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.

Problemas nuevosVolver a la asignatura

En la ventana de impresión, elige «Guardar como PDF» para conservar una copia en tu dispositivo.

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
452580P = ?

Supón que las duraciones de las baterías siguen una distribución normal con media 500 h y desviación típica 40 h. ¿Qué fracción está entre 452 y 580 h? Da P como número decimal.

μ = 500σ = 40x1 = 452x2 = 580
P =
2.Distribución normalDifícil
157164171178185192199cminferior 75%

Para las estaturas de los hombres adultos, la distribución es normal, con media 178 cm y desviación típica 7 cm. Arrastra el punto de corte para que el 75 % inferior sombreado quede a su izquierda. Halla el punto de corte x.

μ = 178 cmσ = 7 cm75%
x = cm
3.Intervalos de confianzaMedia
μ₁ − μ₂0LUx̄₁ − x̄₂E = ?90%

Se compara la duración de la batería de dos modelos de móvil. Modelo 1: 40 móviles, media 97,5 h, desviación típica conocida 5 h. Modelo 2: 80 móviles, media 101,5 h, desviación típica conocida 12 h. Halla el margen de error E del intervalo de confianza del 90 % para μ₁ − μ₂.

n₁ = 40x̄₁ = 97,5 hσ₁ = 5 hn₂ = 80x̄₂ = 101,5 hσ₂ = 12 h90%
E = h
4.Intervalos de confianzaDifícil
σ = 19, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 599%

La desviación típica poblacional es 19. ¿Qué tamaño muestral n necesitas para que un intervalo de confianza del 99 % para la media tenga un margen de error de como máximo 5?

σ = 19E = 599%
n =
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
t −2,01102,011

Una muestra de 49 estudiantes tiene una nota media de 74 y una desviación típica muestral de 5. Calcula el estadístico de contraste t para H₀: μ = 75.

μ₀ = 75x̄ = 74s = 5n = 49
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 4α = 0,05βσ = 27, potencia 90%, n = ?

Un contraste z unilateral con α = 0,05 debe detectar un desplazamiento de la media de 4 unidades con una potencia del 90 %. La desviación típica es 27. Halla el tamaño muestral mínimo n.

α = 0,05potencia = 90%δ = 4σ = 27zα = 1,645zβ = 1,282
n =
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
xy126221321421518616xy2462025

La tabla da 6 observaciones emparejadas de x = antigüedad del coche en años e y = precio en miles de €. Halla el coeficiente de correlación de Pearson r.

n = 6
r =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
xy129222319417515xy2415202530x = 1,5

La tabla da 5 observaciones emparejadas de x = antigüedad del coche en años e y = precio en miles de €. Usa la recta de mínimos cuadrados ŷ = a + b·x. Predice ŷ para x = 1,5.

n = 5x = 1,5
ŷ =
9.Pruebas de chi cuadradoMedia
sin defectolevegraveTotalturno de día3613958turno de noche8311857Total444427115

La tabla de contingencia muestra las frecuencias observadas. Para una prueba de chi cuadrado de independencia, halla la frecuencia esperada E de la casilla «turno de noche, grave».

total de fila = 57total de columna = 27N = 115
E =
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 9 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 = 0,01.

α = 0,01
χ²crit =

3Disoluciones

1.Distribución normal

Respuesta: P = 0,8622

Distribución normal: convierte un valor x en una puntuación z, z = (x − μ)/σ, que indica a cuántas desviaciones típicas está de la media. Una tabla z (o Φ(z)) da el área a la izquierda de z, que es P(X < x). El área a la derecha es 1 − Φ(z), y el área entre dos valores es la diferencia de sus dos áreas.

Puntuaciones z

z₁ = (452 − 500)/40 = −1,2
z₂ = (580 − 500)/40 = 2

Área entre ambos valores

P = Φ(2) − Φ(−1,2) = 0,9772 − 0,1151 = 0,8622

Respuesta

P = 0,8622
2.Distribución normal

Respuesta: x = 182,7 cm

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

Φ(z) = 0,75

z según la tabla

z ≈ 0,67

De vuelta a las unidades originales

x = 178 + 0,67·7 = 182,7 cm

Respuesta

x = 182,7 cm
3.Intervalos de confianza

Respuesta: E = 2,562 h

Interval for a difference: estimate ± critical value × standard error. For two independent means with known σ: SE = √(σ₁²/n₁ + σ₂²/n₂) and z. With equal unknown variances: pooled s_p and t with n₁ + n₂ − 2 degrees of freedom. For paired data, work with the differences: d̄ ± t·s_d/√n.

Estimación puntual

x̄₁ − x̄₂ = 97,5 − 101,5 = −4

Error típico

SE = √(5²/40 + 12²/80) = 1,557

Margen de error

E = 1,645·1,557 = 2,562

Respuesta

E = 2,562 h

El intervalo no contiene el 0, así que las medias difieren significativamente.

4.Intervalos de confianza

Respuesta: n = 96

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.

Despejar n

n = (2,576·19/5)² = 95,82

Redondear hacia arriba

El tamaño muestral es un número entero, y redondear hacia abajo haría el margen demasiado grande.

n = 96

Respuesta

n = 96
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: t = −1,4

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 = 5/√49 = 5/7 = 0,7143

Estadístico de contraste

t = (74 − 75)/0,7143 = −1,4

Respuesta

t = −1,4
t0,025; df = 48 = 2,011

|t| < 2.011, así que no se rechaza H₀ al nivel del 5 % (bilateral).

6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: n = 391

Tamaño muestral para un contraste: para detectar un desplazamiento real δ con potencia 1 − β en un contraste z unilateral de nivel α, el error típico debe cumplir δ = (z_α + z_β)·σ/√n, así que n = ((z_α + z_β)·σ/δ)², redondeado hacia arriba.

Despejar n

n = ((1,645 + 1,282)·27/4)² = 390,3

Redondear hacia arriba

n = 391

Respuesta

n = 391
7.Regresión lineal y correlación

Respuesta: r = −0,93

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 = 21/6 = 3,5
ȳ = 123/6 = 20,5

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −29,5
Syy = Σ(y − ȳ)² = 57,5

Coeficiente de correlación

r = −29,5/√(17,5·57,5) = −0,93

Respuesta

r = −0,93
8.Regresión lineal y correlación

Respuesta: ŷ = 25,35

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 = 15/5 = 3
ȳ = 102/5 = 20,4

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −33

Recta de regresión

b = −33/10 = −3,3
a = 20,4 − (−3,3)·3 = 30,3
ŷ = 30,3 − 3,3·x

Predicción

ŷ = 30,3 + (−3,3)·1,5 = 25,35

Respuesta

ŷ = 25,35
9.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: E = 13,38

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.

Frecuencia esperada

E = 57·27/115 = 13,38

Respuesta

E = 13,38
10.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ²crit = 18,48

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 = 9 − 1 − 1 = 7

Tabla

χ²crit(df = 7, α = 0,01) = 18,475

Respuesta

χ²crit = 18,475

Rechaza H₀ si el χ² calculado es mayor que este valor.

ExamProblems · examproblems.com/courses/statistics-2-inference