CG10 Desarrollar habilidades que favorezcan el trabajo en grupo

CE3 Seleccionar el diseño muestral y tamaño de la muestra adecuados en función de las características de la población de estudio
CE4 Identificar y organizar la información relevante de un problema
CE9 Elaborar y construir modelos estadísticos adecuados a problemas reales y su validación
CE11 Interpretar los resultados del trabajo estadístico
CE24 Conocer las ventajas, inconvenientes y limitaciones de los distintos tipos de análisis de datos estudiados

50%

50%

100%

2,4

3,6

5

El alumno se iniciará en los planes de muestreo básicos y adquirirá la habilidad de aplicar el método más adecuado en cada situación práctica.

Ninguno

El objetivo prioritario de esta asignatura es que el alumno adquiera los fundamentos conceptuales y prácticos para llevar a cabo los distintos procedimientos de muestreo presentados.

DISEÑOS MUESTRALES

Capítulo 1: Consideraciones Generales sobre Muestreo
1.1 Introducción
1.2 Notas históricas
1.3 Concepto de Población, Marco y Muestra
1.4 Ventajas y desventajas del Muestreo
1.5 Etapas de un proceso muestral
1.6 Aplicaciones del muestreo
1.7 Tipos de muestreo
1.8 Diseños muéstrales del Grado de Estadística Aplicada.
Capítulo 2: Muestreo probabilístico
2.1 Introducción
2.2 Diseño muestral o Procedimiento muestral
2.4 Estadísticos, estimadores y sus propiedades
2.5 Distribución de un estimador en el muestreo.
2.6 Selección de unidades sin y con reposición. Probabilidades iguales.
2.7 Estimación simultánea de variables
Capítulo 3: Muestreo aleatorio simple
3.1 Introducción
3.2 Definición del diseño muestral m.a.s. (N, n), m.a.s.R y parámetros asociados.
3.3 Estimación de parámetros poblacionales
3.4 Determinación del tamaño muestral (sin reposición)
3.5 Determinación del tamaño muestral (con reposición)
3.6 Comparación entre muestreo aleatorio simple sin y con reposición
3.7 Estimación en subpoblaciones
Capítulo 4: Muestreo aleatorio estratificado
4.1 Introducción
4.2 Definición y características
4.3 Estimadores bajo M.A.E(n)
4.4 Afijaciones
4.5 Determinación del tamaño muestral
4.6 Otros aspectos del M.A.E.
Capítulo 5: Muestreo sistemático
5.1 Introducción.
5.2 Estimaciones en el muestreo sistemático.
5.3 Descomposición de la varianza en muestreo sistemático.
5.4 Eficiencia del muestreo sistemático comparado al m.a.s.
5.5 Estimación de la varianza: muestras replicadas o interpenetrantes.
Capítulo 6: Métodos de estimación indirectos
5.1 Métodos de razón.
5.2 Métodos de regresión.

Evaluación Continua:
-Se valorará, con un máximo del 10% de la nota final, la participación activa en el aula.
-Dos Pruebas Escritas de conocimiento: representarán al menos el 90% de la nota final.
Los alumnos que no se hayan acogido a la Evaluación Continua, o no la hayan superado, tendrán un Examen Final que corresponderá con el 100% de la nota final.

Cochran, William G. Técnicas de muestreo. México : Compañía Editorial Continental, 1992
Fernández, Francisco Ramón. Muestreo en poblaciones finitas : curso básico. Barcelona : EUB, 1995
Fernández, Francisco Ramón. Ejercicios y prácticas de muestreo en poblaciones finitas. Barcelona : EUB, 1995
Levy, Paul S. Sampling of populations: Methods and applications. New York: John Wiley and Sons, cop. 1999
Mirás, Julio. Elementos de muestreo para poblaciones finitas. Madrid: INE, 1985
Pérez, César. Muestreo estadístico: conceptos y problemas resueltos. Pearson Educación, 2005
Portela, J. y Villeta, M. Muestreo Estadístico: Teoría y ejemplos. Madrid: CERSA, 2007
Portela, J. y Villeta, M. Muestreo Estadístico: Ejercicios y Aplicaciones. Madrid: CERSA, 2007
Rueda, María del Mar. Problemas de Muestreo en Poblaciones Finitas. Granada : Grupo Editorial Universitario, 1998
Sánchez-Crespo, José Luis. Curso básico intensivo de muestreo = intensive basic course on sampling. Vitoria: Gobierno Vasco, Dirección de Estadística, D.L.1986
Sánchez-Crespo, José Luis. Ejercicios y problemas resueltos de muestreo en poblaciones finitas. Madrid: Instituto Nacional de Estadística, D.L.1990
Scheaffer, Richard L.. Elementos de muestreo. Madrid: Thomson, cop. 2007