Profesor | María de los Dolores Sánchez Castañeda | lu mi vi | 8 a 9 | Taller de Análisis Numérico |
Ayudante | Samuel Joaquin Jacobo | ma ju | 8 a 9 | Taller de Análisis Numérico |
Ayudante | Andrea Zuñiga Islas | ma ju | 8 a 9 |
SE HA AMPLIADO EL CUPO DEL GRUPO A 50 PERSONAS.
EL SALÓN QUE NOS CORRESPONDE ES EL TALLER DE ANÁLISIS NUMÉRICO EN EL EDIFICIO TLAHUIZCALPAN, NIVEL PRINCIPAL.
La sesión informativa sobre el curso será el día lunes 23 de enero a las 11 am por Zoom en la siguiente liga:
https://cuaieed-unam.zoom.us/j/87866179528
Los interesados deberán accesar con su cuenta de la facultad de ciencias @ciencias.unam.mx
La liga para unirse al Grupo en Classroom se publicará aquí más adelante.
Programa de Probabilidad 2
A continuación se describirá la forma en la que se llevará acabo y cómo se evaluará el curso.
El método de enseñanza es el de exposición y aprendizaje basado en el pensamiento. Esto desarrollará las habilidades de análisis, asociación, contextualización de los conceptos y problemas para aplicaciones del mundo real. Se promueve la participación y exposición de tareas y problemas en clase. El desarrollo de habilidades computacionales se complementa con la introducción al manejo del paquete estadístico R.
1. Las clases se llevarán a cabo de manera presencial, a menos que la Facultad determine que no existen condiciones sanitarias, en cuyo caso se avisará la forma en la que se procederá. El aula se publicará próximamente.
2. La gestión del curso respecto de entrega de las tareas, anuncios, publicación de calificaciones, etc. se hará por medio de Google Classroom, por lo cual, es necesario que ingresen al grupo con la liga siguiente liga:
https://classroom.google.com/c/NTQxMzA4OTUyMjM2?cjc=scsnl5x
3. Las clases comenzarán el lunes 30 de enero y serán de las 8:00 a 9:00 AM.
4. El curso estará basado en el temario oficial de la materia que se presenta a continuación
https://www.fciencias.unam.mx/sites/default/files/temario/626.pdf
Objetivos generales: Que el alumno trabaje con vectores aleatorios, esto es, variables aleatorias en dimensiones mayores a uno y probar resultados clásicos importantes en la Teoría de la Probabilidad.
Objetivos específicos:
· Conocer algunas definiciones básicas sobre vectores aleatorios y sus características.
· Estudiar funciones relacionadas con el concepto de momentos y esperanza condicional.
· Analizar métodos para la obtención de la distribución de funciones de vectores aleatorios.
· Entender el concepto de sucesiones y convergencia basados en teoremas y lemas relacionados con las variables aleatorias. Aplicar los resultados.
Tema 1. Vectores aleatorios.
Tema 2. Momentos y esperanza condicional
Tema 3. Distribuciones de Funciones de Vectores Aleatorios
Tema 4. Sucesiones y convergencia de variables aleatorias
5. Las clases impartidas por el profesor serán los lunes, miércoles y viernes, mientras que las impartidas por los ayudantes serán los martes y jueves.
6. Se manejará un sistema de evaluación continua, adicionalmente tareas cortas, tareas largas, participación en clase, exposiciones, cursos de R en DataCamp y exámenes.
7. Los exámenes se realizarán de manera escrita y presencial en fechas acordadas previamente. No habrá aplicación de exámenes extemporáneos.
8. Las participaciones serán sobre las tareas, se seleccionará de manera aleatoria a una persona que expondrá el o los problemas de las tareas cortas y largas. Las fechas de exposición se asignarán durante el curso. Las tareas se realizarán por equipos.
9. La evaluación se ponderará de la siguiente manera:
20% 1er examen parcial
20% 2º examen parcial
20% 3er examen parcial
20% Tareas largas, una por tema y todas tendrán el mismo valor
10% Participación, y exposiciones
10% Cursos de Probabilidad en R por DataCamp
10. Bibliografía
Para bibliografía complementaria consultar temario oficial:
https://www.fciencias.unam.mx/sites/default/files/temario/626.pdf
SOBRE OYENTES
Se permitirá el ingreso de oyentes dependiendo del cupo, sin embargo la calificación no se podrá guardar para otro semestre.
Email de contacto: dolores.sanchez@ciencias.unam.mx