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 las notas de un examen siguen una distribución normal con media 65 puntos y desviación típica 10 puntos. ¿Qué fracción está entre 55 y 67 puntos? Da P como número decimal.
μ = 65σ = 10x1 = 55x2 = 67
P =
2.Distribución normalDifícil
La masa X de un producto de la línea 1 e Y de la línea 2 son independientes y normales: X tiene media 500 g y desviación típica 8 g, Y tiene media 490 g y desviación típica 6 g. Halla la probabilidad P de que X sea mayor que Y. Redondea z a dos decimales.
μX = 500 g, σX = 8 gμY = 490 g, σY = 6 g
P =
3.Intervalos de confianzaMedia
Una muestra de 10 elementos tiene media 92,5 y desviación típica s = 20. La población es aproximadamente normal. Calcula el margen de error E de un intervalo de confianza del 90 % para la media.
n = 10x̄ = 92,5s = 2090%t(9) = 1,833
E =
4.Intervalos de confianzaDifícil
La desviación típica poblacional es 18. ¿Qué tamaño muestral n necesitas para que un intervalo de confianza del 95 % para la media tenga un margen de error de como máximo 1?
σ = 18E = 195%
n =
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
Se afirma que la media de una población es 50; se sabe que la desviación típica poblacional es 9. Una muestra aleatoria de 36 observaciones tiene una media de 51,38. Contrasta H₀: μ = 50 frente a H₁: μ > 50. Halla el p-valor p.
μ₀ = 50σ = 9n = 36x̄ = 51,38H₁: μ > μ₀
p =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
Una muestra de 64 medidas tiene media 203,5. La desviación típica poblacional es 20. Calcula el límite superior U del intervalo de confianza del 90 % para la media.
x̄ = 203,5σ = 20n = 6490%
U =
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
La tabla da 6 observaciones emparejadas de x = antigüedad del coche en años e y = precio en miles de €. Se dan sus sumas. Halla el coeficiente de correlación de Pearson r a partir de estas sumas.
n = 6Σx = 21Σy = 101Σx² = 91Σy² = 1815Σxy = 310
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 = 16?
n = 5ŷ = 16
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 = 1002 × 3
χ² =
10.Pruebas de chi cuadradoDifícil
Una prueba de chi cuadrado de bondad de ajuste comprueba si las frecuencias en 8 categorías siguen una distribución de Poisson cuya media se estima a partir de los mismos datos. ¿Cuántos grados de libertad df tiene la prueba?
k = 8
df =
3Disoluciones
1.Distribución normal
Respuesta: P = 0,4206
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 = (55 − 65)/10 = −1
z₂ = (67 − 65)/10 = 0,2
Área entre ambos valores
P = Φ(0,2) − Φ(−1) = 0,5793 − 0,1587 = 0,4206
Respuesta
P = 0,4206
2.Distribución normal
Respuesta: P = 0,8413
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 = 500 − 490 = 10 g, σ = 10 g
Tipificar
z = (0 − 10)/10 = −1
Probabilidad
P = 1 − Φ(−1) = 0,8413
Respuesta
P = 0,8413
3.Intervalos de confianza
Respuesta: E = 11,59
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 = 9, t = 1,833
Margen de error
E = 1,833·20/√10 = 11,59
Respuesta
E = 11,59
4.Intervalos de confianza
Respuesta: n = 1245
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 = (1,96·18/1)² = 1245
Redondear hacia arriba
El tamaño muestral es un número entero, y redondear hacia abajo haría el margen demasiado grande.
n = 1245
Respuesta
n = 1245
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza
Respuesta: p = 0,1788
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.
Estadístico de contraste
SE = σ/√n = 9/√36 = 1,5
z = (51,38 − 50)/1,5 = 0,92
Área de la cola
Φ(0,92) = 0,8212
1 − Φ(0,92) = 0,1788
p-valor
p = 0,1788
Respuesta
p = 0,1788
p > 0,05, así que no se rechaza H₀ al nivel del 5 %.
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza
Respuesta: U = 207,6
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 = 1,645·20/√64 = 4,112
Límite del intervalo
U = 203,5 + 4,112 = 207,6
Respuesta
U = 207,6
7.Regresión lineal y correlación
Respuesta: r = −0,9704
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 = 310 − 21·101/6 = −43,5
Sxx = 91 − 21²/6 = 17,5
Syy = 1815 − 101²/6 = 114,8
Coeficiente de correlación
r = −43,5/√(17,5·114,8) = −0,9704
Respuesta
r = −0,9704
8.Regresión lineal y correlación
Respuesta: x = 6,93
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 = 70/5 = 14
Sumas de cuadrados y de productos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 86
Recta de regresión
b = 86/40 = 2,15
a = 14 − 2,15·6 = 1,1
ŷ = 1,1 + 2,15·x
Despeja x
x = (16 − 1,1)/2,15 = 6,93
Respuesta
x = 6,93
9.Pruebas de chi cuadrado
Respuesta: χ² = 6,528
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: df = 6
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.