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
−3−2−10123zárea sombreada a la derecha de z = 0,8665

Arrastra z para que el área sombreada bajo la curva normal estándar, a la derecha de z, sea 0,8665. Halla z con dos decimales.

A = 0,8665
z =
2.Distribución normalDifícil
235240245250255260265gsuperior 90%

Para los pesos de las bolsas, la distribución es normal, con media 250 g y desviación típica 5 g. Arrastra el punto de corte para que el 90 % superior sombreado quede a su derecha. Halla el punto de corte x.

μ = 250 gσ = 5 g90%
x = g
3.Intervalos de confianzaMedia
μ₁ − μ₂0LU = ?x̄₁ − x̄₂E95%

Se compara la duración de la batería de dos modelos de móvil. Modelo 1: 60 móviles, media 105,5 h, desviación típica conocida 15 h. Modelo 2: 30 móviles, media 109 h, desviación típica conocida 8 h. Halla el límite superior del intervalo de confianza del 95 % para μ₁ − μ₂.

n₁ = 60x̄₁ = 105,5 hσ₁ = 15 hn₂ = 30x̄₂ = 109 hσ₂ = 8 h95%
límite superior = h
4.Intervalos de confianzaDifícil
σ = 9, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 0,590%

La desviación típica poblacional es 9. ¿Qué tamaño muestral n necesitas para que un intervalo de confianza del 90 % para la media tenga un margen de error de como máximo 0,5?

σ = 9E = 0,590%
n =
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
−2,1312,131t = ?df = 15

16 empleados hacen una prueba de mecanografía antes y después de un curso de formación. Para cada persona se registra la diferencia d = después − antes (palabras por minuto). La diferencia media es 2,79 y la desviación típica de las diferencias es 9,3. Halla el estadístico del contraste para datos emparejados t para H₀: μd = 0.

n = 16d̄ = 2,79sd = 9,3
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 3α = 0,05βσ = 9, potencia 95%, n = ?

Un contraste z unilateral con α = 0,05 debe detectar un desplazamiento de la media de 3 unidades con una potencia del 95 %. La desviación típica es 9. Halla el tamaño muestral mínimo n.

α = 0,05potencia = 95%δ = 3σ = 9zα = 1,645zβ = 1,645
n =
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
xy21141862583110391247xy5102040

La tabla da 6 observaciones emparejadas de x = carga en kN e y = alargamiento en mm. Halla el coeficiente de correlación de Pearson r.

n = 6
r =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
xy248355457566672xy246506070ŷ = 63

La tabla da 5 observaciones emparejadas de x = gasto en publicidad en miles de € e y = ventas en miles de €. Usa la recta de mínimos cuadrados ŷ = a + b·x. ¿Para qué valor x predice la recta ŷ = 63?

n = 5ŷ = 63
x =
9.Pruebas de chi cuadradoMedia
autobúsbicicletacocheTotalestudiantes184834100personal18332980Total368163180

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 = 1802 × 3
χ² =
10.Pruebas de chi cuadradoDifícil

Se realiza una prueba de chi cuadrado de independencia sobre una tabla de contingencia con 3 filas y 3 columnas (sin contar los totales). ¿Cuántos grados de libertad df tiene la prueba?

3 × 3
df =

3Disoluciones

1.Distribución normal

Respuesta: z = −1,11

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 de z

Φ(z) = 1 − 0,8665 = 0,1335

Lee la tabla de z al revés

Busca 0,1335 dentro de la tabla y lee z.

z = −1,11

Respuesta

z = −1,11
2.Distribución normal

Respuesta: x = 243,6 g

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) = 0,1

z según la tabla

z ≈ −1,28

De vuelta a las unidades originales

x = 250 − 1,28·5 = 243,6 g

Respuesta

x = 243,6 g
3.Intervalos de confianza

Respuesta: límite superior = 1,254 h

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.

Estimación puntual

x̄₁ − x̄₂ = 105,5 − 109 = −3,5

Error típico

SE = √(15²/60 + 8²/30) = 2,426

Margen de error

E = 1,96·2,426 = 4,754

Intervalo

−3,5 ± 4,754 → [−8,254, 1,254]

Respuesta

límite superior = 1,254 h

El intervalo contiene el 0, así que los datos no muestran una diferencia significativa.

4.Intervalos de confianza

Respuesta: n = 877

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 = (1,645·9/0,5)² = 876,8

Redondear hacia arriba

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

n = 877

Respuesta

n = 877
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: t = 1,2

Testing a mean: the test statistic measures how many standard errors the sample mean lies from the value claimed in H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) when σ is known, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) when it is estimated from the sample. A confidence interval is x̄ ± (critical value)·(standard error).

Error típico de la diferencia media

SE = 9,3/√16 = 2,325

Estadístico de contraste

t = 2,79/2,325 = 1,2

Respuesta

t = 1,2

Con gl = 15, el valor crítico bilateral al 5 % es 2,131; |t| es menor, así que no se rechaza H₀.

6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: n = 98

Tamaño muestral para un contraste: para detectar un desplazamiento real δ con potencia 1 − β en un contraste z unilateral de nivel α, el error típico debe cumplir δ = (z_α + z_β)·σ/√n, así que n = ((z_α + z_β)·σ/δ)², redondeado hacia arriba.

Despejar n

n = ((1,645 + 1,645)·9/3)² = 97,42

Redondear hacia arriba

n = 98

Respuesta

n = 98
7.Regresión lineal y correlación

Respuesta: r = 0,999

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 = 42/6 = 7
ȳ = 171/6 = 28,5

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 249
Syy = Σ(y − ȳ)² = 887,5

Coeficiente de correlación

r = 249/√(70·887,5) = 0,999

Respuesta

r = 0,999
8.Regresión lineal y correlación

Respuesta: x = 4,576

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 = 20/5 = 4
ȳ = 298/5 = 59,6

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 59

Recta de regresión

b = 59/10 = 5,9
a = 59,6 − 5,9·4 = 36
ŷ = 36 + 5,9·x

Despeja x

x = (63 − 36)/5,9 = 4,576

Respuesta

x = 4,576
9.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ² = 0,9643

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

estudiantes: 100·36/180 = 20, 100·81/180 = 45, 100·63/180 = 35
personal: 80·36/180 = 16, 80·81/180 = 36, 80·63/180 = 28

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (18 − 20)²/20 + (48 − 45)²/45 + (34 − 35)²/35 + (18 − 16)²/16 + (33 − 36)²/36 + (29 − 28)²/28
χ² = 0,9643

Respuesta

χ² = 0,9643

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: df = 4

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 = (3 − 1)·(3 − 1) = 4

Respuesta

df = 4

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