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
X es normal con media 60 s y desviación típica 5 s; Y es independiente y normal con media 45 s y desviación típica 4 s. Halla la probabilidad P de que X + Y sea mayor que 114,6 s. Redondea z a dos decimales.
μX = 60, σX = 5μY = 45, σY = 4X + Y > 114,6 s
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 20 % inferior sombreado quede a su izquierda. Halla el punto de corte x.
μ = 500 hσ = 40 h20%
x = h
3.Intervalos de confianzaMedia
Un intervalo de confianza del 99 % para una media, basado en 100 observaciones y una σ conocida, tiene un margen de error de 4. ¿Cuál es el margen de error E₂ de un intervalo del 90 % con los mismos datos?
99%n₁ = 100E₁ = 490%
E₂ =
4.Intervalos de confianzaDifícil
Un estudio piloto indica que aproximadamente 0,7 de los productos son defectuosos. ¿Cuántos productos n hay que inspeccionar para que un intervalo de confianza del 90 % para la proporción tenga un margen de error de como máximo 0,01?
p ≈ 0,7E = 0,0190%
n =
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
Una muestra de 16 estudiantes tiene una nota media de 60,5 y una desviación típica muestral de 20. Calcula el estadístico de contraste t para H₀: μ = 50.
μ₀ = 50x̄ = 60,5s = 20n = 16
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
Se hace un contraste z unilateral de H₀: μ = 500 frente a H₁: μ > 500 con α = 0,10 y una muestra de 64; se sabe que la desviación típica es 24. En realidad la media es 508,1. Halla la probabilidad de un error de tipo II β en porcentaje.
μ₀ = 500μ = 508,1σ = 24n = 64α = 0,10
β = %
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
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.
La tabla da 5 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 (3,5, 28). Halla su residuo e = y − ŷ.
n = 5(3,5, 28)
e =
9.Pruebas de chi cuadradoMedia
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 = 2202 × 2
χ² =
10.Pruebas de chi cuadradoDifícil
Una prueba de chi cuadrado de bondad de ajuste compara las frecuencias observadas en 10 categorías con proporciones esperadas totalmente especificadas (no se estima ningún parámetro a partir de los datos). ¿Cuántos grados de libertad df tiene la prueba?
k = 10
df =
3Disoluciones
1.Distribución normal
Respuesta: P = 0,06681
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 suma
μ = 105 s, σ = √(5² + 4²) = 6,403 s
Tipificar
z = (114,6 − 105)/6,403 = 1,5
Cola superior
P = 1 − Φ(1,5) = 1 − 0,9332 = 0,06681
Respuesta
P = 0,06681
2.Distribución normal
Respuesta: x = 466 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) = 0,2
z según la tabla
z ≈ −0,84
De vuelta a las unidades originales
x = 500 − 0,84·40 = 466 h
Respuesta
x = 466 h
3.Intervalos de confianza
Respuesta: E₂ = 2,554
Confidence interval for a mean: x̄ ± margin of error. With a known population σ the margin is z·σ/√n; with only the sample standard deviation s, use t with n − 1 degrees of freedom: t·s/√n. Critical values: z = 1,645 (90%), 1,96 (95%), 2,576 (99%). To get a margin E or smaller, you need n ≥ (z·σ/E)², rounded up.
Relación de márgenes
E₂/E₁ = (1,645/2,576)·√(100/100) = 0,6386
Nuevo margen
E₂ = 4·0,6386 = 2,554
Respuesta
E₂ = 2,554
4.Intervalos de confianza
Respuesta: n = 5683
Confidence interval for a proportion: p̂ ± z·√(p̂(1 − p̂)/n), where p̂ = x/n. To reach a margin E you need n ≥ z²·p(1 − p)/E², rounded up; without a prior estimate use p = 0,5, which gives the largest n.
Despejar n
n = 1,645²·0,7·0,3/0,01² = 5683
Redondear hacia arriba
n = 5683
Respuesta
n = 5683
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza
Respuesta: t = 2,1
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).
Error típico
SE = 20/√16 = 20/4 = 5
Estadístico de contraste
t = (60,5 − 50)/5 = 2,1
Respuesta
t = 2,1
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: β = 7,81 %
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 = 24/√64 = 3
x̄c = 500 + 1,282·3 = 503,8
z con la media verdadera
z = (503,8 − 508,1)/3 = −1,418
Error de tipo II
potencia = P(Z > −1,418) = 92,19%
β = 100% − 92,19% = 7,81%
Respuesta
β = 7,81%
7.Regresión lineal y correlación
Respuesta: r = 0,9896
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 = 14679 − 153·549/6 = 679,5
Sxx = 4059 − 153²/6 = 157,5
Syy = 53227 − 549²/6 = 2994
Coeficiente de correlación
r = 679,5/√(157,5·2994) = 0,9896
Respuesta
r = 0,9896
8.Regresión lineal y correlación
Respuesta: e = 2,85
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 = 15/5 = 3
ȳ = 129/5 = 25,8
Sumas de cuadrados y de productos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −13
Recta de regresión
b = −13/10 = −1,3
a = 25,8 − (−1,3)·3 = 29,7
ŷ = 29,7 − 1,3·x
Valor predicho
ŷ = 29,7 + (−1,3)·3,5 = 25,15
Residuo
e = 28 − 25,15 = 2,85
Respuesta
e = 2,85
El punto está por encima de la recta.
9.Pruebas de chi cuadrado
Respuesta: χ² = 7,407
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.
gl = 1. Con α = 0,05 el valor crítico es 3,841, así que H₀ (independencia) se rechaza.
10.Pruebas de chi cuadrado
Respuesta: df = 9
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.