La unidad de aprendizaje consiste de cuatro horas semanales de clase y cinco horas de trabajo extra aula por semana, durante 20 semanas y otorga seis créditos.
Desarrollar un entendimiento básico de la teoría de probabilidad para el trabajo más avanzado en optimización de modelos probabilistas y en procesos estocásticos.
Un buen entendimiento de matemáticas de licenciatura.
Son 16 tareas semanales otorgando por máximo 5 puntos por tarea más un proyecto integrador que corresponde a las últimas cuatro semanas del semestre otorga por máximo 20 puntos.Las tareas se definen en las sesiones correspondientes.
La
calificación final es la suma de los puntos de las tareas
y los del proyecto. Las actividades se desarrollan en R y LaTeX,
incluyendo los
archivos .R, .tex, .bib
y .pdf en un repositorio público tipo
GitHub. No habrá examen. Las tareas se califican con la
siguiente escala:
5 = excede lo que se esperaba
4 = cumple con lo que se esperaba
3 = débil en calidad
2 = débil en alcance
1 = débil en ambos alcance y calidad
0 = inadecuado en alzance y calidad
NP = tarea omitida
El semestre a nivel posgrado corresponde a 20 sesiones, una por semana. De cada tema, hay primero una sesión teórica y luego otra sesión práctica. La primera semana del semestre consiste en una sesión organizacional y la última corresponde a la aplicación en encuesta docente y la recopilación de portafolios de evidencia.
| Participante | Puntos de las tareas | PI | CF | |||||||||||||||||
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