II. Autoridades y personal. - B. Oposiciones y concursos. MINISTERIO DE ECONOMÍA Y HACIENDA. Cuerpo Superior de Estadísticos del Estado. (BOE-A-2011-9950)
Orden EHA/1533/2011, de 1 de junio, por la que se convocan procesos selectivos para ingreso, por el sistema general de acceso libre y por el sistema de promoción interna, en el Cuerpo Superior de Estadísticos del Estado.
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No ocultamos, cambiamos o tergiversamos la información, simplemente somos un altavoz organizado de los boletines oficiales de España.
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BOLETÍN OFICIAL DEL ESTADO
Miércoles 8 de junio de 2011
Sec. II.B. Pág. 57284
Tema 32. Análisis de Correlación Canónica. Introducción. Correlación canónica y
variables canónicas: cálculo e interpretación geométrica. Propiedades. Contrastación del
modelo y análisis de la dimensionalidad. Relación con otras técnicas de análisis multivariante.
Tema 33. Índices estadísticos: conceptos, criterios y propiedades. Fórmulas agregativas.
Indices en cadena. Paaschización de índices. Indices de Roy. Índices de Divisia.
Tema 34. Índices de desigualdad y medidas de concentración.
Tema 35. Objetivos, usos y usuarios de la información estadística. Tipos de estudios
estadísticos: censos y encuestas por muestreo. Ventajas e inconvenientes. Distinción
entre encuestas coyunturales y estructurales.
Tema 36. Directorios de encuestas. El Directorio central de Empresas (DIRCE),
metodología y unidades. Directorios de población y viviendas.
Tema 37. Fases del proceso estadístico: Especificación de necesidades, planificación
y diseño de la encuesta, desarrollo y recogida. Procesamiento de la información, análisis,
difusión, archivo y distribución.
Muestreo
Tema 1. Concepto de muestreo probabilístico. Distribución de un estimador en el
muestreo. Error cuadrático medio y sus componentes. Intervalos de confianza:
Estimadores insesgados y sesgados. Métodos de selección. Probabilidad de la unidad
de pertenecer a la muestra y propiedades. Comparación con el muestreo no probabilístico:
Muestreo por cuotas.
Tema 2. Muestreo con probabilidades iguales. Estimadores lineales. Varianzas y
covarianzas de los estimadores y sus estimaciones. Comparación entre el muestreo con y
sin reposición. Consideraciones sobre el tamaño de la muestra.
Tema 3. Muestreo con probabilidades desiguales. Estimadores lineales. Varianza de
los estimadores y sus estimaciones. Probabilidades óptimas de selección. Métodos de
selección con reposición y sin reposición y probabilidades proporcionales al tamaño.
Tema 4. Estimadores no lineales. Método general de linealización para estimación de
varianzas. Aplicación al cociente de estimadores. El estimador de razón: sesgo, varianza
y sus estimaciones.
Tema 5. Estimador de regresión en el muestreo aleatorio simple. Sesgo, varianza y
sus estimaciones. Comparaciones con el estimador de razón y con el de expansión.
Estimador de regresión generalizado.
Tema 6. Muestreo estratificado: Estimadores lineales, varianzas y sus estimaciones.
Principios básicos de la estratificación. Construcción de los estratos. Afijación de la muestra
con una característica. Referencia al caso de afijación con más de una característica.
Unidades que entran con certeza en la muestra.
Tema 7. Muestreo estratificado: Ganancia en precisión. Tamaños muestrales para
medias y proporciones. Postestratificación: Estimador y comparación con el muestreo
estratificado.
Tema 8. Muestreo estratificado: Estimador de razón separado y combinado. Sesgo,
varianza y sus estimaciones. Comparación de precisiones. Estimador de regresión.
Tema 9. Muestreo de conglomerados de igual tamaño sin submuestreo. Estimadores,
varianzas y sus estimaciones. Coeficiente de correlación intraconglomerado y su
interpretación. Efecto de diseño. Utilización de estimadores de razón en el caso de
conglomerados de distinto tamaño.
Tema 10. Muestreo sistemático. Estimadores y varianzas. Relación con el muestreo
estratificado. Relación con el muestreo de conglomerados. Relación con el muestreo
aleatorio simple. Problemática de la estimación de varianzas.
Tema 11. Muestreo de conglomerados con submuestreo. Estimadores lineales
insesgados y sus varianzas. Teorema de Madow. Muestras autoponderadas.
Tema 12. Estimación de varianzas de estimadores lineales en el muestreo de
conglomerados con submuestreo. Teoremas I y II de Durbin. Aplicación al muestreo sin
reposición y probabilidades desiguales en primera etapa. Estimación de la varianza en el
muestreo con reposición y probabilidades desiguales.
cve: BOE-A-2011-9950
Núm. 136
Miércoles 8 de junio de 2011
Sec. II.B. Pág. 57284
Tema 32. Análisis de Correlación Canónica. Introducción. Correlación canónica y
variables canónicas: cálculo e interpretación geométrica. Propiedades. Contrastación del
modelo y análisis de la dimensionalidad. Relación con otras técnicas de análisis multivariante.
Tema 33. Índices estadísticos: conceptos, criterios y propiedades. Fórmulas agregativas.
Indices en cadena. Paaschización de índices. Indices de Roy. Índices de Divisia.
Tema 34. Índices de desigualdad y medidas de concentración.
Tema 35. Objetivos, usos y usuarios de la información estadística. Tipos de estudios
estadísticos: censos y encuestas por muestreo. Ventajas e inconvenientes. Distinción
entre encuestas coyunturales y estructurales.
Tema 36. Directorios de encuestas. El Directorio central de Empresas (DIRCE),
metodología y unidades. Directorios de población y viviendas.
Tema 37. Fases del proceso estadístico: Especificación de necesidades, planificación
y diseño de la encuesta, desarrollo y recogida. Procesamiento de la información, análisis,
difusión, archivo y distribución.
Muestreo
Tema 1. Concepto de muestreo probabilístico. Distribución de un estimador en el
muestreo. Error cuadrático medio y sus componentes. Intervalos de confianza:
Estimadores insesgados y sesgados. Métodos de selección. Probabilidad de la unidad
de pertenecer a la muestra y propiedades. Comparación con el muestreo no probabilístico:
Muestreo por cuotas.
Tema 2. Muestreo con probabilidades iguales. Estimadores lineales. Varianzas y
covarianzas de los estimadores y sus estimaciones. Comparación entre el muestreo con y
sin reposición. Consideraciones sobre el tamaño de la muestra.
Tema 3. Muestreo con probabilidades desiguales. Estimadores lineales. Varianza de
los estimadores y sus estimaciones. Probabilidades óptimas de selección. Métodos de
selección con reposición y sin reposición y probabilidades proporcionales al tamaño.
Tema 4. Estimadores no lineales. Método general de linealización para estimación de
varianzas. Aplicación al cociente de estimadores. El estimador de razón: sesgo, varianza
y sus estimaciones.
Tema 5. Estimador de regresión en el muestreo aleatorio simple. Sesgo, varianza y
sus estimaciones. Comparaciones con el estimador de razón y con el de expansión.
Estimador de regresión generalizado.
Tema 6. Muestreo estratificado: Estimadores lineales, varianzas y sus estimaciones.
Principios básicos de la estratificación. Construcción de los estratos. Afijación de la muestra
con una característica. Referencia al caso de afijación con más de una característica.
Unidades que entran con certeza en la muestra.
Tema 7. Muestreo estratificado: Ganancia en precisión. Tamaños muestrales para
medias y proporciones. Postestratificación: Estimador y comparación con el muestreo
estratificado.
Tema 8. Muestreo estratificado: Estimador de razón separado y combinado. Sesgo,
varianza y sus estimaciones. Comparación de precisiones. Estimador de regresión.
Tema 9. Muestreo de conglomerados de igual tamaño sin submuestreo. Estimadores,
varianzas y sus estimaciones. Coeficiente de correlación intraconglomerado y su
interpretación. Efecto de diseño. Utilización de estimadores de razón en el caso de
conglomerados de distinto tamaño.
Tema 10. Muestreo sistemático. Estimadores y varianzas. Relación con el muestreo
estratificado. Relación con el muestreo de conglomerados. Relación con el muestreo
aleatorio simple. Problemática de la estimación de varianzas.
Tema 11. Muestreo de conglomerados con submuestreo. Estimadores lineales
insesgados y sus varianzas. Teorema de Madow. Muestras autoponderadas.
Tema 12. Estimación de varianzas de estimadores lineales en el muestreo de
conglomerados con submuestreo. Teoremas I y II de Durbin. Aplicación al muestreo sin
reposición y probabilidades desiguales en primera etapa. Estimación de la varianza en el
muestreo con reposición y probabilidades desiguales.
cve: BOE-A-2011-9950
Núm. 136
