Estadística Analítica
De Computacion
La Estadística es una disciplina que utiliza recursos matemáticos para organizar y resumir una gran cantidad de datos obtenidos de la realidad, e inferir conclusiones respecto de ellos. Por ejemplo, la estadística interviene cuando se quiere conocer el estado sanitario de un país, a través de ciertos parámetros como la tasa de morbilidad o mortalidad de la población. En este caso la estadística describe la muestra en términos de datos organizados y resumidos, y luego infiere conclusiones respecto de la población. Aplicada a la investigación científica, también infiere cuando provee los medios matemáticos para establecer si una hipótesis debe o no ser rechazada. La estadística puede aplicarse a cualquier ámbito de la realidad, y por ello es utilizada en física, química, biología, medicina, astronomía, psicología, sociología, lingüística, demografía, etc.
[editar] Objetivos Generales
Dotar al participante una habilidad de análisis en lo que concierne a estadística, y reconocer la importancia de la Estadística Analítica como instrumento básico para la organización, sistematización, inferencia y validación de los conocimientos en las diversas disciplinas científicas y humanísticas.
[editar] Objetivos Especificos
-
Elaborar tablas de ANOVA unilaterales y bilaterales para encontrar que las diferencias de medias se debe al azar o son significativas, así como para elaborar intervalos de confianza.
- Encontrar rectas de regresión lineal simple y múltiple e interpretarlas, asignándoles probabilidades e intervalos de confianza.
- Comprender y aplicar la prueba no paramétrica y la estadística fuerte.
- Aplicar correctamente la prueba ji-cuadrado e implementarla para la toma de decisiones estadísticas.
- Entender los parámetros de estadística no paramétrica fuerte.
- Analizar adecuadamente las estimaciones de máxima probabilidad.
- Comprender y analizar los fundamentos de estadística bayesiana y aplicarlos a la resolución de problemas.
[editar] Bibliografía
Texto Básico:
- WONNACOTT Ronald, WONNACOTT Thomas. Introducción a la estadística. Editorial Limusa, México D.F. 1997.
TRIOLA Mario F, Probabilidad y Estadística. Editorial PEARSON, Novena edición
Bibliografía complementaria:
- CABRERA Carlos y JARAMILLO Jorge, Estadística inferencial, Editorial UTPL, Loja, Ecuador, 1996
- BARBANCHO, Alfonso, Estadística Elemental Moderna, Editorial Ariel, Barcelona, 1986
- MURRAY, Spiegel, Probabilidad y Estadística, Colección Schaum, Editorial McGraw – Hill, Mexico D.F., 1992
- DEVORE, Jay, Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias, Internacional Thomson Editores, Mexico, 1998
- MENDENHALL, William y SINCICH, Terry, Probabilidad y Estadística para Ingeniería Web y Ciencias, Editorial Prentice Hall Hispanoamericana S. A. México, 1997
[editar] Desarrollo del Aprendizaje
[editar] Capitulo1: Análisis de varianza Anova
[editar] Datos Generales:
| Texto Base | Connolly, Tohomas. Begg, Carolyn. Sistemas de bases de datos: un enfoque práctico para diseño, implementación y gestión. 4ta edición. Pearson Addison Wesley. Madrid, España. 2005 |
| Capítulo | Análisis de varianza Anova |
| Páginas | 375 – 536 |
| Horas de estudio empleadas para el desarrollo del contenido | 12 horas |
[editar] Propositos:
El propósito de este capítulo es elaborar tablas de anova unilateral y bilateral para ver si las diferencias de medias se deben al azar o son significativas. Y poder interpretar los datos obtenidos.
[editar] Conceptos Claves:
- Prueba F.-
La prueba F se la obtiene de la siguiente formula:
- Grados de libertad:.-
Los grados de libertad se obtiene de : gl = (a-1) y a(n-1), siempre vamos a obtener dos grados de libertad que luego nos va a servir para poder ver el valor de las tablas.
- Tabla Anova General.-
En la tabla de Anova general se registran todo los valores obtenidos en los procedimientos de anova unilateral y bilateral.
[editar] Esquema de Estudio:
A continuación se detallan los temas que se deben desarrollar, una descripción general del mismo, y un conjunto de actividades que se recomienda sean desarrolladas para una mejor asimilación de los conceptos. Se han dispuesto las tres columnas de la derecha para llevar un control personal del tiempo de dedicación a cada tema, marcar las actividades que cada estudiante estima que necesita tutoría y realizar anotaciones personales.
| Tema a revisar | Descripción del Contenido a revisar | Actividades Recomendadas | Planificación Personal del estudio (fecha) | ¿Requiero Tutorial? | Anotaciones |
|---|---|---|---|---|---|
| 1.1 Varianzas entre muestras | En este apartado se ilustra con un ejemplo de rendimiento de 3 maquinas se calcula la varianza entre muestras. | Realice e interprete los valores obtenidos en el ejemplo. Prueba F, grados de libertad. | |||
| 1.2. Lectura de la tabla VI | Para poder realizar la lectura de la tabla tiene que acudir a la tabla VI ubicada en la pagina 751 del libro guía. | Lea los valores de la tabla cuando los grados de libertad son: 2 y 12 y F=0.64. | |||
| 1.3. Introducción a anova bilateral | En este capítulo se explica la forma de solucionar los problemas con muestras de dos dimensiones. | Realice e interprete los valores obtenidos en el ejemplo. Prueba F, grados de libertad. | |||
| 1.4. Anova bilateral general | De forma general se registran los valores obtenidos en el ejercicio. | Realice y detalle la forma de cómo se llena la tabla general. | |||
| 1.5. Intervalos de confianza | El tema da una explicación como obtener un intervalo de confianza acertado entre dos medias. | Realice e interprete los valores obtenidos en el ejemplo. Intervalos de confianza. |
[editar] Capitulo2: CORRELACIONES
[editar] Datos Generales:
| Texto Base | Connolly, Tohomas. Begg, Carolyn. Sistemas de bases de datos: un enfoque práctico para diseño, implementación y gestión. 4ta edición. Pearson Addison Wesley. Madrid, España. 2005 |
| Capítulo | Correlación simple, correlación y regresión , dos rectas de regresión, etc. |
| Páginas | 537 - 566 |
| Horas de estudio empleadas para el desarrollo del contenido | 14 horas |
[editar] Propositos:
El propósito de este capítulo es encontrar rectas de regresión lineal simple y múltiple e interpretarlas, asignándoles probabilidades e intervalos de confianza.
[editar] Conceptos Claves:
- La regresión.-
La regresión con indica como se relacionan linealmente dos o mas variables, una de ellas dependiente d la otra o las demás.
- Regresión lineal:.-
La regresión es un método de análisis de los datos de la realidad económica que sirve para poner en evidencia las relaciones que existen entre diversas variables
[editar] Esquema de Estudio:
A continuación se detallan los temas que se deben desarrollar, una descripción general del mismo, y un conjunto de actividades que se recomienda sean desarrolladas para una mejor asimilación de los conceptos. Se han dispuesto las tres columnas de la derecha para llevar un control personal del tiempo de dedicación a cada tema, marcar las actividades que cada estudiante estima que necesita tutoría y realizar anotaciones personales.
| Tema a revisar | Descripción del Contenido a revisar | Actividades Recomendadas | Planificación Personal del estudio (fecha) | ¿Requiero Tutorial? | Anotaciones |
|---|---|---|---|---|---|
| 2.1 Correlación simple | La regresión, simple o múltiple, nos indica cómo se relacionan linealmente dos o más variables, una de ellas dependiente de la o las demás, pero no nos indica el cuanto están relacionadas, es decir dos conjuntos de datos pueden tener la misma ecuación de regresión, pero en un conjunto de ellos están los puntos mas “pegados” a la recta y en el otro estar más dispersos. | Realice e interprete los valores obtenidos en el ejemplo de correlación muestral | |||
| 2.2. Como r mide el grado de correlación. | La correlación r mide cuando están relacionados X y Y. | Lea e interprete los tipos de correlaciones y establezca si r es una medida de sólo la relación lineal. | |||
| 2.3. Correlación y regresión. | Usted habrá notado que b y r tienen una fórmula parecida, en realidad ambos valores están relacionados por la fórmula b=r (Sy/Sx). Si los puntos muestrales no están perfectamente alineados (no coinciden todos con la recta de regresión), situación que es lo más corriente, se puede establecer una tabla ANOVA donde habrá una varianza explicada por la regresión y una varianza inexplicada. | Realice e interprete los valores obtenidos en el ejemplo 15.1. | |||
| 2.4. Las dos rectas de regresión | Si una vez establecida la recta de regresión de Y contra X intentáramos despejar X para hacer la regresión X contra Y, cometiéramos un error, recordemos que el método de los mínimos cuadrados trata de minimizar la suma de los cuadrados de la diferencia entre el valor medido de Y y su valor calculado mediante la recta, por lo tanto la situación no es simétrica, ya que X y Y cumplen papeles diferentes. | Realice e interprete los valores obtenidos en el ejemplo 15.2. | |||
| 2.5. Correlación en regresión múltiple. | El concepto de coeficiente de correlación puede también aplicarse a la regresión múltiple, pudiendo encontrarse coeficientes de correlación parciales r¡ (la fórmula es la misma que conocemos) o el coeficiente de correlación múltiple R que se define como la correlación entre los valores observados y los valores ajustados por la recta de regresión. | Realice e interprete los valores obtenidos en el ejemplo15.3 |
[editar] Capitulo 3: AJUSTE DE UNA RECTA Y REGRESIÓN SIMPLE
[editar] Datos Generales:
| Texto Base | Connolly, Tohomas. Begg, Carolyn. Sistemas de bases de datos: un enfoque práctico para diseño, implementación y gestión. 4ta edición. Pearson Addison Wesley. Madrid, España. 2005 |
| Capítulo | Ajuste de una recta y regresión simple |
| 407 – 452 | |
| Horas de estudio empleadas para el desarrollo del contenido | 17 horas |
[editar] Propósitos:
El propósito de este capítulo es determinar como una variable está determinada con otras variables.
[editar] Conceptos Claves:
- Mínimos cuadrados.-
El objetivo es calcular la pendiente y la ordenada con una ecuación de la forma Y=a + bX
- Pendiente b:.-
Pendiente b=cambio en Y que acompaña a un cambio unitario en X
- Nota..-
Las variables aleatorias Y1, Y2 … son independientes con Media y Varianza
[editar] Esquema de Estudio:
A continuación se detallan los temas que se deben desarrollar, una descripción general del mismo, y un conjunto de actividades que se recomienda sean desarrolladas para una mejor asimilación de los conceptos. Se han dispuesto las tres columnas de la derecha para llevar un control personal del tiempo de dedicación a cada tema, marcar las actividades que cada estudiante estima que necesita tutoría y realizar anotaciones personales.
| Tema a revisar | Descripción del Contenido a revisar | Actividades Recomendadas | Planificación Personal del estudio (fecha) | ¿Requiero Tutorial? | Anotaciones |
|---|---|---|---|---|---|
| 1.1 Ajuste de una recta. Introducción | En la introducción se establece porque se estudia mas de dos variables. | Establezca algunas características de ajuste de una recta. | |||
| 1.2. Mínimos cuadrados ordinarios | Si tenemos un conjunto de pares de datos que parecen tener una relación lineal, es decir que al representarlos en un plano cartesiano forman una nube mas o menos dispersa que parece alinearse a cierta dirección podríamos pensar que ese conjunto de datos es una muestra de cierta población de valores que pueden representarse mediante una línea recta de parámetros y = α+βx, lógicamente no sabemos los valores ni de α ni de β, a menos que hubiésemos muestreado a toda la población, intuitivamente podríamos pensar que es posible dibujar una recta que esté lo mas cerca posible de todos los puntos, sin embargo lo que a uno le parecerá la recta apropiada no puede parecérselo a otro, de manera que es necesario encontrar un procedimiento que sirva para hallar la “recta” que nos muestre como varía una variable, a la que llamamos dependiente, de otra llamada variable independiente. | Analice la obtención de la tabla de ajuste de recta de mínimos cuadrados ordinarios. | |||
| 1.3. Ventajas de los mínimos cuadrados ordinarios y ponderados | En este capítulo se establece las ventajas de los dos temas tratados | Realice un cuadro comparativo de los dos mínimos estudiados. | |||
| 1.4. Modelo de regresión | En este capitulo se establece suposiciones para ver si los calores obtenidos son correctos. | Lea y analice las suposiciones de la regularidad de las distribuciones. | |||
| 1.5. Intervalo de confianza y pruebas para β | El tema da una explicación de cómo calcular el error estándar de b | Realice e interprete los valores obtenidos en el ejemplo 12.1. |
[editar] Capitulo 4: REGRESIÓN MÚLTIPLE
[editar] Datos Generales:
| Texto Base | Connolly, Tohomas. Begg, Carolyn. Sistemas de bases de datos: un enfoque práctico para diseño, implementación y gestión. 4ta edición. Pearson Addison Wesley. Madrid, España. 2005 |
| Capítulo | Ajuste de una recta y regresión simple |
| Páginas | 453 - 487 |
| Horas de estudio empleadas para el desarrollo del contenido | 15 horas |
[editar] Propósitos:
El propósito de este capítulo es realizar un análisis de regresión múltiple al desarrollar y explicar el uso de la ecuación de regresión múltiple, así como el error estándar múltiple de estimación.
[editar] Conceptos Claves:
- Regresión multiple
- Este tipo se presenta cuando dos o más variables independientes influyen sobre una variable dependiente. Ejemplo: Y = f(x, w, z).
Análisis de Regresión Múltiple: Dispone de una ecuación con dos variables independientes adicionales.
- El error estándar de la regresión múltiple:
Es una medida de dispersión la estimación se hace más precisa conforme el grado de dispersión alrededor del plano de regresión se hace mas pequeño.
[editar] Esquema de Estudio:
A continuación se detallan los temas que se deben desarrollar, una descripción general del mismo, y un conjunto de actividades que se recomienda sean desarrolladas para una mejor asimilación de los conceptos. Se han dispuesto las tres columnas de la derecha para llevar un control personal del tiempo de dedicación a cada tema, marcar las actividades que cada estudiante estima que necesita tutoría y realizar anotaciones personales.
| Tema a revisar | Descripción del Contenido a revisar | Actividades Recomendadas | Planificación Personal del estudio (fecha) | ¿Requiero Tutorial? | Anotaciones |
|---|---|---|---|---|---|
| 1.1. Regresión múltiple | En este parte se establece una introducción característica de regresión múltiple. | Establezca algunas características importantes de porque la regresión múltiple. | |||
| 1.2. El modelo de regresión y su ajuste por mínimos cuadrados ordinarios. | Muy a menudo se encuentra que, para analizar, debidamente un fenómeno, es necesario analizar como varía la variable dependiente Y en función de más de una variable independiente por ejemplo X1 y X2 (pueden ser mas X3,X4.,etc), utilizando el mismo meto de ajuste por mínimos cuadrados ordinarios a una recta en el espacio de n de n dimensiones (donde n es el número de variables, tanto dependientes como independientes), si el fenómeno se ajusta a la recta. | Analice el ejercicio 13-2 del texto base. | |||
| 1.3. Intervalos de confianza y pruebas estadísticas. | En esta parte del capitulo se estable el error estándar | Realice e interprete el ejercicio 13-3 del texto base. | |||
| 1.4. Coeficiente de regresión como factores de multiplicación. | Si recordamos que el coeficiente b en el modelo de regresión lineal simple nos da el cambio que sufre Y por cada cambio unitario en X, en regresión múltiple cada regresor parcial tiene el mismo significado a condición de que los demás regresores permanezcan constantes. Si más de un regresor varía, la variación total será la suma de todas las variaciones parciales que a su vez se halla multiplicando la variación de la variable independiente por el coeficiente b que le corresponda. | Realice e interprete el ejercicio 13-4 del texto base. | |||
| 1.5. Comparación de las regresiones simple y múltiple. | El tema da una explicación de cómo utilizar la regresión simple con la múltiple. | Realice e interprete los valores obtenidos en el ejemplo 13-6 del texto base. |
[editar] Capitulo 5: ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA Y FUERTE
[editar] Datos Generales:
| Texto Base | WONNACOTT Ronald, WONNACOTT Thomas. Introducción a la estadística. Editorial Limusa, México D.F. 1997. |
| Capítulo | 5. Aritmética del Computador |
| Páginas | 583 - 618 |
| Horas de estudio empleadas para el desarrollo del contenido | 12 horas |
[editar] Propósitos:
El propósito de este capítulo es lograr a entender que también con la mediana se puedes realizar este tipo de análisis ya que las inferencias sobre ellas están completamente libres de suposiciones de normalidad, por ende se denominan valores estadísticos independientes o no parametritos.
[editar] Conceptos Claves:
- Prueba del signo para la mediana.-
Así como la media de la muestra, X, estima la media de la población u, la mediana de la población, X1, calcula la mediana de la población.
- Recordar:.-
Una observación aleatoria caerá arriba de la mediana, es equivalente a el resultado de lanzar una moneda será cara.
- El estadístico W:.-
Es la suma de rangos de la muestra más pequeña y se empieza a ordenar por rango en donde esta muestra más pequeña está concentrada.
[editar] Esquema de Estudio:
A continuación se detallan los temas que se deben desarrollar, una descripción general del mismo, y un conjunto de actividades que se recomienda sean desarrolladas para una mejor asimilación de los conceptos. Se han dispuesto las tres columnas de la derecha para llevar un control personal del tiempo de dedicación a cada tema, marcar las actividades que cada estudiante estima que necesita tutoría y realizar anotaciones personales.
| Tema a revisar | Descripción del Contenido a revisar | Actividades Recomendadas | Planificación Personal del estudio (fecha) | ¿Requiero Tutorial? | Anotaciones |
|---|---|---|---|---|---|
| 7.1. Mediana, ventajas y desventajas de su uso. | En esta parte del capitulo se establece las características principales de la mediana. | Leer y realice un cuadro comparativo de de las ventajas y desventajas de la mediana. | |||
| 7.2. Prueba del signo | En esta parte del capitulo se utilizará la prueba del signo para la diferencia de dos pares de muestras. | Realice e interprete los valores obtenidos en el ejemplo 16-1 del texto base. | |||
| 7.3. Intervalo de confianza para la mediana | En este tema se establece que para construir un intervalo de confianza de los valores de ν se suele tomar dos valores por arriba y por debajo de la mediana, y se calcula las probabilidades binomiales para estos valores. | Realice el ejemplo 16-5 y 16-9del texto base. | |||
| 7.4. Prueba de rango de Wilcoxon | En esta parte del capitulo menciona que la prueba de rango de Wilcoxon es también muy sencilla, consiste en asignar números de orden (rangos) a dos muestras independientes y suma los de la muestra más pequeña, con este valor se va a la tabla VIII de la página 754 del texto básico, donde buscamos el tamaño de la muestra más pequeña, n1, el tamaño de la muestra más grande n2 y la suma hallada W. | Indique el procesote la lectura de la tabla mencionada. | |||
| 7.5. Otras pruebas de rango | En este tema no muestran otros métodos para realizar las pruebas de rango. | Leer e interpretar el contenido del texto base, en lo que concierne a pruebas de rango en general. | |||
| 7.6. Independencia, pruebas de corridas | En este tema menciona que las pruebas de corrida a una sucesión interrumpida de valores por arriba o por debajo de la mediana, el número de corridas en una muestra normal de n datos es E(R) ≈ n/2+1 | Interprete las tres graficas que nos muestra el texto base en la pagina 601. | |||
| 7.7. ESTADÍSTICA FUERTE: RECORTES Y PONDERACIONES | Las estadísticas no paramétricas tienen la ventaja de acomodarse a cualquier tipo de distribución, las estadísticas fuertes tienen, además, como principal característica no variar estimaciones relativamente mas estables, por consiguiente sus intervalos de confianza estrechos y precisos. | Establezca un cuadro característico de la estadística no paramétrica |
[editar] Capitulo 6: PRUEBAS X2
[editar] Datos Generales:
| Texto Base | WONNACOTT Ronald, WONNACOTT Thomas. Introducción a la estadística. Editorial Limusa, México D.F. 1997. |
| Capítulo | 6 Pruebas X2 |
| Páginas | 616 - 632 |
| Horas de estudio empleadas para el desarrollo del contenido | 3 horas |
[editar] Propósitos:
El propósito de este capítulo es comprender, analizar lo referente de la prueba de X2, en donde esta proporciona una prueba simple basada en la diferencia entre las frecuencias observadas y esperadas.
[editar] Conceptos Claves:
- Ji cuadrada
- Grados de libertad
g.l = r - 1
- Ji cuadrada para la independencia X2
[editar] Esquema de Estudio:
A continuación se detallan los temas que se deben desarrollar, una descripción general del mismo, y un conjunto de actividades que se recomienda sean desarrolladas para una mejor asimilación de los conceptos. Se han dispuesto las tres columnas de la derecha para llevar un control personal del tiempo de dedicación a cada tema, marcar las actividades que cada estudiante estima que necesita tutoría y realizar anotaciones personales.
| Tema a revisar | Descripción del Contenido a revisar | Actividades Recomendadas | Planificación Personal del estudio (fecha) | ¿Requiero Tutorial? | Anotaciones |
|---|---|---|---|---|---|
| .1. Pruebas X2 Multidimensionales | En esta parte del capitulo explica en esencia las pruebas X2 comparan las frecuencias observadas con las frecuencias esperadas si la hipótesis nula fuera cierta para un determinado fenómeno, luego se suman los cuadrados ponderados de las desviaciones y se compara el valor de esta sumatoria con la tabla 7 de la página 753 del texto, tomando en cuenta el número de grados de libertad que es igual al número de clases comparadas menos 1, este valor de X2 nos da la probabilidad de que H0 sea verdadera. | Leer y resuma los pasos a seguir para realizar un ajuste de bondad. | |||
| 7.2. Pruebas X2 para la independencia | En esta parte del capitulo se explica como se puede utilizar X2 para comprobar la probabilidad de que dos fenómenos sean independientes, en este caso la hipótesis es: πij = πiπj, para ello construimos una tabla de doble entrada tanto con las frecuencias observadas como con las frecuencias esperadas, utilizando para esta última las probabilidades marginales, en este caso los grados de libertad son el número de columnas disminuido en 1 por el número de filas disminuido en la misma cantidad | Establezca varios valores de gl y lea los correspondientes en la tabla VII, así aumentará su destreza en la lectura de la tabla. |
[editar] Capitulo 7 : ESTIMACIÓN DE MÁXIMA PROBABILIDAD
[editar] Datos Generales:
| Texto Base | WONNACOTT Ronald, WONNACOTT Thomas. Introducción a la estadística. Editorial Limusa, México D.F. 1997. |
| Capítulo | 7 Estimación de máxima probabilidad |
| Páginas | 635 - 651 |
| Horas de estudio empleadas para el desarrollo del contenido | 10 horas |
[editar] Propósitos:
El propósito de este capítulo es estudiar un método muy poderoso para poder obtener estimaciones, denominado maximun likeliood estimaciones MLE (estimación de máxima verosimilitud).
[editar] Conceptos Claves:
- MLE.-
La MLE es el valor hipotético de la población que maximiza la probabilidad de la muestra observada.
- Nota:.-
Para la población normal. MLE de u = X
[editar] Esquema de Estudio:
A continuación se detallan los temas que se deben desarrollar, una descripción general del mismo, y un conjunto de actividades que se recomienda sean desarrolladas para una mejor asimilación de los conceptos. Se han dispuesto las tres columnas de la derecha para llevar un control personal del tiempo de dedicación a cada tema, marcar las actividades que cada estudiante estima que necesita tutoría y realizar anotaciones personales.
| Tema a revisar | Descripción del Contenido a revisar | Actividades Recomendadas | Planificación Personal del estudio (fecha) | ¿Requiero Tutorial? | Anotaciones |
|---|---|---|---|---|---|
| 7.1. Organización de procesador | El presente capítulo se basa en comprender la estructura interna de la CPU | ||||
| 7.2. Organización de registros | Identificar los tipos de registros de la CPU y la función de cada uno | Realice un tablas con las principales características de los tres ejemplos de organización de registros de microprocesadores, figura 11.3 | |||
| 7.3. Ciclo de instrucción | Obtener mas ciclos de instrucción en base a los elementales | Ejecute un instrucción de escritura basándose en la figura 11.6 | |||
| 7.4. Segmentación de instrucción | Conocer las estratégicas de segmentación y su aplicabilidad | Elabore un diagrama de flujo similar al de la figura 11.13, que indique el proceso de segmentación del Intel 80486 |
[editar] Capitulo 8: UNIDAD DE CONTROL
[editar] Datos Generales:
| Texto Base | Stallings William, ORGANIZACIÓN Y ARQUITECTURA DE COMPUTADORES, DISEÑO PARA OPTIMIZAR PRESTACIONES, 5ta edición. Prentice Hall, 2000. ISBN: 84-205-2993-1 |
| Capítulo | 8. Unidad de Control |
| Páginas | 532 – 554 |
| Horas de estudio empleadas para el desarrollo del contenido | 2 horas |
[editar] Propósitos:
El propósito de este capítulo es determinar como el concepto de micro operaciones sirve como guía para el diseño de la unidad de control
[editar] Conceptos Claves:
- Microoperaciones.-
Operaciones funcionales o atómicas de un procesador
[editar] Esquema de Estudio:
A continuación se detallan los temas que se deben desarrollar, una descripción general del mismo, y un conjunto de actividades que se recomienda sean desarrolladas para una mejor asimilación de los conceptos. Se han dispuesto las tres columnas de la derecha para llevar un control personal del tiempo de dedicación a cada tema, marcar las actividades que cada estudiante estima que necesita tutoría y realizar anotaciones personales.
| Tema a revisar | Descripción del Contenido a revisar | Actividades Recomendadas | Planificación Personal del estudio (fecha) | ¿Requiero Tutorial? | Anotaciones |
|---|---|---|---|---|---|
| 8.1. Microoperaciones | Identificar las microoperaciones que implican dentro del ciclo de captación, indirecto, interrupción, ejecución e instrucción. | Identifique qué microoperaciones se pueden identificar en la figura 14.3 | |||
| 8.2. Control del procesador | Conocer los requisitos funcionales de la unidad de control junto con las señales de control necesarias para determinar el funcionamiento de la UC | En base a la figura 14.4 identifique los tres tipos de señales de la unidad de control. | |||
| 8.3. Implementación cableada | Clasificar los tipos de implementación de Unidad de Control que existen |
