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IngresarActuaría (plan 2006) 2022-2
Optativas, Muestreo
| Profesor | Gonzalo Pérez de la Cruz | lu mi vi | 11 a 12 |
| Ayudante | Juan Andrés Cervantes Sandoval | ma ju | 11 a 12 |
| Ayudante | José Angel Román Rodríguez | ma ju | 11 a 12 |
Ayudantes:
Juan Andrés Cervantes Sandoval
José Angel Román Rodríguez
El curso se dará en línea usando Meet y Classroom. Las sesiones se grabarán y también se subirán notas.
No se aceptan oyentes. La invitación al classroom del curso se envió al correo registrado en el sistema el domingo 13 de febrero; en caso de no recibir la invitación, favor de mandar un correo especificando el correo "ciencias.unam.mx" que usarán para el curso.
El día 14 de febrero se realizará la presentación del curso en el horario de clase.
Para obtener y actualizar correo, revisar el link siguiente: http://computo.fciencias.unam.mx/manualesUsuario/manualesCorreo.php
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: https://www.fciencias.unam.mx/sites/default/files/temario/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
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Tres tarea-exámenes. Cada uno tiene un valor de 3 puntos 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-examen, 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.
- Se realizará un examen individual (presencial o con cámara y micrófono encendidos). Este examen consistirá en resolver un par de ejercicios similares a las tarea-exámenes y tendrá una duración de máximo 2 horas. La asignación del tema (tarea-examen) será aleatoria. Este examen tiene valor de 1 punto de la calificación, pero si no se tiene calificación aprobatoria, la calificación final será no aprobatoria.
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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 de los exámenes. Máximo 1 punto adicional por estos ejercicios.
Notas sobre la evaluación
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La calificación promedio final, incluyendo los ejercicios de clase, se redondea al entero más cercano a partir de 6, siempre que se tenga promedio mayor o igual a 6 en los exámenes, en otro caso es NA.
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Se puede presentar examen final renunciando a la calificación final previa obtenida, siempre que se haya aprobado al menos un examen parcial.
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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
- Lohr, S. (2021). Sampling Design and Analysis. CRC Press
- Tillé, Y. (2020). Sampling and Estimation from Finite Populations. Wiley
- Wu, C. y Thompson, M (2020). Sampling Theory and Practice. Springer
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