Unidad de Aprendizaje

Objetivos

Contenidos

Enseñanza

Aprendizaje

Criterios de

Evaluación

Bibliografía básica

 

 

 

 

 

 

 

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.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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.

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.