Estadística 2: Inferencia estadística: pack de repaso

Hojas de fórmulas, los pasos clave de los métodos de cada tema y 10 problemas de práctica, con las soluciones completas al final.

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1Fórmulas y métodos

Distribución normal

Puntuación z
z = (x − μ)/σ
Por debajo de x
P(X < x) = Φ(z)
Por encima de x
P(X > x) = 1 − Φ(z)
Entre dos valores
Φ(z2) − Φ(z1)
Percentil
x = μ + z·σ

Método

  1. Convierte el valor en una puntuación z: z = (x − μ)/σ.
  2. Busca Φ(z), el área a la izquierda de z.
  3. Para el área a la derecha usa 1 − Φ(z); para un intervalo resta las dos áreas a la izquierda.
  4. Para un percentil, trabaja al revés: halla z para el área y luego x = μ + z·σ.

Intervalos de confianza

σ conocida
x̄ ± z·σ/√n
σ desconocida
x̄ ± t·s/√n, df = n − 1
z crítico
90%: 1,645, 95%: 1,96, 99%: 2,576
Tamaño muestral
n = (z·σ/E)², rounded up

Método

  1. Decide entre z (σ poblacional conocida) y t (solo la s muestral, con n − 1 grados de libertad).
  2. Halla el valor crítico para el nivel de confianza.
  3. Margen de error: E = valor crítico × desviación típica/√n.
  4. Intervalo: x̄ ± E.

Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Contraste z para una media
z = (x̄ − μ0)/(σ/√n)
Contraste t para una media
t = (x̄ − μ0)/(s/√n), df = n − 1
Bilateral al 5%
rechaza H0 si |z| > 1,96
Intervalo de confianza
x̄ ± z·σ/√n

Método

  1. Enuncia H₀ y H₁ y decide si el contraste es unilateral o bilateral.
  2. Calcula el estadístico de contraste: (x̄ − μ₀)/(σ/√n), o con s y t.
  3. Compáralo con el valor crítico o halla el p-valor.
  4. Rechaza H₀ si el estadístico supera el valor crítico (p menor que α) y expresa la conclusión con palabras.

Regresión lineal y correlación

Sumas de cuadrados
Sxx = Σ(x − x̄)² = Σx² − (Σx)²/n, Sxy = Σxy − ΣxΣy/n
Pendiente
b = Sxy/Sxx
Ordenada en el origen
a = ȳ − b·x̄
Correlación
r = Sxy/√(SxxSyy)
Residuo
e = y − ŷ

Pruebas de chi cuadrado

Estadístico de contraste
χ² = Σ(O − E)²/E
Bondad de ajuste
E = n·p, df = k − 1 − (estimated parameters)
Independencia
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
−3−2−10123zárea sombreada a la derecha de z = 0,0853

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
10 cm0X − Y?

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
n = 15, s = 6L = ?Ux̄ = 67,5E90%

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
p = 0,5, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0,02590%

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
t −2,0302,03

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
−1,961,96z = ?

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
xy245348445555660761xy24645505560

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
xy146352566771984xy56080x = 2

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
tossin tosTotalfumadores202040no fumadores352560Total5545100

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
dfα = 0,05α = 0,0113,8416,63525,9919,21037,81511,34549,48813,277511,07015,086612,59216,812714,06718,475815,50720,090916,91921,6661018,30723,209

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.

Frecuencias esperadas

fumadores: 40·55/100 = 22, 40·45/100 = 18
no fumadores: 60·55/100 = 33, 60·45/100 = 27

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (20 − 22)²/22 + (20 − 18)²/18 + (35 − 33)²/33 + (25 − 27)²/27
χ² = 0,6734

Respuesta

χ² = 0,6734

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.

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