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Unidad de Aprendizaje |
Objetivos |
Contenidos |
Enseñanza Aprendizaje |
Criterios de Evaluación |
Bibliografía básica |
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Probabilidad |
El estudiante conocerá, comprenderá y aplicará los modelos probabilísticos que fundamentan la teoría estadística |
1. Espacios de probabilidad. 2. Función de distribución y de densidad. 3. Características de las distribuciones. 4. Modelos de probabilidad univariados. 5. Modelos de probabilidad bivariados. 6. Transformaciones de variables. 7. Aplicaciones usando R |
· Exposición · Taller · Solución de problemas |
· Examen Parcial 1: 20% · Examen Parcial 2: 20%
· Examen Parcial 3: 20%
· Talleres: 30%
· Simulación: 10% |
1. Casella, G., & Berger, R. L. (2013). Statistical inference. Australia: Brooks/Cole Cengage Learning. 2. De Finetti, B. (2017). Theory of probability: A critical introductory treatment (Vol. 6). John Wiley & Sons 3. Roussas, G. G. (2015). An introduction to probability and statistical inference. Elsevier 4. Ross, S. M. (2017). Introductory statistics. Academic Press. |
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Álgebra Lineal |
El estudiante conocerá, comprenderá y aplicará conceptos relacionados con sistemas de ecuaciones lineales, matrices, valores y vectores propios, ortogonalidad, formas canónicas y cuadráticas. |
1. Vectores y matrices 2. Sistemas de ecuaciones lineales. 3. Valores y vectores propios. 4. Ortogonalidad. 5. Formas canónicas. 6. Formas cuadráticas. 7. Aplicaciones usando 8. MATLAB y R. |
· Exposición · Taller · Solución de problemas |
· Exámenes Parciales y/o final: 60%.
· Tareas y participación: 40%. |
1. Lay, D. C. 2. (2011). Linear algebra and its applications. Harlow: Pearson Education. Principio del formulario. 3. Meyer, C. D. (2000). Matrix analysis and applied linear algebra. 4. Philadelphia: Society for Industrial and Applied Mathematics. 5. Nicholson, W. K. (1995). Linear algebra with applications. 6. Boston: PWS Publishing Company. 7. Strang, G. (2006). Linear algebra and its applications. Australia: Thomson. |
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Análisis Matemático |
El estudiante obtendrá la capacidad de estructurar argumentos matemáticos, así como formular conceptos y resultados básicos del cálculo elemental en el contexto del análisis matemático. |
1. Sistema de los números reales. 2. Funciones continuas. 3. Derivadas. 4. La integral de Riemann y Riemann-Stieljes. 5. Sucesiones y series de funciones. 6. Algunas funciones especiales. 7. Aplicaciones usando MATLAB. |
Exposición Taller Solución de problemas |
· Exámenes Parciales y/o final: 60% · Tareas y participación: 40% |
1. Canuto C. and Tabaco A. (2008).Mathematical Analysis I. Milan: Springer-Verlag. 2. Davidson K. R. and Donsig A. P. (2000). 3. Real analysis and applications. 4. Springer. 5. Rudin W. (1976). 6. Principles of Mathematical Analysis. Mc Graw Hill. Tercera Edición. USA. |
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