CG1 - Comprender y utilizar las técnicas y modelos de la Estadística con el lenguaje matemático adecuado.
CG3 - Conocer los teoremas y modelos clásicos en distintas áreas de la Matemática y de la Estadística.
CG4 - Asimilar la definición de nuevos objetos matemático-estadísticos, en términos de otros ya conocidos, y ser capaz de utilizar dichos objetos en diferentes contextos.
CB1 - Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
CB2 - Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
CB3 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética
CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.

CT1 - Haber demostrado poseer y comprender conocimientos en el área de las Matemáticas y la Estadística, partiendo de la base de la educación secundaria general, y alcanzando un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de dicha área.
CT2 - Saber aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y que posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro del área de la Estadística con base en las Matemáticas.
CT3 - Tener la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (dentro del área de la Estadística y las Matemáticas y de alguno de sus campos de aplicación) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
CT5 - Haber desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.

E1 - Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones en las que se presenten fenómenos estocásticos utilizando las herramientas estadístico-matemáticas más adecuadas.
CE2 - Resolver problemas de Estadística mediante herramientas matemáticas e informáticas.
CE4 - Desarrollar programas que resuelvan problemas estadísticos utilizando para cada caso el entorno computacional adecuado.

Clases teóricas con exposición teórica por parte del profesor.

Clases prácticas de resolución de problemas en grupo, y entrega de algunos problemas escogidos por escrito.

100%

2,4

3,6

6

Se introducirá al alumno en el análisis y estudio de los procedimientos y técnicas de muestreo probabilístico.

No hay requisitos, pero se recomienda al estudiante haber cursado con aprovechamiento contenidos de "Probabilidad", "Estadística". La calificación reflejará la adquisición de las competencias en los temas de los que trate la materia, teniendo en cuenta la participación del alumno en la elaboración de trabajos, exposiciones en clase, entregas de problemas y el examen final. En la programación docente de cada curso se especificará la valoración que se dará a cada una de estas actividades.

El principal objetivo de la asignatura es que el alumno conozca los métodos de muestreo más relevantes, así como sus propiedades, ventajas e inconvenientes. El alumno ha de adquirir los conceptos fundamentales para llevar a cabo las distintas técnicas de muestreo estudiadas.

 
1. Introducción y tipos fundamentales de muestreo. Conceptos básicos. 
2. Muestreo aleatorio simple. 
3. Muestreo estratificado. 
4. Métodos indirectos de estimación: métodos de razón y regresión. 
5. Muestreo por conglomerados. 
6. Otras técnicas de muestreo.

Evaluación in situ mediante observación directa de:

Pruebas orales o escritas: 30%
Examen final de la convocatoria ordinaria de junio o convocatoria extraordinaria de julio: 70%

1. Cochran (1977). Sampling Techniques. Wiley.
2. Fuller, W. (2009). Sampling Statistics. Willey.
3. Mirás (1985). Elementos de Muestreo para Poblaciones Finitas. INE.
4. Pérez López (2010). Técnicas de muestreo estadístico. Garceta.
5. Rao, Poduri S.R.S. (2000). Sampling Methodologies with Applications. Chapman and Hall.
6. Sánchez Crespo (1984). Curso intensivo de Muestreo en Poblaciones Finitas. INE.
7. Sánchez Crespo, Parada (1990). Ejercicios y problemas resueltos de Muestreo en Poblaciones Finitas. INE.
8. Särndal, Swensson, Wretman (1992). Model Assisted Survey Sampling. Springer.

Profesor: Dr. Juan José Prieto Martínez
Despacho: 303-G. Facultad de CC Matemáticas
Universidad Complutense de Madrid
jjprieto@mat.ucm.es