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
−3−2−10123zárea sombreada a la derecha de z = 0,9817

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
235240245250255260265ginferior 15%

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
n = 6, s = 12LUx̄ = 104E = ?99%

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
μ₁ − μ₂, t(14) = 2,9770LUx̄₁ − x̄₂E = ?99%

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.

n₁ = 7x̄₁ = 31s₁ = 2n₂ = 9x̄₂ = 28s₂ = 699%t(14) = 2,977
E = kg
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
−2,3062,306t = ?df = 8

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
σ = 10, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 295%

¿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
xy232343449553657xy24630405060

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
xy144216581859207422732485xy152025406080x = 17

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
bajomedioaltoTotalurbano40341589rural12281252Total526227141

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.

Grados de libertad

df = 5 − 1 = 4

Respuesta

df = 4

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