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 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
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
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
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
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
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
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
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
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
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.