II. Autoridades y personal. - B. Oposiciones y concursos. MINISTERIO DE ASUNTOS ECONÓMICOS Y TRANSFORMACIÓN DIGITAL. Cuerpo Superior de Estadísticos del Estado. (BOE-A-2022-2725)
Resolución de 9 de febrero de 2022, de la Subsecretaría, por la que se aprueba el programa y se describe el contenido de los procesos selectivos para ingreso, por el sistema general de acceso libre y promoción interna, en el Cuerpo Superior de Estadísticos del Estado, correspondiente a la convocatoria derivada de las ofertas de empleo público de 2020 y 2021, y se deja sin efecto la Resolución de 1 de octubre de 2020.
18 páginas totales
Página
BOLETÍN OFICIAL DEL ESTADO
Lunes 21 de febrero de 2022
Sec. II.B. Pág. 21068
Tema 9. Introducción a la depuración e imputación de datos estadísticos.
Introducción. Depuración e imputación de datos estadísticos en el proceso estadístico.
Datos, errores, datos ausentes y controles (edits). Métodos básicos para la depuración e
imputación de datos estadísticos. Estrategia de depuración e imputación. El enfoque de
imputación completa. El enfoque combinado. El enfoque de reponderación completa.
Imputación por reglas estadísticas.
Tema 10. Introducción a la estimación en presencia de falta de respuesta. Errores
debidos al muestreo y a la falta de respuesta. Error cuadrático medio y sus componentes
bajo falta de respuesta. Estimadores simples y sus sesgos debidos a la falta de
respuesta.
Tema 11. Control del secreto estadístico. Conceptos y definiciones: Control del
secreto estadístico, datos tabulares, microdatos, riesgo y utilidad. Un enfoque el control
del secreto estadístico: por qué la protección de la confidencialidad es importante,
características clave y usos de los datos, riesgos contra los que la protección es
necesaria, métodos de control del secreto, implementación.
Tema 12. Difusión de datos: Presentación de estadísticas. Introducción. Transmitir
el mensaje. Visualización de las estadísticas. Tablas. Gráficos. Mapas. Técnicas de
visualización emergentes. Cuestiones de accesibilidad.
Tema 13. Record linkage. Introducción. Visión de conjunto de los métodos.
Preparación de los datos.
Tema 14. Metadatos de la producción estadística. I. GSBPM. Introducción. El
modelo. Relaciones con otros modelos y estándares. Niveles 1 y 2 del GSBPM.
Descripciones de fases y subprocesos. Procesos generales. Otros usos del GSBPM.
Tema 15. Metadatos de la producción estadística. III. GSIM. Introducción. Alcance.
¿Qué es el GSIM? Beneficios del GSIM para la organización como un todo. GSIM y
GSBPM. ¿Qué implica para el estadístico?: Puntos de vista del negocio y de la
tecnología de la información. SDMX, DDI y otros estándares.
Tema 16. La calidad en la estadística oficial y el Código de Buenas Prácticas de las
Estadísticas Europeas. El concepto de calidad en la estadística oficial. El Código de
Buenas Prácticas de las Estadísticas Europeas. El marco de garantía de la calidad del
Sistema Estadístico Europeo. La calidad en los productos y en los procesos estadísticos.
Sistemas de evaluación global de la calidad: auditorías, autoevaluación y revisiones por
homólogos en las oficinas de Estadística.
II. Inferencia y modelización estadísticas
Tema 1. Propiedades de una muestra aleatoria. Conceptos básicos de muestras
aleatorias. Sumas de variables aleatorias de una muestra aleatoria. Muestreo de una
distribución normal: propiedades de la media y varianza muestrales y las distribuciones t
de Student y F de Snedecor. Estadísticos de orden.
Tema 2. Principios de reducción de datos. Introducción. El principio de suficiencia:
estadísticos suficientes, suficientes minimales, auxiliares (ancillary) y completos. El
principio de verosimilitud: la función de verosimilitud y el principio formal de verosimilitud.
El principio de equivarianza.
Tema 3. Estimación puntual I. Introducción. Métodos para encontrar estimadores:
método de los momentos, estimadores máximo-verosímiles, estimadores de Bayes,
estimadores invariantes.
Tema 4. Estimación puntual II. Métodos para evaluar estimadores: error cuadrático
medio, estimadores insesgados óptimos, suficiencia e insesgadez, optimalidad de la
función de pérdida.
Tema 5. Tests de hipótesis. Introducción. Métodos para encontrar tests: tests de
ratios de verosimilitudes, tests bayesianos, tests unión-intersección e intersección-unión.
Métodos para evaluar tests: probabilidades de error y función de potencia, tests más
potentes, tamaños de tests unión-intersección e intersección-unión, optimalidad de la
función de pérdida.
cve: BOE-A-2022-2725
Verificable en https://www.boe.es
Núm. 44
Lunes 21 de febrero de 2022
Sec. II.B. Pág. 21068
Tema 9. Introducción a la depuración e imputación de datos estadísticos.
Introducción. Depuración e imputación de datos estadísticos en el proceso estadístico.
Datos, errores, datos ausentes y controles (edits). Métodos básicos para la depuración e
imputación de datos estadísticos. Estrategia de depuración e imputación. El enfoque de
imputación completa. El enfoque combinado. El enfoque de reponderación completa.
Imputación por reglas estadísticas.
Tema 10. Introducción a la estimación en presencia de falta de respuesta. Errores
debidos al muestreo y a la falta de respuesta. Error cuadrático medio y sus componentes
bajo falta de respuesta. Estimadores simples y sus sesgos debidos a la falta de
respuesta.
Tema 11. Control del secreto estadístico. Conceptos y definiciones: Control del
secreto estadístico, datos tabulares, microdatos, riesgo y utilidad. Un enfoque el control
del secreto estadístico: por qué la protección de la confidencialidad es importante,
características clave y usos de los datos, riesgos contra los que la protección es
necesaria, métodos de control del secreto, implementación.
Tema 12. Difusión de datos: Presentación de estadísticas. Introducción. Transmitir
el mensaje. Visualización de las estadísticas. Tablas. Gráficos. Mapas. Técnicas de
visualización emergentes. Cuestiones de accesibilidad.
Tema 13. Record linkage. Introducción. Visión de conjunto de los métodos.
Preparación de los datos.
Tema 14. Metadatos de la producción estadística. I. GSBPM. Introducción. El
modelo. Relaciones con otros modelos y estándares. Niveles 1 y 2 del GSBPM.
Descripciones de fases y subprocesos. Procesos generales. Otros usos del GSBPM.
Tema 15. Metadatos de la producción estadística. III. GSIM. Introducción. Alcance.
¿Qué es el GSIM? Beneficios del GSIM para la organización como un todo. GSIM y
GSBPM. ¿Qué implica para el estadístico?: Puntos de vista del negocio y de la
tecnología de la información. SDMX, DDI y otros estándares.
Tema 16. La calidad en la estadística oficial y el Código de Buenas Prácticas de las
Estadísticas Europeas. El concepto de calidad en la estadística oficial. El Código de
Buenas Prácticas de las Estadísticas Europeas. El marco de garantía de la calidad del
Sistema Estadístico Europeo. La calidad en los productos y en los procesos estadísticos.
Sistemas de evaluación global de la calidad: auditorías, autoevaluación y revisiones por
homólogos en las oficinas de Estadística.
II. Inferencia y modelización estadísticas
Tema 1. Propiedades de una muestra aleatoria. Conceptos básicos de muestras
aleatorias. Sumas de variables aleatorias de una muestra aleatoria. Muestreo de una
distribución normal: propiedades de la media y varianza muestrales y las distribuciones t
de Student y F de Snedecor. Estadísticos de orden.
Tema 2. Principios de reducción de datos. Introducción. El principio de suficiencia:
estadísticos suficientes, suficientes minimales, auxiliares (ancillary) y completos. El
principio de verosimilitud: la función de verosimilitud y el principio formal de verosimilitud.
El principio de equivarianza.
Tema 3. Estimación puntual I. Introducción. Métodos para encontrar estimadores:
método de los momentos, estimadores máximo-verosímiles, estimadores de Bayes,
estimadores invariantes.
Tema 4. Estimación puntual II. Métodos para evaluar estimadores: error cuadrático
medio, estimadores insesgados óptimos, suficiencia e insesgadez, optimalidad de la
función de pérdida.
Tema 5. Tests de hipótesis. Introducción. Métodos para encontrar tests: tests de
ratios de verosimilitudes, tests bayesianos, tests unión-intersección e intersección-unión.
Métodos para evaluar tests: probabilidades de error y función de potencia, tests más
potentes, tamaños de tests unión-intersección e intersección-unión, optimalidad de la
función de pérdida.
cve: BOE-A-2022-2725
Verificable en https://www.boe.es
Núm. 44
