ESTADÍSTICA

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Tabla de contenidos



Integrantes de la Cátedra

  • Téc. Forestal ALBERTO RABINO
  • Lic. en Cs. Biológicas LORENA N. LAFFITTE

Asignatura:Plan y Materias que apoya

Plan: 360/96

Materias:

Horarios

Horarios de consulta

Alberto Rabino : martes y jueves de 10 a 12 hs

Lorena Laffitte : miércoles y jueves de 18 a 19 hs

Horarios de cursado

 

Fundamentación y Objetivos

Fundamentación

La estadística tiene un rol importante en el estudio del medio físico, ya que ha desarrollado las técnicas para trabajar con los datos que son la base de todo estudio y permite obtener una caracterización preliminar estadística del suceso en estudio que puede servir de inicio para una comprensión desde lo físico conceptual.

Objetivos

Objetivos Generales:

Que el estudiante adquiera conocimientos para la recolección, análisis e interpretación de los datos provenientes de distintas fuentes.

Contenidos mínimos

 

Período de dictado


Segundo bimestre de 2do año.

Horas de dictado

Teóricas/Prácticas:

Programa Analítico

UNIDAD 1. Estadística descriptiva

Datos y variables estadísticas. Escalas fundamentales. Tablas de distribuciones de frecuencias para los casos discretos y continuos. Interpretación de la información. Gráficos de frecuencias: diagramas de bastones, histogramas y polígonos de frecuencias. Estadísticos de posición: media, mediana, moda. Propiedades. Estadísticos de dispersión: rango, desvío estándar, varianza, coeficiente de variación. Propiedades. Modelos de frecuencias bidimensionales.

UNIDAD 2. Modelos teorícos de probabilidad

Experimentos aleatorios: espacio muestral y sucesos asociados. Concepto de probabilidad de un suceso. Cálculo de probabilidades. Variable aleatoria asociada a un espacio muestral. Modelos de probabilidad de una variable aleatoria: casos discreto y continuo. Esperanza y Varianza de una variable aleatoria. Modelos Binomial, Poisson, Normal y t de Student. Características y uso de cada modelo. Aplicaciones.

 

UNIDAD 3. Inferencia estadística. Muestreo

Conceptos de muestreo y de estimación de parámetros. Cualidades de un buen estimador. Estimadores de los principales parámetros poblacionales: media, varianza y proporción; cálculo y distribución de probabilidades. Distribución de la media muestral. Estimación por intervalos de confianza. Teoría de las pruebas de hipótesis. Tipos de error de decisión y nivel de significación de la prueba. Aplicación a medias, diferencia de medias, varianzas, cocientes de varianzas y proporciones.

Pruebas basadas en el estadístico de Pearson: hipótesis referidas a segregación de poblaciones, independencia y bondad de ajuste de modelos de probabilidad.

UNIDAD 4. Análisis de regresión y correlación

Diagramas de dispersión. Covarianza. Conceptos generales del análisis de regresión y correlación. Ajuste de curvas a una nube de puntos. Estimación mínimo cuadrática de coeficientes del modelo. Regresión lineal simple. Distribución de estimadores de los parámetros y de los valores de pronóstico. Ajuste de modelos no lineales respecto de los coeficientes, pero linealizables mediante transformaciones. Medidas de bondad del ajuste. Coeficiente de determinación. Correlación lineal simple.

UNIDAD 5. Análisis de varianza

Poblaciones divididas en dos o más subpoblaciones: media y varianza general a partir de las medias y varianza parciales, intervarianza e intravarianza. Teoría general de los modelos lineales aplicados a descomponer la variabilidad de una variable en componentes o factores específicos. Sumas de cuadrados, grados de libertad y cuadrados medios. Modelos de clasificación según un solo factor con una sola observación por casilla. Diseños simples asociados.

 

 

Régimen de aprobación del curso

Para el cursado y materia

Los estudiantes deberán realizar y aprobar los siguientes trabajos:

  1. Guía de trabajos prácticos resuelta manualmente “y” mediante algún recurso informático (Excel, Infostat, Statgraphics, Statistica, etc.)
  2. Aprobar 2 parciales y/o recuperatorios con 60 puntos o más.

La aprobación de los trabajos prácticos consistirá en el 80% de asistencia a los mismos y la entrega en término de la guía de ejercicios de cada práctico resuelta correctamente.

PROMOCIÓN:

Los alumnos que hubiesen obtenido 70 puntos o más, en cada parcial sin recurrir a los recuperatorios, estarán en condiciones de aprobar la asignatura por promoción (sin rendir examen final), pudiéndoseles requerir previamente el cumplimiento de alguna actividad especial (coloquio, presentación de algún trabajo, etc).

Para el régimen de promoción quedan excluidos los alumnos que hayan estado ausentes en algunos de los exámenes parciales o que lo hayan desaprobado.

 

Bibliografía


•  Di RIENZO et. al, (2008), Estadística para las Ciencias Agropecuarias. Univ. Nac. Córdoba.

•  De la LOMA , J. (1966), Experimentación Agrícola, México: Unión Tipográf. Ed. Hisp. Amér.

•  FREESE, Frank. Métodos Estadísticos Elementales para Técnicos Forestales. Centro Regional de Ayuda Técnica. Manual de Agr. Buenos Aires.

•  LISON, L. (1976), Estadística Aplicada a las Ciencias Biológicas, EUDEBA.

•  MILLS, Frederick. (1967). Métodos Estadísticos. Ed. Aguilar. España. 1969.

•  MONTGOMERY, D. (1991). Diseño y Análisis de Experimentos. Grupo Ed. Iberoamérica.

•  OSTLE, Bernard. (1983), Estadística Aplicada, México, Limusa.

•  PIMENTEL GOMES, F. (1978), Curso de Estadística Experimental, Bs. As.; Ed. Hemisferio Sur.

•  RIOS, Sixto. Métodos Estadísticos. Mc Graw Hill. México.

•  SNEDECOR, G. COCHRAN, W. (1971), Métodos Estadísticos, México; CECSA.

•  SOKAL, R. Y ROHLF F., (1969), Biometry, San Francisco: W.H. Freeman and Company.

•  SPIEGEL. Estadística. Mc Graw Hill. Serie Schaum. México.

•  SPIEGEL. Probabilidades y Estadística. Mc Graw Hill. Serie Schaum.

•  http://www.infostat.com.ar/

•  http://sites.google.com/site/grupoargentinodebiometria/

Cronograma de actividades


Trabajos Prácticos

 

Evaluaciones

Parciales

Recuperatorios

Software utilizado

  • Excel, Infostat, Statgraphics, Statistica