Catálogo de Cursos | Ingeniería en Estadística
Primer Año
Asignatura teórico práctica donde el estudiante desarrollará el pensamiento lógico matemático. Al estudiante se le proporcionan conceptos fundamentales de la lógica matemática y teoría de Conjunto, base del razonamiento matemático, que le permitirán comprender y aplicar algunas reglas fundamentales y elementales de la matemática en las otras unidades del curso: números reales, geometría analítica, funciones reales y polinomios.
El curso es presencial de carácter teórico-práctico que pretende desarrollar en el estudiante un pensamiento crítico en relación a lo que es un dato, como se captura y principalmente como se describen pequeños, medianos y grandes conjuntos de datos a través de medidas descriptivas apropiadas.
La asignatura se divide en ocho unidades temáticas, desde la introductoria con conceptos propios de la estadística, pasando por medidas descriptivas ad hoc hasta medidas de uso común en situaciones reales (tasas y números índices).
Se espera que el estudiante al terminar el curso sea capaz de manejar conocimientos fundamentales que le permitan describir datos según el tipo de variable, el tipo de estudio y si los datos fueron seleccionados aleatoriamente o no. Además, tendrá la capacidad de proponer indicadores adecuados en relación a como los datos fueron capturados.
Se espera que al final del curso el estudiante sea capaz de:
1. Utilizar las instrucciones básicas de un lenguaje de programación estructurada: secuencia, selección y repetición.
2. Utilizar las capacidades de manejo de estructuras de datos simples y compuestos.
3. Diseñar programas modulares mediante subrutinas.
4. Desarrollar programas para la manipulación de archivos de datos.
Esta asignatura está orientada a mejorar el desempeño en las competencias de comprensión y producción de textos de los estudiantes para facilitar el proceso de formación académica. Las experiencias formativas que se brindan buscan lograr un tránsito exitoso en la universidad y un desempeño profesional acorde con el perfil UV y perfil de egreso de la Carrera. Este curso se sustenta en el modelo de alfabetización académica y enfatiza en las competencias transversales de comunicación oral y escrita que posibiliten un adecuado desempeño disciplinar en el área de estudio comprendida por la carrera.
Estimula al estudiante un interés genuino por la actividad científica y el pensamiento crítico, además de potenciar la competencia de autorregulación en los estudiantes de primer año, con el fin de que estos logren mejorar sus capacidades afectivas, cognitivas, metacognitivas y actitudinales, en torno a sus desempeños relacionados con planificación de actividades académicas, manejo de estrategias y tiempos de estudios, ejecución eficiente de tareas académicas y disposición hacia el trabajo colaborativo considerando elementos de la comunicación interpersonal.
Se espera que el estudiante al terminar el curso sea capaz de resolver problemas con un pensamiento crítico en el ámbito de las ciencias a través del aprendizaje colaborativo. Además, tendrá la capacidad de generar nuevas ideas y obtener la información necesaria para mejorar su aprendizaje.
El estudiante desarrollará las habilidades necesarias para la aplicación y el manejo de los conceptos de cálculo en una variable, fomentando la consolidación de los conceptos que el estudiante ha sido expuesto con anterioridad y complementándolos con el conocimiento de límites, continuidad y derivación. La asignatura responde a un ciclo de formación inicial. Al finalizar el curso el alumno será capaz de manejar conocimientos relacionados con calculo diferencial en una variable, además de reconocer los espacios y el tipo de problemas en los que pueden ser aplicados. Finalmente, se espera que el estudiante tenga la capacidad de generar nuevas ideas y obtener la información necesaria para mejorar su aprendizaje.
Prerreq: IEST 113 Computación I »
Se trabaja con problemas reales de la estadística por medio de software estadístico. Los problemas reales surgen desde trabajar datos que están disponibles en el software o datos de fuentes externas (típicamente en Excel, Acces o datos en archivo de texto). El supuesto básico para administrar datos es no dar por hecho que los datos están correctamente digitados o correctamente reconocidos desde el archivo original. Se enseñan técnicas para capturar problemas en los datos. A su vez, se enseñará a documentar la depuración de los datos. Sabrán concatenar subconjuntos de datos. Quedarán en condiciones de elaborar simulaciones de procedimientos estadísticos para estudiar propiedades básicas, Se espera que el estudiante esté en condiciones de trabajar profesionalmente en la limpieza de datos con elementos técnicos de la administración de datos. Esta asignatura se imparte con el software estadístico Stata.
Prerreq: IEST 113 Computación I »
Segundo Año
Se entregan los elementos fundamentales de los vectores y las matrices, sus propiedades y aplicaciones. Tanto los vectores como las matrices son fundamentales para asignaturas propias de la estadística.
Prerreq: IEST 122 Cálculo I »
El estudiante desarrollará las habilidades matemáticas necesarias en el cálculo integral y básicas de ecuaciones diferenciales, logrando la comprensión y manejo de dichas habilidades. Al finalizar el curso el alumno podrá manejar conocimientos fundamentales del cálculo integral y ecuaciones diferenciales, que le permitirán resolver problemas con un pensamiento crítico.
Prerreq: IEST 112 Descripción de datos »
En esta asignatura -a modo de introducción- se presentan: probabilidades, variables aleatorias, inferencia en una población, regresión y correlación. Estimaciones puntuales y por intervalos confidenciales. Además se discuten conceptos de pruebas de hipótesis estadísticas.
Prerreq: IEST 113 Computación I »
Se le entregan las herramientas necesarias que le permitan analizar y aplicar los distintos métodos numéricos a una gran variedad de problemas de tipo científico en especial en el ámbito de la estadística donde se requieren soluciones aproximadas.
Prerreq: IEST 125 Inglés I »
Complemento del Inglés I. Se espera que el estudiantes esté en condiciones de leer inglés técnico con un lenguaje propio de la estadística.
Se espera que en esta asignatura comprendan en forma amplia y cabal el proceso administrativo, que representa las actividades básicas que debe cumplir todo administrador en las organizaciones, en las que le corresponda actuar. La planeación, organización, dirección y control se estudian, de tal manera que el estudiante adquiera un marco formal de referencia para comprender la resolución de problemas de carácter administrativo.
Prerreq: IEST 212 Cálculo II »
Prerreq: IEST 212 Cálculo II »
Prerreq: IEST 213 Métodos estadísticos »
Se introduce al estudiantes en la teoría de probabilidades. Al término del curso el estudiante debe manejar con claridad los conceptos de probabilidades que son la base del razonamiento estadístico.
Prerreq: IEST 213 Métodos estadísticos »
Prerreq: IEST 214 Análisis numérico »
Esta asignatura presenta los contenidos y prácticas necesarias para que el estudiante comprenda y utilice los distintos factores de la comunicación científica. Así mismo, podrá identificar y aplicar los principios de estructuración y elaboración de textos escritos, junto con la preparación y ejecución de presentaciones orales, actividades que son propias del quehacer estadístico.
Tercer Año
Prerreq: IEST 221 Administración I »
Estudios de la evaluación privada de proyectos de inversión. Se analizan en profundidad las etapas de deseabilidad y factibilidad financiera dentro de la evaluación privada de proyectos. Se estudian los aspectos relevantes de la determinación del costo de capital de la empresa, con énfasis en análisis del riesgo operativo y riesgo financiero.
Prerreq: IEST 223 Probabilidades »
Se proporcionan los elementos fundamentales de la Inferencia Estadística. Se espera que el estudiante conozca con cierta profundidad los conceptos más importantes de la teoría de estimación de parámetros y de test de hipótesis. Además, se espera que el estudiante desarrolle los conocimientos adquiridos en aplicaciones de análisis de datos.
Prerreq: IEST 314 Microeconomía »
Prerreq: IEST 313 Inferencia »
Prerreq: IEST 313 Inferencia »
Prerreq: IEST 313 Inferencia»
Prerreq: IEST 211 Álgebra lineal »
Prerreq: IEST 223 Probabilidades »
Se estudia en profundidad la distribución normal multivariante y sus propiedades. Además las distribuciones de formas lineales y cuadráticas necesarias, como requisitos para las asignaturas de modelos lineales y métodos multivariante.
Prerreq: IEST 313 Inferencia »
Contenido del curso de acuerdo a la oferta semestral.
Cuarto Año
Prerreq: IEST 315 Fundamentos de investigación »
Prerreq: IEST 322 Muestreo I »
Se estudian los aspectos estadísticos asociados al diseño de encuestas y de análisis de los resultados obtenidos de las mismas. Se destaca el planteamiento de problemas, la medición de variables, el diseño y validación de instrumentos, el análisis de los resultados y la estructura del informe respectivo.
Se espera que al final de la asignatura el estudiante sea capaz de:
1. Reconocer las ventajas y limitaciones de las encuestas.
2. Reconocer las etapas en el diseño de una encuesta y los aspectos estadísticos asociados.
3. Analizar resultados asociados al diseño de la encuesta sí como de su aplicación..
4. Elaborar informes que incluyan metodología y resultados; interactuando, donde sea posible, con software estadístico disponible.
Prerreq: IEST 322 Muestreo I »
En la práctica rara vez se dan las condiciones para aplicar uno de los planes de muestreos clásicos que se presentan en Muestreo I. En la práctica se suelen combinar estos planes cuando, además, se desconoce el tamaño de la o las poblaciones.
Prerreq: IEST 313 Inferencia »
Se introduce la metodología y aplicaciones de tópicos importantes de la investigación operativa, caracterizados generalmente por la formulación de modelos especiales, tales como: fenómenos de espera, inventario y programación lineal.
Prerreq: IEST 313 Inferencia »
Se introducen modelos de series cronológicas y sus aplicaciones. Se entrega al estudiante la metodología estadística para el manejo de modelos de predicción.
Prerreq: IEST 313 Inferencia »
Prerreq: IEST 325 Distribución de formas cuadráticas »
Proporcionar los elementos básicos de regresión lineal simple como múltiple cuando la variable de respuesta sigue una distribución gaussiana. Al término de la asignatura el estudiante estará en condiciones de: 1. Reconocer y plantear modelos lineales. 2. Estimar parámetros y realizar inferencia 3. Analizar los supuestos de un módulo. 4. Seleccionar el mejor modelo.
Prerreq: IEST 313 Inferencia »
Contenido del curso de acuerdo a la oferta semestral.
TIPE (Taller de Integración Perfil sello UV). Son asignaturas netamente prácticas donde individual y colectivamente ponen a disposición de la comunidad sus conocimientos de estadísticos.
Prerreq: IEST 415 Modelos lineales »
Tablas de contingencias para variables en escala nominal u ordinal son presentadas. No siempre la variable de respuesta sigue un modelo de probabilidad gaussiano. Se requiere de modelos de regresión diferentes al gaussiano tales como logístico, Multinomial, Posisson, Binomial Negativo entre otros.
Prerreq: IEST 412 Muestreo II »
Se estudian los fundamentos del control de la calidad y la aplicación de los métodos estadísticos de uso habitual en él, por lo cual se espera que al término de la asignatura el estudiante esté capacitado para aplicarlos en procesos relacionados con la producción de bienes y/o prestación de servicios.
Prerreq: IEST 415 Modelos lineales »
El estudiante estará en condiciones de:
• Plantear modelos de diseños experimentales
• Reconocer en problemas reales cuál es el diseño experimental más apropiado.
• Comprender el significado y la implicancia de los supuestos que validan los modelos que se propongan y se puedan verificar la validez de tales supuestos.
• Reconocer qué combinación de los parámetros en los modelos que postule es posible estimar y cómo estimar tales combinaciones.
• Determinar tamaños muestrales para los diseños que se postulan.
• Elaborar informes que concluyan metodología y resultados interactuando, donde sea posible, con software que se disponga.
Prerreq: IEST 415 Modelos lineales »
Se presentan técnicas para analizar datos multivariados, tanto del punto de vista descriptivo como inferencial. El objetivo es entregar al estudiante los principales métodos de análisis de datos multivariantes y el uso de los software para su uso e implementación.
Prerreq: IEST 415 Modelos lineales »
Entregar a los estudiantes formación en la aplicación “modelos lineales generalizados” incluyendo tanto la teoría como la aplicación de estos modelos paramétricos utilizando programas computacionales estadísticos. Al final de la asignatura, el estudiante estará en condiciones de: reconocer y aplicar las técnicas estadísticas apropiadas para la utilización de estos modelos.
Prerreq: IEST 313 Inferencia »
Prerreq: IEST 417 TIPE I »
TIPE (Taller de Integración Perfil sello UV). Son asignaturas netamente prácticas donde individual y colectivamente ponen a disposición de la comunidad sus conocimientos de estadísticos.
Quinto Año
Prerreq: * »
El estudiante realiza en una empresa o institución un trabajo práctico donde aplica los conocimientos adquiridos en su carrera.
Prerreq: * »
Cuarto Año Aprobado.
Prerreq: IEST 313 Inferencia »
Contenido del curso de acuerdo a la oferta semestral.
Prerreq: IEST 427 TIPE II »
TIPE (Taller de Integración Perfil sello UV). Son asignaturas netamente prácticas donde individual y colectivamente ponen a disposición de la comunidad sus conocimientos de estadísticos.
Prerreq: IEST 511 Práctica profesional I »
El estudiante realiza en una empresa o institución un trabajo práctico donde aplica los conocimientos adquiridos en su carrera.
Prerreq: IEST 512 Taller de título I »
Desarrolla un tópico de su interés bajo la tutela de un profesor en un tema de desarrollo propuesto. Presenta su trabajo final.
