Introducción

Esta asignatura aborda algunos de los tópicos de un curso de modelos lineales (análisis de regresión y principios de diseños experimentales, conceptos básicos de diseños factoriales) y una introducción a las series de tiempo. Usaremos algunos programas para analizar los datos: R, hoja de cálculo y SPSS.

Se plantea como una asignatura básica de la Carrera de Ingeniería industrial, y común a la mayor parte de la Ingeniería aplicada. Proporciona los elementos para el diseño de experimentos estadísticos, las bases para seleccionar la estrategia experimental que permita obtener la información requerida al costo mínimo, la evaluación de los resultados experimentales, en la selección de la mejor opción que ofrece más confiabilidad a las conclusiones.

La materia, se presenta en cinco unidades: La unidad uno, introduce al estudiante al análisis de las relaciones entre variables, la aplicación de la teoría de mínimos cuadrados para la estimación de parámetros y el modelo matemático resultante del caso de estudio y sus condiciones de validez. La unidad dos, introduce al estudiante en los conceptos del diseño estadístico de experimentos, familia de diseños para comparar tratamientos, diseños complementarios al azar y ANOVA. Permitiendo la resolución de problemas de equipos de bajo rendimiento, de mejora de eficiencia, etc. La unidad tres, introduce al alumno en los conceptos del diseño de bloques, bloques completos al azar, cuadrado latino, cuadrado grecolatino, donde compara el resultado de los experimentos y obtiene la mejor solución a un problema concreto. La unidad cuatro, introduce al alumno en los conceptos básicos en el diseño de factoriales con dos factores, tres factores, factorial general, modelos de efectos aleatorios. Desarrolla diferentes experimentos con grado de complejidad más elevado en el número de factores, variables de salida, interpretación de resultados y elección de la mejor opción aplicable. La unidad cinco, introduce al alumno en los conceptos básicos de los modelos clásicos de series de tiempo, análisis de tendencias, análisis de variaciones cíclicas, medición de variaciones estacionales, aplicación de ajustes estacionales pronósticos basados en factores de tendencia y estacionales. Para determinar el mejor pronóstico de la demanda de un bien con base en el análisis de la situación real, y los recursos requeridos para ello.

El enfoque sugerido para la materia requiere que las actividades prácticas promuevan el desarrollo de habilidades para la experimentación, tales como: identificación, manejo, control de variables y de datos relevantes; además del planteamiento de una estructura de experimentación; se desarrollarán prácticas de laboratorio de cómputo para introducir al estudiante en uso del software estadístico disponible, como es el SPSS, Minitab o el paquete R (de distribución gratuita) para realizar el ANOVA e interpretar los resultados.

CRITERIOS DE EVALUACIÓN.
SABER(40) 
Examen escrito (40%)

SABER HACER (50%)
Prácticas en el salón de clases y participación (15%)
Resolución de problemas extra-clase (20%)
Proyecto de unidad: video (15%)

SER (10%) 
Puntualidad, asistencia y respeto entre participantes de la clase (10%)