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
105 s114,6 sX + Y?

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
380420460500540580620hinferior 20%

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
x̄E₁ = 499%, n = 100x̄E₂ = ?90%, n = 100

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
p ≈ 0,7, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0,0190%

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
t −2,13102,131

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
μ₀x̄c

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
xy185721702488271023011333119xy2025306080100120

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 = 153Σy = 549Σx² = 4059Σy² = 53227Σxy = 14679
r =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
xy128228325425523xy24242628x = 3,5

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
sínoTotalhombres4476120mujeres5545100Total99121220

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.

Frecuencias esperadas

hombres: 120·99/220 = 54, 120·121/220 = 66
mujeres: 100·99/220 = 45, 100·121/220 = 55

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (44 − 54)²/54 + (76 − 66)²/66 + (55 − 45)²/45 + (45 − 55)²/55
χ² = 7,407

Respuesta

χ² = 7,407

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.

Grados de libertad

df = 10 − 1 = 9

Respuesta

df = 9

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