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
−3−2−10123zárea sombreada a la derecha de z = 0,0778

Arrastra z para que el área sombreada bajo la curva normal estándar, a la derecha de z, sea 0,0778. Halla z con dos decimales.

A = 0,0778
z =
2.Distribución normalDifícil
10 cm0X − Y?

Las alturas X de los hombres e Y de las mujeres de un grupo son independientes y normales: X tiene media 180 cm y desviación típica 10 cm, Y tiene media 170 cm y desviación típica 12 cm. Halla la probabilidad P de que X sea mayor que Y. Redondea z a dos decimales.

μX = 180 cm, σX = 10 cmμY = 170 cm, σY = 12 cm
P =
3.Intervalos de confianzaMedia
μ₁ − μ₂0LUx̄₁ − x̄₂E = ?99%

Se compara la duración de la batería de dos modelos de móvil. Modelo 1: 30 móviles, media 131 h, desviación típica conocida 8 h. Modelo 2: 40 móviles, media 126 h, desviación típica conocida 6 h. Halla el margen de error E del intervalo de confianza del 99 % para μ₁ − μ₂.

n₁ = 30x̄₁ = 131 hσ₁ = 8 hn₂ = 40x̄₂ = 126 hσ₂ = 6 h99%
E = h
4.Intervalos de confianzaDifícil
σ = 31, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 2,595%

La desviación típica poblacional es 31. ¿Qué tamaño muestral n necesitas para que un intervalo de confianza del 95 % para la media tenga un margen de error de como máximo 2,5?

σ = 31E = 2,595%
n =
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
t −2,13102,131

Una muestra de 16 estudiantes tiene una nota media de 506 y una desviación típica muestral de 10. Calcula el estadístico de contraste t para H₀: μ = 500.

μ₀ = 500x̄ = 506s = 10n = 16
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
σ = 20, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 295%

¿Qué tamaño debe tener una muestra para que el intervalo de confianza del 95 % para una media tenga un margen de error de como mucho 2? La desviación típica es 20. Calcula el menor tamaño muestral n.

σ = 20E = 295%
n =
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
xy2444496578631072xy510506070

La tabla da 5 observaciones emparejadas de x = horas de estudio e y = nota del examen. Se dan sus sumas. Halla el coeficiente de correlación de Pearson r a partir de estas sumas.

n = 5Σx = 30Σy = 285Σx² = 220Σy² = 16739Σxy = 1850
r =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
xy359470574673784892xy4686080x = 7,5

La tabla da 6 observaciones emparejadas de x = horas de estudio e y = nota del examen. Usa la recta de mínimos cuadrados ŷ = a + b·x. Predice ŷ para x = 7,5.

n = 6x = 7,5
ŷ =
9.Pruebas de chi cuadradoMedia
sin defectolevegraveTotalturno de día27153375turno de noche322743102Total594276177

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, grave».

total de fila = 102total de columna = 76N = 177
E =
10.Pruebas de chi cuadradoDifícil

Una prueba de chi cuadrado de bondad de ajuste comprueba si las frecuencias en 5 categorías siguen una distribución de Poisson cuya media se estima a partir de los mismos datos. ¿Cuántos grados de libertad df tiene la prueba?

k = 5
df =

3Disoluciones

1.Distribución normal

Respuesta: z = 1,42

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 − 0,0778 = 0,9222

Lee la tabla de z al revés

Busca 0,9222 dentro de la tabla y lee z.

z = 1,42

Respuesta

z = 1,42
2.Distribución normal

Respuesta: P = 0,7389

Sumas y diferencias de variables normales: si X e Y son independientes y normales, X + Y y X − Y también son normales. Las medias se suman o se restan: E(X ± Y) = μX ± μY. Las varianzas siempre se suman, también en una diferencia: Var(X ± Y) = σX² + σY², así que σ = √(σX² + σY²). Las desviaciones típicas nunca se suman directamente. El total de n elementos independientes con la misma distribución tiene media n·μ y desviación típica σ·√n. Después estandariza como de costumbre: z = (x − media)/σ y lee Φ(z).

Distribución de la diferencia

μ = 180 − 170 = 10 cm, σ = 15,62 cm

Tipificar

z = (0 − 10)/15,62 = −0,64

Probabilidad

P = 1 − Φ(−0,64) = 0,7389

Respuesta

P = 0,7389
3.Intervalos de confianza

Respuesta: E = 4,486 h

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.

Estimación puntual

x̄₁ − x̄₂ = 131 − 126 = 5

Error típico

SE = √(8²/30 + 6²/40) = 1,742

Margen de error

E = 2,576·1,742 = 4,486

Respuesta

E = 4,486 h

El intervalo no contiene el 0, así que las medias difieren significativamente.

4.Intervalos de confianza

Respuesta: n = 591

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 = (1,96·31/2,5)² = 590,7

Redondear hacia arriba

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

n = 591

Respuesta

n = 591
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: t = 2,4

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 = 10/√16 = 10/4 = 2,5

Estadístico de contraste

t = (506 − 500)/2,5 = 2,4

Respuesta

t = 2,4
t0,025; df = 15 = 2,131

|t| > 2,131, así que se rechaza H₀ al nivel del 5 % (bilateral).

6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: n = 385

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).

Despejar n

n = (1,96·20/2)² = 384,2

Redondear hacia arriba

n = 385

Respuesta

n = 385
7.Regresión lineal y correlación

Respuesta: r = 0,9959

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 = 1850 − 30·285/5 = 140
Sxx = 220 − 30²/5 = 40
Syy = 16739 − 285²/5 = 494

Coeficiente de correlación

r = 140/√(40·494) = 0,9959

Respuesta

r = 0,9959
8.Regresión lineal y correlación

Respuesta: ŷ = 87,1

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 = 452/6 = 75,33

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 103

Recta de regresión

b = 103/17,5 = 5,886
a = 75,33 − 5,886·5,5 = 42,96
ŷ = 42,96 + 5,886·x

Predicción

ŷ = 42,96 + 5,886·7,5 = 87,1

Respuesta

ŷ = 87,1
9.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: E = 43,8

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 = 102·76/177 = 43,8

Respuesta

E = 43,8
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.

Grados de libertad

df = 5 − 1 − 1 = 3

Respuesta

df = 3

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