E = row total × column total / grand total, df = (r − 1)(c − 1)
Valores críticos (α = 0,05)
df 1: 3,841, 2: 5,991, 3: 7,815, 4: 9,488
Decisión
rechaza H0 si χ² > χ²crit
2Problemas de práctica
1.Distribución normalMedia
Arrastra z para que el área sombreada bajo la curva normal estándar, a la derecha de z, sea 0,0853. Halla z con dos decimales.
A = 0,0853
z =
2.Distribución normalDifícil
Las alturas X de los hombres e Y de las mujeres de un grupo son independientes y normales: X tiene media 180 cm y desviación típica 10 cm, Y tiene media 170 cm y desviación típica 12 cm. Halla la probabilidad P de que X sea mayor que Y. Redondea z a dos decimales.
μX = 180 cm, σX = 10 cmμY = 170 cm, σY = 12 cm
P =
3.Intervalos de confianzaMedia
Una muestra de 15 elementos tiene media 67,5 y desviación típica s = 6. La población es aproximadamente normal. Calcula el límite inferior del intervalo de confianza del 90 % para la media.
n = 15x̄ = 67,5s = 690%t(14) = 1,761
límite inferior =
4.Intervalos de confianzaDifícil
No se sabe nada de antemano sobre la proporción de productos defectuosos. ¿Cuántos productos n hay que inspeccionar para que un intervalo de confianza del 90 % para la proporción tenga un margen de error de como máximo 0,025?
p = 0,5E = 0,02590%
n =
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
Una muestra de 36 estudiantes tiene una nota media de 204,2 y una desviación típica muestral de 12. Calcula el estadístico de contraste t para H₀: μ = 200.
μ₀ = 200x̄ = 204,2s = 12n = 36
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
En un ensayo se recuperan 140 de 200 pacientes con el tratamiento A y 66 de 80 pacientes con el tratamiento B. Usando la proporción combinada, halla el estadístico de contraste z para H₀: p₁ = p₂.
x₁ = 140n₁ = 200x₂ = 66n₂ = 80
z =
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
La tabla da 6 observaciones emparejadas de x = horas de estudio e y = nota del examen. Halla el coeficiente de determinación r² de la recta de mínimos cuadrados.
n = 6
r² =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
La tabla da 5 observaciones emparejadas de x = gasto en publicidad en miles de € e y = ventas en miles de €. Usa la recta de mínimos cuadrados ŷ = a + b·x. Predice ŷ para x = 2.
n = 5x = 2
ŷ =
9.Pruebas de chi cuadradoMedia
La tabla de contingencia muestra las frecuencias observadas. Calcula el estadístico de chi cuadrado χ² para la prueba de independencia entre las variables de filas y columnas. No uses corrección por continuidad.
N = 1002 × 2
χ² =
10.Pruebas de chi cuadradoDifícil
Una prueba de chi cuadrado de bondad de ajuste comprueba si las frecuencias en 8 categorías siguen una distribución de Poisson cuya media se estima a partir de los mismos datos. Con la tabla, halla el valor crítico χ²crit para el nivel de significación α = 0,05.
α = 0,05
χ²crit =
3Disoluciones
1.Distribución normal
Respuesta: z = 1,37
De un área de vuelta a z: Φ(z) es el área a la izquierda de z. Para un área A en la cola izquierda, busca en la tabla la z con Φ(z) = A. Un área A en la cola derecha significa Φ(z) = 1 − A. Un área central A entre −z y z deja (1 − A)/2 en cada cola, así que Φ(z) = (1 + A)/2. Para un valor x, usa x = μ + zσ.
Área a la izquierda de z
Φ(z) = 1 − 0,0853 = 0,9147
Lee la tabla de z al revés
Busca 0,9147 dentro de la tabla y lee z.
z = 1,37
Respuesta
z = 1,37
2.Distribución normal
Respuesta: P = 0,7389
Sumas y diferencias de variables normales: si X e Y son independientes y normales, X + Y y X − Y también son normales. Las medias se suman o se restan: E(X ± Y) = μX ± μY. Las varianzas siempre se suman, también en una diferencia: Var(X ± Y) = σX² + σY², así que σ = √(σX² + σY²). Las desviaciones típicas nunca se suman directamente. El total de n elementos independientes con la misma distribución tiene media n·μ y desviación típica σ·√n. Después estandariza como de costumbre: z = (x − media)/σ y lee Φ(z).
Distribución de la diferencia
μ = 180 − 170 = 10 cm, σ = 15,62 cm
Tipificar
z = (0 − 10)/15,62 = −0,64
Probabilidad
P = 1 − Φ(−0,64) = 0,7389
Respuesta
P = 0,7389
3.Intervalos de confianza
Respuesta: límite inferior = 64,77
Intervalo de confianza para la media: x̄ ± margen de error. Con σ poblacional conocida, el margen es z·σ/√n; si solo se tiene la desviación típica muestral s, usa t con n − 1 grados de libertad: t·s/√n. Valores críticos: z = 1,645 (90 %), 1,96 (95 %), 2,576 (99 %). Para conseguir un margen E o menor, necesitas n ≥ (z·σ/E)², redondeado hacia arriba.
Valor crítico
df = n − 1 = 14, t = 1,761
Margen de error
E = 1,761·6/√15 = 2,728
Intervalo
67,5 ± 2,728 → [64,77, 70,23]
Respuesta
límite inferior = 64,77
4.Intervalos de confianza
Respuesta: n = 1083
Confidence interval for a proportion: p̂ ± z·√(p̂(1 − p̂)/n), where p̂ = x/n. To reach a margin E you need n ≥ z²·p(1 − p)/E², rounded up; without a prior estimate use p = 0,5, which gives the largest n.
Despejar n
n = 1,645²·0,5·0,5/0,025² = 1082
Redondear hacia arriba
n = 1083
Respuesta
n = 1083
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza
Respuesta: t = 2,1
Contraste de una media: el estadístico de contraste mide a cuántos errores típicos está la media muestral del valor afirmado en H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) si σ es conocida, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) si se estima con la muestra. Un intervalo de confianza es x̄ ± (valor crítico)·(error típico).
Error típico
SE = 12/√36 = 12/6 = 2
Estadístico de contraste
t = (204,2 − 200)/2 = 2,1
Respuesta
t = 2,1
t0,025; df = 35 = 2,03
|t| > 2,03, así que se rechaza H₀ al nivel del 5 % (bilateral).
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza
Respuesta: z = −2,143
Hypothesis test: the test statistic = (estimate − value under H₀)/(standard error under H₀). The p-value is the probability, assuming H₀ is true, of a statistic at least as extreme as the one observed: the area in one tail for a one-sided H₁, twice the tail area for a two-sided H₁. Reject H₀ when p ≤ α.
Proporciones muestrales
p̂₁ = 140/200 = 0,7
p̂₂ = 66/80 = 0,825
p̂ = 206/280 = 0,7357
Error típico bajo H₀
SE = √(0,7357·0,2643·(1/200 + 1/80)) = 0,05833
Estadístico de contraste
z = (0,7 − 0,825)/0,05833 = −2,143
Respuesta
z = −2,143
|z| > 1,96, así que se rechaza H₀ al nivel del 5 % (bilateral).
7.Regresión lineal y correlación
Respuesta: r² = 0,8484
Regresión por mínimos cuadrados: con x̄ e ȳ las medias, Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)² y Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ), la recta ŷ = a + b·x tiene pendiente b = Sxy/Sxx y ordenada en el origen a = ȳ − b·x̄, así que siempre pasa por (x̄, ȳ). El coeficiente de correlación de Pearson r = Sxy/√(Sxx·Syy) está entre −1 y 1; r² es la fracción de la variación de y explicada por la recta.
Medias
x̄ = 27/6 = 4,5
ȳ = 314/6 = 52,33
Sumas de cuadrados y de productos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 63
Syy = Σ(y − ȳ)² = 267,3
Coeficiente de determinación
r² = 63²/(17,5·267,3) = 0,8484
Respuesta
r² = 0,8484
Aproximadamente el 84,84 % de la variación de y queda explicada por la recta.
8.Regresión lineal y correlación
Respuesta: ŷ = 49,55
Regresión por mínimos cuadrados: con x̄ e ȳ las medias, Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)² y Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ), la recta ŷ = a + b·x tiene pendiente b = Sxy/Sxx y ordenada en el origen a = ȳ − b·x̄, así que siempre pasa por (x̄, ȳ). El coeficiente de correlación de Pearson r = Sxy/√(Sxx·Syy) está entre −1 y 1; r² es la fracción de la variación de y explicada por la recta.
Medias
x̄ = 25/5 = 5
ȳ = 319/5 = 63,8
Sumas de cuadrados y de productos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 190
Recta de regresión
b = 190/40 = 4,75
a = 63,8 − 4,75·5 = 40,05
ŷ = 40,05 + 4,75·x
Predicción
ŷ = 40,05 + 4,75·2 = 49,55
Respuesta
ŷ = 49,55
9.Pruebas de chi cuadrado
Respuesta: χ² = 0,6734
Pruebas de chi cuadrado: compara las frecuencias observadas O con las frecuencias E esperadas bajo H₀ mediante χ² = Σ(O − E)²/E. Bondad de ajuste: E = n·p para cada categoría, gl = k − 1 (menos uno más por cada parámetro estimado a partir de los datos). Independencia en una tabla r × c: E = total de fila × total de columna / total general, gl = (r − 1)(c − 1). Rechaza H₀ cuando χ² supera el valor crítico para el α elegido.
gl = 1. Con α = 0,05 el valor crítico es 3,841, así que H₀ (independencia) no se rechaza.
10.Pruebas de chi cuadrado
Respuesta: χ²crit = 12,59
Pruebas de chi cuadrado: compara las frecuencias observadas O con las frecuencias E esperadas bajo H₀ mediante χ² = Σ(O − E)²/E. Bondad de ajuste: E = n·p para cada categoría, gl = k − 1 (menos uno más por cada parámetro estimado a partir de los datos). Independencia en una tabla r × c: E = total de fila × total de columna / total general, gl = (r − 1)(c − 1). Rechaza H₀ cuando χ² supera el valor crítico para el α elegido.
Grados de libertad
df = 8 − 1 − 1 = 6
Tabla
χ²crit(df = 6, α = 0,05) = 12,592
Respuesta
χ²crit = 12,592
Rechaza H₀ si el χ² calculado es mayor que este valor.