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
1020 kg957,6 kgT = X₁ + … + X₁₂?

Las masas de pasajeros con equipaje son independientes y normales con media 85 kg y desviación típica 12 kg. Halla la probabilidad P de que la masa total de 12 de ellos sea inferior a 957,6 kg. Redondea z a dos decimales.

μ = 85 kgσ = 12 kgn = 12< 957.6 kg
P =
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 = 12, s = 17LU = ?x̄ = 24,5E95%

Una muestra de 12 elementos tiene media 24,5 y desviación típica s = 17. La población es aproximadamente normal. Calcula el límite superior del intervalo de confianza del 95 % para la media.

n = 12x̄ = 24,5s = 1795%t(11) = 2,201
límite superior =
4.Intervalos de confianzaDifícil
σ = 13, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 2,595%

La desviación típica poblacional es 13. ¿Qué tamaño muestral n necesitas para que un intervalo de confianza del 95 % para la media tenga un margen de error de como máximo 2,5?

σ = 13E = 2,595%
n =
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
t −1,98401,984

Una muestra de 100 estudiantes tiene una nota media de 75,56 y una desviación típica muestral de 8. Calcula el estadístico de contraste t para H₀: μ = 75.

μ₀ = 75x̄ = 75,56s = 8n = 100
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
σ = 10, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 2,590%

¿Qué tamaño debe tener una muestra para que el intervalo de confianza del 90 % para una media tenga un margen de error de como mucho 2,5? La desviación típica es 10. Calcula el menor tamaño muestral n.

σ = 10E = 2,590%
n =
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
xy2541161882410301238xy5102040

La tabla da 6 observaciones emparejadas de x = carga en kN e y = alargamiento en mm. Halla el coeficiente de correlación de Pearson r.

n = 6
r =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
xy14491649185520592273xy1520506070ŷ = 66

La tabla da 5 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 = 66?

n = 5ŷ = 66
x =
9.Pruebas de chi cuadradoMedia
autobúsbicicletacocheTotalestudiantes17121140personal632829120Total804040160

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 = 1602 × 3
χ² =
10.Pruebas de chi cuadradoDifícil

Se realiza una prueba de chi cuadrado de independencia sobre una tabla de contingencia con 2 filas y 3 columnas (sin contar los totales). ¿Cuántos grados de libertad df tiene la prueba?

2 × 3
df =

3Disoluciones

1.Distribución normal

Respuesta: P = 0,06681

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 = 1020 kg, σT = 12·√12 = 41,57 kg

Tipificar

z = (957,6 − 1020)/41,57 = −1,5

Probabilidad

P = Φ(−1,5) = 0,06681

Respuesta

P = 0,06681
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: límite superior = 35,3

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 = 11, t = 2,201

Margen de error

E = 2,201·17/√12 = 10,8

Intervalo

24,5 ± 10,8 → [13,7, 35,3]

Respuesta

límite superior = 35,3
4.Intervalos de confianza

Respuesta: n = 104

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 = (1,96·13/2,5)² = 103,9

Redondear hacia arriba

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

n = 104

Respuesta

n = 104
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: t = 0,7

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 = 8/√100 = 8/10 = 0,8

Estadístico de contraste

t = (75,56 − 75)/0,8 = 0,7

Respuesta

t = 0,7
t0,025; df = 99 = 1,984

|t| < 1.984, así que no se rechaza H₀ al nivel del 5 % (bilateral).

6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: n = 44

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 = (1,645·10/2,5)² = 43,3

Redondear hacia arriba

n = 44

Respuesta

n = 44
7.Regresión lineal y correlación

Respuesta: r = 0,9991

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 = 42/6 = 7
ȳ = 126/6 = 21

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 228
Syy = Σ(y − ȳ)² = 744

Coeficiente de correlación

r = 228/√(70·744) = 0,9991

Respuesta

r = 0,9991
8.Regresión lineal y correlación

Respuesta: x = 21,1

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 = 90/5 = 18
ȳ = 285/5 = 57

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 116

Recta de regresión

b = 116/40 = 2,9
a = 57 − 2,9·18 = 4,8
ŷ = 4,8 + 2,9·x

Despeja x

x = (66 − 4,8)/2,9 = 21,1

Respuesta

x = 21,1
9.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ² = 1,267

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

estudiantes: 40·80/160 = 20, 40·40/160 = 10, 40·40/160 = 10
personal: 120·80/160 = 60, 120·40/160 = 30, 120·40/160 = 30

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (17 − 20)²/20 + (12 − 10)²/10 + (11 − 10)²/10 + (63 − 60)²/60 + (28 − 30)²/30 + (29 − 30)²/30
χ² = 1,267

Respuesta

χ² = 1,267

gl = 2. Con α = 0,05 el valor crítico es 5,991, así que H₀ (independencia) no se rechaza.

10.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: df = 2

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 = (2 − 1)·(3 − 1) = 2

Respuesta

df = 2

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