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
Arrastra z para que el área sombreada entre −z y z bajo la curva normal estándar sea 0,5646. Halla z con dos decimales.
A = 0,5646
z =
2.Distribución normalDifícil
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 30 % inferior sombreado quede a su izquierda. Halla el punto de corte x.
μ = 250 gσ = 5 g30%
x = g
3.Intervalos de confianzaMedia
Se mide la tensión arterial de 13 pacientes antes y después de un tratamiento. Las diferencias d = antes − después (mmHg) tienen media 0,5 y desviación típica 1,2. Halla el límite inferior del intervalo de confianza del 95 % para la diferencia media.
n = 13d̄ = 0,5sd = 1,295%t(12) = 2,179
límite inferior = mmHg
4.Intervalos de confianzaDifícil
La desviación típica poblacional es 39. ¿Qué tamaño muestral n necesitas para que un intervalo de confianza del 90 % para la media tenga un margen de error de como máximo 2,5?
σ = 39E = 2,590%
n =
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
Se comparan dos métodos de enseñanza. Grupo 1: 5 estudiantes, nota media 112,5, desviación típica 7,5. Grupo 2: 7 estudiantes, nota media 103,2, desviación típica 6. Supón varianzas poblacionales iguales y usa el contraste t de dos muestras con varianza combinada. Halla el estadístico de contraste t para H₀: μ₁ = μ₂, tomando la diferencia como x̄₁ − x̄₂ (grupo 1 menos grupo 2).
n₁ = 5x̄₁ = 112,5s₁ = 7,5n₂ = 7x̄₂ = 103,2s₂ = 6
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
Una muestra de 16 medidas tiene media 501. La desviación típica poblacional es 4. Calcula el límite superior U del intervalo de confianza del 99 % para la media.
x̄ = 501σ = 4n = 1699%
U =
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
La tabla da 5 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 = 5Σx = 15Σy = 128Σx² = 55Σy² = 3322Σxy = 365
r =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
La tabla da 5 observaciones emparejadas de x = gasto en publicidad en miles de € e y = ventas en miles de €. Usa la recta de mínimos cuadrados ŷ = a + b·x. Se hace una nueva observación (9, 79). Halla su residuo e = y − ŷ.
n = 5(9, 79)
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 = 1002 × 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 4 columnas (sin contar los totales). ¿Cuántos grados de libertad df tiene la prueba?
2 × 4
df =
3Disoluciones
1.Distribución normal
Respuesta: z = 0,78
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 + 0,5646)/2 = 0,7823
Lee la tabla de z al revés
Busca 0,7823 dentro de la tabla y lee z.
z = 0,78
Respuesta
z = 0,78
2.Distribución normal
Respuesta: x = 247,4 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) = 0,3
z según la tabla
z ≈ −0,52
De vuelta a las unidades originales
x = 250 − 0,52·5 = 247,4 g
Respuesta
x = 247,4 g
3.Intervalos de confianza
Respuesta: límite inferior = −0,2252 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 = 12, t = 2,179
Margen de error
E = 2,179·1,2/√13 = 0,7252
Intervalo
0,5 ± 0,7252 → [−0,2252, 1,225]
Respuesta
límite inferior = −0,2252 mmHg
4.Intervalos de confianza
Respuesta: n = 659
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 = (1,645·39/2,5)² = 658,5
Redondear hacia arriba
El tamaño muestral es un número entero, y redondear hacia abajo haría el margen demasiado grande.
n = 659
Respuesta
n = 659
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza
Respuesta: t = 2,392
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.
Varianza combinada
sp² = (4·7,5² + 6·6²)/10 = 44,1
sp = 6,641
Error típico
SE = 6,641·√(1/5 + 1/7) = 3,888
Estadístico de contraste
t = (112,5 − 103,2)/3,888 = 2,392
Respuesta
t = 2,392
Con gl = 10, el valor crítico bilateral al 5 % es 2,228; |t| es mayor, así que se rechaza H₀.
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza
Respuesta: U = 503,6
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 = 2,576·4/√16 = 2,576
Límite del intervalo
U = 501 + 2,576 = 503,6
Respuesta
U = 503,6
7.Regresión lineal y correlación
Respuesta: r = −0,8937
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 = 365 − 15·128/5 = −19
Sxx = 55 − 15²/5 = 10
Syy = 3322 − 128²/5 = 45,2
Coeficiente de correlación
r = −19/√(10·45,2) = −0,8937
Respuesta
r = −0,8937
8.Regresión lineal y correlación
Respuesta: e = 2
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 = 298/5 = 59,6
Sumas de cuadrados y de productos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 232
Recta de regresión
b = 232/40 = 5,8
a = 59,6 − 5,8·6 = 24,8
ŷ = 24,8 + 5,8·x
Valor predicho
ŷ = 24,8 + 5,8·9 = 77
Residuo
e = 79 − 77 = 2
Respuesta
e = 2
El punto está por encima de la recta.
9.Pruebas de chi cuadrado
Respuesta: χ² = 3,333
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) no se rechaza.
10.Pruebas de chi cuadrado
Respuesta: df = 3
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.