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
425 kg398,2 kgT = X₁ + … + X₅?

Las masas de pasajeros con equipaje son independientes y normales con media 85 kg y desviación típica 12 kg. Halla la probabilidad P de que la masa total de 5 de ellos supere 398,2 kg. Redondea z a dos decimales.

μ = 85 kgσ = 12 kgn = 5> 398,2 kg
P =
2.Distribución normalDifícil
μ = 100x = ?20%

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 20 % de los datos (el percentil 20).

μ = 100σ = 15P = 20%
x = puntos
3.Intervalos de confianzaMedia
n = 16, s = 17,5LU = ?x̄ = 94,5E95%

Una muestra de 16 elementos tiene media 94,5 y desviación típica s = 17,5. La población es aproximadamente normal. Calcula el límite superior del intervalo de confianza del 95 % para la media.

n = 16x̄ = 94,5s = 17,595%t(15) = 2,131
límite superior =
4.Intervalos de confianzaDifícil
σ = 24, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 2,599%

La desviación típica poblacional es 24. ¿Qué tamaño muestral n necesitas para que un intervalo de confianza del 99 % para la media tenga un margen de error de como máximo 2,5?

σ = 24E = 2,599%
n =
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
t −2,06402,064

Una muestra de 25 estudiantes tiene una nota media de 75,7 y una desviación típica muestral de 5. Calcula el estadístico de contraste t para H₀: μ = 75.

μ₀ = 75x̄ = 75,7s = 5n = 25
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
−1,961,96z = ?

En un ensayo se recuperan 52 de 80 pacientes con el tratamiento A y 94 de 120 pacientes con el tratamiento B. Usando la proporción combinada, halla el estadístico de contraste z para H₀: p₁ = p₂.

x₁ = 52n₁ = 80x₂ = 94n₂ = 120
z =
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
xy146350555767970xy5506070

La tabla da 5 observaciones emparejadas de x = horas de estudio e y = nota del examen. Se dan sus sumas. Halla el coeficiente de correlación de Pearson r a partir de estas sumas.

n = 5Σx = 25Σy = 288Σx² = 165Σy² = 17030Σxy = 1570
r =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
xy21141562183010351245xy5102040ŷ = 40

La tabla da 6 observaciones emparejadas de x = carga en kN e y = alargamiento en mm. Usa la recta de mínimos cuadrados ŷ = a + b·x. ¿Para qué valor x predice la recta ŷ = 40?

n = 6ŷ = 40
x =
9.Pruebas de chi cuadradoMedia
bajomedioaltoTotalurbano702426120rural30262480Total1005050200

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 = 2002 × 3
χ² =
10.Pruebas de chi cuadradoDifícil

Una prueba de chi cuadrado de bondad de ajuste compara las frecuencias observadas en 11 categorías con proporciones esperadas totalmente especificadas (no se estima ningún parámetro a partir de los datos). ¿Cuántos grados de libertad df tiene la prueba?

k = 11
df =

3Disoluciones

1.Distribución normal

Respuesta: P = 0,8413

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 del total

μT = 425 kg, σT = 12·√5 = 26,83 kg

Tipificar

z = (398,2 − 425)/26,83 = −1

Probabilidad

P = 1 − Φ(−1) = 0,8413

Respuesta

P = 0,8413
2.Distribución normal

Respuesta: x = 87,38 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) = 0,2 → z = −0,8416

Vuelta a x

x = 100 + −0,8416·15 = 87,38 puntos

Respuesta

x = 87,38 puntos
3.Intervalos de confianza

Respuesta: límite superior = 103,8

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 = 15, t = 2,131

Margen de error

E = 2,131·17,5/√16 = 9,323

Intervalo

94,5 ± 9,323 → [85,18, 103,8]

Respuesta

límite superior = 103,8
4.Intervalos de confianza

Respuesta: n = 612

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 = (2,576·24/2,5)² = 611,6

Redondear hacia arriba

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

n = 612

Respuesta

n = 612
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: t = 0,7

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/√25 = 5/5 = 1

Estadístico de contraste

t = (75,7 − 75)/1 = 0,7

Respuesta

t = 0,7
t0,025; df = 24 = 2,064

|t| < 2.064, así que no se rechaza H₀ al nivel del 5 % (bilateral).

6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: z = −2,081

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 = 52/80 = 0,65
p̂₂ = 94/120 = 0,7833
p̂ = 146/200 = 0,73

Error típico bajo H₀

SE = √(0,73·0,27·(1/80 + 1/120)) = 0,06408

Estadístico de contraste

z = (0,65 − 0,7833)/0,06408 = −2,081

Respuesta

z = −2,081

|z| > 1,96, así que se rechaza H₀ al nivel del 5 % (bilateral).

7.Regresión lineal y correlación

Respuesta: r = 0,9786

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.

Sumas centradas

Sxy = 1570 − 25·288/5 = 130
Sxx = 165 − 25²/5 = 40
Syy = 17030 − 288²/5 = 441,2

Coeficiente de correlación

r = 130/√(40·441,2) = 0,9786

Respuesta

r = 0,9786
8.Regresión lineal y correlación

Respuesta: x = 11,05

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 = 42/6 = 7
ȳ = 157/6 = 26,17

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 239

Recta de regresión

b = 239/70 = 3,414
a = 26,17 − 3,414·7 = 2,267
ŷ = 2,267 + 3,414·x

Despeja x

x = (40 − 2,267)/3,414 = 11,05

Respuesta

x = 11,05
9.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ² = 8,5

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

urbano: 120·100/200 = 60, 120·50/200 = 30, 120·50/200 = 30
rural: 80·100/200 = 40, 80·50/200 = 20, 80·50/200 = 20

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (70 − 60)²/60 + (24 − 30)²/30 + (26 − 30)²/30 + (30 − 40)²/40 + (26 − 20)²/20 + (24 − 20)²/20
χ² = 8,5

Respuesta

χ² = 8,5

gl = 2. Con α = 0,05 el valor crítico es 5,991, así que H₀ (independencia) se rechaza.

10.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: df = 10

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 = 11 − 1 = 10

Respuesta

df = 10

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