Universidad de Jaén

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Guía docente 2012-13 - 24041115 - Muestreo estadístico II

TITULACIÓN: DIPLOMATURA EN ESTADÍSTICA (Plan 2004)
CENTRO: FACULTAD DE CIENCIAS EXPERIMENTALES
CURSO: 2012-13
ASIGNATURA: Muestreo estadístico II
GUÍA DOCENTE
1. DATOS BÁSICOS DE LA ASIGNATURA
NOMBRE: Muestreo estadístico II
CÓDIGO: 24041115 CURSO ACADÉMICO: 2012-13
TIPO: -
Créditos teóricos: 4.5 Créditos prácticos: 3.0
CURSO: 2 CUATRIMESTRE: SC CICLO: -
WEB: -
2. DATOS BÁSICOS DEL PROFESORADO
NOMBRE: ALBA FERNANDEZ, MARIA VIRTUDES
IMPARTE: Teoría [Profesor responsable]
DEPARTAMENTO: U112 - ESTADISTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
ÁREA: 265 - ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
N. DESPACHO: B3 - 0053 E-MAIL: mvalba@ujaen.es TLF: 953212142
TUTORÍAS: https://uvirtual.ujaen.es/pub/es/informacionacademica/tutorias/p/58119
URL WEB: www4.ujaen.es/~mvalba
3. DESCRIPTORES SEGÚN B.O.E.

Muestreo por conglomeraciones. Muestreo polietápico. Estimadores de razón y regresión. Muestreo en poblaciones infinitas

4. OBJETIVOS DE LA ASIGNATURA

Presentar y transmitir a los alumnos los aspectos más complejos de la Teoría del Muestreo. Partiendo de la preparación matemática y estadística de Muestreo I, se desarrollan diseños muestrales complejos que utilizan información adicional en las fases de diseño y estimación. En todos los casos se estudian  los estimadores para los parámetros usuales y las estimaciones del error que se produce al realizar dichas estimaciones.

5. CONTENIDOS

1.      Métodos indirectos de estimación I: Estimadores de razón.

  • Concepto de estimadores indirectos.
  • Estimadores de razón de los parámetros poblacionales.
  • Sesgo y varianza de los estimadores.
  • Estimación de la varianza.
  • Estimadores de razón en el muestreo estratificado: estimadores de razón separado y combinado.

 

2.      Métodos indirectos de estimación II: Estimadores de regresión.

  • Estimadores de regresión con pendiente preasignada. Sesgo, varianza y estimación de la varianza.
  • Estimadores de regresión cuando la pendiente se determina a partir de la muestra. Sesgo, varianza y estimación de la varianza.
  • Comparación con el estimador tipo razón y el obtenido por muestreo aleatorio simple.
  • Estimador de regresión en el muestreo estratificado. Estimador de regresión separado y combinado.

 

3.      Estimación en subpoblaciones.

  • Concepto de subpoblación. Técnicas para su estudio.
  • Estimación del tamaño de una subpoblación.
  • Estimación de los parámetros usuales en la subpoblación.

 

4.      Muestreo doble.

  • Descripción del método. Definiciones básicas. Teorema de Madow.
  • Aplicaciones del muestreo doble:
    • Aplicación al muestreo estratificado.
    • Aplicación al estimador de regresión.
    • Aplicación al estimador de razón.

 

5.      Muestreo por conglomerados.

  • Estructura de conglomerados en una población. Objetivos del muestreo por conglomerados.
  • Diseño muestral por conglomerados en una etapa.
  • Estimación de parámetros lineales:
    • Selección de conglomerados mediante diseño muestral aleatorio simple.
    • Estimaciones directas.
    • Estimaciones basadas en razón.
    • Selección de conglomerados con probabilidades de inclusión proporcionales al tamaño.
  • Estimación de parámetros no lineales. Razón de medias.

 

  1. 6.      Muestreo por conglomerados en dos etapas.
  • Descripción del diseño muestral.
  • Estimación de parámetros lineales:
    • Selección de conglomerados mediante diseño muestral aleatorio simple.
    • Estimaciones directas.
    • Estimaciones basadas en razón.
    • Selección de conglomerados con probabilidades de inclusión proporcionales al tamaño.
  • Estimación de parámetros no lineales. Razón de medias.

 

7.      Estimación del tamaño de la población.

  • Muestreo de captura-recaptura.
  • Muestreo por áreas regulares.
  • Muestreo por franjas y líneas transversales.
  • Otros tipos de muestreo para la estimación del tamaño de la población.

 

8.      Estudio de casos prácticos.

 

6. ACTIVIDADES EN QUE SE ORGANIZA
SIN DOCENCIA
7. BIBLIOGRAFÍA BÁSICA
  • Muestreo estadístico en poblaciones finitas. Edición: -. Autor: Alba Fernández, Mª Virtudes. Editorial: Oviedo: Septem, 2006  (C. Biblioteca)
  • Muestreo en poblaciones finitas: curso básico. Edición: -. Autor: Fernández García, Ramón. Editorial: Barcelona: EUB, 1995  (C. Biblioteca)
  • Ejercicios y prácticas de muestreo en poblaciones finitas. Edición: -. Autor: Fernández García, Ramón. Editorial: Barcelona: EUB, 1995  (C. Biblioteca)
  • Introducción al muestreo en poblaciones finitas. Edición: -. Autor: Cid Cid, Ana I.. Editorial: Madrid: Nuevas Estructuras, D.L. 1999  (C. Biblioteca)
  • Técnicas de muestreo estadístico: teoría, práctica y aplicaciones informáticas. Edición: -. Autor: Pérez López, César. Editorial: Madrid: Ra-ma, 1999  (C. Biblioteca)
8. BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA
  • Problemas de muestreo en poblaciones finitas. Edición: -. Autor: Rueda García, María del Mar. Editorial: [Granada]: Grupo Editorial Universitario, [1998]  (C. Biblioteca)
  • Métodos y aplicaciones del muestreo. Edición: -. Autor: Azorín, Francisco. Editorial: Madrid: Alianza Editorial, D.L. 1986  (C. Biblioteca)
  • Design and inference in finite population sampling. Edición: -. Autor: Hedayat, A.S.. Editorial: New York: John Wiley & sons, 1991  (C. Biblioteca)
  • Sampling techniques. Edición: 3rd ed. Autor: Cochran, William G.. Editorial: New York [etc.]: John Wiley & Sons, cop.1977  (C. Biblioteca)
  • Sampling methods for applied research: text and cases. Edición: -. Autor: Tryfos, Peter. Editorial: New York [etc.]: John Wiley & Sons, cop. 1996  (C. Biblioteca)
9. PROCEDIMIENTO DE EVALUACIÓN

La evaluación de los contenidos de esta asignatura se realizará un  mediante examen que constará de cuestiones teórico-prácticas, así como de una prueba práctica en ordenador.

10. CRITERIOS DE EVALUACIÓN

El reparto de la nota final será de 80% para el examen y 20% para la práctica en ordenador.