Estadística Inferencial II (Gestión Empresarial)
Mediante esta materia el alumno establecerá relaciones lineales entre dos o más variables explicatorias y las dependientes, así como también estudiará la aplicación del diseño de experimentos industriales e identificará las variables o factores que podrían mejorar la calidad de los productos y procesos. Además analizará las series de tiempo en situaciones reales.
La materia de estadística inferencial II consta de cinco temas principales
 


                    Regresión lineal simple y correlación.


Mediante la cual se aplican, desarrollan y analizan las técnicas de regresión lineal simple para hacer predicciones de sucesos futuros en el ramo empresarial.
                
• Modelo de regresión simple.
• Supuestos.
• Determinación de la ecuación de regresión.
• Medidas de variación.
• Cálculo de los coeficientes de correlación y de determinación.
• Análisis residual.
• Inferencias acerca de la pendiente.
• Aplicaciones.



                   Regresión lineal múltiple


Mediante la cual se interpreta el proceso metodológico para la construcción de un modelo de regresión múltiple. Se manipula un conjunto de datos con el fin de obtener los parámetros del modelo para su análisis.

• Modelo de regresión múltiple.
• Estimación de la ecuación de regresión múltiple.
• Pruebas de hipótesis para los coeficientes de regresión.
• Intervalos de confianza para los coeficientes de regresión
• Coeficiente de determinación múltiple
• Aplicaciones.




                   Análisis de serie de tiempo


Mediante la cual se utilizan las diferentes técnicas de análisis de series de tiempo para estimar el comportamiento de las variables a través del tiempo, calculados con base a: tendencias, fluctuaciones cíclicas, variaciones estacionales y variaciones irregulares ( al azar).

• Componentes de una serie de tiempo.
• Método de mínimos cuadrados.
• Métodos de promedios móviles.
• Métodos de suavización exponencial.
• Tendencias no lineales.
• Variación estacional.
• Aplicaciones.




                 Diseño experimental para un factor


Mediante la cual se investiga el comportamiento de una variable independiente (factor) en el desarrollo de una variable de respuesta, que permitirá mejorar la calidad de un proceso.

• Introducción, conceptualización, importancia y alcances del diseño experimental en el ámbito empresarial.
• Clasificación de los diseños experimentales.
• Nomenclatura y simbología en el diseño experimental.
• Identificación de los efectos de los diseños experimentales.
• La importancia de la aleatorización de los especímenes de prueba.
• Supuestos estadísticos en las pruebas experimentales.
• Prueba de Duncan.
• Aplicaciones industriales.




                   Diseño experimental con bloques al azar y diseños factoriales


Mediante la cual se investiga el comportamiento de dos o más factores en una variable de respuesta que permitirá mejorar la calidad de un proceso. Además se estudian los diferentes bloques que podrían afectar las respuestas. Así como tambien se analizan los diseños factoriales 2^K.

• Metodología del diseño experimental de bloques al azar.
• Diseño de experimentos factoriales.
• Diseño factorial 2^K.
• Diseño de cuadrados latinos.
• Diseño de cuadrados grecolatinos.
• Aplicaciones.


Bibliografía

• Walpole-Myers. Probabilidad y Estadística para Ingenieros. Mc.Graw-Hill.
• John E. Probabilidad y Estadística para Ingenieros. Prentice-Hall.
• Murray R. Probabilidad y Estadística. Mc. Graw-Hill.
• Montgomery, Douglas C., Diseño y Análisis de Experimentos, Grupo Editorial Iberoamérica S. A. de C.
 Irwin y Freund John E. Probabilidad y Estadística para Ingenieros. Prentice-Hall.
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