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
85,75130,75P = ?

Supón que las puntuaciones de CI siguen una distribución normal con media 100 puntos y desviación típica 15 puntos. ¿Qué fracción está entre 85,75 y 130,75 puntos? Da P como número decimal.

μ = 100σ = 15x1 = 85,75x2 = 130,75
P =
2.Distribución normalDifícil
380420460500540580620hinferior 95%

Para las duraciones de las baterías, la distribución es normal, con media 500 h y desviación típica 40 h. Arrastra el punto de corte para que el 95 % inferior sombreado quede a su izquierda. Halla el punto de corte x.

μ = 500 hσ = 40 h95%
x = h
3.Intervalos de confianzaMedia
n = 8, sd​ = 30L = ?Ud̄ = 6,2E90%

Se mide la tensión arterial de 8 pacientes antes y después de un tratamiento. Las diferencias d = antes − después (mmHg) tienen media 6,2 y desviación típica 3. Halla el límite inferior del intervalo de confianza del 90 % para la diferencia media.

n = 8d̄ = 6,2sd = 390%t(7) = 1,895
límite inferior = mmHg
4.Intervalos de confianzaDifícil
σ = 25, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 190%

La desviación típica poblacional es 25. ¿Qué tamaño muestral n necesitas para que un intervalo de confianza del 90 % para la media tenga un margen de error de como máximo 1?

σ = 25E = 190%
n =
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
−2,1452,145t = ?df = 14

15 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 3,41 y la desviación típica de las diferencias es 3,3. Halla el estadístico del contraste para datos emparejados t para H₀: μd = 0.

n = 15d̄ = 3,41sd = 3,3
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
z −2,57602,576

Una muestra de 16 medidas tiene media 203,3. La desviación típica poblacional es 10. Calcula el límite inferior L del intervalo de confianza del 99 % para la media.

x̄ = 203,3σ = 10n = 1699%
L =
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
xy125224320421516xy242025

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
xy18602073227724892697xy20256080100x = 21

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. Se hace una nueva observación (21, 70). Halla su residuo e = y − ŷ.

n = 5(21, 70)
e =
9.Pruebas de chi cuadradoMedia
bajomedioaltoTotalurbano27322180rural15103560Total424256140

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 = 1402 × 3
χ² =
10.Pruebas de chi cuadradoDifícil
sínoTotallínea 18020100línea 2202040línea 34456100Total14496240dfα = 0,05α = 0,0113,8416,63525,9919,21037,81511,34549,48813,277511,07015,086612,59216,812714,06718,475815,50720,090916,91921,6661018,30723,209

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 = 2403 × 2α = 0,01
χ² =

3Disoluciones

1.Distribución normal

Respuesta: P = 0,8088

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 = (85,75 − 100)/15 = −0,95
z₂ = (130,75 − 100)/15 = 2,05

Área entre ambos valores

P = Φ(2,05) − Φ(−0,95) = 0,9798 − 0,1711 = 0,8088

Respuesta

P = 0,8088
2.Distribución normal

Respuesta: x = 566 h

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 = 500 + 1,64·40 = 566 h

Respuesta

x = 566 h
3.Intervalos de confianza

Respuesta: límite inferior = 4,19 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 = 7, t = 1,895

Margen de error

E = 1,895·3/√8 = 2,01

Intervalo

6,2 ± 2,01 → [4,19, 8,21]

Respuesta

límite inferior = 4,19 mmHg
4.Intervalos de confianza

Respuesta: n = 1692

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 = (1,645·25/1)² = 1691

Redondear hacia arriba

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

n = 1692

Respuesta

n = 1692
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: t = 4,002

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 = 3,3/√15 = 0,8521

Estadístico de contraste

t = 3,41/0,8521 = 4,002

Respuesta

t = 4,002

Con gl = 14, el valor crítico bilateral al 5 % es 2,145; |t| es mayor, así que se rechaza H₀.

6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: L = 196,9

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/√16 = 6,44

Límite del intervalo

L = 203,3 − 6,44 = 196,9

Respuesta

L = 196,9
7.Regresión lineal y correlación

Respuesta: r = −0,9317

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 = 106/5 = 21,2

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −21
Syy = Σ(y − ȳ)² = 50,8

Coeficiente de correlación

r = −21/√(10·50,8) = −0,9317

Respuesta

r = −0,9317
8.Regresión lineal y correlación

Respuesta: e = −4,7

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 = 110/5 = 22
ȳ = 396/5 = 79,2

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 180

Recta de regresión

b = 180/40 = 4,5
a = 79,2 − 4,5·22 = −19,8
ŷ = −19,8 + 4,5·x

Valor predicho

ŷ = −19,8 + 4,5·21 = 74,7

Residuo

e = 70 − 74,7 = −4,7

Respuesta

e = −4,7

El punto está por debajo de la recta.

9.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ² = 15,92

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: 80·42/140 = 24, 80·42/140 = 24, 80·56/140 = 32
rural: 60·42/140 = 18, 60·42/140 = 18, 60·56/140 = 24

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (27 − 24)²/24 + (32 − 24)²/24 + (21 − 32)²/32 + (15 − 18)²/18 + (10 − 18)²/18 + (35 − 24)²/24
χ² = 15,92

Respuesta

χ² = 15,92

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 = 29

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

línea 1: 60, 40
línea 2: 24, 16
línea 3: 60, 40

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (80 − 60)²/60 + (20 − 40)²/40 + (20 − 24)²/24 + (20 − 16)²/16 + (44 − 60)²/60 + (56 − 40)²/40
χ² = 29

Decisión

df = 2, χ²crit = 9,210
29 > 9,210

Respuesta

χ² = 29

χ² está por encima del valor crítico, así que se rechaza H₀: las variables parecen estar relacionadas.

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