Encabezado Facultad de Ciencias
Presentación

Actuaría (plan 2006) 2023-2

Optativas, Muestreo

Grupo 9285, 56 lugares. 56 alumnos.
Profesor Gonzalo Pérez de la Cruz lu mi vi 12 a 13 102 (Yelizcalli)
Ayudante Daniel Franco Zarraga ma ju 12 a 13 102 (Yelizcalli)
Ayudante Sheyla Barradas Solorio ma ju 12 a 13

 

Ayudantes:

-Daniel Franco Zarraga

-Sheyla Barradas Solorio

El curso será presencial. Se usará classroom para subir las notas y material complementario. Las clases presenciales consistirán en proyectar el material del curso y el pizarrón sólo se usará como auxiliar para complementar el contenido y desarrollo de demostraciones.

No se aceptan oyentes. La invitación al classroom del curso se enviará el domingo 29 de enero al correo registrado en el sistema xfc.

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

Se recomienda: Haber cursado Inferencia Estadística e 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: 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.

Evaluación

  • Tres tarea-exámenes. Cada uno tiene un valor de 2.5 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. 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 un valor de 2.5 puntos de la calificación, pero si no se tiene calificación aprobatoria, la calificación final será no aprobatoria.

  • 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

  • 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.

  • 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

  • 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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