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| SUBJECT NAME |
| SUBJECT NAME |
TEORÍA DE MUESTRAS |
| CODE |
| CODE |
61024138 |
| SESSION |
| SESSION |
2025/2026 |
| DEPARTMENT |
| DEPARTMENT |
ESTADÍSTICA, INVESTIGACIÓN OPERATIVA Y CÁLCULO NUMÉRICO
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| DEGREE IN WHICH IT IS OFFERED |
| DEGREE IN WHICH IT IS OFFERED |
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GRADO EN MATEMÁTICAS
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| COURSE - PERIOD - TYPE |
-
CUARTO
COURSE
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SEMESTER 2
- OPTATIVAS
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| CREDITS NUMBER |
| CREDITS NUMBER |
5 |
| HOURS |
| HOURS |
125 |
| LANGUAGES AVAILABLE |
| LANGUAGES AVAILABLE |
CASTELLANO |
En esta asignatura se estudian diversos modelos de la Teoría Estadística de Muestras cuyo objetivo es la aplicación práctica y concreta de conceptos que se estudiaron en la asignatura Inferencia Estadística, utilizando técnicas específicas adecuadas a cada situación.
Para ello, se explica por qué se utilizan unas técnicas u otras en función de las diversas situaciones que se presenten, lo que se recoge en el modelo matemático que subyace en cada una de la técnicas utilizadas.
Esta justificación se basa en los resultados obtenidos en el desarrollo matemático de los fundamentos de cada técnica.
La Teoría de Muestras se aplica, entre otros campos, a sondeos electorales o de opinión, a la auditoría de procesos, a estudios de mercado, a estimación de variables macroeconómicas, etc.
Se trata pues de una asignatura técnica y práctica, por lo que se da gran importancia a la capacidad para resolver problemas, sin descuidar los conceptos, hipótesis y fundamentos en los que se basan las técnicas que se aplican. Es una asignatura que debe interesar a todos aquellos alumnos que quieran profundizar en las aplicaciones prácticas de la Estadística
En el contexto general del Grado, esta asignatura tiene el carácter de optativa y se estudia en el cuarto curso.
Se requieren los conocimientos de Estadística Básica y de Inferencia Estadística impartidos en las asignaturas que preceden a ésta en el Plan de Estudios, además de los conocimientos básicos adquiridos en el resto de asignaturas obligatorias del Grado.
Es importante conocer la lógica de las fórmulas y expresiones que se aplican en cada tipo de muestreo, más allá de su aprendizaje automático o memorización.
Además de las consultas a través del foro del curso virtual, los estudiantes podrán ponerse directamente en contacto con el equipo docente por los siguientes medios: el correo electrónico, la plataforma Microsoft Teams o mediante entrevista presencial previamente concertada.
Horario de guardia: martes lectivos de 15:00 a 19:00 horas.
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CEP4 Resolución de problemas.
CEA2 Capacidad para tratar problemas matemáticos desde diferentes planteamientos y su formulación correcta en lenguaje matemático, de manera que faciliten su análisis y resolución.
CEA6 Habilidad para extraer información cualitativa a partir de información cuantitativa
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El alumno obtendrá una formación sustentada en los siguientes resultados de aprendizaje:
- Entender el esquema matemático-probabilístico que fundamenta la Teoría de Muestras.
- Saber qué es el muestreo probabilístico y la distribución muestral.
- Conocer los diversos procedimientos de selección de muestras.
- Saber qué es el muestreo aleatorio simple y los resultados a los que lleva.
- Conocer el muestreo estratificado, cuándo es conveniente usarlo y los resultados que alcanza.
- Saber en qué consiste el muestreo sistemático, cuándo debe utilizarse y los resultados a los que lleva.
- Conocer algunos métodos indirectos de estimación como el de la razón o por regresión, y su comparación con otros tipos de muestreo.
- Saber qué es el muestreo por conglomerados, tanto monoetápico como bietápico y sus principales resultados.
- Entender en qué consiste el muestreo doble.
- Ser consciente de los problemas derivados de errores ajenos al muestreo.
Tema 1. Conceptos fundamentales en la teoría de muestras.
Tema 2. Muestreo probabilístico y estimadores. Distribuciones en el muestreo y propiedades.
Tema 3. Métodos de selección de la muestra. Probabilidades iguales y desiguales.
Tema 4. Muestreo aleatorio simple.
Tema 5. Muestreo estratificado.
Tema 6. Muestreo sistemático.
Tema 7. Métodos indirectos de estimación.
Tema 8. Muestreo monoetápico de conglomerados
Tema 9. Muestreo bietápico de conglomerados con probabilidades iguales.
Tema 10. Muestreo doble y muestreo en ocasiones sucesivas.
Tema 11. Errores ajenos al muestreo.
La asignatura se impartirá siguiendo la metodología didáctica propia de la UNED, que se basa fundamentalmente en dos pilares: los materiales didácticos y los canales de comunicación entre los alumnos y el equipo docente.
Los materiales didácticos incluyen el texto básico recomendado por el equipo docente. Estos materiales se pueden adquirir en los puntos de distribución habituales de la UNED o por cualquier otro canal que el estudiante estime oportuno.
Los canales de comunicación, que permitirán una constante interacción entre los alumnos y el equipo docente, están integrados por toda la serie de medios disponibles actualmente: teléfono, correo electrónico, videoconferencia, cursos virtuales, foros de debate on-line, etc. Los alumnos que lo deseen también podrán concertar entrevistas personales con el equipo docente. Mediante los medios tecnológicos se crean auténticos vínculos dinámicos de intercomunicación entre todos los participantes en el curso, que simplifican eficazmente el esfuerzo que conlleva el estudio a distancia.
El método de estudio consistirá en la comprensión del texto básico, que es autosuficiente, y de los ejercicios propuestos en dicho texto. La combinación del estudio de los aspectos teóricos y la aplicación mediante los ejercicios propuestos es parte esencial de la metodología de estudio de esta asignatura.
ONSITE TEST
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| Type of exam |
| Type of exam |
Examen de desarrollo |
| Development questions |
| Development questions |
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| Duration of the exam |
| Duration of the exam |
120 (minutes) |
| Material allowed in the exam |
| Material allowed in the exam |
Calculadora de bolsillo |
| Assessment criteria |
| Assessment criteria |
El examen constará de diversos ejercicios de carácter práctico, similares a los que el alumno ha encontrado en los ejemplos y ejercicios del libro de texto. Es fundamental que el alumno no se limite a una simple expresión de cálculos numéricos, ya que se valorará de manera muy importante la explicación y justificación de cada paso y las referencias a los métodos en los que se sustenta la solución del problema planteado. |
| % Concerning the final grade |
| % Concerning the final grade |
100 |
| Minimum grade (not including continuas assessment) |
| Minimum grade (not including continuas assessment) |
5 |
| Maximum grade (not including continuas assessment) |
| Maximum grade (not including continuas assessment) |
10 |
| Minimum grade (including continuas assessment) |
| Minimum grade (including continuas assessment) |
4 |
| Coments |
| Coments |
En la evaluación del examen se valorará la claridad en la exposición de los razonamientos que conducen a la solución final. |
CONTINUOUS ASSESSMENT TEST (PEC)
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| PEC? |
| PEC? |
Si |
| Description |
| Description |
La PEC consistirá en el desarrollo de un caso práctico sencillo en el que el estudiante aplique a datos reales alguno de los métodos estudiados. En la evaluación de la PEC se tendrá en cuenta la originalidad del estudio realizado y la claridad en la exposición. El trabajo deberá seguir la siguiente estructura: 1. Planteamiento del problema. 2. Descripción del conjunto de datos. 3. Descripción del método y aplicación. 4. Resultados y conclusiones. El trabajo constará de un máximo de cinco páginas, además de una página de portada en la cual deberá figurar el título del trabajo y los datos identificativos del alumno. Con esta modalidad de Prueba de Evaluación Continua se pretende potenciar la capacidad de los estudiantes a la hora de aplicar los métodos estudiados a problemas reales. El alumno remitirá el trabajo de la PEC al equipo docente a través del curso virtual en un único fichero con formato pdf. Las Pruebas de Evaluación Continua se enviarán a lo largo del semestre y, como muy tarde, durante la semana previa al comienzo de las segundas pruebas presenciales (“exámenes de junio”) de la UNED. No se calificarán las PEC recibidas fuera de plazo, una vez comenzadas las segundas pruebas presenciales. Tampoco serán admisibles trabajos “casualmente idénticos” de distintos alumnos. En este caso, se anularán ambas Pruebas de Evaluación Contínua. |
| Assessment criteria |
| Assessment criteria |
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| Weighting of the PEC in the final grade |
| Weighting of the PEC in the final grade |
máximo 2 puntos |
| Approximate submission date |
| Approximate submission date |
Semana anterior al inicio de las segundas pruebas presenciales |
| Coments |
| Coments |
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OTHER GRADEABLE ACTIVITIES
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| Are there other evaluable activities? |
| Are there other evaluable activities? |
No |
| Description |
| Description |
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| Assessment criteria |
| Assessment criteria |
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| Weighting in the final grade |
| Weighting in the final grade |
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| Approximate submission date |
| Approximate submission date |
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| Coments |
| Coments |
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How to obtain the final grade?
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La Prueba Presencial será calificada con una nota comprendida entre 0 y 10 puntos. Si la calificación de la Prueba Presencial (en convocatoria ordinaria o extraordinaria) es menor que cuatro, entonces la calificación final del alumno será de suspenso. Si la calificación de la Prueba Presencial (en convocatoria ordinaria o extraordinaria) es mayor o igual que 4 puntos, entonces la nota final del alumno se determinará sumando las notas de la Prueba Presencial y de la Prueba de Evaluación Continua (el máximo de la nota final se establece en 10 puntos). Para aprobar la asignatura es necesario haber obtenido al menos 5 puntos en la nota final. Para obtener una calificación final de Matrícula de Honor es necesario haber obtenido una nota de al menos 9.5 puntos en la Prueba Presencial. |
Los puntos del libro que son materia de examen son los siguientes:
Cap. 2: Completo
Cap. 3: pags. 81 a 86 junto con sus ejercicios
Cap. 4: Completo
Cap. 5: pags. 167 a 192 junto con sus ejercicios
Cap. 6: pags. 237 a 246 junto con sus ejercicios
Cap. 7: pags, 273 a 284 y 292 a 299 junto con sus ejercicios
Cap. 8: pags, 327 a 339 y 345 a 355 junto con sus ejercicios
Cap. 9: pags. 367 a 374 y 382 a 384 junto con sus ejercicios
Cap. 11: pags. 441 a 451 y 462 a 468 junto con sus ejercicios
El siguiente capítulo es solo de lectura y no es materia de examen.
Cap, 12: pags. 477 a 484
Los ejercicios que figuran en el texto de la bibliografía básica y en los textos de la complementaria son más que suficientes para preparar el examen.
Ante cualquier duda puede contar con el apoyo del equipo docente, así como, en su caso, del Profesor Tutor que le sea asignado.
La UNED pone a disposición de los alumnos diversos medios de apoyo, como el curso virtual en el que se puede entrar en contacto con otros estudiantes, las bibliotecas de los centros asociados, los Profesores Tutores en cada centro asociado, etc.
