Actuaría (plan 2006) 2025-1

Sexto Semestre, Procesos Estocásticos

Actualización 1/Ago/24:

Chicos, sigo en la búsqueda de una permuta a un salón más grande, ya he logrado contactarme con algunos profesores y me han pedido paciencia en la permuta para ver si llegan más alumnos a sus cursos. Les pido por favor que todos los interesados en inscribirse y que aún no tengan lugar llenen este formulario y acudan el primer día de clases a la presentación del curso para contabilizarlos y encontrar la permuta a un salón adecuado.

Bienvenidos al curso de Procesos Estocásticos.

El temario oficial de la materia que ofrece la facultad en su plan de estudios lo pueden consultar >AQUI<.

Dinámica de las clases:

• Con el profesor se verá parte de la teoría, ejemplos aplicados y clases de programación. Con el ayudante se verá parte de la teoría y ejemplos aplicados.

• La distribución de los días de clase con el profesor y clase con l@s ayudantes se definirá el primer día de clase.

• Se contará con un Google Classroom en el cual se estará dejando avisos, se subirán las guías de ejercicios, material complementario y funcionará como una vía de comunicación remota entre los alumnos, el profesor y l@s ayudantes.

• Para este curso, se enseñará la implementación de los modelos estocásticos en el lenguaje de programación R. En caso de ser necesario, también se enseñará a homologar los códigos en Python (ésto último sujeto a cambios).

Evaluación:

De manera general, la forma de evaluación será la siguiente:

• Se realizarán 4 exámenes parciales de manera presencial.
• Para cada examen se dejará una guía de ejercicios para que puedan prepararse. La guía de ejercicios NO se entrega, pero a medida que vayan trabajando en ella, se podrán consultar dudas de estos ejercicios tanto en las sesiones de ayudantía o por correo.
• Para los temas en donde amerite, la guía también tendrá ejercicios de programación, los cuales les servirán para prácticar lo aprendido en clase (estos ejercicios TAMPOCO se entregan).
• Los exámenes serán durante el horario de la clase sin excepción.
• Al final del curso se contará con 1 (UN) examen que repone la calificación más baja de los 4 parciales.
• Para tener derecho a dicho examen es necesario haber presentado al menos 3 de los 4 parciales y tener un promedio mínimo de 5.
• La calificación final será 100% el promedio de exámenes.

Observaciones importantes:

• Este curso es una aplicación directa de la materia Probabilidad 2 ya que se utilizan resultados directos que no se detendrán a explicar. Si bien no es obligatorio haber acreditado, es recomendable que las personas interesadas en inscribir el curso tengan presente que se necesitan bases de conocimiento de dicha materia.
• Además, como en el curso se implementará el uso de programación básica, es ideal (mas no necesario) tener nociones básicas de programación en los lenguajes de R y/o Python.
• El acceso al classroom del grupo se les enviará a sus correos una vez tengamos la lista de inscritos.
• En la primera clase se discutirá con más detalle el orden del temario que seguiremos, los temas que aborda cada examen parcial, la bibliografía recomendada para el curso y cualquier otra duda particular que sigan teniendo.
• En caso de tener más dudas generales respecto al curso que crean que es importante mencionarlo en esta presentación, pueden escribirme a mi correo y anexaré cualquier aclaración de sus dudas aquí mismo.