Capítulo 2 Reglas de curso y diagnostico

Para asegurar que nuestro espacio de aprendizaje sea un ambiente productivo, respetuoso y justo para cada uno de ustedes, es fundamental que sigamos algunas pautas de convivencia y evaluación. Estas reglas están diseñadas para fomentar la concentración, facilitar la participación y garantizar la integridad académica en todo momento.

2.1 Reglas de las clases

Durante la clase
  1. Respeto durante explicaciones. Evitar el uso de celulares cuando no sea requerido.
  2. Evite conversaciones que puedan irrumpir con el desarrollo de las clases.
  3. Si tiene alguna duda, pregunte todo lo que necesite.
Durante los exámenes o evaluaciones
  1. No se admite ningún tipo de pregunta relacionada con las temáticas vistas.
  2. Solo se responderán preguntas para aclaraciones relacionadas con redacción o instrucciones.
  3. No se permiten dispositivos electrónicos.

2.2 Política de evaluación y normas de integridad académica

Normas de evaluación y sanciones

Todo fraude o intento de fraude, en cualquier tipo de evaluación, acarreará al estudiante una calificación de 0.0, sin perjuicio de las acciones disciplinarias a que hubiere lugar

  1. Se entiende por FRAUDE ACADÉMICO, cualquier comportamiento o práctica ilícita, empleada para obtener una nota o alcanzar un objetivo en el desarrollo de una actividad académica, que vaya en contra de las normas, reglamentos y procesos pedagógicos que la Institución establece y que atenta contra la integridad intelectual y moral del estudiante.
  2. Las evaluaciones parciales o finales no presentadas serán calificadas con cero (0.0). Esta calificación solo podrá ser modificada por la calificación obtenida en una evaluación supletoria.

Fuente: Reglamento Estudiantil - Universidad del Norte

Inasistencia

En toda clase se tomará asistencia. Si las faltas exceden el 25% del total de las clases, el estudiante perderá el derecho del examen final, el cual será calificado en 0,0.

Fuente: Reglamento Estudiantil - Universidad del Norte

Inasistencias

Cuando un estudiante no pueda presentar exámenes o compromisos académicos en la fecha programada por motivos de fuerza mayor, podrá solicitar una evaluación supletoria al profesor de la asignatura, quien tendrá la facultad de autorizar la realización de la misma.

La evaluación supletoria se realizará dentro de los diez (10) días hábiles siguientes a la fecha inicialmente programada y es indispensable que el estudiante realice el trámite correspondiente en el sistema de información académico donde será aprobado y fijada la fecha de su realización.

Fuente: Reglamento Estudiantil - Universidad del Norte

2.3 Fechas de taller y examenes

Estas son las fecha de los taller y los examenes:

Fechas importantes
Tabla 2.1: Fechas de cortes y distribución de porcentajes
Corte Porcentaje Evaluación Semana
Primer Corte 25% 5% Actividades Hasta la semana 5
20% Parcial Semana 5
Segundo Corte 25% 5% Actividades Hasta la semana 9
20% Parcial Semana 9
Tercer Corte 25% 5% Actividades Hasta la semana 13
20% Parcial Semana 13
Cuarto Corte 25% 5% Actividades Hasta la semana 16
20% Parcial Fecha de registro

Otras fechas para tener en cuenta:

  • \(6-12\) de octubre. Semana de receso
  • Fecha limite de retiro: 5 de noviembre

2.4 Programación del curso por unidad

Este el contenido del curso de métodos estadísticos:

Contenido por corte
  1. I corte. Diagnósticos Inferencial
    • Análisis de correlación y RLS: introducción
    • Términos básicos
  2. II corte. Análisis de correlación y RLS
    • Modelación y aplicaciones
    • Supuestos e inferencia sobre los parámetros
  3. III corte. RLM: Matemáticas y aplicaciones
    • Supuestos e inferencia sobre los parámetros
  4. Temas adicionales
    • Otros modelos de regresión
    • Introducción al análisis multivariado

2.5 Referencias

Estas son algunas referencias para la clase de métodos

Referencias bibliográficas

Tabla 2.2: Referencias bibliográficas del curso
Referencia Bibliográfica Tipo de referencia Guía De Referencia Idioma Existe en Biblioteca
Probabilidad Y Estadística Para Ingeniería Y Ciencias, 2015, CENGAGE Learning. Libro impreso x Español Sí
Estadística descriptiva y distribuciones de probabilidad, Ediciones Uninorte 2015. ISBN: 9587419154. Libro impreso x Español Sí
Estadística inferencial, Ediciones Uninorte 2020. ISBN: 9587419154. Libro impreso x Español Sí
Practical Guide to Cluster Analysis in R: Unsupervised Machine Learning, 2017, STHDA. Libro impreso x Inglés Sí
Practical Guide To Principal Component Methods in R: PCA, M(CA), FAMD, MFA, HCPC, factoextra, 2017, STHDA. Libro impreso x Inglés Sí
Hands-On Time Series Analysis with R: Perform time series analysis and forecasting using R, 2019, Packt Publishing Ltd. Libro impreso x Inglés Sí

2.6 Terminos básicos de la estadística

Definición: Unidad experimental.

Es el objeto o entidad sobre la cual se realiza una observación o medición dentro de un estudio estadístico.

Ejemplo

En un estudio clínico, cada paciente corresponde a una unidad experimental.

Definición: Población, muestra, censo.
  • La población es el conjunto completo de unidades experimentales de interés
  • La muestra es un subconjunto de unidades experimentales o de una población. Debe ser representativa y aleatoria.
  • El censo es la enumeración completa de las unidades experimentales de una población.
Ejemplo

La colección de promedios por carreras de la Universidad del Norte (PPCUN) puede servir como una población estadística, y cualquier subcolección, digamos los PPCUN de la carrera de medicina, puede servir como una muestra de esa población.

Definición: Variable aleatoria, dato y observación
  • La variable es la característica que se desea medir u observar.
  • El dato: es el valor específico que toma una variable para una unidad experimental.
  • La observación es el conjunto de datos registrados para una unidad experimental.
Ejemplo

Una universidad está realizando un estudio para conocer el perfil de sus estudiantes de primer semestre. Para ello, se recolecta información de cada estudiante, como su edad, programa académico y puntaje obtenido en las pruebas de admisión.

Para el estudiante Laura Torres, se registraron los siguientes valores:
  • Edad: 18 años
  • Programa académico: Psicología
  • Puntaje de admisión: 92

Solución

  • Variable: Edad, programa académico, puntaje de admisión.

  • Dato: 18 años es el dato para la variable edad, Psicología para programa académico”, 92 para “Puntaje de admisión”.

  • Observación: Edad = 18, Programa = Psicología, Puntaje = 92

Definición: Parametro, estadístico.
  • Un parámetro es cualquier caractéristica numérica de una población.
  • Un estadístico es cualquier caractéristica numérica de una muestra.
Ejemplo

Una universidad quiere conocer el promedio de edad de todos sus estudiantes de primer semestre. Como sería costoso y demorado consultar a toda la población, se toma una muestra aleatoria de 100 estudiantes y se calcula su promedio de edad. Identifique el paramétro y el estadístico.

Solución

  • Parametro: El promedio real de edad de todos los estudiantes de primer semestre de la universidad.
  • Estadístico: El promedio de edad calculado con los 100 estudiantes seleccionados en la muestra.

Definición: Estadística descriptiva e inferencial.
  • Estadística descriptiva: Parte de la estadística que organiza, resume y presenta los datos de forma útil.
  • Estadística inferencial: Parte de la estadística que permite inferir propiedades poblacionales a partir de una muestra, sin necesidad de censar toda la población.

2.7 Diagnostico de estadística básica

Se realizará un diagnoticos de conceptos básicos

Ejercicio
  1. En una muestra de pacientes, el número de varones dividido entre el total de pacientes es:
  2. ¿Cuál de las siguientes medidas define mejor la tendencia central de los datos:
    5, 4, 42, 4, 6?
  3. Estadística inferencial es la rama de la estadística que se encarga de:
    1. Describir la información obtenida del estudio de una muestra para hacer inferencias sobre la población
    2. Describir un conjunto de datos recopilados en una muestra
    3. Diseñar científicamente un estudio con el objetivo de tomar decisiones respecto a un problema
    4. Estudiar el conjunto de individuos que poseen la característica sujeta a estudio
  4. La distribución normal::
    1. Es simétrica
    2. Es una distribución de probabilidad de variable discreta
    3. Es asimétrica
    4. La mediana no coincide con la moda
    5. Es bimodal
  5. El intervalo [media muestral ± 1,96 EEM (error estándar de la media)]::
    1. No dice gran cosa
    2. Comprende un 95% de las veces a la media poblacional
    3. Comprende un 99% de las veces a la media poblacional
    4. Da una seguridad del 68%
    5. Da una seguridad del 5%
  6. El intervalo [media muestral ± 1,96 EEM (error estándar de la media)]::
    1. No dice gran cosa
    2. Comprende un 95% de las veces a la media poblacional
    3. Comprende un 99% de las veces a la media poblacional
    4. Da una seguridad del 68%
    5. Da una seguridad del 5%
  7. Un estimador es:
    1. Un parámetro que se utiliza para estimar los estadísticos
    2. Un estadístico que se utiliza para estimar los parámetros de la muestra
    3. Un estadístico que se utiliza para estimar parámetros poblacionales
    4. Un parámetro que se utiliza para estimar algunos estadísticos
    5. Son todas falsas
  8. Los grados de libertad de una tabla de contingencia (independencia) \(2\times 2\) son:
    1. 1
    2. 2
    3. 3
    4. 4
    5. 5
  9. La estimación de medias se hace con:
    1. La distribución normal
    2. El error estándar
    3. La distribución \(t\) de Student
    4. La distribución binomial
    5. Ciertas i, ii y iii
  10. La estimación de porcentajes se hace con (Señalar lo falso):
    1. La distribución normal
    2. La distribución t de Student
    3. La distribución binomial
    4. El porcentaje muestral
    5. El error estándar del porcentaje
  11. Se desea comparar la talla media entre hombres y mujeres. ¿Cuál será la prueba estadística más apropiada?
    1. F de Snedecor
    2. Chi-cuadrado
    3. t de Student
    4. Coeficiente de correlación de Pearson
    5. Ninguna de las anteriores
  12. Si el contraste \(H_0: \mu = 50\) , \(H_1: \mu < 50\) no se rechaza con un \(p-valor = 0,12\), el contraste \(H_0: \mu \geq 30\) , \(H_1: \mu < 30\):
    1. Se rechaza \(H_0\)
    2. Contraste unilateral cola a la izquierda
    3. \(p-valor = 0.12\)
    4. \(p-valor = 0.88\)
    5. Ciertas 2 y 4

  13. Si el contraste \(H_0: \mu = 100\) , \(H_1: μ > 100\) se acepta con un \(p-valor = 0,10\), el contraste \(H_0: \mu \leq 100\) , \(H_1: \mu > 100\) tiene:

    1. \(p-valor = 0.10\)
    2. Contraste unilateral cola a la derecha
    3. \(p-valor = 0.05\)
    4. \(p-valor = 0.90\)
    5. Ciertas 2 y 3