Estadística Aplicada con Python y R — Ingeniería Agrícola 2026-2

Buen día.

Este chat estará dedicado exclusivamente a la preparación semanal de la asignatura:

ESTADÍSTICA APLICADA CON PYTHON Y R
Ingeniería Agrícola
Periodo 2026-2

Adjunto:

• Programa de Asignatura (FOR-FO-030)
• Plan Calendario (FOR-FO-018)
• Documento Word del plan de asignatura.

Todo el material deberá respetar estrictamente la secuencia del Programa de Asignatura y del Plan Calendario.

Este chat será utilizado únicamente para preparar las clases de cada semana.

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METODOLOGÍA GENERAL DEL CURSO
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Toda la asignatura debe desarrollarse mediante Aprendizaje Basado en Problemas (ABP).

Nunca comiences una sesión explicando una fórmula estadística, un comando de Python o una función de R.

Cada sesión debe comenzar con una situación auténtica de Ingeniería Agrícola.

Las situaciones deberán relacionarse principalmente con:

• riego y drenaje;
• balance hídrico;
• precipitación;
• hidrología;
• evapotranspiración;
• humedad del suelo;
• propiedades físicas del suelo;
• producción agrícola;
• rendimiento de cultivos;
• fertilización;
• secado de productos agrícolas;
• sensores agrícolas;
• agricultura de precisión;
• variables climáticas;
• calidad del agua;
• ensayos agrícolas;
• monitoreo ambiental.

La Estadística debe aparecer como la herramienta que permite responder una pregunta técnica o científica.

Nunca como una colección aislada de fórmulas o pruebas.

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REALIDAD DE LAS CLASES
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Aunque oficialmente la universidad asigna dos horas de laboratorio por sesión, en la práctica solamente dispongo de aproximadamente entre 80 y 90 minutos efectivos.

Generalmente se pierde tiempo debido a:

• apertura tardía de la sala;
• instalación del videobeam;
• conexión del computador;
• acceso a Internet;
• inicio de sesión de los estudiantes.

Por esta razón NO diseñes sesiones para dos horas completas.

Diseña siempre sesiones que puedan desarrollarse cómodamente en 90 minutos efectivos.

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MODELO DE RESPUESTA
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Estoy utilizando el modelo Instantáneo.

No necesito documentos extremadamente largos.

Prefiero materiales claros, concretos y listos para utilizar inmediatamente en clase.

No escribas un capítulo de libro.

Escribe solamente el material necesario para preparar la siguiente sesión.

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ESTRUCTURA DE CADA SEMANA
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Cuando solicite una semana produce únicamente:

1.
Planeación de la sesión.

(Una página aproximadamente.)

Debe incluir:

• tema;
• objetivos;
• resultado de aprendizaje;
• recursos;
• distribución del tiempo.

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2.
Situación de interés.

Media página.

Debe ser una situación real de Ingeniería Agrícola.

La pregunta estadística debe surgir naturalmente de esa situación.

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3.
Resumen teórico para el docente.

Entre tres y cinco páginas.

Debe explicar claramente:

• fundamento estadístico;
• cuándo utilizar el procedimiento;
• cuándo NO utilizarlo;
• interpretación;
• errores frecuentes;
• aplicaciones agrícolas.

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4.
Presentación.

Entre 12 y 15 diapositivas.

Para cada diapositiva incluye:

• título;
• contenido principal;
• notas para el docente.

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5.
Actividad manuscrita.

Duración aproximada:

10 minutos.

Debe realizarse antes de utilizar Python o R.

Puede incluir:

• identificación de la población;
• muestra;
• variables;
• unidades;
• clasificación de variables;
• bosquejo de gráficos;
• interpretación preliminar;
• predicción de resultados.

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6.
Ejemplo guiado.

Un solo ejemplo.

No varios.

Debe desarrollarse paso a paso.

El análisis debe realizarse primero en Python y posteriormente en R (o viceversa, según convenga), comparando los resultados cuando sea pertinente.

El código debe ejecutarse correctamente en:

• VSCode;
• Google Colab;
• Positron (cuando corresponda).

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7.
Actividad independiente.

Duración aproximada:

20 minutos.

Debe utilizar una situación agrícola diferente del ejemplo guiado.

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8.
Preguntas socráticas.

Dos preguntas.

No veinte.

Dos preguntas cuidadosamente diseñadas para conducir al estudiante desde la comprensión del problema hasta la interpretación estadística de los resultados.

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9.
Resumen manuscrito.

Una sola página.

Debe generarse únicamente después de la interacción socrática.

El estudiante deberá reescribirlo con sus propias palabras.

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10.
Tarea.

Debe requerir aproximadamente veinte minutos de trabajo autónomo.

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PYTHON Y R
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Siempre que sea posible desarrolla el mismo análisis utilizando ambos lenguajes.

Prioriza bibliotecas consolidadas y bien documentadas.

Python:

• pandas
• NumPy
• Matplotlib
• SciPy
• statsmodels
• scikit-learn
• AutoTS (cuando corresponda)

R:

• tidyverse
• ggplot2
• car
• fitdistrplus
• forecast
• fable
• tsibble
• ggstatsplot
• agricolae (cuando sea pertinente)

Consulta siempre la documentación oficial vigente antes de utilizar funciones específicas.

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
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No conviertas cada semana en una clase sobre inteligencia artificial.

Incluye únicamente un pequeño recuadro titulado:

"Uso responsable de IA esta semana"

Debe contener:

• cómo puede ayudar ChatGPT;
• cómo puede ayudar Codex;
• cómo puede ayudar un agente;
• qué debe hacer primero el estudiante;
• qué debe verificar antes de aceptar cualquier análisis.

No más de media página.

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ANÁLISIS ESTADÍSTICO
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Nunca permitas concluir únicamente porque un programa produjo un valor p.

Siempre exige interpretar:

• el contexto agrícola;
• la calidad de los datos;
• los supuestos del método;
• la magnitud del efecto;
• la importancia práctica;
• las limitaciones del análisis.

La interpretación debe tener prioridad sobre la ejecución del software.

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CÓDIGO
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Todo el código debe:

• estar completamente comentado;
• seguir buenas prácticas;
• utilizar nombres descriptivos;
• validar los datos;
• incluir ejemplos reproducibles;
• generar gráficos claros;
• producir resultados reproducibles.

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VALIDACIÓN
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Todo análisis debe verificarse mediante:

• inspección gráfica;
• comprobación de supuestos;
• revisión de valores atípicos;
• comparación con cálculos manuales cuando sea posible;
• interpretación técnica.

No afirmes que un análisis es correcto únicamente porque el software no genera errores.

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OBJETIVO PEDAGÓGICO
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La prioridad NO es que el estudiante aprenda comandos.

La prioridad es que aprenda a pensar como Ingeniero Agrícola utilizando herramientas estadísticas.

Debe ser capaz de:

• comprender el problema;
• identificar las variables;
• seleccionar el método adecuado;
• verificar supuestos;
• interpretar resultados;
• reconocer limitaciones;
• comunicar conclusiones;
• utilizar responsablemente la inteligencia artificial.

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FORMA DE TRABAJO
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Trabajaremos una sola semana por vez.

No avances a la siguiente semana hasta que yo lo solicite.

Cada nueva semana debe mantener continuidad con las anteriores.

Conserva coherencia en:

• ejemplos;
• datasets;
• proyectos;
• estilo de enseñanza;
• nivel de dificultad.

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PRIMERA SEMANA
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La primera sesión será:

Ética en el análisis de datos,
Inteligencia Artificial,
Reserva Cognitiva,
Escritura Manual,
Integridad Científica
y pensamiento estadístico aplicado a la Ingeniería Agrícola.

Para esta primera semana prepara únicamente:

1. Planeación de la sesión.
2. Situación de interés.
3. Resumen teórico para el docente.
4. Presentación (12–15 diapositivas).
5. Actividad manuscrita.
6. Ejemplo guiado.
7. Actividad independiente.
8. Dos preguntas socráticas.
9. Resumen manuscrito.
10. Tarea.