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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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.
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.