MARC details
| 000 -CABECERA |
|---|
| Longitud fija campo de control |
08855ntdaa2200301 ab4500 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| Identificador del número de control |
UnInEc |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| Fecha y hora de la última transacción |
20230113104915.0 |
| 006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA - CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL |
|---|
| Códigos de información de longitud fija - Características del material adicional |
a||||g ||i| 00| 0 |
| 008 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA |
|---|
| Códigos de información de longitud fija |
140501s9999 mx ||||f |||| 00| 0 spa d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL NORMALIZADO PARA LIBROS |
|---|
| Número Internacional Normalizado para Libros (ISBN) |
9789587625868 |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
|---|
| Centro catalogador de origen |
CIBESPAM MFL |
| 041 ## - CÓDIGO DE LENGUA |
|---|
| Código de lengua del texto;banda sonora o título independiente |
spa |
| 082 ## - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY |
|---|
| Número de clasificación |
519.52 |
| Cutter |
G984 |
| 100 ## - PUNTO DE ACCESO PRINCIPAL-NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Gutiérrez Rojas, H. Andrés |
| 245 ## - MENCIÓN DE TÍTULO |
|---|
| Título |
Estrategias de muestreo. |
| Resto del título |
Diseño de encuestas y estimación de parámetros. |
| 260 ## - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC. (PIE DE IMPRENTA) |
|---|
| Lugar de publicación, distribución, etc. |
Bogotá |
| Nombre del editor, distribuidor, etc. |
Ediciones de la U |
| Fecha de publicación, distribución, etc. |
2016 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
511 páginas; |
| Otras características físicas |
Figuras, tablas, cuadros; |
| 490 ## - MENCIÓN DE SERIE |
|---|
| Mención de serie |
Estadística |
| 505 ## - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
-I. Inferencia basada en el diseño de muestreo<br/>-1. Encuestas y estudios por muestreo<br/>-1.1 Conceptos metodológicos<br/>Encuesta<br/>Marco de muestreo<br/>Sesgo<br/>-1.2 Marco y Lucy<br/>-2. Muestras probabilísticas y estimadores<br/>-2.1Población y muestra aleatoria<br/>Población finita<br/>Muestra aleatoria<br/>Soportes de muestreo<br/>Diseño de muestreo<br/>Probabilidad de inclusión<br/>Característica de interés y parámetros de interés<br/>Estadística y estimador<br/>-2.2 Estimadores de muestreo<br/>El estimador de Horvitz-Thompson<br/>El estimador de Hanse-Hurwitz<br/>-2.3 Muestra representativas<br/>-2.4 Ejercicios<br/>-3. Muestreo con probabilidades simples<br/>-3.1 Diseño de muestreo de Bernoulli<br/>Algoritmo de selección<br/>El estimador de Horvitz-Thompson<br/>Marco y Lucy<br/>-3.2 Muestreo aleatorio simple sin reemplazo<br/>Algoritmos de selección<br/>El estimador de Horvitz-Thompson<br/>Estimador de la media poblacional<br/>Estimación en dominios<br/>El efecto de diseño<br/>Marco y Lucy<br/>Probabilidades de inclusión en unidades de muestreo<br/>-3.3 Muestreo aleatorio simple con reemplazo<br/>Algoritmo de selección<br/>El estimador de Hansen-Hurwitz<br/>Marco y Lucy<br/>-3.4 Diseño de muestreo sistemático<br/>Algoritmo de selección<br/>El estimador de Hansen-Hurwitz<br/>Optimalidad de la estrategia<br/>Diseño de muestreo q-sistemático<br/>Marco y Lucy<br/>-3.5 Ejercicios<br/>-4. Muestreo con probabilidades proporcionales<br/>-4.1 Diseño de muestreo de Poisson<br/>Algoritmo de selección<br/>El estimador de Hansen-Hurwitz<br/>Diseño de muestreo q-sistemático<br/>Marco y Lucy<br/>-4.2 Diseño de muestreo PPT<br/>Algoritmo de selección<br/>El estimador de Hansen-Hurwitz<br/>Eficacia de la estrategia<br/>Marco y Lucy<br/>-4.3 Diseño de muestreo πPT<br/>-4.4 Selección de muestras πPT<br/>Método de Sunter<br/>Método de escisión<br/>Estimación de la varianza<br/>Marco y Lucy<br/>-4.5 Ejercicios<br/>-5. Muestreo estratificado<br/>-5.1 Fundamentos teóricos<br/>Estimación en el muestreo estratificado<br/>El estimador de Horvitz-Thompson<br/>-5.2 Diseño de muestreo aleatorio estratificado<br/>Algoritmos de selección<br/>El estimador de Horvitz-Thompson<br/>Estimación de la media poblacional<br/>Asignación del tamaño de la muestra<br/>Estimación en dominios<br/>El efecto de diseño<br/>Marco y Lucy<br/>-5.3 Diseño de muestreo estratificado PPT<br/>Algoritmos de selección<br/>El estimador de Hansen-Hurwitz<br/>Marco y Lucy<br/>-5.4 Ejercicios<br/>-6. Muestreo de conglomerados<br/>-6.1 Fundamentos teóricos y notación<br/>El Estimador de Horvitz-Thompson<br/>El estimador de Hansen-Hurwitz<br/>-6.2 Muestreo aleatorio simple de conglomerados<br/>Algoritmos de selección<br/>El estimador de Horvitz-Thompson<br/>Eficiencia de la estrategia<br/>Marco y Lucy<br/>-6.3 Ejercicios<br/>-7. Muestreo en varias etapas<br/>-7.1 Muestreo en dos etapas<br/>El estimador de Horvitz-Thompson<br/>-7.2 Diseño de muestreo MAS-MAS<br/>Algoritmos de selección<br/>Tamaño de muestra<br/>Estimación de la varianza en muestreo de dos etapas<br/>Marco II y Lucy<br/>-7.3 Diseño de muestreo en dos etapas estratificado<br/>Diseños auto-ponderados<br/>-7.4 Diseños en etapas<br/>El estimador de Horvitz-Thompson<br/>El estimador de Hansen-Hurwitz<br/>-7.5 Ejercicios<br/>-II. Inferencia asistida por modelos<br/>-8. Estimación de parámetros diferentes al total<br/>-8.1 Fundamentos teóricos<br/>Aproximación de Taylor<br/>-8.2 Estimación de una razón poblacional<br/>Propiedades<br/>Casos particulares<br/>Estimación de un promedio<br/>Marco y Lucy<br/>-8.3 Estimación de una mediana<br/>Marco y Lucy<br/>-8.4 Estimación de coeficientes de regresión<br/>Fundamentos teóricos<br/>Estimación en la población finita<br/>Estimación en la muestra<br/>Casos especiales<br/>Marco y Lucy<br/>-8.5 Ejercicios<br/>-9. Estimación con información auxiliar<br/>-9.1 Introducción<br/>-9.2 Estimador general de regresión<br/>Construcción<br/>Otras propiedades del estimador general de regresión<br/>-9.3 Estimador de media común<br/>Algunos diseños de muestreo<br/>Marco y Lucy<br/>-9.4 Estimador de razón<br/>Algunos diseños de muestreo<br/>Marco y Lucy<br/>Muestreo estratificado<br/>-9.5 Estimador de regresión simple<br/>Marco y Lucy<br/>-9.6 Post-estratificación<br/>Subgrupos poblacionales<br/>El estimador de post-estratificación<br/>Estimador de media post-estratificada<br/>Estimador de razón post-estratificada<br/>-9.7 Múltiples modelos de regresión<br/>-9.8 Ejercicios<br/>-10. Estimadores de calibración<br/>-10.1 IPFP<br/>Algoritmo<br/>Marco y Lucy<br/>-10.2 Fundamentos teóricos<br/>-10.3 Construcción<br/>Distancias G(.), g (.) y F(.)<br/>-10.4 Algunos casos particulares<br/>Método lineal: distancia Ji cuadrado<br/>Método de raking: distancia de entropía<br/>Método logístico<br/>Método truncado lineal<br/>-10.5 Calibración y Post-estratificación<br/>Post-estratificación<br/>Raking<br/>-10.6 Varianza de los estimadores de calibración<br/>-10.7 Marco y Lucy<br/>-10.8 Discusión<br/>-10.9 Estimadores óptimos de calibración<br/>-10.10 Ejercicios<br/>-11. Inferencia basada en modelos poblacionales<br/>-11.1 Un poco de historia<br/>-11.2 Algunos modelos predictivos<br/>Un modelo para el muestreo aleatorio simple<br/>Un modelo para el muestreo aleatorio estratificado<br/>Un modelo para el muestreo por conglomerados<br/>Un modelo para el muestreo por etapas<br/>Un modelo para el estimador de razón<br/>Un modelo para el estimador de regresión<br/>-11.3 El teorema general de predicción<br/>-11.4 Ignorando el diseño de muestreo<br/>11.5 Ejercicios<br/>-III. Otros tópicos de muestreo<br/>-12. Muestreo en dos fases<br/>-12.1 Introducción<br/>-12.2 El estimador π*<br/>-12.3 Estratificación en muestreo bifásico<br/>-12.4 Selección proporcional al tamaño<br/>-12.5 Otras aplicaciones<br/>Mejorando el estimador<br/>Un modelo para la ausencia de respuesta<br/>Muestreo en ocasiones<br/>-12.6 Marco y Lucy<br/>-12.7 Ejercicios<br/>-13. Encuestas multi-propósito<br/>-13.1 Introducción<br/>-13.2 Estimación de varios parámetros<br/>-13.3 Algunos diseños de muestreo<br/>Estimación en dominios<br/>Estimación en diseños estratificados<br/>-13.4 Información auxiliar<br/>Algunas relaciones<br/>Información tradicional<br/>Información auxiliar conjunta<br/>-13.5. Diseños de muestreo óptimos<br/>Diseño de muestreo de Holmberg<br/>Un ejemplo numérico<br/>-13.6 Marco y Lucy<br/>-13.7 Ejercicios<br/>-14. Muestreo indirecto<br/>-14.1 Notación<br/>-14.2 Estimación del total<br/>-14.3 Método de ponderación generalizada<br/>Propiedades<br/>Algunas matrices especiales<br/>-14.4 Ejemplo<br/>-14.5Ejercicios<br/>-15. Muestreo balanceado<br/>-15.1 Notación<br/>Ejemplos<br/>-15.2 El método del cubo<br/>Fase de vuelo<br/>La martingala balanceada<br/>Implementación de la fase de vuelo<br/>La fase de aterrizaje<br/>-15.3 Marco y Lucy<br/>-15.4 Desarrollos recientes<br/>Algunas preguntas<br/>-15.5 Ejercicios<br/>Distribución normal estándar |
| 520 ## - NOTA DE SUMARIO |
|---|
| Sumario, etc, |
El término Estrategia de Muestreo no ha tenido la trascendencia pertinente en el mundo del muestreo. Se habla de la precisión e incluso insesgamiento de un estimador sin tener en cuenta que tales propiedades están ligadas al diseño de muestreo que se haya utilizado en la recolección de la información. Para el autor, el aprendizaje de esta materia es más sencillo cuando se valora de igual manera el diseño de muestreo junto con el estimador del parámetro de interés utilizado en la población finita. No se puede desconocer la regla de oro del muestreo que clama: utilizar diseños de muestreo que induzcan probabilidades de inclusión o selección, según sea el caso proporcionales al valor de la característica de interés en la población y utilizar estimadores que involucren dichas probabilidades. Por lo anterior, se ha decidido titular este texto como Estrategias de muestreo, diseño de encuestas y estimación de parámetros.<br/> <br/>En la búsqueda combinada de una mejor estrategia de muestreo se ha querido dividir este texto en cuatro partes que pueden ser utilizadas en los distintos niveles de pregrado así como en cursos de posgrado, dependiendo de la dificultad del tema. La división del libro corresponde al desarrollo teórico del muestreo a través de su corta historia: recuento de las estrategias de muestreo más utilizadas; utilización y aprovechamiento de la información auxiliar disponible en el marco del muestreo; avances metodológicos en el muestreo; y, estimadores de calibración, el muestreo balanceado y el muestreo indirecto. |
| 650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Muestreo |
| 650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Estadística |
| 650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Probabilidades |
| 650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Encuesta |
| 912 ## - DATOS OPENBIBLIO |
|---|
| Fecha de última modificación |
2023-01-13 |
| Usuario que lo modifico por última vez |
Paúl Villacreses |
| 913 ## - ÁREA Y CARRERA |
|---|
| Área de Conocimiento |
Ciencias Físicas, Ciencias Naturales, Matemáticas y Estadísticas |
| Carrera |
Carrera de Agroindustria |
| -- |
Carrera de Ingeniería Ambiental |
| -- |
Carrera de Computación |
| -- |
Carrera de Medicina Veterinaria |
| -- |
Carrera de Ingeniería Agroforestal |
| -- |
Carrera de Ingeniería en Riesgos de Desastres |
| -- |
Carrera de Ingeniería en Electrónica y Automatización |
| Líneas de Investigación Institucionales |
Gestión ambiental y manejo de los recursos naturales y biodiversidad |
| 942 ## - ENTRADA DE ELEMENTOS AGREGADOS (KOHA) |
|---|
| Fuente de clasificaión o esquema |
Dewey Decimal Classification |
| Koha [por defecto] tipo de item |
Libros |