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
Supón que los tiempos de entrega siguen una distribución normal con media 32 min y desviación típica 6 min. ¿Qué fracción está entre 32,3 y 38 min? Da P como número decimal.
μ = 32σ = 6x1 = 32,3x2 = 38
P =
2.Distribución normalDifícil
Supón que las duraciones de las baterías siguen una distribución normal con media 500 h y desviación típica 40 h. Halla el valor x por debajo del cual queda el 10 % de los datos (el percentil 10).
μ = 500σ = 40P = 10%
x = h
3.Intervalos de confianzaMedia
Se mide la tensión arterial de 7 pacientes antes y después de un tratamiento. Las diferencias d = antes − después (mmHg) tienen media −1,9 y desviación típica 5,8. Halla el límite superior del intervalo de confianza del 95 % para la diferencia media.
n = 7d̄ = −1,9sd = 5,895%t(6) = 2,447
límite superior = mmHg
4.Intervalos de confianzaDifícil
Se prueban dos fertilizantes. Grupo de parcelas 1: 6 parcelas, rendimiento medio 79 kg, desviación típica 4,5 kg. Grupo de parcelas 2: 10 parcelas, media 89,5 kg, desviación típica 2,5 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.
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
Se comparan dos métodos de enseñanza. Grupo 1: 15 estudiantes, nota media 32,5, desviación típica 11,5. Grupo 2: 6 estudiantes, nota media 23,5, desviación típica 12. Supón varianzas poblacionales iguales y usa el contraste t de dos muestras con varianza combinada. Halla el estadístico de contraste t para H₀: μ₁ = μ₂, tomando la diferencia como x̄₁ − x̄₂ (grupo 1 menos grupo 2).
n₁ = 15x̄₁ = 32,5s₁ = 11,5n₂ = 6x̄₂ = 23,5s₂ = 12
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
Una muestra de 100 medidas tiene media 72,4. La desviación típica poblacional es 10. Calcula el límite superior U del intervalo de confianza del 99 % para la media.
x̄ = 72,4σ = 10n = 10099%
U =
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
La tabla da 5 observaciones emparejadas de x = antigüedad del coche en años e y = precio en miles de €. Halla el coeficiente de correlación de Pearson r.
n = 5
r =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
La tabla da 5 observaciones emparejadas de x = carga en kN e y = alargamiento en mm. Usa la recta de mínimos cuadrados ŷ = a + b·x. ¿Para qué valor x predice la recta ŷ = 24?
n = 5ŷ = 24
x =
9.Pruebas de chi cuadradoMedia
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 = 2002 × 3
χ² =
10.Pruebas de chi cuadradoDifícil
La tabla muestra las frecuencias observadas. Contrasta con α = 0,01 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 = 1403 × 2α = 0,01
χ² =
3Disoluciones
1.Distribución normal
Respuesta: P = 0,3214
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 = (32,3 − 32)/6 = 0,05
z₂ = (38 − 32)/6 = 1
Área entre ambos valores
P = Φ(1) − Φ(0,05) = 0,8413 − 0,5199 = 0,3214
Respuesta
P = 0,3214
2.Distribución normal
Respuesta: x = 448,7 h
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.
z del percentil
Φ(z) = 0,1 → z = −1,282
Vuelta a x
x = 500 + −1,282·40 = 448,74 h
Respuesta
x = 448,74 h
3.Intervalos de confianza
Respuesta: límite superior = 3,464 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 = 6, t = 2,447
Margen de error
E = 2,447·5,8/√7 = 5,364
Intervalo
−1,9 ± 5,364 → [−7,264, 3,464]
Respuesta
límite superior = 3,464 mmHg
4.Intervalos de confianza
Respuesta: E = 3,715 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 = (5·4,5² + 9·2,5²)/14 = 11,25
sp = 3,354
Margen de error
E = 2,145·3,354·√(1/6 + 1/10) = 3,715
Respuesta
E = 3,715 kg
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza
Respuesta: t = 1,602
Hypothesis test: the test statistic = (estimate − value under H₀)/(standard error under H₀). The p-value is the probability, assuming H₀ is true, of a statistic at least as extreme as the one observed: the area in one tail for a one-sided H₁, twice the tail area for a two-sided H₁. Reject H₀ when p ≤ α.
Varianza combinada
sp² = (14·11,5² + 5·12²)/19 = 135,3
sp = 11,63
Error típico
SE = 11,63·√(1/15 + 1/6) = 5,62
Estadístico de contraste
t = (32,5 − 23,5)/5,62 = 1,602
Respuesta
t = 1,602
Con gl = 19, el valor crítico bilateral al 5 % es 2,093; |t| es menor, así que no se rechaza H₀.
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza
Respuesta: U = 74,98
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 = 2,576·10/√100 = 2,576
Límite del intervalo
U = 72,4 + 2,576 = 74,98
Respuesta
U = 74,98
7.Regresión lineal y correlación
Respuesta: r = −0,8937
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 = 92/5 = 18,4
Sumas de cuadrados y de productos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −19
Syy = Σ(y − ȳ)² = 45,2
Coeficiente de correlación
r = −19/√(10·45,2) = −0,8937
Respuesta
r = −0,8937
8.Regresión lineal y correlación
Respuesta: x = 6,923
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 = 30/5 = 6
ȳ = 105/5 = 21
Sumas de cuadrados y de productos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 130
Recta de regresión
b = 130/40 = 3,25
a = 21 − 3,25·6 = 1,5
ŷ = 1,5 + 3,25·x
Despeja x
x = (24 − 1,5)/3,25 = 6,923
Respuesta
x = 6,923
9.Pruebas de chi cuadrado
Respuesta: χ² = 23,44
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.
gl = 2. Con α = 0,05 el valor crítico es 5,991, así que H₀ (independencia) se rechaza.
10.Pruebas de chi cuadrado
Respuesta: χ² = 62,74
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.