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

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Especialización en Estadísticaespañol como inglés.Los ejercicios y estudio de casos permiten poner en práctica la comprensión, la evaluación de ideas, la argumentación,el análisis, la criticidad, la creatividad y la toma de decisiones.Por medio de la investigación el participante practicará la habilidad para identificar problemas, proponer soluciones concriterios de factibilidad, conveniencia y creatividad, mostrando una actitud argumentada desde el punto de vistaestadístico. Asimismo, desarrollará la competencia práctica para seleccionar, evaluar e incorporar fuentes bibliográficasy software a sus trabajos académicos.ESTRATEGIAS DE EVALUACIÓNIndicadores de logrosLas estrategias y argumentaciones utilizadas para resolver los problemas planteados. La capacidad argumentativa y elnivel de escucha y comunicación que evidencien los estudiantes en los debates que el profesor promueva en el salón declase. La pertinencia de sus preguntas en los desarrollos teóricos de la asignatura. La aplicación de los métodosestadísticos 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 contemple lautilización de las técnicas estadísticas estudiadas. La asistencia y participación activa en las clases será un aspecto atener en cuenta en la nota final.Equivalencia cuantitativaEvaluación teórica: 40%Trabajo práctico: 40%Asistencia y participación en clase: 20%BIBLIOGRAFÍA*Guerrero, V.M. (2003). Análisis estadístico de series de tiempo económicas. Thomson.Hedayat, A.S. y Sinha, B.K. (1991). Design and inference in finite population sampling. WileyPeña, D. (1993).Estadística, Modelos y métodos Vol. 2: Modelos Lineales y Series Temporales. Alianza Universidad Textos. Madrid.*Box, G.E.P. and Jenkins, G. (1976). Time Series Analysis, Forecasting and control. Holden-Day, San Francisco. Wei,W.S. (1990). Time Series Analysis. Addison-Wesley Publishing Company, New York.Wiechers, J.L. (1997). Modelo, pronósticos y volatilidad de las series de tiempo generadas en la bolsa mexicana devalores.1th.Brockwell,P.J. and Davis, R.A. (2003). Introduction to time series and forecasting.Shumway, R.H. and Stoffer, D.S. (2006). Time Series Analysis and Its Applications: With R Examples. Springer Texts inStatistics.26
Especialización en EstadísticaUNIVERSIDAD INDUSTRIAL DE SANTANDERFACULTAD DE CIENCIASESCUELA DE MATEMÁTICASEspecialización en EstadísticaNOMBRE ASIGNATURA: Control de Calidad NÚMERO DE CRÉDITOS: 3CÓDIGO: TAD: 10 TI: 20REQUISITOS:TEÓRICAS: 8 PRÁCTICAS: 2JUSTIFICACIÓNUno de los procesos fundamentales que se implementan en la producción industrial es el control de calidad de losproductos. Esto hace que se tengan que construir procesos que permitan controlar, mejorar y mantener la calidad delos productos. Precisamente las técnicas estadísticas agrupadas en lo que se suele llamar Control de Calidad danalgunas respuestas a esta problemática.PROPÓSITO Y COMPETENCIASPropósito de la AsignaturaEste curso tiene por propósito mostrar aplicaciones del control de procesos y la utilización de diseños estadísticospara la optimización de los parámetros de los sistemas, procesos o productos. Las aplicaciones se orientarán aldiseño de experimentos, análisis de datos y resolución de problemas en la industria.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 y aplican las diversas técnicas estadísticas para controlar los procesos y la calidad de los mismosdonde interviene una sola variable.Conocen y aplican las diversas técnicas estadísticas para controlar los procesos y la calidad de los mismosdonde intervienen varias variables.CONTENIDOSBases estadísticas del control estadístico de procesosControl de procesos univariadosControl de observaciones individualesMétodos CUSUM (univariado)Capacidad de procesoAlgunas cartas robustasControl de procesos multivariados Esquemas tipo ShewhartControl de procesos multivariados: Esquemas de sumas acumuladasControl de procesos multivariados: Aspectos adicionalesESTRATEGIAS DE ENSEÑANZA Y APRENDIZAJE QUE APOYARÁN EL TAD Y TIClase magistral, exposiciones de los estudiantes, solución de talleres y trabajo con software especializado.Elaboración de al menos una aplicación que involucre el trabajo con datos reales o simulados, revisión de artículoscientíficos. Las actividades de aprendizaje y las aplicaciones se escogerán de acuerdo con las necesidades,intereses y características de los participantes del curso. Una parte importante del tiempo se dedicará alprocesamiento de bases de datos reales.27
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