Convocatoria · Consejería de Economía, Hacienda y Empleo: Técnicos Superiores Especialistas en Comunidad de Madrid 2025: 5 plazas, proceso en marcha.

Temario general

1. Tema 1La Constitución Española de 1978: estructura y contenido. Derechos y deberes fundamentales. Su garantía y suspensión.
2. Tema 2
   El Estatuto de Autonomía de la Comunidad de Madrid: estructura y contenidoLas competencias de la Comunidad de Madrid: potestad legislativa, potestad reglamentaria y función ejecutiva

   El Estatuto de Autonomía de la Comunidad de Madrid: estructura y contenido. Las competencias de la Comunidad de Madrid: potestad legislativa, potestad reglamentaria y función ejecutiva. Ver resumen

3. Tema 3La Administración Autonómica: organización y estructura básica de las consejerías. La Administración Institucional.
4. Tema 4
   El principio de igualdad entre mujeres y hombresLa tutela contra la discriminación · +2 apartados

   El principio de igualdad entre mujeres y hombres. La tutela contra la discriminación. El marco normativo de la igualdad de género, la protección integral contra la violencia de género y no discriminación de las personas LGTBI. Especial referencia a la Comunidad de Madrid. Ver resumen

5. Tema 5
   Derechos y deberes de los empleados públicosCódigo de conducta · Régimen de incompatibilidades · +2 apartados

   Derechos y deberes de los empleados públicos. Código de conducta. Régimen de incompatibilidades. Responsabilidad de los empleados públicos. Régimen disciplinario. Ver resumen

6. Tema 6
   La protección de datos de carácter personalLey Orgánica 3/2018, de 5 de diciembre, de Protección de Datos Personales y Garantía de los Derechos Digitales · +3 apartados

   La protección de datos de carácter personal. Ley Orgánica 3/2018, de 5 de diciembre, de Protección de Datos Personales y Garantía de los Derechos Digitales. La Agencia de Protección de Datos: competencias y funciones. Derechos de las personas interesadas. Procedimientos de acceso, rectificación, oposición, supresión, limitación del tratamiento, portabilidad y decisiones individualizadas. Ver resumen

7. Tema 7
   El tratamiento del acceso a la información pública en la Ley 19/2013, de 9 de diciembre, de Transparencia, Acceso a la Información Pública y Buen GobiernoEspecial referencia a la Comunidad de Madrid: Ley 10/2019, de 10 de abril, de Transparencia y Participación Ciudadana y…

   El tratamiento del acceso a la información pública en la Ley 19/2013, de 9 de diciembre, de Transparencia, Acceso a la Información Pública y Buen Gobierno. Especial referencia a la Comunidad de Madrid: Ley 10/2019, de 10 de abril, de Transparencia y Participación Ciudadana y Portal de Transparencia de la Comunidad de Madrid. Ver resumen

8. Tema 8
   Ley del Régimen Jurídico del Sector PúblicoDisposiciones generales, principios de actuación y funcionamiento del Sector · Funcionamiento electrónico del Sector Público

   Ley del Régimen Jurídico del Sector Público: disposiciones generales, principios de actuación y funcionamiento del Sector. Funcionamiento electrónico del Sector Público. Ver resumen

9. Tema 9
   Ley de Procedimiento Administrativo Común de las Administraciones PúblicasDerechos de las personas en sus relaciones con las Administraciones Públicas · Derechos del interesado en el procedimiento administrativo

   Ley de Procedimiento Administrativo Común de las Administraciones Públicas. Derechos de las personas en sus relaciones con las Administraciones Públicas. Derechos del interesado en el procedimiento administrativo. Ver resumen

10. Tema 10
    El acto administrativo: Concepto, clases y requisitosEficacia de los actos · Nulidad y anulabilidad · +1 apartado

    El acto administrativo: Concepto, clases y requisitos. Eficacia de los actos. Nulidad y anulabilidad. Límites de la invalidez. Ver resumen

11. Tema 11
    La revisión de los actos en vía administrativaLa revisión de oficio · Los recursos administrativos: principios generales y clases de recursos

    La revisión de los actos en vía administrativa. La revisión de oficio. Los recursos administrativos: principios generales y clases de recursos. Ver resumen

12. Tema 12La responsabilidad patrimonial de las Administraciones Públicas.
13. Tema 13La potestad sancionadora de la Administración.
14. Tema 14
    Ley de Contratos del Sector Público: disposiciones generalesPartes en el contrato · Procedimiento · +4 apartados

    Ley de Contratos del Sector Público: disposiciones generales. Partes en el contrato. Procedimiento. Delimitación de los tipos contractuales y sus principales características. Procedimientos de adjudicación de los contratos administrativos. Perfección y formalización. Efectos, cumplimiento y extinción de los contratos. Ver resumen

15. Tema 15
    La Hacienda Pública de la Comunidad de MadridLa Ley Reguladora de la Hacienda de la Comunidad de Madrid: estructura y principios generales · +2 apartados

    La Hacienda Pública de la Comunidad de Madrid. La Ley Reguladora de la Hacienda de la Comunidad de Madrid: estructura y principios generales. Los Presupuestos Generales de la Comunidad de Madrid: contenido y estructura. El ciclo presupuestario. Ver resumen

Temario específico — I. Principios básicos de la producción de operaciones estadísticas

1. Tema 1
   La estadística europeaEl Sistema Estadístico Europeo: Eurostat · Organización y legislación básica de la estadística europea · +7 apartados

   La estadística europea. El Sistema Estadístico Europeo: Eurostat. Organización y legislación básica de la estadística europea. Relaciones con los Estados miembros. Configuración estadística de España. El INE, funciones y organización. Planes y programas anuales de estadística. La organización estadística en las diversas Comunidades Autónomas. Relación entre los sistemas estadísticos de la Administración General del Estado, las Comunidades Autónomas y la Administración Local. El Comité Interterritorial de Estadística. Ver resumen

2. Tema 2
   Ley 12/1995, de 21 de abril, de Estadística de la Comunidad de MadridObjeto y ámbito de aplicación · Definiciones · +5 apartados

   Ley 12/1995, de 21 de abril, de Estadística de la Comunidad de Madrid. Objeto y ámbito de aplicación. Definiciones. Principios. Secreto estadístico. Régimen sancionador. Planificación de la actividad estadística. Sistema estadístico de la Comunidad de Madrid. Ver resumen

3. Tema 3
   Introducción a las encuestas y formulación de objetivos y marcosEsquema general de una encuesta · Muestreo probabilístico · +5 apartados

   Introducción a las encuestas y formulación de objetivos y marcos. Esquema general de una encuesta. Muestreo probabilístico. Marco muestral. Marco de áreas y otros marcos. Población marco y población objetivo. Planificación de una encuesta. Diseño global de una encuesta. Ver resumen

4. Tema 4
   Ideas básicas sobre estimación en muestreo probabilísticoDiseño muestral · Probabilidades de inclusión · +7 apartados

   Ideas básicas sobre estimación en muestreo probabilístico. Diseño muestral. Probabilidades de inclusión. La noción de estadístico. Indicadores de pertenencia a la muestra. Estimadores y sus propiedades básicas. El estimador Horvitz-Thompson (estimador π) y sus propiedades. Muestreo con reemplazamiento. Efecto de diseño. Intervalos de confianza. Ver resumen

5. Tema 5
   Estimación insesgada en diseños muestrales sobre unidades elementales (I)Muestreo de Bernoulli: definición, estimadores, varianza y estimador de la varianza · +1 apartado

   Estimación insesgada en diseños muestrales sobre unidades elementales (I): muestreo de Bernoulli: definición, estimadores, varianza y estimador de la varianza. Muestreo aleatorio simple: sin y con reemplazamiento: definición, estimadores, varianza y estimador de la varianza. Ver resumen

6. Tema 6
   Estimación insesgada en diseños muestrales sobre unidades elementales (II)Muestreo sistemático: definición, estimadores, varianza del estimador · Problemática de la estimación de la varianza · +1 apartado

   Estimación insesgada en diseños muestrales sobre unidades elementales (II): muestreo sistemático: definición, estimadores, varianza del estimador. Problemática de la estimación de la varianza. La eficiencia del muestreo sistemático. Ver resumen

7. Tema 7
   Estimación insesgada en diseños muestrales sobre unidades elementales (III)Muestreo de Poisson: definición, estimadores, varianza y estimador de la varianza · +1 apartado

   Estimación insesgada en diseños muestrales sobre unidades elementales (III): muestreo de Poisson: definición, estimadores, varianza y estimador de la varianza. Muestreo con probabilidades proporcionales al tamaño: muestreo sin reemplazamiento y con reemplazamiento. Ver resumen

8. Tema 8
   Estimación insesgada en diseños muestrales sobre unidades elementales (IV)Muestreo estratificado: definición, estimadores, varianza y estimador de la varianza · Afijación muestral óptima · +1 apartado

   Estimación insesgada en diseños muestrales sobre unidades elementales (IV): muestreo estratificado: definición, estimadores, varianza y estimador de la varianza. Afijación muestral óptima. Otras afijaciones bajo muestreo aleatorio simple. Ver resumen

9. Tema 9Estimación insesgada en diseños muestrales por conglomerados: muestreo por conglomerados sin submuestreo: definición, estimadores, varianza y estimador de la varianza.
10. Tema 10
    Métodos y gestión de la recogida de datosIntroducción · Métodos de recogida de datos básicos · +2 apartados

    Métodos y gestión de la recogida de datos. Introducción. Métodos de recogida de datos básicos. Recogida de datos asistida por ordenador. Otros métodos de recogida. Ver resumen

11. Tema 11
    Implementación de la encuestaGestión activa del trabajo de campo · Paradatos · +7 apartados

    Implementación de la encuesta. Gestión activa del trabajo de campo. Paradatos. Monitorización de la calidad de la respuesta. Monitorización del proceso de producción de una encuesta. Evaluación de la encuesta y el informe de calidad. Diseños de encuestas a lo largo del tiempo. Encuestas repetidas. Encuestas de panel rotante. Encuestas de panel. Ver resumen

12. Tema 12
    Introducción a la depuración e imputación de datos estadísticosDepuración e imputación de datos estadísticos en el proceso estadístico · Datos, errores, datos ausentes y controles (edits) · +6 apartados

    Introducción a la depuración e imputación de datos estadísticos. Depuración e imputación de datos estadísticos en el proceso estadístico. Datos, errores, datos ausentes y controles (edits). Métodos básicos para la depuración e imputación de datos estadísticos. Estrategia de depuración e imputación. El enfoque de imputación completa. El enfoque combinado. El enfoque de reponderación completa. Imputación por reglas estadísticas. Ver resumen

13. Tema 13
    Introducción a la estimación en presencia de falta de respuestaErrores debidos al muestreo y a la falta de respuesta · Error cuadrático medio y sus componentes bajo falta de respuesta · +1 apartado

    Introducción a la estimación en presencia de falta de respuesta. Errores debidos al muestreo y a la falta de respuesta. Error cuadrático medio y sus componentes bajo falta de respuesta. Estimadores simples y sus sesgos debidos a la falta de respuesta. Ver resumen

14. Tema 14
    Introducción a problemas de estimación complejosEl efecto del seso en intervalos de confianza de las estimaciones · Consistencia e insesgadez asintónica · +2 apartados

    Introducción a problemas de estimación complejos. El efecto del seso en intervalos de confianza de las estimaciones. Consistencia e insesgadez asintónica. La técnica de linealización de Taylor para la estimación de la varianza. Estimador de una razón: varianza y sesgo. Ver resumen

15. Tema 15
    Muestreo bifásico: definiciónElección de estimador · El estimador TT* · +6 apartados

    Muestreo bifásico: definición. Elección de estimador. El estimador TT*. Muestreo bifásico para la estratificación. Variables auxiliares para la selección de la muestra en dos fases. Muestreo en dos ocasiones. Estimación del total en cada ocasión. Muestreo del cambio absoluto. Estimación de la suma de totales. Ver resumen

16. Tema 16
    Estimación basada en modelos estadísticos: aspectos generales de la estimación basada en modelosTeoría de la predicción · Comparación con la teoría del muestreo probabilístico en poblaciones finitas

    Estimación basada en modelos estadísticos: aspectos generales de la estimación basada en modelos. Teoría de la predicción. Comparación con la teoría del muestreo probabilístico en poblaciones finitas. Ver resumen

17. Tema 17
    Métodos para el desarrollo, testeo y evaluación de instrumentos de recogida de datosUn marco para el desarrollo, testeo y evaluación · Evaluación de preguntas y cuestionarios · +3 apartados

    Métodos para el desarrollo, testeo y evaluación de instrumentos de recogida de datos. Un marco para el desarrollo, testeo y evaluación. Evaluación de preguntas y cuestionarios. Desarrollo, testeo y evaluación de instrumentos de recogida electrónica de datos. Enfoques multimétodo para el desarrollo, testeo y evaluación. Organización y logística. Ver resumen

18. Tema 18
    Control del secreto estadísticoConceptos y definiciones: control del secreto estadístico, datos tabulares, micro datos, riesgo y utilidad · +1 apartado

    Control del secreto estadístico. Conceptos y definiciones: control del secreto estadístico, datos tabulares, micro datos, riesgo y utilidad. Un enfoque el control del secreto estadístico: por qué la protección de la confidencialidad es importante, características clave y usos de los datos, riesgos contra los que la protección es necesaria, métodos de control del secreto, implementación. Ver resumen

19. Tema 19
    Difusión de datos: Presentación de estadísticasIntroducción · Transmitir el mensaje · +6 apartados

    Difusión de datos: Presentación de estadísticas. Introducción. Transmitir el mensaje. Visualización de las estadísticas. Tablas. Gráficos. Mapas. Técnicas de visualización emergentes. Cuestiones de accesibilidad. Ver resumen

20. Tema 20Record linkage. Introducción. Visión de conjunto de los métodos. Preparación de los datos.
21. Tema 21
    Metadatos de la producción estadística: introducción al GSBPMEl modelo · Relaciones con otros modelos y estándares · +9 apartados

    Metadatos de la producción estadística: 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. GSIM. Introducción. Alcance. Puntos de vista del negocio y de la tecnología de la información. SDMX, DDI y otros estándares. Ver resumen

22. Tema 22
    La calidad en la estadística oficial y el Código de Buenas Prácticas de las Estadísticas EuropeasEl concepto de calidad en la estadística oficial · El Código de Buenas Prácticas de las Estadísticas Europeas · +3 apartados

    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. Ver resumen

Temario específico — II. Inferencia y modelización estadísticas

1. Tema 23
   Propiedades de una muestra aleatoriaConceptos básicos de muestras aleatorias · Sumas de variables aleatorias de una muestra aleatoria · +2 apartados

   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. Ver resumen

2. Tema 24
   Principios de reducción de datosIntroducción · El principio de suficiencia: estadísticos suficientes, suficientes minimales, auxiliares (ancillary) y completos · +2 apartados

   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. Ver resumen

3. Tema 25
   Estimación puntual: introducciónMétodos para encontrar estimadores: método de los momentos, estimadores máximo-verosímiles, estimadores de Bayes, estimadores invariantes · +1 apartado

   Estimación puntual: introducción. Métodos para encontrar estimadores: método de los momentos, estimadores máximo-verosímiles, estimadores de Bayes, estimadores invariantes. Métodos para evaluar estimadores: error cuadrático medio, estimadores insesgados óptimos, suficiencia e insesgadez, optimalidad de la función de pérdida. Ver resumen

4. Tema 26
   Tests de hipótesisIntroducción · Métodos para encontrar tests: tests de ratios de verosimilitudes, tests bayesianos, tests unión-intersección e intersección-unión · +1 apartado

   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. Ver resumen

5. Tema 27
   Estimación por intervalos: introducciónMétodos para encontrar estimadores de intervalos: inversión del estadístico de un test, cantidades pivotales… · +1 apartado

   Estimación por intervalos: introducción. Métodos para encontrar estimadores de intervalos: inversión del estadístico de un test, cantidades pivotales, intervalos de confianza para estadísticos de orden, intervalos bayesianos. Métodos para evaluar estimadores de intervalos: tamaño y probabilidad de cobertura, optimalidad relacionada con los tests, optimalidad bayesiana, optimalidad de la función de pérdida. Ver resumen

6. Tema 28
   Introducción a los modelos lineal y lineal generalizadoTipos de modelos lineales · Modelos para datos experimentales y para datos observacionales · +5 apartados

   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. Ver resumen

7. Tema 29
   Modelos lineales: mínimos cuadradosIntroducción · Ajuste del modelo de mínimos cuadrados · +4 apartados

   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. Ver resumen

8. Tema 30
   Modelos lineales: inferencia estadísticaTeoría de la distribución para variables normales y no normales · Tests de significación para modelos lineales normales y no normales · +2 apartados

   Modelos lineales: inferencia estadística. Teoría de la distribución para variables normales y no normales. Tests 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. Ver resumen

Temario específico — III. Almacenamiento, modelos y procesamiento de datos

1. Tema 31
   Bases de datosIntroducción · Sistemas tradicionales basados en ficheros: descripción y limitaciones · +2 apartados

   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. Ver resumen

2. Tema 32
   El entorno de una base de datosLa arquitectura ANSI-SPARC de tres niveles · Lenguajes de bases de datos · +3 apartados

   El entorno de una base de datos. La arquitectura ANSI-SPARC de tres niveles. Lenguajes de bases de datos. Modelos de datos y modelización conceptual. Funciones de un sistema de gestión de bases de datos. Componentes de un sistema de gestión de bases de datos (detalles). Ver resumen

3. Tema 33
   El modelo relacionalBreve historia del modelo relacional · Terminología · +2 apartados

   El modelo relacional. Breve historia del modelo relacional. Terminología. Restricciones de integridad. Vistas de una base de datos. Ver resumen

4. Tema 34Álgebra relacional y cálculo relacional. El álgebra relacional. El cálculo relacional. Otros lenguajes.
5. Tema 35SQL: manipulación de datos. Introducción al SQL. Escritura de comandos SQL. Manipulación de datos.
6. Tema 36
   La planificación y diseño de bases de datosEl ciclo vital de los sistemas de información · El ciclo vital de desarrollo de un sistema de bases de datos · +10 apartados

   La planificación y diseño de bases de datos. El ciclo vital de los sistemas de información. El ciclo vital de desarrollo de un sistema de bases de datos. Planificación de bases de datos. Definición del sistema. Recolección y análisis de requisitos. Diseño de bases de datos. Selección del sistema de gestión de bases de datos. Diseño de la aplicación. Prototipos. Implementación. Conversión y carga de datos. Testing. Ver resumen

7. Tema 37
   El modelo entidad-relaciónTipos de entidad · Tipos de relación · +5 apartados

   El modelo entidad-relación. Tipos de entidad. Tipos de relación. Atributos. Tipos de entidad fuerte y débil. Atributos sobre relaciones. Restricciones estructurales. Problemas con los modelos E/R. Ver resumen

8. Tema 38
   Tecnologías web I: la webEl protocolo de transferencia de hipertexto (HTTP) · El lenguaje de marcado de hipertexto (HTML) · +6 apartados

   Tecnologías web I: la web. El protocolo de transferencia de hipertexto (HTTP). El lenguaje de marcado de hipertexto (HTML). Localizadores de recursos uniformes (URL). Páginas web estáticas y dinámicas. Servicios Web. Requisitos para la integración Web- DBMS. Ventajas y desventajas del enfoque Web-DBMS. Enfoques para la integración la web y los DBMSs. Ver resumen

9. Tema 39
   Tecnologías web II: lenguajes de scripts, CGI y cookies HTTPLenguajes de scripts: JavaScript, JScript y PHP · CGI: paso de información a un script CGI, ventajas y desventajas de CGI · +1 apartado

   Tecnologías web II: lenguajes de scripts, CGI y cookies HTTP. Lenguajes de scripts: JavaScript, JScript y PHP. CGI: paso de información a un script CGI, ventajas y desventajas de CGI. Cookies HTTP. Ver resumen

10. Tema 40
    XML y tecnologías relacionadasIntroducción al XML · Tecnologías relacionadas con el lenguaje XML · +2 apartados

    XML y tecnologías relacionadas. Introducción al XML. Tecnologías relacionadas con el lenguaje XML. XML Schema. XML y bases de datos. Ver resumen

11. Tema 41
    El papel de los algoritmos en la computaciónAlgoritmos · Algoritmos como una tecnología · +2 apartados

    El papel de los algoritmos en la computación. Algoritmos. Algoritmos como una tecnología. Análisis de algoritmos. Diseño de algoritmos. Ver resumen

12. Tema 42
    Análisis asintótico de los algoritmosIntroducción · Notaciones “Theta”, “O”, “Omega”, “o” y “omega” · +2 apartados

    Análisis asintótico de los algoritmos. Introducción. Notaciones “Theta”, “O”, “Omega”, “o” y “omega”. Notación asintótica en ecuaciones y desigualdades. Comparación de funciones, propiedades. Ver resumen

13. Tema 43
    ComplejidadLa estructura de los sistemas complejos · La complejidad inherente del software · +4 apartados

    Complejidad. La estructura de los sistemas complejos. La complejidad inherente del software. Los cinco atributos de un sistema complejo. Complejidad organizada y desorganizada. Poner orden en el caos. Sobre el diseño de sistemas complejos. Ver resumen

14. Tema 44
    El modelo de objetoLa evolución del modelo de objeto · Fundamentos del modelo de objeto · +8 apartados

    El modelo de objeto. La evolución del modelo de objeto. Fundamentos del modelo de objeto. Elementos del modelo de objeto. Clases y objetos. La naturaleza de un objeto. Relaciones entre objetos. La naturaleza de una clase. Relaciones entre clases. La interacción entre clases y objetos. Sobre la construcción de clases y objetos de calidad. Ver resumen

15. Tema 45
    Visión general de lenguajes de programaciónPrincipios · Paradigmas · +4 apartados

    Visión general de lenguajes de programación. Principios. Paradigmas. Cuestiones especiales. Una breve historia. Sobre el diseño de lenguajes. Compiladores y máquinas virtuales. Ver resumen

16. Tema 46
    NombresCuestiones sintácticas · Variables · +7 apartados

    Nombres. Cuestiones sintácticas. Variables. Ámbito (scope). Tabla de símbolos. Resolución de referencias. Ámbito dinámico. Visibilidad. Sobrecarga. Duración (lifetime). Ver resumen

17. Tema 47Tipos. Errores en tipos. Tipado (typing) estático y dinámico. Tipos básicos. Tipos no básicos.
18. Tema 48
    SemánticaMotivación · Semántica de expresiones · +3 apartados

    Semántica. Motivación. Semántica de expresiones. Estado del programa. Semántica de asignaciones. Semántica del control de flujo. Ver resumen

19. Tema 49Funciones. Terminología básica. Llamada a funciones y return. Parámetros. Mecanismos de paso de parámetros.
20. Tema 50
    Programación orientada a objetosTipos de datos abstractos · +1 apartado

    Programación orientada a objetos. Tipos de datos abstractos. El modelo de objeto: clases, visibilidad y ocultación de información, herencia, herencia múltiple, polimorfismo, plantillas, clases abstractas, interfaces, tabla del método virtual, identificación de tipos en tiempo de ejecución, reflexión. Ver resumen

21. Tema 51
    SimulacionesSimulaciones Monte Carlo · Generación de números pseudoaleatorios · +3 apartados

    Simulaciones. Simulaciones Monte Carlo. Generación de números pseudoaleatorios. Simulación de otras variables aleatorias. Integración Monte Carlo. Métodos avanzados de simulación. Ver resumen

Temario específico — IV. Producción Estadística, Inferencia y modelización

1. Tema 52
   Estimación insesgada en diseños muestrales por conglomerados IIMuestreo de conglomerados con submuestreo: definición, estimadores, varianza y estimador de la varianza

   Estimación insesgada en diseños muestrales por conglomerados II. Muestreo de conglomerados con submuestreo: definición, estimadores, varianza y estimador de la varianza. Ver resumen

2. Tema 53
   Introducción a problemas de estimación complejosEl efecto del sesgo en intervalos de confianza de las estimaciones · Consistencia e insesgadez asintótica · +2 apartados

   Introducción a problemas de estimación complejos. El efecto del sesgo en intervalos de confianza de las estimaciones. Consistencia e insesgadez asintótica. La técnica de linealización de Taylor para la estimación de la varianza. Estimador de una razón: varianza y sesgo. Ver resumen

3. Tema 54
   El estimador lineal de regresión generalizadoVariables auxiliares · Estimador diferencia · +4 apartados

   El estimador lineal de regresión generalizado. Variables auxiliares. Estimador diferencia. Introducción al estimador lineal de regresión generalizado (GREG). Expresiones alternativas para el estimador lineal de regresión generalizado. Varianza y sus estimaciones. El papel del modelo. Ver resumen

4. Tema 55
   Muestreo BifásicoDefinición · Elección de estimador · +4 apartados

   Muestreo Bifásico. Muestreo bifásico. Definición. Elección de estimador. El estimador π*. Muestreo bifásico para la estratificación. Variables auxiliares para la selección de la muestra en dos fases. Ver resumen

5. Tema 56
   Muestreo en dos ocasionesEstimación del total en cada ocasión · Estimación del cambio absoluto · +1 apartado

   Muestreo en dos ocasiones. Estimación del total en cada ocasión. Estimación del cambio absoluto. Estimación de la suma de totales. Ver resumen

6. Tema 57
   Métodos indirectos de estimación de la varianzaMétodo de los grupos aleatorios · Método de las semimuestras equilibradas · +2 apartados

   Métodos indirectos de estimación de la varianza. Método de los grupos aleatorios. Método de las semimuestras equilibradas. Método Jackknife. Método Bootstrap. Ver resumen

7. Tema 58
   Estimación en dominiosLos métodos básicos de estimación en dominios · Condicionamiento sobre el tamaño muestral del dominio · +1 apartado

   Estimación en dominios. Los métodos básicos de estimación en dominios. Condicionamiento sobre el tamaño muestral del dominio. Dominios pequeños: estimadores sintéticos. Ver resumen

8. Tema 59
   Reponderación de datos en presencia de falta de respuestaTratamientos tradicionales de la falta de respuesta · Vectores auxiliares e información auxiliar · +2 apartados

   Reponderación de datos en presencia de falta de respuesta. Tratamientos tradicionales de la falta de respuesta. Vectores auxiliares e información auxiliar. El enfoque de calibrado. Estimación puntual bajo calibrado. Ver resumen

9. Tema 60
   Estimación basada en modelos estadísticosAspectos generales de la estimación basados en modelos · Teoría de la predicción · +1 apartado

   Estimación basada en modelos estadísticos. Aspectos generales de la estimación basados en modelos. Teoría de la predicción. Comparación con la teoría del muestreo probabilístico en poblaciones finitas. Ver resumen

10. Tema 61
    Métodos para el desarrollo, testeo y evaluación de instrumentos de recogida de datosUn marco para el desarrollo, testeo y evaluación · Evaluación de preguntas y cuestionarios · +3 apartados

    Métodos para el desarrollo, testeo y evaluación de instrumentos de recogida de datos. Un marco para el desarrollo, testeo y evaluación. Evaluación de preguntas y cuestionarios. Desarrollo, testeo y evaluación de instrumentos de recogida electrónica de datos. Enfoques multimétodo para el desarrollo, testeo y evaluación. Organización y logística. Ver resumen

11. Tema 62
    Modelos lineales generalizados: ajuste de modelo e inferenciaDistribuciones de la familia de dispersión exponencial para el GLM · Verosimilitud y distribuciones asintóticas para GLM · +4 apartados

    Modelos lineales generalizados: ajuste de modelo e inferencia. Distribuciones de la familia de dispersión exponencial para el GLM. Verosimilitud y distribuciones asintóticas para GLM. Métodos de razón de verosimilitudes/Wald/“score” de inferencia para parámetros GLM. Desviación de un GLM, comparación de modelos y verificación de modelos. Ajuste de modelos lineales generalizados. Selección de variables explicativas para un GLM. Ver resumen

12. Tema 63
    Modelos de datos binariosFunciones de enlace para datos binarios · Regresión logística: propiedades e interpretaciones · +4 apartados

    Modelos de datos binarios. Funciones de enlace para datos binarios. Regresión logística: propiedades e interpretaciones. Inferencia sobre los parámetros de los modelos de regresión logística. Ajuste del modelo de regresión logística. Desviación y bondad de ajuste para GMLs binarios. Probit y modelos complementarios Log-Log. Ver resumen

13. Tema 64
    Modelos de respuesta multinomialRespuestas nominales: modelos logit de categoría base (baseline-category logit models) · Respuestas ordinales: modelos logit acumulativo y modelos probit

    Modelos de respuesta multinomial. Respuestas nominales: modelos logit de categoría base (baseline-category logit models). Respuestas ordinales: modelos logit acumulativo y modelos probit. Ver resumen

14. Tema 65
    Modelos para datos de recuentoGLMs de Poisson para recuentos y tasas · Modelos de Poisson/Multinomial para tablas de contingencia · +2 apartados

    Modelos para datos de recuento. GLMs de Poisson para recuentos y tasas. Modelos de Poisson/Multinomial para tablas de contingencia. GLMs de binomial negativa. Modelos para datos cero-inflados (zero-inflated). Ver resumen

15. Tema 66
    Métodos cuasi-verosimilitudInflación de la varianza para GLMs Poisson y Binomial sobredispersas · Modelos Beta-binomial y alternativas quasi-verosimilitud · +1 apartado

    Métodos cuasi-verosimilitud. Inflación de la varianza para GLMs Poisson y Binomial sobredispersas. Modelos Beta-binomial y alternativas quasi-verosimilitud. Cuasiverosimilitud y mala especificación del modelo. Ver resumen

16. Tema 67
    Modelos de respuestas correladasModelos marginales y modelos con efectos aleatorios · Modelos mixtos lineales normales · +4 apartados

    Modelos de respuestas correladas. Modelos marginales y modelos con efectos aleatorios. Modelos mixtos lineales normales. Ajuste y predicción para modelos mixtos lineales normales. MLMG binomial y de Poisson. Ajuste MLMG, inferencia y predicción. Modelización marginal y ecuaciones de estimación generalizadas. Ver resumen

17. Tema 68
    Modelos lineal y lineal generalizado de BayesEl enfoque bayesiano a la inferencia estadística · Los modelos lineales bayesianos · +2 apartados

    Modelos lineal y lineal generalizado de Bayes. El enfoque bayesiano a la inferencia estadística. Los modelos lineales bayesianos. Los modelos lineales generalizados bayesianos. Modelización empírica bayesiana y jerárquica bayesiana. Ver resumen

18. Tema 69
    Extensiones de los modelos generalizados linealesMétodos de regresión robusta y de regularización para el ajuste de modelos · Modelos con un p grande · +1 apartado

    Extensiones de los modelos generalizados lineales. Métodos de regresión robusta y de regularización para el ajuste de modelos. Modelos con un p grande. Suavizado, modelos generalizados aditivos y otras extensiones del GLM. Ver resumen

19. Tema 70
    Cadenas de MarkovProcesos de Markov · Clasificación de estados · +4 apartados

    Cadenas de Markov. Procesos de Markov. Clasificación de estados. Clasificación de cadenas. Distribuciones estacionarias y el teorema del límite. Reversibilidad. Cadenas con muchos estados (finitos). Ver resumen

20. Tema 71
    Procesos estocásticosIntroducción · Procesos estacionarios · +2 apartados

    Procesos estocásticos. Introducción. Procesos estacionarios. Ejemplos (procesos de renovación, colas y de Wiener). Existencia de procesos. Ver resumen

21. Tema 72
    Introducción a la geoestadísticaLa necesidad del análisis espacial · Tipos de datos espaciales · +3 apartados

    Introducción a la geoestadística. La necesidad del análisis espacial. Tipos de datos espaciales. Autocorrelación: concepto y medidas elementales. Funciones de autocorrelación. El efecto de la autocorrelación en la inferencia estadística. Ver resumen

22. Tema 73
    Introducción al aprendizaje automáticoDefinición · Aprendizaje supervisado · +6 apartados

    Introducción al aprendizaje automático. Definición. Aprendizaje supervisado. Balance entre sesgo y varianza. La maldición de la dimensionalidad. Sobreajuste. Validación cruzada. Aprendizaje no supervisado. Aplicaciones. Ver resumen

23. Tema 74Métodos lineales. Regresión lineal. Reducción de la dimensionalidad: regresiones Ridge y Lasso. Regresión logística.
24. Tema 75
    Redes neuronales y máquinas de vectores soporteRedes neuronales · Retropropagación y descenso por gradiente · +3 apartados

    Redes neuronales y máquinas de vectores soporte. Redes neuronales. Retropropagación y descenso por gradiente. Problemas característicos de su ajuste. Máquinas de vectores soporte. El uso de Kernels. Ver resumen

25. Tema 76
    Modelos basados en árbolesÁrboles de decisión · Árboles de regresión · +5 apartados

    Modelos basados en árboles. Árboles de decisión. Árboles de regresión. Propiedades. Bagging. Bosques aleatorios. Boosting. Boosting aplicado a árboles. Ver resumen

26. Tema 77
    Análisis de componentes principalesIntroducción · Planteamiento del problema · +4 apartados

    Análisis de componentes principales. Introducción. Planteamiento del problema. Cálculo de las componentes. Propiedades de las componentes. Análisis normado o con correlaciones. Interpretación de las componentes. Ver resumen

27. Tema 78
    Análisis de correspondenciasIntroducción · Búsqueda de la mejor proyección · +2 apartados

    Análisis de correspondencias. Introducción. Búsqueda de la mejor proyección. La distancia ji-cuadrado. Asignación de puntuaciones. Ver resumen

28. Tema 79Análisis de conglomerados. Fundamentos. Métodos clásicos de partición. Métodos jerárquicos. Conglomerados por variables.
29. Tema 80
    Análisis factorialLa distribución normal k-dimensional · El modelo factorial · +5 apartados

    Análisis factorial. La distribución normal k-dimensional. El modelo factorial. El método del factor principal. Estimación máximo-verosímil. Determinación del número de factores. Rotación de los factores. Estimación de los factores. Ver resumen

30. Tema 81
    Análisis DiscriminanteIntroducción · Clasificación entre dos poblaciones · +4 apartados

    Análisis Discriminante. Introducción. Clasificación entre dos poblaciones. Generalización para varias poblaciones normales. Poblaciones desconocidas (caso general). Variables canónicas discriminantes. Discriminación cuadrática. Ver resumen

31. Tema 82
    Análisis de correlación canónicaIntroducción · Construcción de las variables canónicas · +5 apartados

    Análisis de correlación canónica. Introducción. Construcción de las variables canónicas. Análisis muestral. Interpretación geométrica. Contrastes. Extensiones a más de dos grupos. Relación con otras técnicas estudiadas. Ver resumen

Temario específico — V. Demografía y estadística aplicada a las ciencias económicas y sociales

1. Tema 83
   La demografíaPrincipios del análisis demográfico · Esquema de Lexis · +8 apartados

   La demografía. Principios del análisis demográfico. Esquema de Lexis. Análisis longitudinal y análisis trasversal. Indicadores demográficos: tasas, cocientes, proporciones. Censos Demográficos. Población, Viviendas y Edificios. Objetivos. Métodos de Recogida. Características investigadas. Diferencia con la población registrada en los padrones municipales. Ver resumen

2. Tema 84
   Mortalidad, Natalidad y FecundidadAnálisis de la mortalidad: tasas brutas y tasas específicas · Mortalidad infantil · +10 apartados

   Mortalidad, Natalidad y Fecundidad. Análisis de la mortalidad: tasas brutas y tasas específicas. Mortalidad infantil. Tablas de mortalidad. Tablas completas y abreviadas. Esperanza de vida. Tablas tipo de mortalidad. La mortalidad por causas y morbilidad. Tasas de Natalidad y fecundidad. Descendencia e índice sintético de fecundidad. Edad media a la maternidad, curva de fecundidad. Reproducción y reemplazo. Relación entre fecundidad y nupcialidad. Ver resumen

3. Tema 85
   MigracionesPrincipales conceptos · Tipos de movilidad espacial · +2 apartados

   Migraciones. Principales conceptos. Tipos de movilidad espacial. Migraciones interiores y exteriores. Tasas e indicadores asociados a los movimientos migratorios. Ver resumen

4. Tema 86
   Estructura y crecimiento de la poblaciónIndicadores de estructura · Pirámides de población · +3 apartados

   Estructura y crecimiento de la población. Indicadores de estructura. Pirámides de población. Indicadores y tasas de crecimiento. El envejecimiento de la población. Población estacionaria y población estable. Ver resumen

5. Tema 87
   Proyecciones de poblaciónProcedimientos matemáticos de estimación · El método de los componentes · +7 apartados

   Proyecciones de población. Procedimientos matemáticos de estimación. El método de los componentes. Proyección de componentes. Estimadores inter censales de población. Hogares y formas de convivencia. Hogares: conceptos y tipología. Estructura de hogares. Dinámica de hogares. Proyecciones de hogares. Ver resumen

6. Tema 88
   Los sistemas internacionales de Cuentas Nacionales: evolución históricaRasgos fundamentales y aplicaciones del SEC 2010 · Unidades y conjuntos de unidades · +9 apartados

   Los sistemas internacionales de Cuentas Nacionales: evolución histórica. Rasgos fundamentales y aplicaciones del SEC 2010. Unidades y conjuntos de unidades. Flujos y stocks en el SEC 2010. Flujos. Propiedades y tipos de operaciones. Otras variaciones de los activos. Stocks. Tipos de activos y pasivos. Frontera de activos y pasivos. Stocks de población y empleo. Asalariados y no asalariados: personas, puestos de trabajo, puestos de trabajo equivalentes y horas totales trabajadas. Ver resumen

7. Tema 89
   El sistema de cuentas y los agregados en el SEC 2010 (I)Sucesión de cuentas · Las cuentas corrientes · +6 apartados

   El sistema de cuentas y los agregados en el SEC 2010 (I). Sucesión de cuentas. Las cuentas corrientes. Las cuentas de acumulación. Los balances. Cuentas del resto del Mundo. Cuenta de bienes y servicios. Cuentas económicas integradas. Principales agregados. Ver resumen

8. Tema 90
   Tablas de origen y destino y el marco input-output en el SEC 2010Descripción detallada de las tablas de origen y destino y de las tablas input-output · Herramientas estadística y de análisis

   Tablas de origen y destino y el marco input-output en el SEC 2010. Descripción detallada de las tablas de origen y destino y de las tablas input-output. Herramientas estadística y de análisis. Ver resumen

9. Tema 91
   Medición de las variaciones de precio y volumen en el SEC 2010Campo de aplicación · Principios generales y problemas concretos · +2 apartados

   Medición de las variaciones de precio y volumen en el SEC 2010. Campo de aplicación. Principios generales y problemas concretos. Medición de la renta real para el total de la economía. Índices de precio y volumen interespaciales. Ver resumen

10. Tema 92
    Las cuentas nacionales trimestrales y regionales en el SEC 2010Especificidades de las cuentas nacionales trimestrales · Especificidades de las cuentas regionales

    Las cuentas nacionales trimestrales y regionales en el SEC 2010. Especificidades de las cuentas nacionales trimestrales. Especificidades de las cuentas regionales. Ver resumen

11. Tema 93
    Más allá del marco central del SEC 2010Cuentas satélite: características y ejemplos · Medidas de bienestar · +1 apartado

    Más allá del marco central del SEC 2010. Cuentas satélite: características y ejemplos. Medidas de bienestar. La globalización y el comercio internacional en términos de valor añadido. Ver resumen

12. Tema 94
    Análisis macroeconómico del mercado de trabajoPrincipales explicaciones teóricas · La política de empleo Conceptos básicos indicadores y flujos del mercado · +2 apartados

    Análisis macroeconómico del mercado de trabajo. Principales explicaciones teóricas. La política de empleo Conceptos básicos indicadores y flujos del mercado. Tipos de desempleo: friccional, estructural y cíclico. La medición del desempleo. Ver resumen

13. Tema 95
    El crecimiento económicoMedición · Principales teorías del crecimiento económico: el modelo de Harrod-Domar, el modelo de Solow, la teoría del crecimiento endógeno · +3 apartados

    El crecimiento económico. Medición. Principales teorías del crecimiento económico: el modelo de Harrod-Domar, el modelo de Solow, la teoría del crecimiento endógeno. Los ciclos económicos. Teoría clásica; teoría keynesiana y visiones modernas. Los modelos DSGE y la moderna teoría del ciclo económico. Ver resumen

Temario específico — VII. Modelos econométricos

1. Tema 96
   Modelos causales y no causalesDatos · Modelos estructurales · +9 apartados

   Modelos causales y no causales. Datos. Modelos estructurales. Exogeneidad. Modelo de ecuaciones lineales simultáneas. Conceptos de identificación. Modelos de una sola ecuación. Modelo de resultados potenciales. Modelización causal y estrategias de estimación. Datos observacionales. Datos de experimentos sociales. Datos de experimentos naturales. Ver resumen

2. Tema 97
   Análisis de Regresión Múltiple con Datos de Sección Cruzada IAnálisis de regresión con datos de sección cruzada · El estimador de Mínimos Cuadrados · +8 apartados

   Análisis de Regresión Múltiple con Datos de Sección Cruzada I. Análisis de regresión con datos de sección cruzada. El estimador de Mínimos Cuadrados. Ordinarios (MCO). Valor esperado y varianza el estimador MCO. Eficiencia. Distribución en el muestreo de los estimadores MCO. Intervalos de confianza y contrastes de hipótesis. Comportamiento asintótico del estimador mínimo cuadrático. Consistencia. Normalidad e inferencia asintótica. Ver resumen

3. Tema 98
   Análisis de Regresión Múltiple con Datos de Sección Cruzada IIEfectos del cambio de escala sobre los estimadores MCO · Formas funcionales, selección de modelos, predicción y análisis residual · +5 apartados

   Análisis de Regresión Múltiple con Datos de Sección Cruzada II.. Efectos del cambio de escala sobre los estimadores MCO. Formas funcionales, selección de modelos, predicción y análisis residual. Heterocedasticidad. Consecuencias para los MCO. Inferencia robusta a la heterocedasticidad en la estimación MCO. Tests de heterocedasticidad. Estimación por Mínimos Cuadrados Ponderados. Ver resumen

4. Tema 99
   Otras técnicas de estimaciónEl estimador de momentos · Estimación por el método generalizado de los momentos (GMM), Regresión cuantílica, Estimador diferencias en diferencias

   Otras técnicas de estimación. El estimador de momentos. Estimación por el método generalizado de los momentos (GMM), Regresión cuantílica, Estimador diferencias en diferencias. Ver resumen

5. Tema 100
   Tests de especificación y selección de modelosIntroducción. m-Tests · Test de Hausman · +4 apartados

   Tests de especificación y selección de modelos. Introducción. m-Tests. Test de Hausman. Tests para algunos errores comunes de especificación. Discriminación entre modelos no anidados. Consecuencias de los tests. Diagnosis de modelos. Ver resumen

6. Tema 101
   Endogeneidad y estimación con variables instrumentalesFuentes de endogeneidad · Variables instrumentales · +4 apartados

   Endogeneidad y estimación con variables instrumentales. Fuentes de endogeneidad. Variables instrumentales. Estimación con variables instrumentales. Estimación de mínimos cuadráticos bietápicos. Contrastes de endogeneidad. Modelos de ecuaciones simultáneas. Ver resumen

7. Tema 102
   Modelos de panel linealesModelos de datos apilados · Modelo de efectos fijos y su estimación · +2 apartados

   Modelos de panel lineales. Modelos de datos apilados. Modelo de efectos fijos y su estimación. Modelo de efectos aleatorios y su estimación. Modelos de efectos fijos vs. modelos de efectos aleatorios. Ver resumen

8. Tema 103
   Procesos estocásticos estacionariosSeries temporales · Procesos estocásticos estacionarios en sentido estricto y débil · +5 apartados

   Procesos estocásticos estacionarios. Series temporales. Procesos estocásticos estacionarios en sentido estricto y débil. Medias, varianzas y auto covarianzas, ergodicidad. Ruido blanco. El espectro y su estimación. Procesos AR y MA. Procesos ARIMA y SARIMA. Ver resumen

9. Tema 104
   Modelos con tendenciasRaíces Unitarias · Eliminación de tendencias · +3 apartados

   Modelos con tendencias. Raíces Unitarias. Eliminación de tendencias. Contrastes de raíces unitarias. Cambio estructural. Tendencias y Descomposición Univariante. Ver resumen

10. Tema 105
    Modelos de series temporales multiecuacionalesAnálisis de Intervención y Funciones de Transferencia · Análisis VAR · +3 apartados

    Modelos de series temporales multiecuacionales. Análisis de Intervención y Funciones de Transferencia. Análisis VAR. Estimación e Identificación VAR. Función Impulso-Respuesta. VAR-Estructural. Ver resumen

11. Tema 106
    Modelos de Cointegración y de Corrección del ErrorCointegración y tendencias comunes · Cointegración y corrección del error · +1 apartado

    Modelos de Cointegración y de Corrección del Error. Cointegración y tendencias comunes. Cointegración y corrección del error. Tests de cointegración: Engle-Granger y Johansen. Ver resumen

12. Tema 107
    Ajuste estacional, desagregación temporal y calibrado de series temporalesIntroducción · Componentes deterministas, ajuste de calendario · +4 apartados

    Ajuste estacional, desagregación temporal y calibrado de series temporales. Introducción. Componentes deterministas, ajuste de calendario. Métodos no paramétricos y paramétricos de ajuste estacional, la descomposición canónica. Problemas prácticos. Desagregación temporal. Calibrado, benchmarking y reconciliación. Ver resumen