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 entre −z y z bajo la curva normal estándar sea 0,3899. Halla z con dos decimales.
A = 0,3899
z =
2.Distribución normalDifícil
Supón que las puntuaciones de CI siguen una distribución normal con media 100 puntos y desviación típica 15 puntos. Halla el valor x por debajo del cual queda el 97,5 % de los datos (el percentil 97,5).
μ = 100σ = 15P = 97,5%
x = puntos
3.Intervalos de confianzaMedia
Una muestra de 11 elementos tiene media 108,5 y desviación típica s = 7,5. La población es aproximadamente normal. Calcula el límite inferior del intervalo de confianza del 99 % para la media.
n = 11x̄ = 108,5s = 7,599%t(10) = 3,169
límite inferior =
4.Intervalos de confianzaDifícil
Se prueban dos fertilizantes. Grupo de parcelas 1: 6 parcelas, rendimiento medio 61 kg, desviación típica 2,5 kg. Grupo de parcelas 2: 8 parcelas, media 71 kg, desviación típica 5,5 kg. Supón varianzas iguales (t con varianza combinada, gl = n₁ + n₂ − 2). Halla el margen de error E del intervalo de confianza del 99 % para μ₁ − μ₂.
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
16 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 6,85 y la desviación típica de las diferencias es 8,3. Halla el estadístico del contraste para datos emparejados t para H₀: μd = 0.
n = 16d̄ = 6,85sd = 8,3
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
¿Qué tamaño debe tener una muestra para que el intervalo de confianza del 99 % para una media tenga un margen de error de como mucho 3? La desviación típica es 12. Calcula el menor tamaño muestral n.
σ = 12E = 399%
n =
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
La tabla da 6 observaciones emparejadas de x = temperatura en °C e y = helados vendidos. Halla el coeficiente de correlación de Pearson r.
n = 6
r =
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. Se hace una nueva observación (3, 46). Halla su residuo e = y − ŷ.
n = 5(3, 46)
e =
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 = 1602 × 3
χ² =
10.Pruebas de chi cuadradoDifícil
La tabla muestra las frecuencias observadas. Contrasta con α = 0,05 si las dos variables son independientes (sin corrección por continuidad). Calcula el estadístico de contraste χ² y compáralo después con el valor crítico de la tabla.
N = 2603 × 2α = 0,05
χ² =
3Disoluciones
1.Distribución normal
Respuesta: z = 0,51
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 + 0,3899)/2 = 0,6950
Lee la tabla de z al revés
Busca 0,6950 dentro de la tabla y lee z.
z = 0,51
Respuesta
z = 0,51
2.Distribución normal
Respuesta: x = 129,4 puntos
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) = 0,975 → z = 1,96
Vuelta a x
x = 100 + 1,96·15 = 129,4 puntos
Respuesta
x = 129,4 puntos
3.Intervalos de confianza
Respuesta: límite inferior = 101,3
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 = 10, t = 3,169
Margen de error
E = 3,169·7,5/√11 = 7,166
Intervalo
108,5 ± 7,166 → [101,3, 115,7]
Respuesta
límite inferior = 101,3
4.Intervalos de confianza
Respuesta: E = 7,424 kg
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.
Desviación típica combinada
sp² = (5·2,5² + 7·5,5²)/12 = 20,25
sp = 4,5
Margen de error
E = 3,055·4,5·√(1/6 + 1/8) = 7,424
Respuesta
E = 7,424 kg
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza
Respuesta: t = 3,301
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 = 8,3/√16 = 2,075
Estadístico de contraste
t = 6,85/2,075 = 3,301
Respuesta
t = 3,301
Con gl = 15, el valor crítico bilateral al 5 % es 2,131; |t| es mayor, así que se rechaza H₀.
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza
Respuesta: n = 107
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).
Despejar n
n = (2,576·12/3)² = 106,2
Redondear hacia arriba
n = 107
Respuesta
n = 107
7.Regresión lineal y correlación
Respuesta: r = 0,9885
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 = 153/6 = 25,5
ȳ = 791/6 = 131,8
Sumas de cuadrados y de productos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 157,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 814,5
Syy = Σ(y − ȳ)² = 4311
Coeficiente de correlación
r = 814,5/√(157,5·4311) = 0,9885
Respuesta
r = 0,9885
8.Regresión lineal y correlación
Respuesta: e = −1,65
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 = 30/5 = 6
ȳ = 269/5 = 53,8
Sumas de cuadrados y de productos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 82
Recta de regresión
b = 82/40 = 2,05
a = 53,8 − 2,05·6 = 41,5
ŷ = 41,5 + 2,05·x
Valor predicho
ŷ = 41,5 + 2,05·3 = 47,65
Residuo
e = 46 − 47,65 = −1,65
Respuesta
e = −1,65
El punto está por debajo de la recta.
9.Pruebas de chi cuadrado
Respuesta: χ² = 2,72
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 = 2. Con α = 0,05 el valor crítico es 5,991, así que H₀ (independencia) no se rechaza.
10.Pruebas de chi cuadrado
Respuesta: χ² = 8,747
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.