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
462508P = ?

Supón que las duraciones de las baterías siguen una distribución normal con media 500 h y desviación típica 40 h. ¿Qué fracción está entre 462 y 508 h? Da P como número decimal.

μ = 500σ = 40x1 = 462x2 = 508
P =
2.Distribución normalDifícil
μ = 500x = ?97,5%

Supón que las duraciones de las baterías siguen una distribución normal con media 500 h y desviación típica 40 h. Halla el valor x por debajo del cual queda el 97,5 % de los datos (el percentil 97,5).

μ = 500σ = 40P = 97,5%
x = h
3.Intervalos de confianzaMedia
n = 30, s = 19,5L = ?Ux̄ = 36E90%

Una muestra de 30 elementos tiene media 36 y desviación típica s = 19,5. La población es aproximadamente normal. Calcula el límite inferior del intervalo de confianza del 90 % para la media.

n = 30x̄ = 36s = 19,590%t(29) = 1,699
límite inferior =
4.Intervalos de confianzaDifícil
σ = 27, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 595%

La desviación típica poblacional es 27. ¿Qué tamaño muestral n necesitas para que un intervalo de confianza del 95 % para la media tenga un margen de error de como máximo 5?

σ = 27E = 595%
n =
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
−2,5712,571t = ?df = 5

6 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 14,08 y la desviación típica de las diferencias es 11,5. Halla el estadístico del contraste para datos emparejados t para H₀: μd = 0.

n = 6d̄ = 14,08sd = 11,5
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
z −1,9601,96

Una muestra de 16 medidas tiene media 121. La desviación típica poblacional es 8. Calcula el límite inferior L del intervalo de confianza del 95 % para la media.

x̄ = 121σ = 8n = 1695%
L =
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
xy361461563674775889xy46860708090

La tabla da 6 observaciones emparejadas de x = horas de estudio e y = nota del examen. Halla el coeficiente de correlación de Pearson r.

n = 6
r =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
xy2104176248291036xy510102030ŷ = 26

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 = 26?

n = 5ŷ = 26
x =
9.Pruebas de chi cuadradoMedia
mejoróno mejoróTotalfármaco nuevo291140placebo433780Total7248120

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 = 1202 × 2
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

Una prueba de chi cuadrado de bondad de ajuste comprueba si las frecuencias en 4 categorías siguen una distribución de Poisson cuya media se estima a partir de los mismos datos. 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: P = 0,4082

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 = (462 − 500)/40 = −0,95
z₂ = (508 − 500)/40 = 0,2

Área entre ambos valores

P = Φ(0,2) − Φ(−0,95) = 0,5793 − 0,1711 = 0,4082

Respuesta

P = 0,4082
2.Distribución normal

Respuesta: x = 578,4 h

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.

z del percentil

Φ(z) = 0,975 → z = 1,96

Vuelta a x

x = 500 + 1,96·40 = 578,4 h

Respuesta

x = 578,4 h
3.Intervalos de confianza

Respuesta: límite inferior = 29,95

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 = 29, t = 1,699

Margen de error

E = 1,699·19,5/√30 = 6,049

Intervalo

36 ± 6,049 → [29,95, 42,05]

Respuesta

límite inferior = 29,95
4.Intervalos de confianza

Respuesta: n = 113

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 = (1,96·27/5)² = 112

Redondear hacia arriba

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

n = 113

Respuesta

n = 113
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: t = 2,999

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 = 11,5/√6 = 4,695

Estadístico de contraste

t = 14,08/4,695 = 2,999

Respuesta

t = 2,999

Con gl = 5, el valor crítico bilateral al 5 % es 2,571; |t| es mayor, así que se rechaza H₀.

6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: L = 117,1

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 = 1,96·8/√16 = 3,92

Límite del intervalo

L = 121 − 3,92 = 117,1

Respuesta

L = 117,1
7.Regresión lineal y correlación

Respuesta: r = 0,9328

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 = 33/6 = 5,5
ȳ = 423/6 = 70,5

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 96,5
Syy = Σ(y − ȳ)² = 611,5

Coeficiente de correlación

r = 96,5/√(17,5·611,5) = 0,9328

Respuesta

r = 0,9328
8.Regresión lineal y correlación

Respuesta: x = 6,875

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 = 116/5 = 23,2

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 128

Recta de regresión

b = 128/40 = 3,2
a = 23,2 − 3,2·6 = 4
ŷ = 4 + 3,2·x

Despeja x

x = (26 − 4)/3,2 = 6,875

Respuesta

x = 6,875
9.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ² = 3,906

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

fármaco nuevo: 40·72/120 = 24, 40·48/120 = 16
placebo: 80·72/120 = 48, 80·48/120 = 32

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (29 − 24)²/24 + (11 − 16)²/16 + (43 − 48)²/48 + (37 − 32)²/32
χ² = 3,906

Respuesta

χ² = 3,906

gl = 1. Con α = 0,05 el valor crítico es 3,841, así que H₀ (independencia) se rechaza.

10.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ²crit = 9,21

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 = 4 − 1 − 1 = 2

Tabla

χ²crit(df = 2, α = 0,01) = 9,210

Respuesta

χ²crit = 9,210

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

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