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
−3−2−10123zárea sombreada a la derecha de z = 0,7611

Arrastra z para que el área sombreada bajo la curva normal estándar, a la derecha de z, sea 0,7611. Halla z con dos decimales.

A = 0,7611
z =
2.Distribución normalDifícil
μ = 250x = ?99%

Supón que los pesos de las bolsas siguen una distribución normal con media 250 g y desviación típica 5 g. Halla el valor x por debajo del cual queda el 99 % de los datos (el percentil 99).

μ = 250σ = 5P = 99%
x = g
3.Intervalos de confianzaMedia
n = 15, sd​ = 4,20LU = ?d̄ = 9,7E90%

Se mide la tensión arterial de 15 pacientes antes y después de un tratamiento. Las diferencias d = antes − después (mmHg) tienen media 9,7 y desviación típica 4,2. Halla el límite superior del intervalo de confianza del 90 % para la diferencia media.

n = 15d̄ = 9,7sd = 4,290%t(14) = 1,761
límite superior = mmHg
4.Intervalos de confianzaDifícil
σ = 36, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 590%

La desviación típica poblacional es 36. ¿Qué tamaño muestral n necesitas para que un intervalo de confianza del 90 % para la media tenga un margen de error de como máximo 5?

σ = 36E = 590%
n =
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
−2,0932,093t = ?df = 19

20 empleados hacen una prueba de mecanografía antes y después de un curso de formación. Para cada persona se registra la diferencia d = después − antes (palabras por minuto). La diferencia media es 0,8 y la desviación típica de las diferencias es 3,6. Halla el estadístico del contraste para datos emparejados t para H₀: μd = 0.

n = 20d̄ = 0,8sd = 3,6
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
z −1,64501,645

Una muestra de 100 medidas tiene media 199,2. La desviación típica poblacional es 5. Calcula el límite superior U del intervalo de confianza del 90 % para la media.

x̄ = 199,2σ = 5n = 10090%
U =
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
xy33454675595911711377xy510406080

La tabla da 6 observaciones emparejadas de x = gasto en publicidad en miles de € e y = ventas en miles de €. Halla el coeficiente de correlación de Pearson r.

n = 6
r =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
xy175419592171238325862790xy20256080x = 18

La tabla da 6 observaciones emparejadas de x = temperatura en °C e y = helados vendidos. Usa la recta de mínimos cuadrados ŷ = a + b·x. Predice ŷ para x = 18.

n = 6x = 18
ŷ =
9.Pruebas de chi cuadradoMedia
autobúsbicicletacocheTotalestudiantes36271679personal14223874Total504954153

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

total de fila = 79total de columna = 50N = 153
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 compara las frecuencias observadas en 10 categorías con proporciones esperadas totalmente especificadas (no se estima ningún parámetro a partir de los 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: z = −0,71

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 − 0,7611 = 0,2389

Lee la tabla de z al revés

Busca 0,2389 dentro de la tabla y lee z.

z = −0,71

Respuesta

z = −0,71
2.Distribución normal

Respuesta: x = 261,6 g

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.

z del percentil

Φ(z) = 0,99 → z = 2,326

Vuelta a x

x = 250 + 2,326·5 = 261,63 g

Respuesta

x = 261,63 g
3.Intervalos de confianza

Respuesta: límite superior = 11,61 mmHg

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.

Valor crítico

df = 14, t = 1,761

Margen de error

E = 1,761·4,2/√15 = 1,91

Intervalo

9,7 ± 1,91 → [7,79, 11,61]

Respuesta

límite superior = 11,61 mmHg
4.Intervalos de confianza

Respuesta: n = 141

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 = (1,645·36/5)² = 140,3

Redondear hacia arriba

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

n = 141

Respuesta

n = 141
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: t = 0,9938

Testing a mean: the test statistic measures how many standard errors the sample mean lies from the value claimed in H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) when σ is known, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) when it is estimated from the sample. A confidence interval is x̄ ± (critical value)·(standard error).

Error típico de la diferencia media

SE = 3,6/√20 = 0,805

Estadístico de contraste

t = 0,8/0,805 = 0,9938

Respuesta

t = 0,9938

Con gl = 19, el valor crítico bilateral al 5 % es 2,093; |t| es menor, así que no se rechaza H₀.

6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: U = 200

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).

Margen de error

E = 1,645·5/√100 = 0,8225

Límite del intervalo

U = 199,2 + 0,8225 = 200

Respuesta

U = 200
7.Regresión lineal y correlación

Respuesta: r = 0,9923

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 = 48/6 = 8
ȳ = 342/6 = 57

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 294
Syy = Σ(y − ȳ)² = 1254

Coeficiente de correlación

r = 294/√(70·1254) = 0,9923

Respuesta

r = 0,9923
8.Regresión lineal y correlación

Respuesta: ŷ = 58,23

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 = 132/6 = 22
ȳ = 443/6 = 73,83

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 273

Recta de regresión

b = 273/70 = 3,9
a = 73,83 − 3,9·22 = −11,97
ŷ = −11,97 + 3,9·x

Predicción

ŷ = −11,97 + 3,9·18 = 58,23

Respuesta

ŷ = 58,23
9.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: E = 25,82

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 = 79·50/153 = 25,82

Respuesta

E = 25,82
10.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ²crit = 21,67

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 = 10 − 1 = 9

Tabla

χ²crit(df = 9, α = 0,01) = 21,666

Respuesta

χ²crit = 21,666

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

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