EspecializaciÃ³n en EstadÃstica - Escuela de MatemÃ¡ticas de la UIS

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Especialización en Estadísticaargumentada desde el punto de vista estadístico. Asimismo, desarrollará la competencia práctica paraseleccionar, evaluar e incorporar fuentes bibliográficas y software a sus trabajos académicos.ESTRATEGIAS DE EVALUACIÓNIndicadores de logrosLas estrategias y argumentaciones utilizadas para resolver los problemas planteados. La capacidadargumentativa y el nivel de escucha y comunicación que evidencien los estudiantes en los debates que elprofesor promueva en el salón de clase. La pertinencia de sus preguntas y respuestas en los desarrollosteóricos de la asignatura. La aplicación de los métodos estadísticos, la capacidad en el diseño de lainvestigación y la capacidad de análisis de los datos así como las conclusiones obtenidas de ellos.Estrategias de evaluaciónSe realizarán en el trimestre dos evaluaciones de corte cuantitativo: una de corte teórico que abarca los temasestudiados y otra de índole práctica que contempla la realización de una investigación estadística que contemplela utilización de las técnicas estadísticas estudiadas. La asistencia y participación activa en las clases será unaspecto a tener en cuenta en la nota final.Equivalencia cuantitativaEvaluación teórica: 40%Trabajo práctico: 40%Asistencia y participación en clase: 20%BIBLIGRAFÍAAzzalini, A (1996). Statistical Inference Based on Likelihood Chapman &Hall London.Draper, N R y Smith H. (1998). Applied Regression Analysis. 3ra edición John Wiley & Sons.*Montgomery, D y Peck, E. (1992). Introduction to Linear Regression Analysis. 2da edición, Wiley & Sons.*Netter, J.; Kutner, M.; Nachtsheim, Ch. y Wasserman, W. (2004). Applied Linear Regression Models. 3raEdiciónKutner, M, Christopher, J, Neter, J and Li, W. (2004) Applied Linear Statistical Models.Rawlings, J.O. et al. (1998). Applied regression analysis: a research tool. (2a ed.) Springer – VerlagRyan, T.P. (1997). Modern regression methods. Wiley.*Montgomery, D., Peck, E. and Vining, G. (2002). Introducción al Análisis de Regresión Simple14
Especialización en EstadísticaUNIVERSIDAD INDUSTRIAL DE SANTANDERFACULTAD DE CIENCIASESCUELA DE MATEMÁTICASEspecialización en EstadísticaNOMBRE ASIGNATURA: Diseño de Experimentos NÚMERO DE CRÉDITOS: 3CÓDIGO: TAD: 10 TI: 20REQUISITOS: Teoría EstadísticaTEÓRICAS: 8 PRÁCTICAS: 2JUSTIFICACIÓNLos investigadores realizan experimentos prácticamente en todos los campos del saber, por lo general paradescubrir algo acerca de un proceso o sistema en particular. En el momento de planear una investigación empíricasiempre hay que responder preguntas acerca del diseño de los experimentos que se piensan realizar con elobjetivo de obtener la mejor información con la menor cantidad de esfuerzo. Cómo lograr este objetivo es larespuesta que El Diseño de Experimentos ofrece desde el punto de vista estadístico.Propósito de la AsignaturaPROPÓSITO Y COMPETENCIASDesarrollar los elementos básicos para planear experimentos estadísticos y para interpretar modelos de análisis devarianza.Competencias a desarrollar en la asignaturaEn concordancia con el propósito de la asignatura, se espera que los estudiantes posean las siguientescompetencias al finalizar el curso:Conocen las técnicas apropiadas para el diseño de experimentos y el manejo de información.Seleccionan el diseño experimental o plan de muestreo más adecuado en cada situación y la evaluaciónde resultados experimentales (interpretación de resultados, formulación de conclusiones yrecomendaciones, sustentar una toma de decisiones).Utilizan de forma sistemática, las técnicas principales para diseñar experimentos.Diseñan y analizan resultados de experimentos y reconocen las ventajas y limitaciones de los diferentesdiseños utilizados.Implementan a través de herramientas informáticas los diferentes diseños para su resolución.Redactan informes para la toma de decisiones en función de una serie de datos logrados a través de lastécnicas del diseño de experimentos.Aplican, según la conveniencia de los datos, el mejor de los posibles métodos de comparación múltiplepara explicar las diferencias entre los niveles del factor.Contrastan las diferentes hipótesis en las que se basa cada diseño para asegurar su correcta aplicación.15
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