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
105 s110,1 sX + Y?

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
380420460500540580620hsuperior 85%

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
μ₁ − μ₂0LU = ?x̄₁ − x̄₂E90%

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.

n₁ = 40x̄₁ = 43 hσ₁ = 6 hn₂ = 40x̄₂ = 52,5 hσ₂ = 11 h90%
límite superior = h
4.Intervalos de confianzaDifícil
μ₁ − μ₂, t(29) = 1,6990LUx̄₁ − x̄₂E = ?90%

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.

n₁ = 23x̄₁ = 18,5s₁ = 3,5n₂ = 8x̄₂ = 22,5s₂ = 1,590%t(29) = 1,699
E = kg
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
t −1,9901,99

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
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 5α = 0,01βσ = 24, potencia 95%, n = ?

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.

α = 0,01potencia = 95%δ = 5σ = 24zα = 2,326zβ = 1,645
n =
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
xy125222322419515613xy246152025

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
xy24496138191021xy5101020ŷ = 20

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
sin defectolevegraveTotalturno de día20393594turno de noche19271359Total396648153

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
sínoTotaledad 18–30305080edad 31–50202040edad 51+223860Total72108180dfα = 0,05α = 0,0113,8416,63525,9919,21037,81511,34549,48813,277511,07015,086612,59216,812714,06718,475815,50720,090916,91921,6661018,30723,209

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.

Frecuencias esperadas

edad 18–30: 32, 48
edad 31–50: 16, 24
edad 51+: 24, 36

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (30 − 32)²/32 + (50 − 48)²/48 + (20 − 16)²/16 + (20 − 24)²/24 + (22 − 24)²/24 + (38 − 36)²/36
χ² = 2,153

Decisión

df = 2, χ²crit = 9,210
2,153 < 9,210

Respuesta

χ² = 2,153

χ² está por debajo del valor crítico, así que no se rechaza H₀: no hay evidencia significativa de relación.

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