UNIVERSIDAD DE PUERTO RICO
RECINTO UNIVERSITARIO DE MAYAGUEZ
DEPARTAMENTO DE MATEMATICAS
ESMA 3102 ESTADISTICA APLICADA II
Descripción del curso:
Elementos de Estimación y Prueba de Hipótesis. Análisis de regresión y correlación. La distribución Ji-Cuadrado y Tablas de Contingencia.
Número de Creditos: 3
Prerequisito: ESMA 3101 o ESMA 3015
Objetivo del Curso:
En este curso se espera que el estudiante aprenda una serie de métodos estadísticos para usarlos luego en el análisis de un conjunto de datos. Se discutirán técnicas para comparar dos o más grupos y modelos lineales que permitan explicar el comportamiento de una variable de respuesta basada en una o más variables predictoras. También se analizarán tablas de clasificación cruzada para determinar si existe o no relación entre dos variables categóricas. El curso también incluye una introducción a los Diseños Experimentales de clasificación simple y doble y compaciones múltiples. Por último, se estudiarán pruebas estadísticas no paramétricas basadas mayormente en el ordenamiento de los datos y las cuales no requieren de la suposición de Normalidad.
Se espera que el estudiante aprenda a analizar estadísticamente datos reales usando el programa de computadoras MINITAB.
Texto: Introduction to Statistical Methods and Data Analysis. Fourth Edition. (1993) Duxbury Press, New York
Autor: Ott, Lyman R.
Profesor del Curso: Dr. Edgar Acuña
Oficina: M314
Extensión: x3287
Horas de Oficina:. L 1.30-5.00pm y M 9.30-10.30am 12.00-1.30pm
E-mail:
edgar@math.upr.clu.edu
Homepage del curso
:http://math.upr.clu.edu/~edgar/esma3102.html
Uso de Computadoras: Todas las clases de este curso se reunirán en el laboratorio TESCOL. Hay 21 computadoras disponibles conectadas en una red local y en las cuales se puede correr MINITAB. Aunque es aconsejable tener alguna destreza en el uso de computadoras, ésto no es indispensable.
Evaluación: Porcentaje Curva
Examen I 20 90-100% A
Examen II 20 80-89% B
Examen III 20 65-79% C
Tareas 20 60-64% D
Examen Final 20 0-59% F
Asistencia: La Asistencia a clases es obligatoria. Ausencias frecuentes a clases puede afectar la
nota en el curso. El profesor y el estudiante seguiran las normas establecidas en
el "Bulletin 0of Undergraduate Studies", página 39.
Reposiciones: La asistencia a todos los examenes es obligatoria. La reposición de un examen se
hará mediante un examen especial, solamente en los casos en que el profesor
considere justificado según se establece en el "Bulletin of Undergraduate
Studies", página 39.
Etica Académica: Cualquier fraude académico está sujeto a sanciones disciplinarias según descrito
en el arículo 10 del Reglamento General de Estudiantes de la Universidad de
Puerto Rico, página 16. El profesor seguirá las normas establecidas en los artículos
11-14 de dicho reglamento.
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Lección |
Articulo |
Tema |
Ejercicios |
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1 |
Repaso de Inferencia Estadística |
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|
2-3 |
7.2 |
Estimación y Pruebas de hipótesis para la varianza poblacional |
Pg 336: 7.1, 7.2, 7.4, 7.6, 7.8, 7.10, 7.12 |
|
4 |
7.4 |
Estimación y prueba de hipótesis para comparar dos varianzas poblacionales |
Pg 345: 7.16, 7.19, 7.20, 7.22 |
|
5 |
8.2 |
Experimento Multinomial y la prueba de Bondad de Ajuste. |
Pg 361: 8.5, 8.6, 8.10, 8.12, 8.13, 8.14 |
|
6 |
8.5 |
Comparando dos proporciones poblacionales |
Pg 385: 8.38, 8.39, 8.42, 8.43 |
|
7-8 |
8.7 |
Prueba de Ji-Cuadrado para tablas de contingencias. |
Pg 397: 8.51, 8.54, 8.57, 8.60, 8.61 |
|
9 |
8.8 |
Medidas de Asociación. |
Pg 406: 8.64, 8.65, 8.66 |
|
10-11 |
9.2 |
Regresión Lineal |
Pg 448: 9.2, 9.4, 9.8, 9.10, 9.11 |
|
12 |
9.4 |
Transformaciones para linealizar |
Pg 460: 9.16, 9.17, 9.19 |
|
13 |
9.5 |
Correlación |
Pg 468: 9.21, 9.23, 9.24, 9.28 |
|
14 |
EXAMEN I |
||
|
15-16 |
10.2 |
Inferencias acerca de los parámetros de la regresión |
Pg 505: 10.2, 10.5, 10.6, 10.7, 10.8, 10.14 |
|
17 |
10.4 |
Inferencias con respecto al valor medio de la variable de respuesta |
|
|
18 |
10.5 |
Inferencias con respecto al valor predicho |
Pg 522: 10.24, 10.27, 10.28 |
|
19 |
10.6 |
Pruebas de Falta de Ajuste |
Pg 532: 10.30, 10.31 |
|
20 |
11.2-11.3 |
Modelo de Regresion Múltiple |
Pg 578: 11.7, 11.11 |
|
21-22 |
11.4-11.6 |
Inferencias en Regresion Multiple |
Pg 596: 11.12, 11.13,11.14, 11.15, 11.19, 11.20, 11.24, 11.25 |
|
23-24 |
12.2 |
Selección de variables |
|
|
25 |
12.3 |
Formación del modelo |
Pg 682: 12.6, 12.7 |
|
26-27 |
12.4 |
Análisis de Residuales |
Pg 709: 12.10, 12.13, 12.14 |
|
28 |
EXAMEN II |
||
|
29 |
13.1-13.2 |
Introducción al análisis de varianza |
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30 |
13.3 |
Una prueba estadística acerca de mas de dos medias poblacionales |
Pg 781: 13.1, 13.2 |
|
31-32 |
13.4 |
El modelo para el Diseño Completamente al Azar |
|
|
33 |
13.5 |
Cotejando la suposición de igualdad de varianza |
Pg 792: 13.3, 13.4 |
|
34 |
14.2 |
Contrastes Lineales |
Pg 811: 14.1, 14.2 |
|
35 |
14.4 |
Prueba de Diferencia significante minina de Fisher |
|
|
36 |
14.5 |
El procedimiento de Tukey |
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|
37-38 |
15.3 |
Diseños de Bloques al azar |
Pg 856: 15.3, 15.4, 15.5 |
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39 |
EXAMEN III |
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40-41 |
6.3 |
La Prueba de Wilcoxon de suma de ordenamientos |
Pg. 285: 6.20, 6.22, 6.23, 6.25 |
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42 |
6.6 |
La prueba de Wilcoxon de ordenamientos con signos |
Pg 301: 6.35, 6.36 |
|
43 |
13.6 |
La prueba de Kruskal-Wallis |
Pg 796: 13.5, 13.6 |
|
44-45 |
15.5 |
Experimentos Factoriales |
Pg 888: 15.12, 15.13, 5.14 |