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
2942,8P = ?

Supón que los tiempos de entrega siguen una distribución normal con media 32 min y desviación típica 6 min. ¿Qué fracción está entre 29 y 42,8 min? Da P como número decimal.

μ = 32σ = 6x1 = 29x2 = 42,8
P =
2.Distribución normalDifícil
0,05 mm0D − d?

Los diámetros D de los agujeros son normales con media 25,05 mm y desviación típica 0,01 mm. Los diámetros d de los ejes son independientes y normales con media 25 mm y desviación típica 0,02 mm. Un eje elegido al azar encaja cuando D − d > 0. Halla la probabilidad P de que encaje. Redondea z a dos decimales.

agujero: μ = 25,05 mm, σ = 0,01 mmeje: μ = 25 mm, σ = 0,02 mm
P =
3.Intervalos de confianzaMedia
n = 25, s = 13LUx̄ = 59E = ?99%

Una muestra de 25 elementos tiene media 59 y desviación típica s = 13. La población es aproximadamente normal. Calcula el margen de error E de un intervalo de confianza del 99 % para la media.

n = 25x̄ = 59s = 1399%t(24) = 2,797
E =
4.Intervalos de confianzaDifícil
σ = 28, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 590%

La desviación típica poblacional es 28. ¿Qué tamaño muestral n necesitas para que un intervalo de confianza del 90 % para la media tenga un margen de error de como máximo 5?

σ = 28E = 590%
n =
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
t −1,98401,984

Una muestra de 100 estudiantes tiene una nota media de 201,4 y una desviación típica muestral de 5. Calcula el estadístico de contraste t para H₀: μ = 200.

μ₀ = 200x̄ = 201,4s = 5n = 100
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
μ₀x̄c

Se hace un contraste z unilateral de H₀: μ = 100 frente a H₁: μ < 100 con α = 0.01 y una muestra de 36; se sabe que la desviación típica es 6. En realidad la media es 96. Halla la probabilidad de un error de tipo II β en porcentaje.

μ₀ = 100μ = 96σ = 6n = 36α = 0,01
β = %
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
xy241346442549655758xy246405060

La tabla da 6 observaciones emparejadas de x = gasto en publicidad en miles de € e y = ventas en miles de €. Halla el coeficiente de determinación r² de la recta de mínimos cuadrados.

n = 6
r² =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
xy1686189620112221232412526145xy2025100120140ŷ = 137

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. ¿Para qué valor x predice la recta ŷ = 137?

n = 6ŷ = 137
x =
9.Pruebas de chi cuadradoMedia
tossin tosTotalfumadores352560no fumadores312960Total6654120

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 = 1202 × 2
χ² =
10.Pruebas de chi cuadradoDifícil
dfα = 0,05α = 0,0113,8416,63525,9919,21037,81511,34549,48813,277511,07015,086612,59216,812714,06718,475815,50720,090916,91921,6661018,30723,209

Se realiza una prueba de chi cuadrado de independencia sobre una tabla de contingencia con 3 filas y 5 columnas (sin contar los totales). Con la tabla, halla el valor crítico χ²crit para el nivel de significación α = 0,01.

α = 0,01
χ²crit =

3Disoluciones

1.Distribución normal

Respuesta: P = 0,6555

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.

Puntuaciones z

z₁ = (29 − 32)/6 = −0,5
z₂ = (42,8 − 32)/6 = 1,8

Área entre ambos valores

P = Φ(1,8) − Φ(−0,5) = 0,9641 − 0,3085 = 0,6555

Respuesta

P = 0,6555
2.Distribución normal

Respuesta: P = 0,9875

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 diferencia

μ = 25,05 − 25 = 0,05 mm, σ = 0,02236 mm

Tipificar

z = (0 − 0,05)/0,02236 = −2,24

Probabilidad

P = 1 − Φ(−2,24) = 0,9875

Respuesta

P = 0,9875
3.Intervalos de confianza

Respuesta: E = 7,272

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 = 24, t = 2,797

Margen de error

E = 2,797·13/√25 = 7,272

Respuesta

E = 7,272
4.Intervalos de confianza

Respuesta: n = 85

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 = (1,645·28/5)² = 84,86

Redondear hacia arriba

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

n = 85

Respuesta

n = 85
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: t = 2,8

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/√100 = 5/10 = 0,5

Estadístico de contraste

t = (201,4 − 200)/0,5 = 2,8

Respuesta

t = 2,8
t0,025; df = 99 = 1,984

|t| > 1,984, así que se rechaza H₀ al nivel del 5 % (bilateral).

6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: β = 4,707 %

Potencia de un contraste: potencia = 1 − β es la probabilidad de rechazar H₀ cuando es falsa. Halla el valor de corte x̄c a partir de μ₀ y z_α y después calcula la probabilidad de caer más allá de x̄c usando la media verdadera: z = (x̄c − μ)/(σ/√n).

Media muestral crítica

SE = 6/√36 = 1
x̄c = 100 − 2,326·1 = 97,67

z con la media verdadera

z = (97,67 − 96)/1 = 1,674

Error de tipo II

potencia = P(Z < 1.674) = 95.29%
β = 100% − 95,29% = 4,707%

Respuesta

β = 4,707%
7.Regresión lineal y correlación

Respuesta: r² = 0,8518

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 = 27/6 = 4,5
ȳ = 291/6 = 48,5

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 59,5
Syy = Σ(y − ȳ)² = 237,5

Coeficiente de determinación

r² = 59,5²/(17,5·237,5) = 0,8518

Respuesta

r² = 0,8518

Aproximadamente el 85,18 % de la variación de y queda explicada por la recta.

8.Regresión lineal y correlación

Respuesta: x = 25,01

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 = 126/6 = 21
ȳ = 687/6 = 114,5

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 393

Recta de regresión

b = 393/70 = 5,614
a = 114,5 − 5,614·21 = −3,4
ŷ = −3,4 + 5,614·x

Despeja x

x = (137 − (−3,4))/5,614 = 25,01

Respuesta

x = 25,01
9.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ² = 0,5387

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

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (35 − 33)²/33 + (25 − 27)²/27 + (31 − 33)²/33 + (29 − 27)²/27
χ² = 0,5387

Respuesta

χ² = 0,5387

gl = 1. Con α = 0,05 el valor crítico es 3,841, así que H₀ (independencia) no se rechaza.

10.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ²crit = 20,09

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 = (3 − 1)·(5 − 1) = 8

Tabla

χ²crit(df = 8, α = 0,01) = 20,090

Respuesta

χ²crit = 20,090

Rechaza H₀ si el χ² calculado es mayor que este valor.

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