Descripción
Evaluación diagnóstica. Proyecto transversal.
Progresión 1. Emplea un análisis exploratorio de datos no agrupados a partir del cálculo de medidas de tendencia central, de dispersión y representaciones gráficas, tales como histogramas y diagramas de caja y bigotes para efectuar comparaciones, identificar patrones y tendencias que permitan verificar si se distribuyen normalmente en problemáticas de diversos contextos, haciendo uso de los recursos tecnológicos al alcance.
Medidas de tendencia central y dispersión. Medidas de tendencia central para datos no agrupados. Medidas de dispersión para datos no agrupados. Diagramas de caja y bigotes. Evaluación formativa. Autoevaluando mis aprendizajes.
Progresión 2. Identifica y distingue en una situación de su entorno la población y el tipo de muestreo utilizado para analizar la distribución de las medias muestrales a medida que se incrementa el tamaño de la muestra, favoreciendo una aproximación informal al teorema del límite central a través del uso de recursos tecnológicos disponibles.
Técnicas de muestreo y distribuciones muestrales. Población y muestra. Muestreo no probabilístico. Muestreo probabilístico. Distribuciones muestrales. Evaluación formativa. Autoevaluando mis aprendizajes. Instrumentos de evaluación.
Evaluación diagnóstica. Proyecto transversal.
Progresión 3. Calcula intervalos de confianza, utilizando la distribución normal como modelo matemático, cuando se conoce la desviación típica poblacional o se tiene una muestra grande (mayor a 30) para efectuar una estimación de la media a partir de la información obtenida de una muestra en problemáticas o situaciones propias de las ciencias y su entorno.
Intervalos de confianza con distribución normal. Conceptos básicos de estimación. Estimación puntual. Estimación por intervalo. Intervalos de confianza. Estimación de la media μ con σ conocida. Error de estimación máximo y tamaño de muestra. Evaluación formativa. Autoevaluando mis aprendizajes.
Progresión 4. Calcula intervalos de confianza, utilizando la distribución t Student como modelo matemático, cuando se desconoce la desviación típica poblacional o se tiene una muestra pequeña (menor a 30) para efectuar una estimación de la media a partir de la información obtenida de una muestra en problemáticas o situaciones propias de las ciencias y su entorno.
Distribución t de Student. Definición y propiedades. Intervalos de confianza para μ con σ desconocida. Evaluación formativa. Autoevaluando mis aprendizajes. Instrumentos de evaluación.
Evaluación diagnóstica. Proyecto transversal.
Progresión 5. Identifica los conceptos y aplica el procedimiento para contrastar hipótesis estadísticas a partir de la selección del modelo apropiado (distribución z o t, considerando sigma conocida o tamaño de muestra pequeño), haciendo uso de los recursos tecnológicos disponibles y favoreciendo el pensamiento crítico en situaciones de toma de decisiones en problemáticas contextuales.
Contraste de hipótesis estadísticas. Conceptos sobre hipótesis estadísticas. Prueba de hipótesis para la media de una población. Evaluación formativa. Autoevaluando mis aprendizajes.
Progresión 6. Contrasta hipótesis a partir de datos estadísticos que provienen de variables cuantitativas para determinar si las medias de dos muestras son estadísticamente iguales o distintas a través de la prueba t, haciendo uso de recursos tecnológicos disponibles para la toma de decisiones informadas en diversos contextos.
Prueba de hipótesis para dos medias poblacionales. Conceptos básicos. Pruebas de hipótesis para dos medias poblacionales. Evaluación formativa. Autoevaluando mis aprendizajes.
Progresión 7. Analiza y establece la relación existente entre dos variables cuantitativas por medio de una representación gráfica y el cálculo del coeficiente de correlación de Pearson para la construcción de un modelo de regresión lineal, mediante el uso de los recursos tecnológicos disponibles, donde se explique la causalidad existente en problemas de su entorno, valorando sus alcances y limitaciones para propiciar el pensamiento crítico.
Regresión lineal. Nociones previas. Diagramas de dispersión. Correlación lineal. Regresión lineal. Evaluación formativa. Autoevaluando mis aprendizajes.
Progresión 8. Contrasta hipótesis a partir de datos estadísticos que provienen de variables categóricas para determinar si existe independencia entre ellas a través de la prueba de chi cuadrada x2 y el uso de recursos tecnológicos disponibles, y con ello generar conciencia en la toma de decisiones en diversos contextos.
La distribución chi cuadrada. Evaluación formativa. Autoevaluando mis aprendizajes. Instrumentos de evaluación.
Anexo A. Tabla de distribución normal estándar acumulativa.
Anexo B. Tabla de distribución t de Student.
Anexo C. Valores críticos de la distribución chi cuadrada.
