Muestreo Probabilístico
Inicio:
15 noviembre, 2020
Hora:
9:00 am
FECHA Y HORA: Domingo 15 de noviembre de 9:00 am a 12:15 pm (Hora de Lima, UTC -5)
MODALIDAD: Online en vivo
32% Dscto. Precio Regular: US$ 35
#QuédateEnCasa
Con la finalidad de iniciar en el campo del muestreo, este taller presenta las nociones y aplicaciones en R de las principales técnicas de muestreo probabilístico.
La primera parte del taller presenta de manera introductoria los conceptos del muestreo, así como al muestreo aleatorio simple. La segunda parte describe el diseño de un Muestreo aleatorio estratificado (MAE) y el cálculo de sus estimaciones. La tercera parte del taller detalla la diferencia entre el MAE y el Muestreo por conglomerados, describiendo su diseño y cálculo de estimaciones. Finalmente, en la cuarta parte del taller, el participante aprenderá a estructurar y diseñar un Muestreo Complejo, así como a aplicarlo empleando R.
Dirigido a: Público en general que desea empezar a aprender y aplicar las técnicas básicas del Muestreo Probabilístico empleando R..
En este taller aprenderás a:
- Conocer los conceptos básicos del muestreo.
- Definir al Muestreo aleatorio simple, al Muestreo aleatorio Estratificado, y al Muestreo por Conglomerados.
- Emplear R para diseñar un Muestreo aleatorio simple, Muestreo aleatorio Estratificado, y Muestreo por Conglomerados.
- Realizar estimaciones de medias y proporciones en la muestra.
- Estructurar y diseñar un Muestreo complejo.
y cómo aplicarlo.
La duración de cada sección son solo estimaciones y pueden variar de acuerdo con el progreso de la clase
Parte 1: Introducción y Muestreo Aleatorio Simple (35 minutos)
- Introducción y conceptos básicos del muestreo
- Definición del muestreo aleatorio simple, y estimaciones
Parte 2: Muestreo Aleatorio Estratificado (40 minutos)
- Definición y diseño de un muestreo aleatorio estratificado
- Estimaciones de medias y proporciones.
Intermedio (10 minutos)
Parte 3: Muestreo por Conglomerados (45 minutos)
- Definición y diseño de un muestreo por conglomerados
- Estimaciones de medias y proporciones.
Parte 4: Muestreo complejo (50 minutos)
- Estructura y diseño de un muestreo complejo
- Casos prácticos de aplicación
Stéfany Neciosup Vera
Stéfany Neciosup Vera trabaja como Consultor Especialista en Ciencia de Datos del Banco Interamericano de Desarrollo (BID) para SUNAT y pertenece a la plana docente de la Diplomatura de Estudios en Estadística Aplicada de la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP). Se ha desempeñado como Consultor de Estadística en instituciones como el Ministerio de Desarrollo e Inclusión Social (MIDIS), la Superintendencia Nacional de Aduanas y de Administración Tributaria (SUNAT) y el Instituto Peruano de Energía Nuclear (IPEN).
Stéfany es Magíster en Estadística por la Pontificua Universidad Católica del Perú (PUCP) y es Licenciada en Estadística por la Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo (UNPRG). Cuenta con registro Nº 990 en el Colegio de Estadísticos del Perú y entre sus áreas de investigación se encuentran los modelos lineales mixtos conjuntos de clases latentes, los modelos de riesgo y las técnicas de muestreo probabilístico. Así también, cuenta con experiencia asesorando tesis de pregrado y posgrado, y se ha desempeñado como expositora en diversos eventos académicos.
Se requieren los siguientes conocimientos previos
- Manejo de datos con R.
- Conocimientos de estadística descriptiva e inferencial
Antes de asistir:
1. Instale Zoom Client for Meetings. Recibirá una invitación a las sesiones de Zoom de parte de los instructores después de registrarse en el curso. El cliente nativo funciona mejor que el complemento del navegador.
2. Instale la última versión de R desde https://www.r-project.org/
3. Instale la última versión de RStudio desde http://www.rstudio.com/ide/download/
4. Asegúrese de tener una conexión a Internet estable y de que su micrófono, auriculares y cámara web funcionen en Zoom. Deberá utilizarlos durante todo el curso para comunicarse con los instructores y otros delegados.