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 bajo la curva normal estándar, a la derecha de z, sea 0,9817. Halla z con dos decimales.
A = 0,9817
z =
2.Distribución normalDifícil
Para los pesos de las bolsas, la distribución es normal, con media 250 g y desviación típica 5 g. Arrastra el punto de corte para que el 15 % inferior sombreado quede a su izquierda. Halla el punto de corte x.
μ = 250 gσ = 5 g15%
x = g
3.Intervalos de confianzaMedia
Una muestra de 6 elementos tiene media 104 y desviación típica s = 12. La población es aproximadamente normal. Calcula el margen de error E de un intervalo de confianza del 99 % para la media.
n = 6x̄ = 104s = 1299%t(5) = 4,032
E =
4.Intervalos de confianzaDifícil
Se prueban dos fertilizantes. Grupo de parcelas 1: 7 parcelas, rendimiento medio 31 kg, desviación típica 2 kg. Grupo de parcelas 2: 9 parcelas, media 28 kg, desviación típica 6 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
9 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 11,26 y la desviación típica de las diferencias es 10,9. Halla el estadístico del contraste para datos emparejados t para H₀: μd = 0.
n = 9d̄ = 11,26sd = 10,9
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
¿Qué tamaño debe tener una muestra para que el intervalo de confianza del 95 % para una media tenga un margen de error de como mucho 2? La desviación típica es 10. Calcula el menor tamaño muestral n.
σ = 10E = 295%
n =
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
La tabla da 5 observaciones emparejadas de x = gasto en publicidad en miles de € e y = ventas en miles de €. Se dan sus sumas. Halla el coeficiente de correlación de Pearson r a partir de estas sumas.
n = 5Σx = 20Σy = 234Σx² = 90Σy² = 11332Σxy = 996
r =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
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. Se hace una nueva observación (17, 61). Halla su residuo e = y − ŷ.
n = 6(17, 61)
e =
9.Pruebas de chi cuadradoMedia
La tabla de contingencia muestra las frecuencias observadas. Para una prueba de chi cuadrado de independencia, halla la frecuencia esperada E de la casilla «urbano, medio».
total de fila = 89total de columna = 62N = 141
E =
10.Pruebas de chi cuadradoDifícil
Una prueba de chi cuadrado de bondad de ajuste compara las frecuencias observadas en 5 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 = 5
df =
3Disoluciones
1.Distribución normal
Respuesta: z = −2,09
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 − 0,9817 = 0,0183
Lee la tabla de z al revés
Busca 0,0183 dentro de la tabla y lee z.
z = −2,09
Respuesta
z = −2,09
2.Distribución normal
Respuesta: x = 244,8 g
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 = 250 − 1,04·5 = 244,8 g
Respuesta
x = 244,8 g
3.Intervalos de confianza
Respuesta: E = 19,75
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 = 5, t = 4,032
Margen de error
E = 4,032·12/√6 = 19,75
Respuesta
E = 19,75
4.Intervalos de confianza
Respuesta: E = 7,082 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 = (6·2² + 8·6²)/14 = 22,29
sp = 4,721
Margen de error
E = 2,977·4,721·√(1/7 + 1/9) = 7,082
Respuesta
E = 7,082 kg
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza
Respuesta: t = 3,099
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 = 10,9/√9 = 3,633
Estadístico de contraste
t = 11,26/3,633 = 3,099
Respuesta
t = 3,099
Con gl = 8, el valor crítico bilateral al 5 % es 2,306; |t| es mayor, así que se rechaza H₀.
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza
Respuesta: n = 97
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 = (1,96·10/2)² = 96,04
Redondear hacia arriba
n = 97
Respuesta
n = 97
7.Regresión lineal y correlación
Respuesta: r = 0,9723
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 = 996 − 20·234/5 = 60
Sxx = 90 − 20²/5 = 10
Syy = 11332 − 234²/5 = 380,8
Coeficiente de correlación
r = 60/√(10·380,8) = 0,9723
Respuesta
r = 0,9723
8.Regresión lineal y correlación
Respuesta: e = 3,69
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 = 114/6 = 19
ȳ = 391/6 = 65,17
Sumas de cuadrados y de productos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 275
Recta de regresión
b = 275/70 = 3,929
a = 65,17 − 3,929·19 = −9,476
ŷ = −9,476 + 3,929·x
Valor predicho
ŷ = −9,476 + 3,929·17 = 57,31
Residuo
e = 61 − 57,31 = 3,69
Respuesta
e = 3,69
El punto está por encima de la recta.
9.Pruebas de chi cuadrado
Respuesta: E = 39,13
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 = 89·62/141 = 39,13
Respuesta
E = 39,13
10.Pruebas de chi cuadrado
Respuesta: df = 4
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.