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
247,5259,25P = ?

Supón que los pesos de las bolsas siguen una distribución normal con media 250 g y desviación típica 5 g. ¿Qué fracción está entre 247,5 y 259,25 g? Da P como número decimal.

μ = 250σ = 5x1 = 247,5x2 = 259,25
P =
2.Distribución normalDifícil
380420460500540580620hinferior 15%

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 15 % inferior sombreado quede a su izquierda. Halla el punto de corte x.

μ = 500 hσ = 40 h15%
x = h
3.Intervalos de confianzaMedia
n = 30, s = 6LU = ?x̄ = 113E99%

Una muestra de 30 elementos tiene media 113 y desviación típica s = 6. La población es aproximadamente normal. Calcula el límite superior del intervalo de confianza del 99 % para la media.

n = 30x̄ = 113s = 699%t(29) = 2,756
límite superior =
4.Intervalos de confianzaDifícil
σ = 5, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 299%

La desviación típica poblacional es 5. ¿Qué tamaño muestral n necesitas para que un intervalo de confianza del 99 % para la media tenga un margen de error de como máximo 2?

σ = 5E = 299%
n =
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
t −2,13102,131

Una muestra de 16 estudiantes tiene una nota media de 508,5 y una desviación típica muestral de 20. Calcula el estadístico de contraste t para H₀: μ = 500.

μ₀ = 500x̄ = 508,5s = 20n = 16
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
μ₀x̄c

Se hace un contraste z unilateral de H₀: μ = 80 frente a H₁: μ < 80 con α = 0.01 y una muestra de 100; se sabe que la desviación típica es 30. En realidad la media es 69.8. Halla la potencia 1 − β del contraste en porcentaje.

μ₀ = 80μ = 69,8σ = 30n = 100α = 0,01
1 − β = %
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
xy244106138151021xy5101020

La tabla da 5 observaciones emparejadas de x = carga en kN e y = alargamiento en mm. Halla el coeficiente de correlación de Pearson r.

n = 5
r =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
xy12022131841651267xy246101520x = 1,5

La tabla da 6 observaciones emparejadas de x = antigüedad del coche en años e y = precio en miles de €. Usa la recta de mínimos cuadrados ŷ = a + b·x. Se hace una nueva observación (1,5, 23). Halla su residuo e = y − ŷ.

n = 6(1,5, 23)
e =
9.Pruebas de chi cuadradoMedia
sin defectolevegraveTotalturno de día8183056turno de noche20431881Total286148137

La tabla de contingencia muestra las frecuencias observadas. Para una prueba de chi cuadrado de independencia, halla la frecuencia esperada E de la casilla «turno de noche, sin defecto».

total de fila = 81total de columna = 28N = 137
E =
10.Pruebas de chi cuadradoDifícil
sínoTotallínea 1532780línea 2384280línea 3295180Total120120240dfα = 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 = 0,6593

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 = (247,5 − 250)/5 = −0,5
z₂ = (259,25 − 250)/5 = 1,85

Área entre ambos valores

P = Φ(1,85) − Φ(−0,5) = 0,9678 − 0,3085 = 0,6593

Respuesta

P = 0,6593
2.Distribución normal

Respuesta: x = 458 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) = 0,15

z según la tabla

z ≈ −1,04

De vuelta a las unidades originales

x = 500 − 1,04·40 = 458 h

Respuesta

x = 458 h
3.Intervalos de confianza

Respuesta: límite superior = 116

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 = 2,756

Margen de error

E = 2,756·6/√30 = 3,019

Intervalo

113 ± 3,019 → [110, 116]

Respuesta

límite superior = 116
4.Intervalos de confianza

Respuesta: n = 42

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 = (2,576·5/2)² = 41,47

Redondear hacia arriba

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

n = 42

Respuesta

n = 42
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: t = 1,7

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 = 20/√16 = 20/4 = 5

Estadístico de contraste

t = (508,5 − 500)/5 = 1,7

Respuesta

t = 1,7
t0,025; df = 15 = 2,131

|t| < 2.131, así que no se rechaza H₀ al nivel del 5 % (bilateral).

6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: 1 − β = 85,86 %

Potencia de un contraste: potencia = 1 − β es la probabilidad de rechazar H₀ cuando es falsa. Halla el valor de corte x̄c a partir de μ₀ y z_α y después calcula la probabilidad de caer más allá de x̄c usando la media verdadera: z = (x̄c − μ)/(σ/√n).

Media muestral crítica

SE = 30/√100 = 3
x̄c = 80 − 2,326·3 = 73,02

z con la media verdadera

z = (73,02 − 69,8)/3 = 1,074

Potencia

potencia = P(Z < 1.074) = 85.86%
1 − β = 85,86%

Respuesta

1 − β = 85,86%
7.Regresión lineal y correlación

Respuesta: r = 0,9836

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 = 63/5 = 12,6

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 78
Syy = Σ(y − ȳ)² = 157,2

Coeficiente de correlación

r = 78/√(40·157,2) = 0,9836

Respuesta

r = 0,9836
8.Regresión lineal y correlación

Respuesta: e = 1,962

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 = 21/6 = 3,5
ȳ = 94/6 = 15,67

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −47

Recta de regresión

b = −47/17,5 = −2,686
a = 15,67 − (−2,686)·3,5 = 25,07
ŷ = 25,07 − 2,686·x

Valor predicho

ŷ = 25,07 + (−2,686)·1,5 = 21,04

Residuo

e = 23 − 21,04 = 1,962

Respuesta

e = 1,962

El punto está por encima de la recta.

9.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: E = 16,55

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.

Frecuencia esperada

E = 81·28/137 = 16,55

Respuesta

E = 16,55
10.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ² = 14,7

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: 40, 40
línea 2: 40, 40
línea 3: 40, 40

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (53 − 40)²/40 + (27 − 40)²/40 + (38 − 40)²/40 + (42 − 40)²/40 + (29 − 40)²/40 + (51 − 40)²/40
χ² = 14,7

Decisión

df = 2, χ²crit = 9,210
14,7 > 9,210

Respuesta

χ² = 14,7

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

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