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 98,6 s. Redondea z a dos decimales.
μX = 60, σX = 5μY = 45, σY = 4X + Y > 98,6 s
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 10 % superior sombreado quede a su derecha. Halla el punto de corte x.
μ = 100 puntosσ = 15 puntos10%
x = puntos
3.Intervalos de confianzaMedia
Se mide la tensión arterial de 10 pacientes antes y después de un tratamiento. Las diferencias d = antes − después (mmHg) tienen media 4,8 y desviación típica 1,9. Halla el límite inferior del intervalo de confianza del 90 % para la diferencia media.
n = 10d̄ = 4,8sd = 1,990%t(9) = 1,833
límite inferior = mmHg
4.Intervalos de confianzaDifícil
Un estudio piloto indica que aproximadamente 0,1 de los productos son defectuosos. ¿Cuántos productos n hay que inspeccionar para que un intervalo de confianza del 99 % para la proporción tenga un margen de error de como máximo 0,025?
p ≈ 0,1E = 0,02599%
n =
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
Una muestra de 49 estudiantes tiene una nota media de 93,36 y una desviación típica muestral de 15. Calcula el estadístico de contraste t para H₀: μ = 100.
μ₀ = 100x̄ = 93,36s = 15n = 49
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
Se hace un contraste z unilateral de H₀: μ = 50 frente a H₁: μ < 50 con α = 0.10 y una muestra de 64; se sabe que la desviación típica es 4. En realidad la media es 49.15. Halla la probabilidad de un error de tipo II β en porcentaje.
μ₀ = 50μ = 49,15σ = 4n = 64α = 0,10
β = %
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
La tabla da 6 observaciones emparejadas de x = temperatura en °C e y = helados vendidos. Halla el coeficiente de correlación de Pearson r.
n = 6
r =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
La tabla da 5 observaciones emparejadas de x = carga en kN e y = alargamiento en mm. Usa la recta de mínimos cuadrados ŷ = a + b·x. Predice ŷ para x = 3.
n = 5x = 3
ŷ =
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 = 2002 × 3
χ² =
10.Pruebas de chi cuadradoDifícil
Se realiza una prueba de chi cuadrado de independencia sobre una tabla de contingencia con 2 filas y 6 columnas (sin contar los totales). Con la tabla, halla el valor crítico χ²crit para el nivel de significación α = 0,05.
α = 0,05
χ²crit =
3Disoluciones
1.Distribución normal
Respuesta: P = 0,8413
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 = (98,6 − 105)/6,403 = −1
Cola superior
P = 1 − Φ(−1) = 1 − 0,1587 = 0,8413
Respuesta
P = 0,8413
2.Distribución normal
Respuesta: x = 119,2 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) = 0,9
z según la tabla
z ≈ 1,28
De vuelta a las unidades originales
x = 100 + 1,28·15 = 119,2 puntos
Respuesta
x = 119,2 puntos
3.Intervalos de confianza
Respuesta: límite inferior = 3,699 mmHg
Interval for a difference: estimate ± critical value × standard error. For two independent means with known σ: SE = √(σ₁²/n₁ + σ₂²/n₂) and z. With equal unknown variances: pooled s_p and t with n₁ + n₂ − 2 degrees of freedom. For paired data, work with the differences: d̄ ± t·s_d/√n.
Valor crítico
df = 9, t = 1,833
Margen de error
E = 1,833·1,9/√10 = 1,101
Intervalo
4,8 ± 1,101 → [3,699, 5,901]
Respuesta
límite inferior = 3,699 mmHg
4.Intervalos de confianza
Respuesta: n = 956
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 = 2,576²·0,1·0,9/0,025² = 955,6
Redondear hacia arriba
n = 956
Respuesta
n = 956
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza
Respuesta: t = −3,099
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 = 15/√49 = 15/7 = 2,143
Estadístico de contraste
t = (93,36 − 100)/2,143 = −3,099
Respuesta
t = −3,099
t0,025; df = 48 = 2,011
|t| > 2,011, así que se rechaza H₀ al nivel del 5 % (bilateral).
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza
Respuesta: β = 33,8 %
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 = 4/√64 = 0,5
x̄c = 50 − 1,282·0,5 = 49,36
z con la media verdadera
z = (49,36 − 49,15)/0,5 = 0,418
Error de tipo II
potencia = P(Z < 0.418) = 66.2%
β = 100% − 66,2% = 33,8%
Respuesta
β = 33,8%
7.Regresión lineal y correlación
Respuesta: r = 0,9493
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 = 114/6 = 19
ȳ = 267/6 = 44,5
Sumas de cuadrados y de productos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 235
Syy = Σ(y − ȳ)² = 875,5
Coeficiente de correlación
r = 235/√(70·875,5) = 0,9493
Respuesta
r = 0,9493
8.Regresión lineal y correlación
Respuesta: ŷ = 8,2
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 = 77/5 = 15,4
Sumas de cuadrados y de productos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 96
Recta de regresión
b = 96/40 = 2,4
a = 15,4 − 2,4·6 = 1
ŷ = 1 + 2,4·x
Predicción
ŷ = 1 + 2,4·3 = 8,2
Respuesta
ŷ = 8,2
9.Pruebas de chi cuadrado
Respuesta: χ² = 5,792
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 = 2. Con α = 0,05 el valor crítico es 5,991, así que H₀ (independencia) no se rechaza.
10.Pruebas de chi cuadrado
Respuesta: χ²crit = 11,07
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 = (2 − 1)·(6 − 1) = 5
Tabla
χ²crit(df = 5, α = 0,05) = 11,070
Respuesta
χ²crit = 11,070
Rechaza H₀ si el χ² calculado es mayor que este valor.