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
−3−2−10123zárea sombreada a la derecha de z = 0,8599

Arrastra z para que el área sombreada bajo la curva normal estándar, a la derecha de z, sea 0,8599. Halla z con dos decimales.

A = 0,8599
z =
2.Distribución normalDifícil
35455565758595puntosinferior 95%

Para las notas de un examen, la distribución es normal, con media 65 puntos y desviación típica 10 puntos. Arrastra el punto de corte para que el 95 % inferior sombreado quede a su izquierda. Halla el punto de corte x.

μ = 65 puntosσ = 10 puntos95%
x = puntos
3.Intervalos de confianzaMedia
n = 16, s = 7,5LU = ?x̄ = 34,5E90%

Una muestra de 16 elementos tiene media 34,5 y desviación típica s = 7,5. La población es aproximadamente normal. Calcula el límite superior del intervalo de confianza del 90 % para la media.

n = 16x̄ = 34,5s = 7,590%t(15) = 1,753
límite superior =
4.Intervalos de confianzaDifícil
σ = 28, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 199%

La desviación típica poblacional es 28. ¿Qué tamaño muestral n necesitas para que un intervalo de confianza del 99 % para la media tenga un margen de error de como máximo 1?

σ = 28E = 199%
n =
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
t −2,01102,011

Una muestra de 49 estudiantes tiene una nota media de 194,4 y una desviación típica muestral de 15. Calcula el estadístico de contraste t para H₀: μ = 200.

μ₀ = 200x̄ = 194,4s = 15n = 49
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
σ = 20, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 395%

¿Qué tamaño debe tener una muestra para que el intervalo de confianza del 95 % para una media tenga un margen de error de como mucho 3? La desviación típica es 20. Calcula el menor tamaño muestral n.

σ = 20E = 395%
n =
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
xy3325467539611165xy5104060

La tabla da 5 observaciones emparejadas de x = gasto en publicidad en miles de € e y = ventas en miles de €. Se dan sus sumas. Halla el coeficiente de correlación de Pearson r a partir de estas sumas.

n = 5Σx = 35Σy = 257Σx² = 285Σy² = 13895Σxy = 1961
r =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
xy347449563665771xy46506070ŷ = 62

La tabla da 5 observaciones emparejadas de x = horas de estudio e y = nota del examen. Usa la recta de mínimos cuadrados ŷ = a + b·x. ¿Para qué valor x predice la recta ŷ = 62?

n = 5ŷ = 62
x =
9.Pruebas de chi cuadradoMedia
bajomedioaltoTotalurbano20162460rural602416100Total804040160

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
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 2 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: z = −1,08

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 de z

Φ(z) = 1 − 0,8599 = 0,1401

Lee la tabla de z al revés

Busca 0,1401 dentro de la tabla y lee z.

z = −1,08

Respuesta

z = −1,08
2.Distribución normal

Respuesta: x = 81,4 puntos

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) = 0,95

z según la tabla

z ≈ 1,64

De vuelta a las unidades originales

x = 65 + 1,64·10 = 81,4 puntos

Respuesta

x = 81,4 puntos
3.Intervalos de confianza

Respuesta: límite superior = 37,79

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 = 15, t = 1,753

Margen de error

E = 1,753·7,5/√16 = 3,287

Intervalo

34,5 ± 3,287 → [31,21, 37,79]

Respuesta

límite superior = 37,79
4.Intervalos de confianza

Respuesta: n = 5203

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 = (2,576·28/1)² = 5202

Redondear hacia arriba

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

n = 5203

Respuesta

n = 5203
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: t = −2,613

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 = 15/√49 = 15/7 = 2,143

Estadístico de contraste

t = (194,4 − 200)/2,143 = −2,613

Respuesta

t = −2,613
t0,025; df = 48 = 2,011

|t| > 2,011, así que se rechaza H₀ al nivel del 5 % (bilateral).

6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: n = 171

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 = (1,96·20/3)² = 170,7

Redondear hacia arriba

n = 171

Respuesta

n = 171
7.Regresión lineal y correlación

Respuesta: r = 0,9785

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 = 1961 − 35·257/5 = 162
Sxx = 285 − 35²/5 = 40
Syy = 13895 − 257²/5 = 685,2

Coeficiente de correlación

r = 162/√(40·685,2) = 0,9785

Respuesta

r = 0,9785
8.Regresión lineal y correlación

Respuesta: x = 5,469

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 = 25/5 = 5
ȳ = 295/5 = 59

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 64

Recta de regresión

b = 64/10 = 6,4
a = 59 − 6,4·5 = 27
ŷ = 27 + 6,4·x

Despeja x

x = (62 − 27)/6,4 = 5,469

Respuesta

x = 5,469
9.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ² = 14,08

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

urbano: 60·80/160 = 30, 60·40/160 = 15, 60·40/160 = 15
rural: 100·80/160 = 50, 100·40/160 = 25, 100·40/160 = 25

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (20 − 30)²/30 + (16 − 15)²/15 + (24 − 15)²/15 + (60 − 50)²/50 + (24 − 25)²/25 + (16 − 25)²/25
χ² = 14,08

Respuesta

χ² = 14,08

gl = 2. Con α = 0,05 el valor crítico es 5,991, así que H₀ (independencia) se rechaza.

10.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ²crit = 11,35

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)·(4 − 1) = 3

Tabla

χ²crit(df = 3, α = 0,01) = 11,345

Respuesta

χ²crit = 11,345

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

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