OBJETIVO(S) GENERAL(ES) DEL CURSO (competencias específicas a desarrollar en el curso)
Identificar y manejar equipos con sus unidades de medición, analizar e interpretar técnicas y herramientas estadísticas en el control de procesos.
COMPETENCIAS PREVIAS
Conocer y comprender los fundamentos de la teoría de la probabilidad y estadística descriptiva e inferencial para la solución de problemas que exijan una aplicación real a procesos.
Calcular, interpretar y aplicar medidas de tendencia central para un conjunto de datos no agrupados: media aritmética, geométrica, moda, mediana, rango medio y eje medio, asimismo sus medidas de dispersión tales como el rango, desviación media, varianza, desviación estándar y coeficiente de variación, errores de estimación y límites de tolerancia para límites de confianza de distribuciones muestrales entre otros.
Representar, Interpretar y aplicar la información mediante gráficas de barras, histogramas, polígonos de porcentajes acumulados, diagramas circulares, etc.
Distinguir los tipos y tamaños reales de muestreo aplicados en los procesos de la industria alimentaria. representativos de poblaciones finitas e infinitas.
Plantear hipótesis acerca de un valor de un parámetro.
Interpretar datos para la toma de decisiones.
Identificar y resolver problemas afines a su ámbito profesional.
Poseer iniciativa y espíritu emprendedor.
Identificar y manejar equipos con sus unidades de medición, analizar e interpretar técnicas y herramientas estadísticas en el control de procesos.
COMPETENCIAS PREVIAS
Conocer y comprender los fundamentos de la teoría de la probabilidad y estadística descriptiva e inferencial para la solución de problemas que exijan una aplicación real a procesos.
Calcular, interpretar y aplicar medidas de tendencia central para un conjunto de datos no agrupados: media aritmética, geométrica, moda, mediana, rango medio y eje medio, asimismo sus medidas de dispersión tales como el rango, desviación media, varianza, desviación estándar y coeficiente de variación, errores de estimación y límites de tolerancia para límites de confianza de distribuciones muestrales entre otros.
Representar, Interpretar y aplicar la información mediante gráficas de barras, histogramas, polígonos de porcentajes acumulados, diagramas circulares, etc.
Distinguir los tipos y tamaños reales de muestreo aplicados en los procesos de la industria alimentaria. representativos de poblaciones finitas e infinitas.
Plantear hipótesis acerca de un valor de un parámetro.
Interpretar datos para la toma de decisiones.
Identificar y resolver problemas afines a su ámbito profesional.
Poseer iniciativa y espíritu emprendedor.
- Profesor: YAMINA SIXTOS BALDENEBRO