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Oposiciones de Técnicos Superiores Estadística Ayuntamiento Algeciras 2019 Prom Int

Especialidad: Estadísticos, Cuerpo Superior
Área geográfica: Andalucía
Fecha Convocatoria: 24/05/2019
Plazas: 1
Grupo: A1

Descripción de la oposición
Oposiciones de Técnicos Superiores Estadística Ayuntamiento Algeciras 2019 Prom Int

(24/05/2019) Se ha convocado 1 plaza por concurso-oposición en el turno de promoción interna de Técnico Superior en Estadística para el Ayuntamiento de Algeciras. Las bases y el temario se han publicado en el Boletín Oficial de la Provincia de Cádiz del 15 de abril de 2019.


TEMARIO GENERAL TÉCNICO SUPERIOR ESTADÍSTICA
AYUNTAMIENTO ALGECIRAS

(último temario publicado por el Ayuntamiento de Algeciras, 2019)


Tema 1.- La Constitución: Ruptura y recepción de la norma constitucional por la Jurisprudencia.

Tema 2.- Principios fundamentales del estatuto jurídico de los derechos en la Constitución. El sistema de garantías.

Tema 3.-. El actual sistema de fuentes del Derecho Español.

Tema 4.- Cláusula general de igualdad en la Constitución Española. Promoción de igualdad de género en Andalucía.

Tema 5.- El Reglamento. Potestad reglamentaria.

Tema 6.- Teoría general de la organización administrativa. La competencia. Relaciones organizativas.

Tema 7.- Caracterización general de la Administración General del Estado. La administración de la Unión Europea.

Tema 8.- Las Comunidades Autónomas: Sus competencias. Relaciones con el Estado.

Tema 9.- La Administración Local: Sus relaciones interadministrativas.

Tema 10.- La Administración consultiva y de Control.

Tema 11.- Antecedentes históricos culturales de la Comunidad Autónoma de Andalucía: Proceso de elaboración, fundamento, estructura y contenido básico. Competencias de la comunidad autónoma. Reforma del Estatuto.

Tema 12.- El procedimiento administrativo. El acto administrativo.

Tema 13.- Invalidez, revisión y revocación de los actos administrativos.

Tema 14.- La prevención de riesgos laborales: conceptos básicos y disciplinas que la integran. Derechos y obligaciones. La prevención de riesgos laborales en las administraciones públicas.

Tema 15.- Real Decreto Legislativo 5/2015, de 30 de octubre, por el que se aprueba el texto refundido de la Ley del Estatuto Básico del Empleado Público. Derechos y deberes de los empleados públicos. Código de Conducta. Régimen disciplinario.


TEMARIO ESPECÍFICO TÉCNICO SUPERIOR EN ESTADÍSTICA
AYUNTAMIENTO DE ALGECIRAS

 (último temario publicado por el Ayuntamiento de Algeciras, 2019)


Tema 1.- Fenómenos Aleatorios Espacio de Probabilidad. Axiomas. Propiedades. Caso Discreto. Caso Continuo. Probabilidad Condicionada. Teorema de la Probabilidad Condicionada. Independencia de Sucesos. Teorema de la Probabilidad Total. Teorema de Bayes.

Tema 2.-Variable Aleatoria Unidimensional. Probabilidad inducida por una variable aleatoria. Función de Distribución. Distribuciones Discretas y Absolutamente Continuas. Cambios de variables en las Distribuciones unidimensionales. Momentos de una variable aleatoria unidimensional. Otras Medidas de posición, dispersión y forma. Teorema de Markov y desigualdad de Tchebychev.

Tema 3.- Funciones Generatrices. Función Característica: Propiedades y Teoremas.

Tema 4.- Variable Aleatoria Bidimensional. Funciones de Distribución bidimensionales. Distribuciones Discretas y absolutamente continuas. Distribuciones marginales y condicionadas. Independencias de variables aleatorias. Cambio de variables.

Tema 5.- Esperanza de una variable aleatoria bidimensional. Propiedades. Momentos de una variable bidimensional. Propiedades de la varianza y la covarianza. Desigualdad de Schwarz. Coeficiente de correlación. Función Característica bidimensional.

Tema 6.- Esperanza condicionada. Propiedades. Línea General de Regresión. Regresión mínimo cuadrática. Propiedades.

Tema 7.- Distribución de Bernouilli. Distribución Binomial. Distribución de Poisson. Características. Distribución de Poisson como límite de la Binomial. Distribución Geométrica. Distribución Binomial Negativa. Distribución Hipergeomátrica. Propiedades de todas ellas.

Tema 8.- Distribución normal. Características e importancia de la distribución normal en la teoría y práctica estadística. Distribución lognormal. Distribución normal multivariante. Propiedades.

Tema 9.- Distribución Uniforme. Distribución Exponencial. Distribución gamma y beta. Distribución de Pareto. Distribución de Cauchy. Características.

Tema 10.- Distribución Chi-Cuadradto, T de Student y F de Snedecor. Características. Importancia de estas Distribuciones en la teoría y práctica estadística. Relación con la distribución Normal.

Tema 11.- Convergencia de sucesiones de variables aleatorias: convergencia casi segura, convergencia en probabilidad, convergencia en media cuadrática, convergencia en ley. Relaciones entre ellas. Convergencia de sumas de variables aleatorias. Leyes débiles y fuertes de los grandes números. Aplicaciones a la Inferencia Estadística y al muestreo. Teorema Central del Límite.

Tema 12.- Cadenas de Markov. Distribución de la cadena. Cadenas homogéneas. Clasificación de los estados. Tipos de cadena. Distribución estacionaria. Procesos de Poisson. Proceso General de Nacimiento y Muerte. Proceso Puro de nacimiento. Proceso Puro de Muerte.

Tema 13.- Fundamentos de la Inferencia Estadística. Concepto de muestra aleatoria. Distribución de la muestra. Estadísticos y su distribución en el muestreo. Función de distribución Empírica y sus características. Teorema de Gilvenco-Cantelli.

Tema 14.- Distribuciones en el muestreo asociadas con poblaciones normales. Distribución de la media, varianza y diferencia de medias. Estadísticos ordenados. Distribución del mayor y menor valor. Distribución del recorrido.

Tema 15.- Estimación PuntualI. Propiedades de los estimadores puntuales. Error Cuadrático Medio. Estimadores Insesgados, consistencia y suficiencia.

Tema 16.- Estimación Puntual II Estimadores de mínima varianza. Estimadores eficientes. Estimadores robustos. Estimadores Bayesianos.

Tema 17.- Métodos de Estimación. Método de los Momentos. Método de la mínima X2. Método de la mínima varianza. Método de los mínimos cuadrados. Métodos Bayesianos.

Tema 18.- Método de estimación de máxima verosimilitud. Propiedades. Distribución Asintótica de los estimadores de máxima verosimilitud.

Tema 19.- Estimación por intervalos. Método de construcción de Intervalos confianza: método pivotal y método general de Neyman. Intervalos de confianza en poblaciones normales: media, varianza, diferencia de medias, y cociente de varianzas. Regiones de Confianza.

Tema 20.- Contraste de hipótesis. Error y potencia de un contraste. Hipótesis simples. Lema de Neyman-Pearson.

Tema 21.- Hipótesis compuesta y contrastes uniformemente más potentes. Contraste de significación, p-valor. Contraste de razón de verosimilitudes. Contraste sobre la media y la varianza en poblaciones normales. Contrastes en poblaciones no necesariamente normales. Muestras grandes.

Tema 22.- Contrastes de bondad de ajuste. Contraste X2 de Pearson. Contraste de Kolmogorov-Smirnov. Contraste de normalidad. Contraste de Independencia. Contraste de Homogeneidad.

Tema 23.-Analisis de la varianza para una clasificación simple. Comprobación de la hipótesis inicial del modelo. Contraste de comparación múltiple: Método de Tuckey y método de Scheffe. Análisis de la varianza para una clasificación doble.

Tema 24.- Análisis de conglomerados. Medidas de disimilaridad. Métodos jerárquicos aglomerativos: el dendograma. Métodos jerárquicos divisivos. Métodos no jerárquicos de clasificación.

Tema 25.- Análisis Discriminante. Clasificación con dos grupos. Función discriminante de Fisher. Clasificación con más de dos grupos. Funciones Clasificadoras.

Tema 26.- Análisis de Componentes Principales. Formulación del problema, resolución y propiedades. Determinación del número de componentes a considerar.

Tema 27.- Análisis factorial. Formulación del problema. Técnicas de resolución. Relación con el Análisis de Componentes Principales. Rotaciones. Adecuación y validación de hipótesis.

Tema 28.- Análisis de Correlación canónica. Introducción Correlación Canónica y variables canónicas: cálculo e interpretación geométrica. Propiedades. Contrastación del Modelo y análisis de la dimensional dad. Relación con otras técnicas de análisis multivalente.

Tema 29.- Índices Estadísticos: concepto, criterios y propiedades. Formulas agregativas. Índices en cadena. Paaschizacion de índices. Índices de Desigualdad y medidas de concentración.

Tema 30.- Introducción a la depuración e imputación de datos estadísticos. Datos errores, datos ausentes y controles. Métodos básicos para la depuración e imputación. Estrategias de depuración e imputación.

Tema 31.- Control del Secreto Estadístico. Planteamiento del problema. Aplicaciones a micro datos y a resultados en tablas.

Tema 32.- Metadatos de producción estadística. Introducción. El modelo GSBPM. Relación con otros modelos y estándares. Niveles 1 y 2 de GSBPM. Procesos Generales.

Tema 33.- Concepto de Población, marco y muestra. Muestreo probabilístico. Distribución de un estimador en el muestreo. Error cuadrático medio y sus componentes. Intervalos de confianza: estimadores insesgados y sesgados. Método de selección. Probabilidad de la unidad de pertenecer a la muestra y propiedades. Comparación con el muestreo no probabilístico: Muestreo por Cuotas.

Tema 34.- Muestreo con probabilidades iguales. Estimadores lineales. Varianza de los estimadores y sus estimaciones. Comparación entre muestreo con y sin reposición. Consideraciones sobre el tamaño de la muestra.

Tema 35.- Muestreo con probabilidades desiguales. Estimadores lineales. Varianza de los estimadores y sus estimaciones. Probabilidad optima de selección. Método de selección con y sin reposición y probabilidades proporcionales al tamaño.

Tema 36.- Estimadores no lineales. Método general de linealizacion para estimadores de varianzas. Aplicación al cociente de estimadores. El estimador de razón: sesgo, varianza y sus estimaciones.

Tema 37.- Estimadores de regresión en el muestreo aleatorio simple. Sesgo, varianza y sus estimaciones. Comparación con el estimador de razón y con el de expansión. El estimador diferencia.

Tema 38.- Muestreo Estratificado: Estimadores lineales, varianzas y sus estimaciones. Principios básicos de la estratificación. Construcción de los estratos. Afijación de la muestra con una característica. Referencia al caso de afijación con más de una característica. Unidades que entran con certeza en la muestra. Tamaño muestral para medias y proporciones.

Tema 39.- Muestreo estratificado: Estimador de razón separado y combinado. Sego varianza y sus estimaciones. Comparación de precisiones. Posestratificación. Estimador y comparación con el muestreo estratificado.

Tema 40.- Muestreo de conglomerados de igual tamaño sin submuestreo. Estimadores, varianzas y sus estimaciones. Coeficiente de correlación intraconglomerado y su interpretación. Efecto de diseño. Utilización de estimadores de razón en el caso de conglomerados de distinto tamaños.

Tema 41.- Muestreo sistemático de unidades elementales con probabilidades iguales: estimadores y varianza. Relación con el muestreo de conglomerados, Relación con el muestreo aleatorio simple. Problemática de la estimación de varianzas. Muestreo sistemático de conglomerados con probabilidades proporcionales a los tamaños.

Tema 42.- Muestreo de conglomerados con submuestreo. Estimadores lineales insesgados. Muestras autoponderadas. Varianza de los estimadores.

Tema 43.- La Demografía. Estructura de la población. Los Fenómenos Demográficos. El envejecimiento y el crecimiento de las poblaciones.

Tema 44.- El esquema de Lexis. Tasas y cocientes en Demografía. Análisis transversal y longitudinal.

Tema 45.- El Padrón municipal. Naturaleza y finalidad. Modelo de gestión: Aprovechamiento con fines estadísticos

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