Encabezado Facultad de Ciencias
Presentación

Actuaría (plan 2006) 2022-1

Optativas, Muestreo

Grupo 9284, 60 lugares. 47 alumnos.
Profesor Gonzalo Pérez de la Cruz lu mi vi 11 a 12
Ayudante Karen Janik Orozco Becerril ma ju 11 a 12
Ayudante Juan Andrés Cervantes Sandoval ma ju 11 a 12

 

Ayudantes: Karen Janik Orozco Becerril y Juan Andrés Cervantes Sandoval

El curso se dará en línea usando Meet y Classroom. Las sesiones se grabarán y también se subirán notas.

No se aceptan oyentes. Si no recibiste la invitación al classroom del curso el domingo 29 de agosto, favor de solicitarla por correo (la liga se envió al correo que está en el sistema de inscripciones). Se recomienda usar un correo "ciencias.unam.mx".

El día 30 de agosto se realizará la presentación del curso en el horario de clase y las clases empezarán el 20 de septiembre.

Para obtener y actualizar correo, revisar el link siguiente: http://computo.fciencias.unam.mx/manualesUsuario/manualesCorreo.php

Se recomienda: Haber cursado Inferencia Estadística. Interés por aprender R.

Temas por cubrir en el curso.

  • Supuestos y elementos básicos para la estimación en poblaciones finitas
  • Diseños de muestreo: aleatorio simple sin reemplazo, aleatorio simple con reemplazo, estratificado, por conglomerados y biétapico
  • Métodos de estimación de la varianza para estimadores de razón y otros estimadores complejos
  • Análisis de encuestas complejas bajo diseño muestral

Se seguirá el temario de la materia: http://www.fciencias.unam.mx/asignaturas/891.pdf

También se mostrará el uso del paquete R para ejemplificar varios temas del curso y se dará acceso a DataCamp https://www.datacamp.com/ a quienes deseen profundizar (alrededor de 40 alumnos).

Evaluación

  • Tres tarea-exámenes. Cada uno tiene un valor de 1/3 de la calificación. Las tareas se pueden hacer de forma individual o por equipos de máximo tres integrantes.

  • Se darán al menos 72 horas para resolver cada tarea-exámen, este periodo incluye una sesión de ayudantía/clase para comentar sobre dudas, por ejemplo, el lunes se sube al classroom y se entrega el miércoles.

  • En algunas clases, se dejarán ejercicios que deberán resolverse en alrededor de 30 minutos. Estos ejercicios de clase son opcionales e individuales; la entrega a tiempo y de forma correcta de la solución equivale a una décima adicional sobre promedio final aprobatorio. Máximo 1/2 punto adicional por estos ejercicios.

Notas sobre la evaluación

  • Se deberán tener aprobados (calificación mayor o igual a 6) los tres exámenes parciales, de otra forma la calificación final es no aprobatoria.

  • La calificación promedio se redondea al entero más cercano a partir de 6.

  • Se puede reponer un examen renunciando a la calificación previa obtenida.

  • Se puede presentar examen final renunciando a la calificación final previa obtenida, siempre que se haya aprobado al menos un examen parcial.

  • Se califica con NP en actas únicamente cuando el número de exámenes presentados es menor a 2.

Referencia básica

  • Sarndal et al. (1992). Model assisted survey sampling. New York : Springer Verlag

Otras referencias

  • Wu & Thompson (2020). Sampling Theory and Practice. Springer
  • Lohr (2019). Sampling Design and Analysis. CRC Press

 


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