Actuaría (plan 2006) 2024-2

Sexto Semestre, Procesos Estocásticos

¡Bienvenides!

Contenido

En este curso seguiremos el temario oficial (que pueden encontrar en la página de la facultad). La bibliografía sugerida en ese temario es también la bibliografía sugerida para el curso. No seguiremos un libro en específico aunque seguiremos a ratos los libros de

Norris, "Markov Chains",

Hoel, Port & Stone, "An introduction to Stochastic Processes",

Durrett, "Essentials of Stochastic Processes",

Ross, "An elementary introduction to Mathematical Finance",

Williams, "Probability with martingales" y

Rincón, "Introducción a los procesos estocásticos",

entre algunos.

El temario es bonito, y puede llevarse a cabo de forma retante; con aspectos interesantes de matemáticas puras, de modelación matemática y de aplicaciones.

Es importante resaltar que se aprenderá el lenguaje de programación R en el curso (obligatorio). En las tareas y en los exámenes habrá alguna(s) pregunta(s) de implementación computacional. No se supondrá ningún conocimiento previo de programación pero sí se pedirá disposición para aprender rápido. Se solicitará acceso a DataCamp para apoyar tal aprendizaje.

Evaluación

Tendremos 3 o 4 exámenes parciales que durarán 2 horas aproximadamente, de forma individual, y en el salón de clases.

Habrá una reposición para cada parcial, y en la 2da fecha se podrá presentar el examen final para acreditar el curso (nada aconsejable presentar tal examen).

No hay exámenes a la carta, aún con justificante (para eso son las reposiciones y el fInal): todos se hacen en la fecha determinada.

La calificación será el promedio de los exámenes parciales (o de reposición) obtenida en los exámenes. O bien la calificación obtenida en el final. Se coloca el máximo entre todas las maneras posibles de evaluar.

Es necesario aprobar todos los parciales individualmente (o bien aprobar el final). Hay derecho a una pequeña excepción: tener todos los exámenes aprobados salvo un examen que tenga entre 5.0 y 5.9 de calificación. No cumplir esta regla lleva a desaprobar el curso.

Habrá equipos de 3 personas. Hay tareas semanales que se entregan y no se califican ni se devuelven: el ayudante revisa las tareas y comenta los errores generales cometidos, en clase. Conformarán los equipos una vez que hayan cerrado las inscripciones; a quienes que no entreguen equipo, les colocaremos en equipos al azar. Antes de que se hagan los equipos, la entrega es individual. Les aseguro que tienen que hacer las Tareas, si no las hacen es muy difícil aprobar. No se aceptan tareas atrasadas bajo ninguna circunstancia.

En este curso se apoya la no deserción, no se coloca NP, salvo que ocurra un problema de causa mayor comprobable con le alumne.

Ayudantías.

Dentro de las ayudantías, además de resolver problemas, como segundo objetivo se buscará hacer un enlace de las ideas y matemáticas discutidas en clase con la implementación computacional.

Oyentes

Código de Ética.

Cualquier actividad contraria a la ética universitaria significará automáticamente la no aprobación del curso y la notificación del incidente a las autoridades universitarias.

La siguiente sanción se encuentra en el Artículo 97.II del Estatuto General de la UNAM:

"El alumno que haya prestado o recibido ayuda fraudulenta en las pruebas de aprovechamiento, será suspendido hasta por un año, sin perjuicio de la nulidad del examen sustentado."

Esta sanción entró en vigor en 2007, por lo que aunque no haya habido sanciones contra la famosa Ministra por su tesis (porque ni siquiera era posible aplicarse de forma retroactiva), sí que se puede aplicar actualmente.

Se recomienda consultar el Estatuto General de la UNAM, el Reglamento General de Exámenes, el código de Ética de la UNAM, Integridad Académica (publicado por la defensoría de los Derechos Universitarios), la Guía de los derechos y deberes de los estudiantes de la UNAM (publicada por la defensoría de los Derechos Universitarios), para estar conscientes de los aspectos éticos y legales relacionados a la conducta a seguir en nuestra universidad.

Cualquier duda sobre el curso escribir a silo@ciencias.unam.mx