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
32 min29,5 minX + Y?

X es normal con media 12 min y desviación típica 1,5 min; Y es independiente y normal con media 20 min y desviación típica 2 min. Halla la probabilidad P de que X + Y sea mayor que 29,5 min. Redondea z a dos decimales.

μX = 12, σX = 1,5μY = 20, σY = 2X + Y > 29,5 min
P =
2.Distribución normalDifícil
35455565758595puntossuperior 85%

Para las notas de un examen, la distribución es normal, con media 65 puntos y desviación típica 10 puntos. Arrastra el punto de corte para que el 85 % superior sombreado quede a su derecha. Halla el punto de corte x.

μ = 65 puntosσ = 10 puntos85%
x = puntos
3.Intervalos de confianzaMedia
x̄E₁ = 5,299%, n = 64x̄E₂ = ?90%, n = 128

Un intervalo de confianza del 99 % para una media, basado en 64 observaciones y una σ conocida, tiene un margen de error de 5,2. ¿Cuál es el margen de error E₂ de un intervalo del 90 % basado en 128 observaciones?

99%n₁ = 64E₁ = 5,290%n₂ = 128
E₂ =
4.Intervalos de confianzaDifícil
μ₁ − μ₂, t(10) = 2,2280LUx̄₁ − x̄₂E = ?95%

Se prueban dos fertilizantes. Grupo de parcelas 1: 7 parcelas, rendimiento medio 40 kg, desviación típica 4,5 kg. Grupo de parcelas 2: 5 parcelas, media 46,5 kg, desviación típica 7 kg. Supón varianzas iguales (t con varianza combinada, gl = n₁ + n₂ − 2). Halla el margen de error E del intervalo de confianza del 95 % para μ₁ − μ₂.

n₁ = 7x̄₁ = 40s₁ = 4,5n₂ = 5x̄₂ = 46,5s₂ = 795%t(10) = 2,228
E = kg
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
t −2,06402,064

Una muestra de 25 estudiantes tiene una nota media de 490,7 y una desviación típica muestral de 15. Calcula el estadístico de contraste t para H₀: μ = 500.

μ₀ = 500x̄ = 490,7s = 15n = 25
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
σ = 4, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 1,599%

¿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 1,5? La desviación típica es 4. Calcula el menor tamaño muestral n.

σ = 4E = 1,599%
n =
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
xy264166258331041xy5102040

La tabla da 5 observaciones emparejadas de x = carga en kN e y = alargamiento en mm. Se dan sus sumas. Halla el coeficiente de correlación de Pearson r a partir de estas sumas.

n = 5Σx = 30Σy = 121Σx² = 220Σy² = 3687Σxy = 900
r =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
xy1433555597739831197xy510406080100ŷ = 89

La tabla da 6 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. ¿Para qué valor x predice la recta ŷ = 89?

n = 6ŷ = 89
x =
9.Pruebas de chi cuadradoMedia
tossin tosTotalfumadores3585120no fumadores461460Total8199180

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 = 1802 × 2
χ² =
10.Pruebas de chi cuadradoDifícil
aptono aptoTotalplanta A6535100planta B31940planta C582280Total15466220dfα = 0,05α = 0,0113,8416,63525,9919,21037,81511,34549,48813,277511,07015,086612,59216,812714,06718,475815,50720,090916,91921,6661018,30723,209

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 = 2203 × 2α = 0,05
χ² =

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 de la suma

μ = 32 min, σ = √(1,5² + 2²) = 2,5 min

Tipificar

z = (29,5 − 32)/2,5 = −1

Cola superior

P = 1 − Φ(−1) = 1 − 0,1587 = 0,8413

Respuesta

P = 0,8413
2.Distribución normal

Respuesta: x = 54,6 puntos

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) = 0,15

z según la tabla

z ≈ −1,04

De vuelta a las unidades originales

x = 65 − 1,04·10 = 54,6 puntos

Respuesta

x = 54,6 puntos
3.Intervalos de confianza

Respuesta: E₂ = 2,348

Confidence interval for a mean: x̄ ± margin of error. With a known population σ the margin is z·σ/√n; with only the sample standard deviation s, use t with n − 1 degrees of freedom: t·s/√n. Critical values: z = 1,645 (90%), 1,96 (95%), 2,576 (99%). To get a margin E or smaller, you need n ≥ (z·σ/E)², rounded up.

Relación de márgenes

E₂/E₁ = (1,645/2,576)·√(64/128) = 0,4515

Nuevo margen

E₂ = 5,2·0,4515 = 2,348

Respuesta

E₂ = 2,348
4.Intervalos de confianza

Respuesta: E = 7,351 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 = (6·4,5² + 4·7²)/10 = 31,75
sp = 5,635

Margen de error

E = 2,228·5,635·√(1/7 + 1/5) = 7,351

Respuesta

E = 7,351 kg
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: t = −3,1

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 = 15/√25 = 15/5 = 3

Estadístico de contraste

t = (490,7 − 500)/3 = −3,1

Respuesta

t = −3,1
t0,025; df = 24 = 2,064

|t| > 2,064, así que se rechaza H₀ al nivel del 5 % (bilateral).

6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: n = 48

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 = (2,576·4/1,5)² = 47,19

Redondear hacia arriba

n = 48

Respuesta

n = 48
7.Regresión lineal y correlación

Respuesta: r = 0,9987

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 = 900 − 30·121/5 = 174
Sxx = 220 − 30²/5 = 40
Syy = 3687 − 121²/5 = 758,8

Coeficiente de correlación

r = 174/√(40·758,8) = 0,9987

Respuesta

r = 0,9987
8.Regresión lineal y correlación

Respuesta: x = 9,931

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 = 36/6 = 6
ȳ = 410/6 = 68,33

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 368

Recta de regresión

b = 368/70 = 5,257
a = 68,33 − 5,257·6 = 36,79
ŷ = 36,79 + 5,257·x

Despeja x

x = (89 − 36,79)/5,257 = 9,931

Respuesta

x = 9,931
9.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ² = 36,46

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: 120·81/180 = 54, 120·99/180 = 66
no fumadores: 60·81/180 = 27, 60·99/180 = 33

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (35 − 54)²/54 + (85 − 66)²/66 + (46 − 27)²/27 + (14 − 33)²/33
χ² = 36,46

Respuesta

χ² = 36,46

gl = 1. Con α = 0,05 el valor crítico es 3,841, así que H₀ (independencia) se rechaza.

10.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ² = 2,5

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

planta A: 70, 30
planta B: 28, 12
planta C: 56, 24

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (65 − 70)²/70 + (35 − 30)²/30 + (31 − 28)²/28 + (9 − 12)²/12 + (58 − 56)²/56 + (22 − 24)²/24
χ² = 2,5

Decisión

df = 2, χ²crit = 5,991
2,5 < 5,991

Respuesta

χ² = 2,5

χ² está por debajo del valor crítico, así que no se rechaza H₀: no hay evidencia significativa de relación.

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