Última actualización: 24/06/2021


Curso Académico: 2021/2022

Análisis de Muestras
(13718)
Titulación: Grado en Estadística y Empresa (203)


Coordinador/a: MOLINA PERALTA, ISABEL

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Estadística

Tipo: Obligatoria
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
Teoría Estadística Elemental I, Teoría Estadística Elemental II
Objetivos
Conocimiento, teórico y práctico, de los fundamentos de las técnicas de la Teoría de Muestras. Diferenciación de los distintos tipos de muestreo. Capacidad de realizar inferencia en poblaciones finitas bajo diseños muestrales complejos.
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
El curso es una introducción a los conceptos y métodos básicos de la Teoría de Muestras. 1. Introducción. 2. Muestreo aleatorio simple. 2.1. Descripción 2.2. Inferencia bajo el diseño 3. Muestreo aleatorio estratificado. 3.1. Descripción 3.2. Inferencia bajo el diseño 4. Estimadores de razón, regresión y diferencia. 4.1. Estimadores 4.2. Error de muestreo 5. Muestreo sistemático. 5.1. Descripción 5.2. Inferencia bajo el diseño 6. Muestreo por conglomerados. 6.1. Descripción 6.2. Inferencia bajo el diseño 7. Determinación del tamaño de la muestra. 7.1. A partir del error absoluto 7.2. A partir del error relativo 8. Muestreo bietápico. 8.1. Descripción 8.2. Inferencia bajo el diseño
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Las competencias serán adquiridas por los alumnos a través de lecciones magistrales por una parte, y mediante la resolución de tareas por otra. Habrá también clases prácticas de ejercicios y problemas.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 40
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 60
Calendario de Evaluación Continua
Bibliografía básica
  • Azorín, F. y Sánchez-Crespo, J.L.. Métodos y Aplicaciones del Muestreo. Alianza. 1986
  • Cochran, W. . Técnicas de muestreo. Compañía Editorial Continental. 2000
  • Lohr, S.. Sampling: Design and Analysis. Duxbury. 1999
  • Scheaffer, R.L., Mendenhall, W. y Ott, L.. Elementos de Muestreo. Duxbury. 2007
  • Tillé, Y.. Sampling Algorithms. Springer. 2002
Bibliografía complementaria
  • SCHEAFFER, R.L., MENDENHALL, W. and OTT, L. (2005). Elementary Survey Sampling, 6th Edition.. Duxbury Advanced Series..
  • Sarndal, C.-E., Swensson, B. and Wretman, J.. Model Assisted Survey Sampling. Springer. 1992

El programa de la asignatura y la planificación semanal podrían sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.