A continuación presento el detalle semanal completamente desarrollado para la UNIDAD 1, siguiendo tus criterios:
Duración: 3 semanas (12 horas = 6 teoría + 6 práctica) Unidad centrada en: principios básicos, error experimental y diseño completamente aleatorio (DCA).
(Aleatorización – Réplica – Bloqueo – Hipótesis y Variables)
El estudiante comprende los principios fundamentales del diseño experimental y los utiliza para formular hipótesis e identificar variables en problemas reales de ingeniería.
Prompt sugerido para cualquier ChatBot (ChatGPT / Gemini / Copilot):
PROMPT 1 – Introducción guiada a los principios del Diseño Experimental
Actúa como un tutor especializado en Diseño Experimental en ingeniería. Explícame de manera guiada los siguientes conceptos fundamentales:
- Aleatorización
- Réplica
- Bloqueo
- Variables independientes, dependientes y de confusión
- Hipótesis científica y estadística
Enséñame paso a paso usando ejemplos de agricultura, agroindustria o ingeniería civil, y hazme preguntas de verificación para asegurar que comprendo cada idea antes de avanzar.PROMPT 2 – Aplicación a mi área de interés
Explícame cómo aplicar estos principios en un experimento relacionado con mi área de ingeniería (Agrícola / Agroindustrial / Civil).
Ayúdame a identificar variables y a formular una hipótesis adecuada.
Realiza preguntas para orientarme y corregir mis errores.¿Qué es un experimento y por qué es esencial en la ingeniería?
Principios fundamentales del diseño experimental según Montgomery y Gutiérrez & De la Vara:
Ejemplos contextualizados:
Variables:
Hipótesis: científica vs estadística.
Objetivo: identificar variables y formular hipótesis a partir de un caso real.
Caso sugerido: rendimiento de un cultivo (o resistencia de una mezcla de concreto, o calidad de un proceso agroindustrial).
Tareas prácticas:
Leer un conjunto de datos simple (CSV) proporcionado por el docente.
Identificar:
Formular la hipótesis de trabajo.
En R o Python:
summary(dataset)
plot(dataset)df.describe()
df.hist()Actividad 1 – Formulación Experimental Inicial
El estudiante debe entregar un borrador de experimento (una página):
Esta actividad permite evaluar el primer resultado de aprendizaje.
(Fuentes de variación – Componentes de varianza – Covariables)
El estudiante comprende el origen del error experimental y aprende a controlarlo mediante el diseño y la identificación de covariables.
PROMPT 3 – Comprensión guiada del error experimental
Enséñame qué es el error experimental, cuáles son sus fuentes y cómo se mide.
Guíame paso a paso con ejemplos en agricultura o ingeniería civil.
Hazme preguntas de verificación y dame retroalimentación según mis respuestas.PROMPT 4 – Identificación de covariables
Ayúdame a identificar posibles covariables en un experimento real y explícame cómo podrían influir en la variabilidad de los datos.
Explícame cómo controlar estas covariables.Fuentes de variación: biológica, ambiental, instrumental, humana.
Varianza total = varianza explicada + varianza residual.
Componentes de varianza.
Covariables y variables de confusión.
Diseño para controlar el error:
Ejercicios con funciones:
En R:
model <- aov(Y ~ Tratamiento, data = datos)
summary(model)En Python:
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.formula.api import ols
model = ols('Y ~ C(Tratamiento)', data=df).fit()
sm.stats.anova_lm(model)(ANOVA – Modelo lineal – Supuestos)
Aplicar correctamente un diseño completamente aleatorio (DCA), analizarlo mediante ANOVA y evaluar sus supuestos.
PROMPT 5 – Aprendizaje guiado del DCA
Enséñame paso a paso qué es un Diseño Completamente Aleatorio (DCA), cuándo usarlo y cómo analizarlo mediante ANOVA.
Preséntame ejercicios interactivos y pregúntame para verificar si entendí.PROMPT 6 – Análisis guiado de ANOVA en R o Python
Ayúdame a ejecutar un ANOVA para un diseño completamente aleatorio usando R o Python.
Explícame todos los resultados: suma de cuadrados, F, p-valor y evaluación de supuestos.Definición del DCA.
Supuestos:
Modelo lineal: ( Y_{ij} = + i + {ij} )
Interpretación del ANOVA.
Ejercicio completo en R o Python con dataset real.
En R:
modelo <- aov(Y ~ Tratamiento, data = datos)
summary(modelo)
plot(modelo)En Python:
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.formula.api import ols
modelo = ols('Y ~ C(Tratamiento)', data=df).fit()
sm.stats.anova_lm(modelo)
modelo.plot_diagnostics()Mini-informe experimental (2 páginas)
Se recomienda entregarlo en formato RMarkdown / Colab, favoreciendo la reproducibilidad.