las intervenciones, someterá a votación inmediatamente la moción. Quienes hablen sobre una moción de orden no podrán referirse al fondo del asunto. Las mociones de orden deberán formularse por escrito. El Director o Directora podrá conceder la palabra a un miembro que la solicite con el fin de obtener una breve aclaración sobre algún asunto de procedimiento.

b. Serán mociones de forma las que traten de corregir el estilo de un texto ya aprobado por la Asamblea. Las mociones de forma se presentarán por escrito al Director o Directora con el fin de que se incorpore a los textos aprobados las mociones de esa naturaleza que estime necesarias.

c. Serán mociones de fondo o de enmienda aquellas que entrañen adiciones, supresiones o modificaciones a cada asunto de los incluidos en la convocatoria. Las mociones de fondo deberán ser presentadas por escrito al Director o Directora durante la sesión de debate de cada tema. El Director o Directora las pondrá a discusión conforme al siguiente orden: Cuando se presenten dos o más enmiendas a un mismo asunto, la Asamblea discutirá y votará primero sobre la que se aparte más, en cuanto al fondo, de la proposición original, acto seguido votará sobre la enmienda que, después de la votada anteriormente, se aparte más de dicha proposición y así sucesivamente hasta que se hayan votado todas las enmiendas. Si se aprueba una o más de las enmiendas, se someterá a votación el asunto como ha sido modificado. Si no se aprueba ninguna enmienda, se votará sobre el asunto en su forma original. Las intervenciones sobre cada moción de fondo estarán limitadas a diez minutos cada una, como máximo, y sólo podrán hacer uso de la palabra dos a favor, incluido el proponente, y dos en contra. El proponente podrá fraccionar sus 10 minutos hablando antes y después de los otros. El Director o Directora deberá rechazar ad portas cualquier moción de fondo que no se refiera a los asuntos de la convocatoria.

ARTÍCULO 9. Sobre el voto Cada miembro de la Asamblea tendrá un voto.

Las votaciones serán públicas. No obstante, la

Asamblea podrá acordar que se hagan en

secreto pero en ningún caso se harán

votaciones nominales. Sólo podrán

computarse los votos de los miembros

presentes a la hora de recibir las votaciones.

Los asuntos se decidirán, por la mayoría

absoluta de los votos presentes. En caso de

empate se repetirá la votación y si este

83 | P a g .

subsistiere la suerte decidirá el asunto, aún

cuando la votación fuere secreta. El Director o

Directora, a solicitud de un miembro de la

Asamblea, podrá ordenar que se repita la

votación y el correspondiente recuento de

votos. Después de comenzada una votación,

ningún miembro podrá interrumpirla, salvo

cuando se trate de una explicación relativa a la

forma en que se está efectuando la votación.

En este caso, el Director o Directora podrá

suspender la votación para aclarar

debidamente la forma. Si un miembro pidiere

que se divida un asunto, éste será sometido a

votación por partes, a discreción del Director o

Directora. El asunto que haya sido votado por

partes deberá ser también sometido a

votación en conjunto. Si todas las partes

dispositivas de una proposición o moción

fueren rechazadas, se considera que la

proposición o moción ha sido rechazada en su

totalidad.

ARTÍCULO 10. Nombramiento de Comisiones ad hoc La Asamblea podrá en cualquier asunto

nombrar una comisión ad hoc para el estudio

de tal asunto y presentación de un informe al

respecto. El plazo para la presentación de este

informe será señalado por la misma Asamblea.

ARTÍCULO 11. Sobre los debates En el curso de los debates se podrá

interrumpir al orador si éste se manifiesta de

acuerdo; la interrupción no podrá durar más

de dos minutos y un mismo orador no podrá

autorizar más de dos interrupciones. Los

oradores deberán concretarse al asunto en

debate. El Director o Directora llamará al

orden al orador que infrinja estas normas y le

quitará el uso de la palabra si no acatare su

llamamiento.

ARTÍCULO 12. Convocatorias El Director o Directora deberá hacer la

convocatoria por escrito por lo menos con tres

días hábiles de anticipación, e indicar el o los

asuntos a tratar. Las sesiones se celebrarán en

días hábiles y la convocatoria señalará para

iniciarlas una hora que no podrá pasar de las

siete de la noche. No podrán prolongarse por

más de dos horas a partir del momento en que

se inicien, salvo que, mediante moción de

orden aprobada por el voto de la mayoría

absoluta de los votos presentes, la Asamblea

decidiere sesionar por una hora más. Si en el

tiempo de duración establecido no se pudiere

agotar la agenda, la sesión se continuará en la

hora y fecha que señale el Directo o Directora.

Esta reunión no podrá convocarse antes de

seis horas hábiles ni después de doce días

hábiles.

ARTÍCULO 13. Deberes de los miembros de la Asamblea Son deberes de los miembros de la Asamblea:

a) Asistir puntualmente a las sesiones y

permanecer en ellas mientras duren. b) Dar el

voto en los asuntos que se discuten. c)

Desempeñar las funciones que el Director o

Directora les encomiende, haciendo uso de las

facultades que este Reglamento o el Estatuto

le otorguen.

ARTÍCULO 14. Registro de Asistencia Durante las sesiones de las Asambleas, el

Director o Directora deberá organizar un

registro de los miembros asistentes, quienes

84 | P a g .

se identificarán ante el personal designado

para este efecto y firmarán en una hoja de

registro.

ARTÍCULO 15. Las ausencias Para efectos de este Reglamento, se

computará la ausencia de un miembro a partir

de los treinta minutos después de la hora a

que fue convocada, aún cuando por falta de

quórum no llegare a realizarse. Las profesoras

y los profesores se encuentran obligados a

asistir a las sesiones de las Asambleas, según

corresponda, como parte de su contrato de

trabajo con la Universidad. La inasistencia o

permanencia parcial a una asamblea deberá

ser justificada por escrito, por algún medio

físico o electrónico, a la Dirección de la Escuela

cuando menos con una hora de anticipación a

la convocatoria, exponiendo las razones que

justifican la ausencia. Solo se considerarán las

justificaciones entregadas posteriormente a la

fecha y hora de la Asamblea, en casos de

fuerza mayor evidente, que hayan impedido

dicha comunicación, o por atraso demostrado

y justificado en su entrega. La Dirección de la

Escuela comunicará a la Oficina de Personal la

lista correspondiente de los miembros

ausentes, en un plazo de ocho días hábiles

después de la fecha de la Asamblea, indicando

aquellos que justificaron su ausencia. Las

ausencias injustificadas quedarán constando

en el expediente del profesor. No están

obligados a asistir, ni es necesaria justificación

alguna, los miembros que disfrutan de

vacaciones, permiso o incapacidad.

ARTÍCULO 16. El Director o la Directora La Escuela de Estadística estará dirigida y

representada por un(a) Director (a). Depende

en línea jerárquica inmediata del Decano(a) de

la Facultad de Ciencias Económicas. La

elección del Director(a), su jornada de trabajo

y sus funciones, se rigen por los artículos 103,

105 y 106 del estatuto Orgánico de la

Universidad de Costa Rica. Para suplir las

ausencias temporales del Director(a) y

mientras duren éstas, la Asamblea de Escuela

nombrará a un(a) Subdirector(a), conforme

con lo establecido en el artículo 104 del

Estatuto Orgánico de la Universidad de Costa

Rica.

El Director o Directora debe presentar, al inicio

de su gestión, un plan estratégico de

desarrollo para el período (cuatrienal) para el

cual fue electo y presentar, ante la Asamblea

de Escuela en el mes de agosto, un informe

anual sobre el desarrollo y cumplimiento del

mismo. Igualmente, el Director o Directora

debe presentar a la Asamblea de Escuela, al

inicio de cada ciclo lectivo, las actividades

académicas que la Escuela desarrollará

durante ese ciclo lectivo, como por ejemplo,

los cursos, la distribución de profesores,

proyectos de investigación, de acción social,

etc.

ARTÍCULO 17. Conferencia inaugural El Dirección de la Escuela debe organizar, al

inicio del primer ciclo lectivo, una conferencia

inaugural del año académico de la Escuela con

la asistencia de estudiantes, de grado y

posgrado, profesores, egresados y profesores

jubilados.

ARTÍCULO 18. Sistema de información académica

85 | P a g .

La Dirección será responsable del

establecimiento de un sistema de información,

de fácil acceso, para la matrícula; evaluación y

orientación estudiantil; evaluación de

desempeño de los cursos, entre otros. Este

sistema de información puede ser

conceptualizado como una plataforma

complementaria del Sistema de Atención

Estudiantil (SAE) que opera la Oficina de

Registro e Información.

CAPÍTULO TERCERO

DE LA DOCENCIA

ARTÍCULO 19. De la Organización Académica La Escuela de Estadística está organizada

según las áreas de competencia siguientes:

Docencia: en Cátedras, con coordinaciones

respectivas, y en cursos individuales. Aquellos

correspondientes al bachillerato son

coordinados directamente por la Dirección de

la Escuela y los de posgrado, son coordinados

por el Director o Directora del Posgrado.

Investigación: proyectos y actividades de

investigación.

Acción social y Educación Permanente y

Continua: proyectos y actividades de acción

social y educación permanente y continua.

Las áreas de investigación y acción social son

apoyadas por la Sección Unidad de Servicios

Estadísticos (USES).

ARTÍCULO 20. Comisiones Permanentes Para coadyuvar con la Dirección de la Escuela

de Estadística, existirán comisiones

permanentes definidas institucionalmente en

las normativas respectivas.

Serán Comisiones permanentes las de Acción

Social y Educación Permanente; Curriculum y

Programas de Cursos; Credenciales y

Reconocimientos; Investigación; Evaluación y

Orientación; y Matrícula y Eventos especiales.

La Dirección podrá establecer las Comisiones

temporales que así se considere.

ARTÍCULO 21. Integración de las Comisiones Permanentes La integración y funcionamiento de las

comisiones permanentes se regirán de

acuerdo con lo dispuesto en los reglamentos

respectivos.

La carga académica asignada para los

coordinadores de las comisiones permanentes

será de 3 horas y a los miembros de 1 hora, a

excepción de Comisión de Credenciales y

Reconocimientos cuyos miembros podrán

tener asignadas 2 horas y su coordinador 5

horas. Esta asignación de carga podrá ser

modificada por la Dirección, según el volumen

de trabajo, la cual deberá ser informada a la

Asamblea de Escuela.

86 | P a g .

ARTÍCULO 22. De las cátedras Las cátedras de la Escuela de Estadística están

formadas por aquellos cursos que tienen dos o

más grupos en un mismo semestre. Las

coordinaciones de las cátedras, nombradas

cada ciclo lectivo, serán reconocidas con 5

horas en carga académica cuando estas tengan

tres o más grupos.

ARTÍCULO 23. Objetivos de la Cátedra El objetivo de formar una cátedra es

homogenizar los temas a desarrollar, la

metodología de enseñanza y los criterios de

evaluación, de forma tal que se garantice el

mismo nivel de enseñanza y de evaluación en

todos los cursos de la cátedra,

independientemente del profesor y de la sede

donde se imparta.

Para cumplir con lo indicado, se deberá utilizar

un único programa y aplicar las mismas

evaluaciones, o evaluaciones con niveles de

dificultad semejantes, a juicio de la cátedra.

ARTÍCULO 24. Responsabilidades de la Coordinación de la Cátedra Cada cátedra tendrá un Coordinador o

Coordinadora del personal docente de la

misma, el cual deberá estar en régimen

académico, de manera que cumpla con las

siguientes labores:

a) Coordinar con las unidades académicas a

las cuales se les brinda el curso (cursos

de servicio) sobre las necesidades de

temas a desarrollar, según los planes de

estudio vigentes en la unidad académica.

b) Establecer, sobre la base de lo anterior y

tomando en cuenta las experiencias de la

cátedra, una propuesta del programa del

curso que se discutirá y aprobará en

reunión de cátedra al inicio del primer y

segundo ciclos. Este programa debe

contener los objetivos generales y

específicos, los temas a desarrollar en el

curso, el cronograma de actividades, la

metodología a utilizar en el proceso de

enseñanza-aprendizaje, el sistema de

evaluación y las fechas en las cuales se

deben realizar los exámenes y demás

actividades de la cátedra. Debe cumplir,

en su totalidad, con lo que establezca la

Comisión de Evaluación de la Escuela.

c) Organizar reuniones de cátedra (dentro

del ciclo lectivo) para discutir y aprobar

las propuestas de evaluación y discutir el

logro de los objetivos de la cátedra.

d) Definir, conjuntamente con el Director o

Directora de la Escuela, los horarios de los

grupos que se abran bajo la sigla de la

cátedra. Para ello, considerarán las

solicitudes de las Escuelas para las que se

brinda el servicio.

e) Convocar a la reunión inicial de la cátedra

(en las dos semanas anteriores al inicio

del I y II Ciclos), en donde se dará a

conocer el programa del curso, los

horarios y diversas actividades

relacionadas con la cátedra.

f) Coordinar la preparación y administración

de exámenes parciales, finales, de

ampliación, de reposición y suficiencia.

Dichas pruebas deben estar listas ocho

días antes de la fecha fijada en el

programa para realizarlas.

g) Promover que en la cátedra se lleven a

cabo actividades académicas, no

tradicionales como: uso de laboratorios

de cómputo, foros, conferencias, etc.

87 | P a g .

h) Coordinar la elaboración y uso de un

manual de prácticas, con ejemplos de la

realidad nacional e internacional, que

contenga ejercicios de todos los temas del

curso, casos prácticos y exámenes viejos.

i) Proponer a la Dirección de la Escuela, los

profesores y las profesoras de la cátedra

para el siguiente ciclo lectivo. El Director

o Directora con base en esa propuesta y

tomando en cuenta las evaluaciones de

los docentes, seleccionará los docentes

que pertenecerán a la cátedra.

j) Solicitar a la administración de la Escuela

la asignación de aulas adecuadas para

realizar los exámenes en las fechas

programadas.

k) Cumplir con los otras obligaciones que

estable el Reglamento de Régimen

Académico.

ARTÍCULO 25. Responsabilidades de los y las profesoras que participan en las Cátedras Cada profesor perteneciente a la cátedra debe

realizar las siguientes labores:

a) Impartir el curso según lo establecido por

la cátedra y el programa del curso, y

respetando las normas que establece el

Reglamento de Régimen Académico

Estudiantil y otras disposiciones

institucionales.

b) Redactar los exámenes o participar en su

redacción y revisión, cumpliendo con las

fechas establecidas para tal fin. Debe

hacer llegar una copia del examen o

corrección o sugerencia a la Coordinación

antes de la revisión de la prueba en la

reunión de cátedra respectiva.

c) Aplicar las evaluaciones aprobadas por la

cátedra en las fechas establecidas y

cooperar en la administración de los

exámenes de reposición y de ampliación

de la cátedra.

d) Respetar los criterios de calificación

establecidos por la cátedra para cada

prueba y entregar los exámenes

calificados a los estudiantes en la fecha

establecida por la Cátedra, respetando el

plazo indicado por el Reglamento de

Régimen Académico Estudiantil.

e) Contribuir con la elaboración del manual

de prácticas, material de los laboratorios

de cómputo y demás aportes que les

solicite la o el Coordinador.

f) Asistir a reuniones de cátedra convocadas

por el Coordinador para aprobar el

programa y el cronograma de actividades

del curso, aprobar las propuestas de

exámenes laboradas por los docentes

o el Coordinador de la cátedra, así como

para evaluar el logro de los objetivos de la

cátedra.

g) Reportar las notas finales de los

estudiantes de su grupo según lo

establece la Oficina de Registro e

Información en el sistema de E- Matrícula;

entregar al Coordinador de

Cátedra un reporte de las notas de cada

parcial o quiz, y de las notas finales según

la forma y plazos que establezca el

Coordinador.

h) Resolver las solicitudes de exámenes de

reposición y apelaciones de estudiantes

según los plazos del reglamento

respectivo.

88 | P a g .

CAPÍTULO CUARTO

INVESTIGACIÓN Y ACCIÓN SOCIAL

ARTÍCULO 26. De la investigación y acción social La docencia, la investigación y acción social

serán apoyadas por la Sección Unidad de

Servicios Estadísticos (USES). La carga

académica en investigación y acción social se

asignará de acuerdo con los criterios de

prioridad aprobados anualmente por la

Asamblea de Escuela.

ARTÍCULO 27. Sobre la USES La USES es una Sección de la Escuela de

Estadística, jerárquicamente dependiente de

la Dirección. Está dirigida por un Coordinador

o Coordinadora, nombrado o nombrada por la

Dirección de la Escuela, por periodos de dos

años, de una terna propuesta por los

profesores en Régimen Académico de la

Sección, según el procedimiento establecido

por el Reglamento sobre Departamentos,

Secciones y Cursos. En la USES participan los

docentes de la Escuela que tienen a su cargo

proyectos o actividades de investigación y de

acción social. Las comisiones permanentes de

Investigación y Acción Social son comisiones

asesoras de la Dirección de la USES.

ARTÍCULO 28. Sobre el Coordinador de la USES Para ser Coordinador o Coordinadora de la

USES, se requiere tener al menos un cuarto de

tiempo en propiedad y ser profesor o

profesora asociada. La dedicación para la

función de Coordinación requiere al menos

medio tiempo. Al Coordinador o Coordinadora

de la USES le corresponde coordinar y

supervisar las diversas actividades de la

Sección descritas en el artículo 28. Además,

son deberes del Coordinador o Coordinadora

de la USES:

a) Administrar y supervisar el personal y recursos asignado a la USES

b) Velar por el buen desarrollo de los proyectos de investigación, acción social, educación continua y educación permanente de la Escuela, en coordinación con los Coordinadores o Coordinadoras de las Comisiones de Investigación y Acción Social.

c) Previa aprobación del Director o Directora, presentar a la Asamblea de Escuela, en el mes de noviembre, un informe anual de gestión (académico y financiero) de los proyectos ejecutados en la USES y de la Sección en general.

d) Cualesquier otro deber que la Asamblea de Escuela o la Directora o Director le asigne.

ARTÍCULO 29. Actividad sustantiva de la USES La actividad sustantiva de la USES es la

investigación aplicada, la acción social y la

educación continua y permanente. Sus

funciones son:

a) Administrar el servicio de Consultaría Estadística gratuito que se le brinda a los docentes y estudiantes de la Universidad de Costa Rica y de otras universidades estatales

b) Establecer y actualizar el directorio de los profesionales en Estadística en Costa Rica, organizado por áreas de especialización

89 | P a g .

c) Apoyar a la Comisión de Investigación en la organización bianual de las Jornadas de Análisis Estadístico de Datos

d) Coordinar el programa de Educación Continua y de Educación Permanente en Estadística

e) Coordinar y supervisar proyectos de investigación, acción social y educación continua y permanente, así como atender solicitudes de apoyo en asesoría estadística por parte de las diversas unidades académicas y administrativas de la Universidad de Costa Rica.

ARTÍCULO 30. Consultoría estadística Ningún profesor o profesora podrá tener más

de 5 horas por semana tomadas de la carga

académica en propiedad del docente

asignadas a la actividad de Consultoría

Estadística gratuita de la USES. La Dirección de

la Escuela no podrá asignar en total más de 10

horas por semana tomadas de las horas en

propiedad del presupuesto de la Escuela. Los

profesores asignados para esta actividad

deberán cumplir el horario en el espacio así

designado por la USES.

CAPÍTULO QUINTO

DEL PERSONAL DOCENTE Y ESTUDIANTES

ARTÍCULO 31. Del Personal Docente Las diversas categorías del personal docente,

los requisitos y la forma de nombramiento, así

como sus deberes y atribuciones, se regirán

por lo establecido en el Estatuto Orgánico y en

el Reglamento de Régimen Académico y

Servicio Docente.

El personal docente de la Universidad

asignado a la Escuela de Estadística ofrecerá

sus servicios a la docencia, la investigación, la

acción social y la educación continua y

permanente.

ARTÍCULO 32. Responsabilidades de los y las profesoras Fuera de los derechos que les otorga y las

obligaciones que les impone el Estatuto

Orgánico, este Reglamento y otros

reglamentos universitarios, corresponde a los

profesores:

a) Dictar los cursos que les sean asignados con apego a los programas y horarios establecidos y aprobados por la Asamblea de la Escuela.

b) Mantener a sus estudiantes informados del progreso académico que estén logrando en su curso.

c) Inspirar un comportamiento responsable, crítico y maduro en su clase.

d) Notificar a los estudiantes sus notas de evaluación según lo establece el Reglamento de Régimen Académico Estudiantil.

e) Recomendar las modificaciones que juzgue convenientes introducir en los programas de sus cursos para el conocimiento de la Asamblea de Escuela quien será quien decida por la materia.

f) Presentar a la Dirección de la Escuela un informe de sus actividades académicas al final de cada ciclo lectivo.

g) Formar parte de los tribunales de exámenes y asistir a las reuniones de Escuela, Facultad o Asamblea Universitaria, cuando le corresponda, de acuerdo con los reglamentos universitarios.

90 | P a g .

h) Participar activamente en las comisiones que le encomienden sus superiores jerárquicos.

i) Servir como profesora o profesor consejero, de conformidad con este reglamento y los reglamentos universitarios.

j) Hacer caso de la normativa universitaria para efectos de vacaciones y permisos.

k) Conocer la normativa universitaria para el buen ejercicio de su actividad académica.

El profesor o profesora responsable de un

curso podrá invitar a personas competentes a

dar conferencias sobre temas relacionados con

la materia del curso.

El profesor o profesora dictará sus lecciones

cualesquiera que sea el número de alumnos

presentes. En el caso de ausencia de la

totalidad de los alumnos el profesor podrá dar

por vista la materia correspondiente a esa

fecha.

ARTÍCULO 33. Sobre profesores ad-honorem El profesor ad-honorem, además de lo que al

efecto disponen los reglamentos respectivos,

deberá ajustarse a las siguientes condiciones:

a. El profesor ad-honorem se nombrará únicamente por término del curso, prorrogable por períodos iguales. La prórroga requiere únicamente el acuerdo unánime de la Decanatura, de la Dirección y la Coordinación de la Cátedra (si existiera).

b. La Dirección de la Escuela ha de recibir, de parte del profesor o profesora del curso, solicitud expresa y por escrito de su intención de brindar la colaboración.

c. Podrá retirarse temporalmente mediante permiso que podrá concederle la Dirección y comunicarlo a la Decanatura. En caso de retiro permanente, la renuncia deberá presentarla por escrito con la debida antelación.

d. Estará obligado u obligada a cumplir con todas las funciones que le sean asignadas y con el horario de trabajo correspondiente.

ARTÍCULO 34. De los Estudiantes Son estudiantes de la Escuela de Estadística,

en las diversas categorías contempladas en el

Estatuto Orgánico y en el Reglamento de

Régimen Académico Estudiantil, aquellos y

aquellas debidamente inscritos en el padrón

oficial de la Escuela.

ARTÍCULO 35. Sobre la distribución de horas estudiante y horas asistente Las horas estudiantes (HE) y las horas asistente

(HA) asignadas a la Escuela de Estadística

serán distribuidas por la Dirección utilizando

los siguientes criterios:

a) 5 HE a cada cátedra con 3 o más grupos

b) 3 HE para cada profesor que imparta dos o más cursos en un mismo ciclo lectivo

c) 8 HE para atender los laboratorios de cómputo

d) 8 HE para apoyar la Dirección de la Escuela

e) El remanente de HE se asignan a la USES

f) Las HA se asignan, en su totalidad, a la USES

ARTÍCULO 36. Procedimientos de Evaluación y Orientación Académica

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Los procedimientos de evaluación y

orientación académica de la Escuela de

Estadística, para todas las categorías de

estudiante, se rigen por la normativa

establecida en el Reglamento de Régimen

Académico Estudiantil vigente, así como por el

Reglamento General del Sistema de Estudios

de Posgrado.

ARTÍCULO 37. Del programa de atención a los estudiantes El programa de atención a los estudiantes se

regirá por las siguientes normas:

a) Todo profesor o profesora consejera debe establecer contacto con sus estudiantes al menos una vez durante cada semestre, además del contacto que siempre se establece durante el periodo de matrícula.

b) Se recomienda que las fechas de contacto sean a mediados de mayo (primer semestre) y mediados de octubre (segundo semestre).

c) La comunicación se puede realizar primero por la vía de Internet, por medio de un cuestionario. La información proporcionada por el estudiante en el cuestionario le permitirá al profesor evaluar la situación actual del estudiante y detectar problemas académicos y de otra índole. Si estos se detectaren, el profesor o profesora debe comunicarse con el estudiante, ya sea por teléfono, o mediante entrevista personal (lo más recomendable) para tratar los problemas en cuestión y dar la

orientación apropiada. Igualmente, la profesora o el profesor debe notificar a la Comisión de Evaluación y Orientación sobre aquellos estudiantes que manifiestan tener problemas no académicos de tal forma que la Escuela, junto con instancias institucionales, puedan intervenir oportunamente.

d) La o el profesor consejero que detecte problemas académicos debe utilizar los mecanismos que ofrece la universidad para orientar al estudiante.

e) El profesor o profesora consejera que detecte problemas de tipo emocional, de discapacidad, motivacional, etc. debe remitir al estudiante a las unidades especializadas correspondiente de la Universidad.

f) De la misma manera, si detecta problemas de tipo económico, debe remitirlo a las unidades especializadas respectivas.

g) Para complementar la información suministrada por el estudiante, el profesor consejero debe examinar el expediente electrónico de cada estudiante. Esta valoración le permitirá a la profesora o al profesor consejero no solo corroborar el progreso del estudiante, sino también las materias efectivamente matriculadas, los retiros de matrícula, y hasta dónde el estudiante siguió sus recomendaciones durante la matrícula.

92 | P a g .

h) La o el profesor debe también establecer provisionalmente, de común acuerdo con el estudiante, un plan de matrícula tentativo para el siguiente semestre.

i) El profesor o profesora contará con una lista, provista por la Dirección de la Escuela, de las unidades en la Universidad que prestan servicio al estudiante en diversas áreas (asistencia económica, psicológica, de salud, CASE, etc.), con la información específica y los teléfonos de los funcionarios pertinentes. La Secretaría de la Escuela apoyará a los profesores consejeros, en los meses de mayo y octubre, a establecer las fechas de las entrevistas personales cuando estas fueran necesarias.

j) Todo profesor y profesora debe entregar un informe al final de cada ciclo, antes del inicio de la matrícula del ciclo siguiente, al Director de la Escuela. En este informe se debe indicar los estudiantes contactados y las acciones realizadas, así como, levantar una estadística básica sobre el programa de tutoría, con las siguientes variables:

o Número de estudiantes asignados

o Número de estudiantes que asistieron

al menos una cita solo una cita las dos citas más de dos citas

o Frecuencia de principales problemas planteados por los estudiantes

o Número de estudiantes referidos a centros especializados de la UCR

CAPÍTULO SEXTO

DISPOSICIONES VARIAS

ARTÍCULO 38. Financiamiento Las actividades de la Escuela de Estadística

serán financiadas con el aporte de la

Universidad de Costa Rica, dentro del

presupuesto ordinario de la institución, para

las actividades de la Docencia, la Investigación,

la Acción Social, y la Administración, que no

sean objeto de financiamiento externo, y por

los recursos generados por la vinculación

remunerada de la Escuela con el sector

externo, de acuerdo con la normativa vigente.

ARTÍCULO 39. Sobre el Fondo de Apoyo a la Escuela de Estadística El Fondo de Apoyo de la Escuela de Estadística

se establece para fortalecer la capacidad

institucional de la Escuela de Estadística (para

generar y procesar información, promover

actividades y proyectos de investigación

interdisciplinarios relacionados con temas de

actualidad nacional) con los recursos

económicos provenientes de las actividades de

investigación, capacitación y de acción social

de vinculación externa remunerada, o bien de

donaciones recibidas.

Tendrá los siguientes objetivos específicos:

a) Mantener y renovar la infraestructura de la Escuela de Estadística

93 | P a g .

b) Mantener y renovar el equipo de oficina y de informática (software y hardware) que utilizan estudiantes y docentes

c) Apoyar el desarrollo de nuevas actividades, proyectos y programas de investigación

d) Apoyar las actividades de divulgación, seminarios, talleres, reproducción de material bibliográfico, e indicadores y sistemas de información de forma impresa y digital

e) Apoyar la participación de investigadores y estudiantes en eventos nacionales e internacionales en áreas afines a las de la Escuela de Estadistica

f) Cubrir gastos menores en materiales y utensilios de oficina que debe incurrir la Escuela para los cuales la Universidad de Costa Rica no brinda los fondos suficientes.

Se regirá por el siguiente procedimiento:

a. Una vez finalizado el año lectivo cada uno de los proyectos y actividades de investigación y divulgación realizadas, o bien, una vez finalizado el proyecto o la actividad si esta está calendarizada para más de un año, y cumplido con todos los compromisos institucionales, tanto financieros como académicos, según se establece en la normativa universitaria, se procederá al traslado del sesenta por ciento (60%) de los excedentes al Fondo de Apoyo a la Escuela de Estadística, dejándose un 40% de los mismos a los Programas de la Escuela que lo generen (por ejemplo, Consultorías; Educación Continua; u otros).

b. Para el manejo de dicho Fondo, el Director(a) deberá diseñar un plan de gastos anual que indique cómo se pretende utilizar el Fondo de acuerdo con los objetivos enumerados anteriormente. El plan deberá estar acompañado de su respectivo presupuesto.

c. Ambos documentos serán sometidos a la aprobación de la Asamblea de Escuela y enviados a la respectiva Vicerrectoría.

d. Los fondos serán administrados por la FUNDEVI en una cuenta específica para tal efecto. No obstante, la Dirección de la Escuela deberá tener un control presupuestario adecuado para evitar cualquier sobregiro.

e. El plan y el presupuesto de este Fondo deberán ser revisados por la Dirección al menos dos veces al año o con mayor frecuencia, si así lo ameritan las circunstancias, y presentar las modificaciones pertinentes a la Asamblea de la Escuela de Estadística, para la aprobación de las modificaciones.

f. El Director en los últimos días del curso lectivo (a mediados de diciembre) deberá presentar un informe a la Asamblea de Escuela de Estadistica, donde se detalle el presupuesto planeado y ejecutado por partida y el resumen de lo realizado con el dinero del FAEE.

g. Si por alguna circunstancia alguno de los proyectos que ha trasladado fondos al FAEE tiene problemas presupuestarios para cubrir sus obligaciones y el FAEE tiene suficiente, este puede trasladar fondos al proyecto en cuestión, siempre que cuente con la aprobación de la Asamblea para tal proceder.

ARTÍCULO 40. Artículo último. El presente Reglamento deroga cualquier otra disposición sobre la materia y rige a partir de su publicación en la Gaceta Universitaria.

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