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
48 kg47,2 kgT = X₁ + … + X₄?

Las masas de cajas son independientes y normales con media 12 kg y desviación típica 0,8 kg. Halla la probabilidad P de que la masa total de 4 de ellos supere 47,2 kg. Redondea z a dos decimales.

μ = 12 kgσ = 0,8 kgn = 4> 47,2 kg
P =
2.Distribución normalDifícil
10 cm0X − Y?

Las alturas X de los hombres e Y de las mujeres de un grupo son independientes y normales: X tiene media 180 cm y desviación típica 10 cm, Y tiene media 170 cm y desviación típica 12 cm. Halla la probabilidad P de que X sea mayor que Y. Redondea z a dos decimales.

μX = 180 cm, σX = 10 cmμY = 170 cm, σY = 12 cm
P =
3.Intervalos de confianzaMedia
n = 6, sd​ = 7,60LUd̄ = 9,8E = ?95%

Se mide la tensión arterial de 6 pacientes antes y después de un tratamiento. Las diferencias d = antes − después (mmHg) tienen media 9,8 y desviación típica 7,6. Halla el margen de error E del intervalo de confianza del 95 % para la diferencia media.

n = 6d̄ = 9,8sd = 7,695%t(5) = 2,571
E = mmHg
4.Intervalos de confianzaDifícil
μ₁ − μ₂, t(14) = 2,1450LUx̄₁ − x̄₂E = ?95%

Se prueban dos fertilizantes. Grupo de parcelas 1: 7 parcelas, rendimiento medio 19,5 kg, desviación típica 10 kg. Grupo de parcelas 2: 9 parcelas, media 19 kg, desviación típica 10 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 = 19,5s₁ = 10n₂ = 9x̄₂ = 19s₂ = 1095%t(14) = 2,145
E = kg
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
−2,2012,201t = ?df = 11

12 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 7,48 y la desviación típica de las diferencias es 9,6. Halla el estadístico del contraste para datos emparejados t para H₀: μd = 0.

n = 12d̄ = 7,48sd = 9,6
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
z −1,64501,645

Una muestra de 64 medidas tiene media 503,9. La desviación típica poblacional es 15. Calcula el límite inferior L del intervalo de confianza del 90 % para la media.

x̄ = 503,9σ = 15n = 6490%
L =
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
xy12122031741558xy24101520

La tabla da 5 observaciones emparejadas de x = antigüedad del coche en años e y = precio en miles de €. Halla el coeficiente de determinación r² de la recta de mínimos cuadrados.

n = 5
r² =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
xy167418932099221062411426130xy202580100120x = 25

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. Predice ŷ para x = 25.

n = 6x = 25
ŷ =
9.Pruebas de chi cuadradoMedia
mejoróno mejoróTotalfármaco nuevo6951120placebo8515100Total15466220

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 = 2202 × 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 4 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 = 0,6915

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 = 48 kg, σT = 0,8·√4 = 1,6 kg

Tipificar

z = (47,2 − 48)/1,6 = −0,5

Probabilidad

P = 1 − Φ(−0,5) = 0,6915

Respuesta

P = 0,6915
2.Distribución normal

Respuesta: P = 0,7389

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 = 180 − 170 = 10 cm, σ = 15,62 cm

Tipificar

z = (0 − 10)/15,62 = −0,64

Probabilidad

P = 1 − Φ(−0,64) = 0,7389

Respuesta

P = 0,7389
3.Intervalos de confianza

Respuesta: E = 7,977 mmHg

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.

Valor crítico

df = 5, t = 2,571

Margen de error

E = 2,571·7,6/√6 = 7,977

Respuesta

E = 7,977 mmHg
4.Intervalos de confianza

Respuesta: E = 10,81 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 = (6·10² + 8·10²)/14 = 100
sp = 10

Margen de error

E = 2,145·10·√(1/7 + 1/9) = 10,81

Respuesta

E = 10,81 kg
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: t = 2,699

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 = 9,6/√12 = 2,771

Estadístico de contraste

t = 7,48/2,771 = 2,699

Respuesta

t = 2,699

Con gl = 11, el valor crítico bilateral al 5 % es 2,201; |t| es mayor, así que se rechaza H₀.

6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: L = 500,8

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).

Margen de error

E = 1,645·15/√64 = 3,084

Límite del intervalo

L = 503,9 − 3,084 = 500,8

Respuesta

L = 500,8
7.Regresión lineal y correlación

Respuesta: r² = 0,8998

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 = 15/5 = 3
ȳ = 81/5 = 16,2

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −31
Syy = Σ(y − ȳ)² = 106,8

Coeficiente de determinación

r² = −31²/(10·106,8) = 0,8998

Respuesta

r² = 0,8998

Aproximadamente el 89,98 % de la variación de y queda explicada por la recta.

8.Regresión lineal y correlación

Respuesta: ŷ = 122,7

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 = 616/6 = 102,7

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 350

Recta de regresión

b = 350/70 = 5
a = 102,7 − 5·21 = −2,333
ŷ = −2,333 + 5·x

Predicción

ŷ = −2,333 + 5·25 = 122,7

Respuesta

ŷ = 122,7
9.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ² = 19,64

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

fármaco nuevo: 120·154/220 = 84, 120·66/220 = 36
placebo: 100·154/220 = 70, 100·66/220 = 30

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (69 − 84)²/84 + (51 − 36)²/36 + (85 − 70)²/70 + (15 − 30)²/30
χ² = 19,64

Respuesta

χ² = 19,64

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

10.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ²crit = 16,81

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)·(4 − 1) = 6

Tabla

χ²crit(df = 6, α = 0,01) = 16,812

Respuesta

χ²crit = 16,812

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

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