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 entre −z y z = 0,6528

Arrastra z para que el área sombreada entre −z y z bajo la curva normal estándar sea 0,6528. Halla z con dos decimales.

A = 0,6528
z =
2.Distribución normalDifícil
235240245250255260265ginferior 70%

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 70 % inferior sombreado quede a su izquierda. Halla el punto de corte x.

μ = 250 gσ = 5 g70%
x = g
3.Intervalos de confianzaMedia
n = 21, s = 7,5LUx̄ = 49E = ?90%

Una muestra de 21 elementos tiene media 49 y desviación típica s = 7,5. La población es aproximadamente normal. Calcula el margen de error E de un intervalo de confianza del 90 % para la media.

n = 21x̄ = 49s = 7,590%t(20) = 1,725
E =
4.Intervalos de confianzaDifícil
σ = 9, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 2,595%

La desviación típica poblacional es 9. ¿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 = 9E = 2,595%
n =
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
t −1,9901,99

Una muestra de 81 estudiantes tiene una nota media de 101,6 y una desviación típica muestral de 20. Calcula el estadístico de contraste t para H₀: μ = 100.

μ₀ = 100x̄ = 101,6s = 20n = 81
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
z −1,9601,96

Una muestra de 81 medidas tiene media 497,4. La desviación típica poblacional es 8. Calcula el límite superior U del intervalo de confianza del 95 % para la media.

x̄ = 497,4σ = 8n = 8195%
U =
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
xy143016371852205222562464xy1520254060

La tabla da 6 observaciones emparejadas de x = temperatura en °C e y = helados vendidos. Se dan sus sumas. Halla el coeficiente de correlación de Pearson r a partir de estas sumas.

n = 6Σx = 114Σy = 291Σx² = 2236Σy² = 14909Σxy = 5756
r =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
xy2494596748801096xy5106080100ŷ = 54

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. ¿Para qué valor x predice la recta ŷ = 54?

n = 5ŷ = 54
x =
9.Pruebas de chi cuadradoMedia
bajomedioaltoTotalurbano38162680rural2214440Total603030120

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 × 3
χ² =
10.Pruebas de chi cuadradoDifícil
sínoTotalplanta A243660planta B162440planta C146680Total54126180dfα = 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 = 1803 × 2α = 0,01
χ² =

3Disoluciones

1.Distribución normal

Respuesta: z = 0,94

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 + 0,6528)/2 = 0,8264

Lee la tabla de z al revés

Busca 0,8264 dentro de la tabla y lee z.

z = 0,94

Respuesta

z = 0,94
2.Distribución normal

Respuesta: x = 252,6 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) = 0,7

z según la tabla

z ≈ 0,52

De vuelta a las unidades originales

x = 250 + 0,52·5 = 252,6 g

Respuesta

x = 252,6 g
3.Intervalos de confianza

Respuesta: E = 2,823

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 = 20, t = 1,725

Margen de error

E = 1,725·7,5/√21 = 2,823

Respuesta

E = 2,823
4.Intervalos de confianza

Respuesta: n = 50

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 = (1,96·9/2,5)² = 49,79

Redondear hacia arriba

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

n = 50

Respuesta

n = 50
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: t = 0,72

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/√81 = 20/9 = 2,222

Estadístico de contraste

t = (101,6 − 100)/2,222 = 0,72

Respuesta

t = 0,72
t0,025; df = 80 = 1,99

|t| < 1.99, así que no se rechaza H₀ al nivel del 5 % (bilateral).

6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: U = 499,1

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/√81 = 1,742

Límite del intervalo

U = 497,4 + 1,742 = 499,1

Respuesta

U = 499,1
7.Regresión lineal y correlación

Respuesta: r = 0,962

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.

Sumas centradas

Sxy = 5756 − 114·291/6 = 227
Sxx = 2236 − 114²/6 = 70
Syy = 14909 − 291²/6 = 795,5

Coeficiente de correlación

r = 227/√(70·795,5) = 0,962

Respuesta

r = 0,962
8.Regresión lineal y correlación

Respuesta: x = 2,939

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 = 358/5 = 71,6

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 230

Recta de regresión

b = 230/40 = 5,75
a = 71,6 − 5,75·6 = 37,1
ŷ = 37,1 + 5,75·x

Despeja x

x = (54 − 37,1)/5,75 = 2,939

Respuesta

x = 2,939
9.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ² = 8,1

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

urbano: 80·60/120 = 40, 80·30/120 = 20, 80·30/120 = 20
rural: 40·60/120 = 20, 40·30/120 = 10, 40·30/120 = 10

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (38 − 40)²/40 + (16 − 20)²/20 + (26 − 20)²/20 + (22 − 20)²/20 + (14 − 10)²/10 + (4 − 10)²/10
χ² = 8,1

Respuesta

χ² = 8,1

gl = 2. Con α = 0,05 el valor crítico es 5,991, así que H₀ (independencia) se rechaza.

10.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ² = 10,71

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

planta A: 18, 42
planta B: 12, 28
planta C: 24, 56

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (24 − 18)²/18 + (36 − 42)²/42 + (16 − 12)²/12 + (24 − 28)²/28 + (14 − 24)²/24 + (66 − 56)²/56
χ² = 10,71

Decisión

df = 2, χ²crit = 9,210
10,71 > 9,210

Respuesta

χ² = 10,71

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

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