Razonamiento estadístico y probabilístico

Gestión de datos, interpretación de información y aleatoriedad.

12 descriptores

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• ICEP1 Distingue entre estudios observacionales y experimentales, identifica sus elementos (Población, Muestra, Unidad de análisis, variables) y reconoce las implicaciones éticas y los tipos de errores (muestral y no muestral).
• ICEP2 Diferencia entre exactitud y precisión, así como entre parámetros (población) y estadísticos (muestra).
• ICEP3 Clasifica variables (dependiente vs independiente; cualitativa vs cuantitativa y sus escalas de medición) para seleccionar el tratamiento estadístico adecuado.
• ICEP4 Plantea preguntas investigables con datos, y gestiona la información pertinente con métodos adecuados para apoyar la respuesta a lo planteado.
• ICEP5 Encuentra e interpreta las medidas de tendencia y de variabilidad de conjuntos de datos apoyado en tecnología.
• ICEP6 Construye, lee, extrae y transforma la información presentada en tablas y gráficos.
• ICEP7 Detecta y evalúa datos atípicos (outliers) mediante métodos estadísticos descriptivos y herramientas gráficas.
• ICEP8 Distingue entre situaciones determinista y aleatorias; y reconoce los diferentes enfoques de la teoría de probabilidad.
• ICEP9 Determina el espacio muestral de un experimento aleatorio empleando técnicas de conteo apropiadas.
• ICEP10 Asigna y analiza la probabilidad de eventos simples y compuestos, distinguiendo entre eventos dependientes e independientes bajo contextos reales.
• ICEP11 Reconoce y diferencia variables aleatorias discretas y continuas, identificando sus funciones de probabilidad y propiedades.
• ICEP12 Usa distribuciones de probabilidad (Uniforme, Binomial, Multinomial, Geométrica, Hipergeométrica, Poisson, Normal) y reglas asociadas (como la regla empírica) para describir y predecir resultados en el entorno.