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
Arrastra z para que el área sombreada bajo la curva normal estándar, a la derecha de z, sea 0,1230. Halla z con dos decimales.
A = 0,1230
z =
2.Distribución normalDifícil
Supón que las estaturas de los hombres adultos siguen una distribución normal con media 178 cm y desviación típica 7 cm. Halla el valor x por debajo del cual queda el 97,5 % de los datos (el percentil 97,5).
μ = 178σ = 7P = 97,5%
x = cm
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 1,7. ¿Cuál es el margen de error E₂ de un intervalo del 99 % con los mismos datos?
90%n₁ = 64E₁ = 1,799%
E₂ =
4.Intervalos de confianzaDifícil
La desviación típica poblacional es 25. ¿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 = 25E = 390%
n =
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
Se comparan dos métodos de enseñanza. Grupo 1: 5 estudiantes, nota media 32, desviación típica 11. Grupo 2: 11 estudiantes, nota media 18,4, desviación típica 11. Supón varianzas poblacionales iguales y usa el contraste t de dos muestras con varianza combinada. Halla el estadístico de contraste t para H₀: μ₁ = μ₂, tomando la diferencia como x̄₁ − x̄₂ (grupo 1 menos grupo 2).
n₁ = 5x̄₁ = 32s₁ = 11n₂ = 11x̄₂ = 18,4s₂ = 11
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
Una muestra de 16 medidas tiene media 101,2. La desviación típica poblacional es 12. Calcula el límite superior U del intervalo de confianza del 90 % para la media.
x̄ = 101,2σ = 12n = 1690%
U =
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
La tabla da 6 observaciones emparejadas de x = gasto en publicidad en miles de € e y = ventas en miles de €. Halla el coeficiente de determinación r² de la recta de mínimos cuadrados.
n = 6
r² =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
La tabla da 5 observaciones emparejadas de x = temperatura en °C e y = helados vendidos. Usa la recta de mínimos cuadrados ŷ = a + b·x. Predice ŷ para x = 17.
n = 5x = 17
ŷ =
9.Pruebas de chi cuadradoMedia
La tabla de contingencia muestra las frecuencias observadas. Para una prueba de chi cuadrado de independencia, halla la frecuencia esperada E de la casilla «urbano, alto».
total de fila = 78total de columna = 37N = 115
E =
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: z = 1,16
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 − 0,1230 = 0,8770
Lee la tabla de z al revés
Busca 0,8770 dentro de la tabla y lee z.
z = 1,16
Respuesta
z = 1,16
2.Distribución normal
Respuesta: x = 191,7 cm
Distribución normal: convierte un valor x en una puntuación z, z = (x − μ)/σ, que indica a cuántas desviaciones típicas está de la media. Una tabla z (o Φ(z)) da el área a la izquierda de z, que es P(X < x). El área a la derecha es 1 − Φ(z), y el área entre dos valores es la diferencia de sus dos áreas.
z del percentil
Φ(z) = 0,975 → z = 1,96
Vuelta a x
x = 178 + 1,96·7 = 191,72 cm
Respuesta
x = 191,72 cm
3.Intervalos de confianza
Respuesta: E₂ = 2,662
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)·√(64/64) = 1,566
Nuevo margen
E₂ = 1,7·1,566 = 2,662
Respuesta
E₂ = 2,662
4.Intervalos de confianza
Respuesta: n = 188
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 = (1,645·25/3)² = 187,9
Redondear hacia arriba
El tamaño muestral es un número entero, y redondear hacia abajo haría el margen demasiado grande.
n = 188
Respuesta
n = 188
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza
Respuesta: t = 2,292
Hypothesis test: the test statistic = (estimate − value under H₀)/(standard error under H₀). The p-value is the probability, assuming H₀ is true, of a statistic at least as extreme as the one observed: the area in one tail for a one-sided H₁, twice the tail area for a two-sided H₁. Reject H₀ when p ≤ α.
Varianza combinada
sp² = (4·11² + 10·11²)/14 = 121
sp = 11
Error típico
SE = 11·√(1/5 + 1/11) = 5,933
Estadístico de contraste
t = (32 − 18,4)/5,933 = 2,292
Respuesta
t = 2,292
Con gl = 14, el valor crítico bilateral al 5 % es 2,145; |t| es mayor, así que se rechaza H₀.
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza
Respuesta: U = 106,1
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).
Margen de error
E = 1,645·12/√16 = 4,935
Límite del intervalo
U = 101,2 + 4,935 = 106,1
Respuesta
U = 106,1
7.Regresión lineal y correlación
Respuesta: r² = 0,9701
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 = 33/6 = 5,5
ȳ = 331/6 = 55,17
Sumas de cuadrados y de productos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 102,5
Syy = Σ(y − ȳ)² = 618,8
Coeficiente de determinación
r² = 102,5²/(17,5·618,8) = 0,9701
Respuesta
r² = 0,9701
Aproximadamente el 97,01 % de la variación de y queda explicada por la recta.
8.Regresión lineal y correlación
Respuesta: ŷ = 60
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 = 100/5 = 20
ȳ = 360/5 = 72
Sumas de cuadrados y de productos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 160
Recta de regresión
b = 160/40 = 4
a = 72 − 4·20 = −8
ŷ = −8 + 4·x
Predicción
ŷ = −8 + 4·17 = 60
Respuesta
ŷ = 60
9.Pruebas de chi cuadrado
Respuesta: E = 25,1
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.
Frecuencia esperada
E = 78·37/115 = 25,1
Respuesta
E = 25,1
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.