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
1020 kg1041 kgT = X₁ + … + X₁₂?

Las masas de pasajeros con equipaje son independientes y normales con media 85 kg y desviación típica 12 kg. Halla la probabilidad P de que la masa total de 12 de ellos sea inferior a 1041 kg. Redondea z a dos decimales.

μ = 85 kgσ = 12 kgn = 12< 1041 kg
P =
2.Distribución normalDifícil
557085100115130145puntossuperior 5%

Para las puntuaciones de CI, la distribución es normal, con media 100 puntos y desviación típica 15 puntos. Arrastra el punto de corte para que el 5 % superior sombreado quede a su derecha. Halla el punto de corte x.

μ = 100 puntosσ = 15 puntos5%
x = puntos
3.Intervalos de confianzaMedia
x̄E₁ = 7,690%, n = 64x̄E₂ = ?99%, n = 576

Un intervalo de confianza del 90 % para una media, basado en 64 observaciones y una σ conocida, tiene un margen de error de 7,6. ¿Cuál es el margen de error E₂ de un intervalo del 99 % basado en 576 observaciones?

90%n₁ = 64E₁ = 7,699%n₂ = 576
E₂ =
4.Intervalos de confianzaDifícil
σ = 32, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 390%

La desviación típica poblacional es 32. ¿Qué tamaño muestral n necesitas para que un intervalo de confianza del 90 % para la media tenga un margen de error de como máximo 3?

σ = 32E = 390%
n =
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
t −2,01102,011

Una muestra de 49 estudiantes tiene una nota media de 51,71 y una desviación típica muestral de 10. Calcula el estadístico de contraste t para H₀: μ = 50.

μ₀ = 50x̄ = 51,71s = 10n = 49
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
z −1,9601,96

Una muestra de 25 medidas tiene media 77,4. La desviación típica poblacional es 12. Calcula el límite inferior L del intervalo de confianza del 95 % para la media.

x̄ = 77,4σ = 12n = 2595%
L =
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
xy12322031341251065xy2461020

La tabla da 6 observaciones emparejadas de x = antigüedad del coche en años e y = precio en miles de €. Se dan sus sumas. Halla el coeficiente de correlación de Pearson r a partir de estas sumas.

n = 6Σx = 21Σy = 83Σx² = 91Σy² = 1367Σxy = 230
r =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
xy126223321416512xy24152025ŷ = 21

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. ¿Para qué valor x predice la recta ŷ = 21?

n = 5ŷ = 21
x =
9.Pruebas de chi cuadradoMedia
mejoróno mejoróTotalfármaco nuevo421860placebo6238100Total10456160

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 = 1602 × 2
χ² =
10.Pruebas de chi cuadradoDifícil
sínoTotalplanta A271340planta B271340planta C3664100Total9090180dfα = 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 = 0,05 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 = 0,05
χ² =

3Disoluciones

1.Distribución normal

Respuesta: P = 0,6915

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 del total

μT = 1020 kg, σT = 12·√12 = 41,57 kg

Tipificar

z = (1041 − 1020)/41,57 = 0,5

Probabilidad

P = Φ(0,5) = 0,6915

Respuesta

P = 0,6915
2.Distribución normal

Respuesta: x = 124,6 puntos

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) = 0,95

z según la tabla

z ≈ 1,64

De vuelta a las unidades originales

x = 100 + 1,64·15 = 124,6 puntos

Respuesta

x = 124,6 puntos
3.Intervalos de confianza

Respuesta: E₂ = 3,967

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 = (2,576/1,645)·√(64/576) = 0,522

Nuevo margen

E₂ = 7,6·0,522 = 3,967

Respuesta

E₂ = 3,967
4.Intervalos de confianza

Respuesta: n = 308

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 = (1,645·32/3)² = 307,9

Redondear hacia arriba

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

n = 308

Respuesta

n = 308
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: t = 1,197

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/√49 = 10/7 = 1,429

Estadístico de contraste

t = (51,71 − 50)/1,429 = 1,197

Respuesta

t = 1,197
t0,025; df = 48 = 2,011

|t| < 2.011, así que no se rechaza H₀ al nivel del 5 % (bilateral).

6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: L = 72,7

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).

Margen de error

E = 1,96·12/√25 = 4,704

Límite del intervalo

L = 77,4 − 4,704 = 72,7

Respuesta

L = 72,7
7.Regresión lineal y correlación

Respuesta: r = −0,9776

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 = 230 − 21·83/6 = −60,5
Sxx = 91 − 21²/6 = 17,5
Syy = 1367 − 83²/6 = 218,8

Coeficiente de correlación

r = −60,5/√(17,5·218,8) = −0,9776

Respuesta

r = −0,9776
8.Regresión lineal y correlación

Respuesta: x = 2,6

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 = 98/5 = 19,6

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −35

Recta de regresión

b = −35/10 = −3,5
a = 19,6 − (−3,5)·3 = 30,1
ŷ = 30,1 − 3,5·x

Despeja x

x = (21 − 30,1)/(−3,5) = 2,6

Respuesta

x = 2,6
9.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ² = 1,055

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

fármaco nuevo: 60·104/160 = 39, 60·56/160 = 21
placebo: 100·104/160 = 65, 100·56/160 = 35

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (42 − 39)²/39 + (18 − 21)²/21 + (62 − 65)²/65 + (38 − 35)²/35
χ² = 1,055

Respuesta

χ² = 1,055

gl = 1. Con α = 0,05 el valor crítico es 3,841, así que H₀ (independencia) no se rechaza.

10.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ² = 17,64

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: 20, 20
planta B: 20, 20
planta C: 50, 50

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (27 − 20)²/20 + (13 − 20)²/20 + (27 − 20)²/20 + (13 − 20)²/20 + (36 − 50)²/50 + (64 − 50)²/50
χ² = 17,64

Decisión

df = 2, χ²crit = 5,991
17,64 > 5,991

Respuesta

χ² = 17,64

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

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