UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CENTRO DEL PERÚ

FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA

DEPARTAMENTO ACADÉMICO DE INGENIERÍA MECÁNICA

SÍLABO
NOMBRE DE LA ASIGNATURA: Estadística para Ingeniería
Código: 062C

I. DATOS INFORMATIVOS
1. Nombre del docente de la asignatura : Ing. Ronald Jacobi Lorenzo
2. Ayudante de cátedra :
3. Plan de estudios:
Rígido :
Flexible : 2018
4. Carácter de la asignatura : Obligatorio
5. Semestre académico : VI
6. Sección :AyB
7. Número de créditos :5
8. Número de horas semanales :6
Horas teóricas :4
Horas prácticas :2
9. Prerrequisito :
10. Naturaleza de la asignatura : Teórica/practica
11. Área : Ciencias complementarias
12. Fecha de inicio : 12/10/2020
13. Fecha de finalización : 05/02/2021
14. Período académico : 2020-II
15. Correo electrónico del docente : ronaldjl@uncp.edu.pe

II. FUNDAMENTACIÓN
La asignatura contribuye con la competencia del perfil del Ingeniero Mecánico:
Resuelve problemas de las Ciencias básicas, para generar base para las ciencias
de la ingeniería, con responsabilidad, mediante la observación, el análisis, la
comparación e interpretación.

III. SUMILLA
La asignatura pertenece al área de Ciencias Complementarias. Su finalidad es
desarrollar la capacidad de analizar datos de investigación con creatividad
mediante la utilización de Excel, SPSS y Minitab. Contiene: Estadística
Descriptiva, Probabilidades y Estadística Inferencial.

IV. COMPETENCIAS
Analiza datos de investigación con creatividad mediante la utilización de teoremas,
teorías y software para la solución de problemas inherentes a la carrera.
Competencias específicas:
a. Identifica las bondades de Estadística Descriptiva utilizando datos estadísticos
a fin de obtener gráficos que permitan realizar una toma de decisiones,
demostrando confianza y perseverancia.
b. Analiza las distribuciones de probabilidades, utilizando variables discretas y la
densidad de probabilidad con variables continuas, mostrando seguridad al
solucionar problemas estadísticos.
c. Identifica los fundamentos básicos de estadística inferencial y resuelve
problemas, relativa a las medias, varianzas y proporciones demostrando
seguridad.
V. CALENDARIZACIÓN DE CONTENIDOS

Contenidos

% avance
Semana

Unidad
Horas

Tema
Fecha Bibliografía
Conceptual Procedimental Actitudinal

Población, Muestra y Tipos de Diferencia los tipos de variables Valora la importancia de la

1 12/10/2020 6 I 1 7 (Parzen, 2006)
Variables estadísticas estadística
Tablas de distribución de frecuencias Construye la tabla de frecuencias de Muestra confianza al construir (Miller, Freund,
2 19/10/2020 6 I 2 15
de variables cualitativas y cuantitativas variables cualitativas y cuantitativas. tablas de frecuencia. & Johnson, 2002)
Gráficos de la distribución de Grafica las tablas de frecuencias de Demuestra interés al graficar
3 26/10/2020 6 I 3 frecuencias de variables cualitativas y variables cualitativas y cuantitativas. las tablas de frecuencias. 23 (Parzen, 2006)
cuantitativas
Medidas de tendencia central de datos Calcula las medidas de tendencia Demuestra perseverancia al
(Córdova
4 02/11/2020 6 I 4 no agrupados y de datos agrupados central de datos no agrupados y de calcular medidas de 30
Zamora, 2003)
datos agrupados. tendencia central
Medidas de dispersión de datos no Determina los valores de dispersión Seguridad al determinar los
agrupados y de datos agrupados de datos no agrupados y de datos valores de dispersión. (Miller, Freund,
5 09/11/2020 6 I 5 37
agrupados. Presentan proyecto de & Johnson, 2002)
investigación estadística grupal.
6 16/11/2020 al 20/11/2020 Ingreso de calificativos de la primera consolidación al Sistema Académico
Técnicas de conteo de puntos Diferencia las técnicas de conteo de Valora la importancia de
(Rufino Moya,
7 23/11/2020 6 II 6 muestrales. puntos muestrales. diferenciar las técnicas de 44
2002)
conteo.
Eventos y diagramas. Evalúa la probabilidad condicional el Valora la importancia de la
(Miller, Freund,
8 30/11/2020 6 II 7 Probabilidad condicional y teorema de teorema de bayes probabilidad condicional 51
& Johnson, 2002)
Bayes.
Variables aleatorias Identifica las variables aleatorias en perseverancia al resolver
(Rufino Moya,
9 07/12/2020 6 II 8 Esperanza matemática. Distribución problemas problemas de variables 58
2002)
binomial aleatorias
Distribuciones geométricas, Diferencia las distribuciones, Muestra interés para
(Córdova
10 14/12/2020 6 II 9 hipergeométrica y de Poisson. geométricas, hipergeométricas y de desarrollar problemas con las 65
Zamora, 2003)
Muestra Aleatoria poisson distribuciones tratadas
 Distribución normal. Teorema del Aplica la distribución normal en Demuestra perseverancia y
límite central ejercicios propuestos. Presentan los seguridad al resolver (Córdova
11 21/12/2020 6 II 10 72
datos recolectados en tablas y ejercicios Zamora, 2003)
gráficos.
12 28/12/2020 al 01/01/2021 Ingreso de calificativos de la segunda consolidación al Sistema Académico
Distribución muestral y distribución t. Diferencia las distribuciones t, x² y Valora la importancia de las
(Miller, Freund,
13 04/07/2021 6 III 11 Distribución x² y “F”. “F” distribuciones en el diseño de 79
& Johnson, 2002)
experimentos
Estimación puntual de parámetros. Evalúa la estimación puntual de Muestra interés en la
(Lázaro Moisés,
14 11/01/2021 6 III 12 Error máximo de estimación parámetros. estimación puntual de 86
1998)
parámetros.
Estimación por intervalos Calcula los intervalos de confianza Muestra interés en los
(Córdova
15 18/01/2021 6 III 13 Intervalos de confianza de la media de la media. intervalos de confianza de la 93
Zamora, 2003)
media.
Intervalo de confianza de la varianza Calcula los intervalos de confianza Valora los intervalos de
16 25/01/2021 6 III 14 de la varianza. Presentan el informe confianza de la varianza. 100 (Obregón, 2012)
final de la investigación estadística.
17 01/02/2021 al 05/02/2021 Ingreso de calificativos de la tercera consolidación al Sistema Académico
VI. ESTRATEGIAS METODOLÓGICAS
6.1 Métodos
La metodología debe promover una formación por competencias para
resolver problemas de la realidad para lo cual se aplica el Aprendizaje
Basado en Problemas, ABP.
6.2 Procedimientos
1: Definición del problema: el alumno identifica el problema y define las
variables.
2: Planificación del aprendizaje: Identifica los contenidos y elabora un
cronograma de actividades para el aprendizaje.
3: Ejecución del aprendizaje: Realiza una revisión de la bibliografía,
elabora el marco teórico, realiza una observación del fenómeno y formula
una posible solución al problema.
4: Solución del problema y evaluación de la solución: se construye el
objeto de aprendizaje, el alumno manipula para concluir en un modelo de
solución y la realización de un informe final.
6.3 Recursos didácticos
Materiales de enseñanza: Presentación en Power Point, separatas, libros,
resúmenes, videos en plataforma Moodle.
Productos: Cada grupo presentará el informe final de la investigación
estadística.
Equipos: Computadora.
Aula virtual en: MS TEAMS

VII. EVALUACIÓN
7.1 Instrumentos de evaluación
La evaluación se realiza con los siguientes instrumentos:
• Rúbrica para medir prueba de desarrollo virtual
• Rúbrica de evaluación de trabajos
• Ficha de evaluación de exposición virtual
7.2 Sistema de calificación
En cada consolidado se califica las siguientes actividades:
 Contenido procedimental (CP): 40%
 Contenido conceptual (CC): 40%
 Contenido Actitudinal (CA): 20%
Nota parcial = CP*0.4 + CC*0.4 + CA*0.2
Nota promocional = (Nota Parcial 1 + Nota Parcial 2 + Nota Parcial 3)/3

7.3 Requisitos de aprobación

• Obtener la nota promocional de 11. En caso de tener decimales se
considera medio punto a favor del estudiante.
• Asistir a clases realizadas y a las prácticas virtuales un mínimo de 70%
 según lo establece el estatuto y el reglamento de la UNCP.

VIII. BIBLIOGRAFÍA

8.1 Bibliografía básica

1. Córdova Zamora, M. (2003). Estadísitca Descriptiva e Inferencial. Lima.
Perú: Quinta edición. Editorial Moshera S.R.L.
2. Lázaro Moisés, C. (1998). Inferencia Estadística. Lima. Perú: Segunda
Edición. Editorial Moshera S.R.L.
3. Miller, I., Freund, J., & Johnson, R. (2002). Probabilidad y estadística
para ingenieros. México: Cuarta edición. Editorial PHH.

8.2 Bibliografía fuente del problema

4. Parzen, E. (2006). Teoría Moderna de Probabilidades y sus Aplicaciones.
México: Segunda Edición. Grupo Noriega Editores.

8.3 Bibliografía complementaria

5. Obregón, I. (2012). Teoría de la Probabilidad. México: Tercera Edición. Grupo
Noriega Editores.
6. Rufino Moya, C. (2002). Probabilidad e Inferencia Estadística. Lima. Perú:
Segunda Edición. Editorial San Marcos.
Huancayo 28 de setiembre de 2020

Ing. Ronald Jacobi Lorenzo

Docente Contratado: Asociado a Tiempo Completo

REVISADO POR EL DIRECTOR(e) DEL DEPARTAMENTO

ACADÉMICO DE INGENIERÍA MECÁNICA
Fecha de revisión: 02 de octubre de 2020

Dr. Máximo Huamán Adriano

Docente Ordinario: Principal a dedicación exclusiva

APROBADO POR EL CONSEJO DE FACULTAD

Fecha de aprobación: 08 de octubre de 2020

M.Sc. Raúl Jorge Mayco Chávez Mg. Arturo Huber Gamarra Moreno
Decano Secretario docente