BOLETÍN OFICIAL DEL ESTADO
Miércoles 28 de diciembre de 2022

Sec. II.B. Pág. 186715

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. Test de hipótesis. Introducción. Métodos para encontrar test: test de ratios
de verosimilitudes, test bayesianos, test unión-intersección e intersección-unión.
Métodos para evaluar test: probabilidades de error y función de potencia, test más
potentes, tamaños de test 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 test,
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
la variabilidad en un modelo lineal. Residuos, apalancamiento (leverage) e influencia.
Optimalidad de mínimos cuadrados y de mínimos cuadrados generalizados.
Tema 10. Modelos lineales: Inferencia Estadística. Teoría de la distribución para
variables normales y no normales. Test de significación para modelos lineales normales y
no normales. Intervalos de confianza e intervalos de predicción para modelos lineales
normales y no normales. Comparaciones múltiples: Bonferroni, Tukey y métodos FDR.
III.

Almacenamiento y modelos de datos

Tema 1. Representación y almacenamiento de la información. Introducción. Bits y
bytes. Organización de la memoria principal. Representación de la información como
cadenas de bits. Inexistencia de «tipos» para los ficheros en disco.
Tema 2. Componentes principales del hardware de un sistema de computación.
Introducción. Componentes principales de hardware de un sistema de computación.
Tema 3. Introducción a los sistemas operativos. Qué hacen los sistemas operativos.
Organización de sistemas de computación. Arquitectura de sistemas de computación.
Estructura de sistemas operativos. Operaciones en sistemas operativos. Gestión de
procesos. Gestión de memoria. Gestión de almacenamiento. Protección y seguridad.
Sistemas distribuidos. Entornos de computación.
Tema 4. Bases de datos. Introducción. Sistemas tradicionales basados en ficheros:
descripción y limitaciones. Base de datos, sistema de gestión de bases de datos,
programas de aplicación y componentes de un sistema de gestión de bases de datos
(generalidades). Ventajas y desventajas de los sistemas de gestión de bases de datos.
IV.

Cuentas nacionales

Tema 1. Los sistemas internacionales de cuentas nacionales: evolución histórica. El
SCN 2008 y el SEC 2010. Rasgos fundamentales y aplicaciones del SEC 2010.
Unidades y conjuntos de unidades.

cve: BOE-A-2022-22742
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Núm. 311