II. Autoridades y personal. - B. Oposiciones y concursos. MINISTERIO DE ASUNTOS ECONÓMICOS Y TRANSFORMACIÓN DIGITAL. Cuerpo Superior de Estadísticos del Estado. (BOE-A-2022-16053)
Resolución de 26 de septiembre de 2022, de la Subsecretaría, por la que se convoca proceso selectivo para ingreso, por el sistema general de acceso libre, en el Cuerpo Superior de Estadísticos del Estado.
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Cualquier dato, sea personal o no, ya está disponible en internet y con acceso público antes de estar en Zahoribo. Si lo ves aquí primero es simple casualidad.
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
Lunes 3 de octubre de 2022
Sec. II.B. Pág. 135295
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. Introducción al GSBPM. 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. II. 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.
Tema 6. Estimación por intervalos I. Introducción. Métodos para encontrar
estimadores de intervalos: inversión del estadístico de un test, cantidades pivotales,
intervalos de confianza para estadísticos de orden, intervalos bayesianos.
Tema 7. Estimación por intervalos II. Métodos para evaluar estimadores de
intervalos: tamaño y probabilidad de cobertura, optimalidad relacionada con los tests,
optimalidad bayesiana, optimalidad de la función de pérdida.
Tema 8. Introducción a los modelos lineal y lineal generalizado. Tipos de modelos
lineales. Modelos para datos experimentales y para datos observacionales.
Componentes de un modelo lineal generalizado. Interpretación del término error en
función del tipo de datos. Variables explicativas cuantitativas/cualitativas e interpretación
de efectos. La esperanza condicionada y su modelización. Identificabilidad y
estimabilidad.
Tema 9. Modelos lineales: mínimos cuadrados. Introducción. Ajuste del modelo de
mínimos cuadrados. Proyecciones de datos sobre el modelo de espacios. Resumen de
cve: BOE-A-2022-16053
Verificable en https://www.boe.es
Núm. 237
Lunes 3 de octubre de 2022
Sec. II.B. Pág. 135295
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. Introducción al GSBPM. 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. II. 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.
Tema 6. Estimación por intervalos I. Introducción. Métodos para encontrar
estimadores de intervalos: inversión del estadístico de un test, cantidades pivotales,
intervalos de confianza para estadísticos de orden, intervalos bayesianos.
Tema 7. Estimación por intervalos II. Métodos para evaluar estimadores de
intervalos: tamaño y probabilidad de cobertura, optimalidad relacionada con los tests,
optimalidad bayesiana, optimalidad de la función de pérdida.
Tema 8. Introducción a los modelos lineal y lineal generalizado. Tipos de modelos
lineales. Modelos para datos experimentales y para datos observacionales.
Componentes de un modelo lineal generalizado. Interpretación del término error en
función del tipo de datos. Variables explicativas cuantitativas/cualitativas e interpretación
de efectos. La esperanza condicionada y su modelización. Identificabilidad y
estimabilidad.
Tema 9. Modelos lineales: mínimos cuadrados. Introducción. Ajuste del modelo de
mínimos cuadrados. Proyecciones de datos sobre el modelo de espacios. Resumen de
cve: BOE-A-2022-16053
Verificable en https://www.boe.es
Núm. 237
