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 110,1 s. Redondea z a dos decimales.
μX = 60, σX = 5μY = 45, σY = 4X + Y > 110,1 s
P =
2.Distribución normalDifícil
Para las duraciones de las baterías, la distribución es normal, con media 500 h y desviación típica 40 h. Arrastra el punto de corte para que el 85 % superior sombreado quede a su derecha. Halla el punto de corte x.
μ = 500 hσ = 40 h85%
x = h
3.Intervalos de confianzaMedia
Se compara la duración de la batería de dos modelos de móvil. Modelo 1: 40 móviles, media 43 h, desviación típica conocida 6 h. Modelo 2: 40 móviles, media 52,5 h, desviación típica conocida 11 h. Halla el límite superior del intervalo de confianza del 90 % para μ₁ − μ₂.
Se prueban dos fertilizantes. Grupo de parcelas 1: 23 parcelas, rendimiento medio 18,5 kg, desviación típica 3,5 kg. Grupo de parcelas 2: 8 parcelas, media 22,5 kg, desviación típica 1,5 kg. Supón varianzas iguales (t con varianza combinada, gl = n₁ + n₂ − 2). Halla el margen de error E del intervalo de confianza del 90 % para μ₁ − μ₂.
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
Una muestra de 81 estudiantes tiene una nota media de 51,07 y una desviación típica muestral de 8. Calcula el estadístico de contraste t para H₀: μ = 50.
μ₀ = 50x̄ = 51,07s = 8n = 81
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
Un contraste z unilateral con α = 0,01 debe detectar un desplazamiento de la media de 5 unidades con una potencia del 95 %. La desviación típica es 24. Halla el tamaño muestral mínimo n.
La tabla da 6 observaciones emparejadas de x = antigüedad del coche en años e y = precio 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 = carga en kN e y = alargamiento en mm. Usa la recta de mínimos cuadrados ŷ = a + b·x. ¿Para qué valor x predice la recta ŷ = 20?
n = 5ŷ = 20
x =
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 «turno de día, sin defecto».
total de fila = 94total de columna = 39N = 153
E =
10.Pruebas de chi cuadradoDifícil
La tabla muestra las frecuencias observadas. Contrasta con α = 0,01 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 = 0,01
χ² =
3Disoluciones
1.Distribución normal
Respuesta: P = 0,2119
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 = (110,1 − 105)/6,403 = 0,8
Cola superior
P = 1 − Φ(0,8) = 1 − 0,7881 = 0,2119
Respuesta
P = 0,2119
2.Distribución normal
Respuesta: x = 458 h
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) = 0,15
z según la tabla
z ≈ −1,04
De vuelta a las unidades originales
x = 500 − 1,04·40 = 458 h
Respuesta
x = 458 h
3.Intervalos de confianza
Respuesta: límite superior = −6,241 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 = 43 − 52,5 = −9,5
Error típico
SE = √(6²/40 + 11²/40) = 1,981
Margen de error
E = 1,645·1,981 = 3,259
Intervalo
−9,5 ± 3,259 → [−12,76, −6,241]
Respuesta
límite superior = −6,241 h
El intervalo no contiene el 0, así que las medias difieren significativamente.
4.Intervalos de confianza
Respuesta: E = 2,187 kg
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.
Desviación típica combinada
sp² = (22·3,5² + 7·1,5²)/29 = 9,836
sp = 3,136
Margen de error
E = 1,699·3,136·√(1/23 + 1/8) = 2,187
Respuesta
E = 2,187 kg
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza
Respuesta: t = 1,204
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 = 8/√81 = 8/9 = 0,8889
Estadístico de contraste
t = (51,07 − 50)/0,8889 = 1,204
Respuesta
t = 1,204
t0,025; df = 80 = 1,99
|t| < 1.99, así que no se rechaza H₀ al nivel del 5 % (bilateral).
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza
Respuesta: n = 364
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 = ((2,326 + 1,645)·24/5)² = 363,3
Redondear hacia arriba
n = 364
Respuesta
n = 364
7.Regresión lineal y correlación
Respuesta: r² = 0,957
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 = 21/6 = 3,5
ȳ = 116/6 = 19,33
Sumas de cuadrados y de productos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −42
Syy = Σ(y − ȳ)² = 105,3
Coeficiente de determinación
r² = −42²/(17,5·105,3) = 0,957
Respuesta
r² = 0,957
Aproximadamente el 95,7 % de la variación de y queda explicada por la recta.
8.Regresión lineal y correlación
Respuesta: x = 9,091
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 = 66/5 = 13,2
Sumas de cuadrados y de productos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 88
Recta de regresión
b = 88/40 = 2,2
a = 13,2 − 2,2·6 = 0
ŷ = 0 + 2,2·x
Despeja x
x = (20 − (0))/2,2 = 9,091
Respuesta
x = 9,091
9.Pruebas de chi cuadrado
Respuesta: E = 23,96
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 = 94·39/153 = 23,96
Respuesta
E = 23,96
10.Pruebas de chi cuadrado
Respuesta: χ² = 2,153
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.