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 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
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
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
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
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
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
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 = 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
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
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.
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.