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
Supón que las estaturas de los hombres adultos siguen una distribución normal con media 178 cm y desviación típica 7 cm. ¿Qué fracción está entre 172,4 y 179,75 cm? Da P como número decimal.
μ = 178σ = 7x1 = 172,4x2 = 179,75
P =
2.Distribución normalDifícil
Para las notas de un examen, la distribución es normal, con media 65 puntos y desviación típica 10 puntos. Arrastra el punto de corte para que el 75 % inferior sombreado quede a su izquierda. Halla el punto de corte x.
μ = 65 puntosσ = 10 puntos75%
x = puntos
3.Intervalos de confianzaMedia
Una muestra de 13 elementos tiene media 20 y desviación típica s = 12. La población es aproximadamente normal. Calcula el límite superior del intervalo de confianza del 99 % para la media.
n = 13x̄ = 20s = 1299%t(12) = 3,055
límite superior =
4.Intervalos de confianzaDifícil
La desviación típica poblacional es 35. ¿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 = 35E = 390%
n =
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
Se comparan dos métodos de enseñanza. Grupo 1: 5 estudiantes, nota media 46, desviación típica 6. Grupo 2: 12 estudiantes, nota media 40,9, desviación típica 6. 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 = 46s₁ = 6n₂ = 12x̄₂ = 40,9s₂ = 6
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
Una muestra de 36 medidas tiene media 122. La desviación típica poblacional es 8. Calcula el límite superior U del intervalo de confianza del 99 % para la media.
x̄ = 122σ = 8n = 3699%
U =
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
La tabla da 6 observaciones emparejadas de x = temperatura en °C e y = helados vendidos. Se dan sus sumas. Halla el coeficiente de correlación de Pearson r a partir de estas sumas.
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. Predice ŷ para x = 3,5.
n = 5x = 3,5
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 «personal, bicicleta».
total de fila = 66total de columna = 50N = 114
E =
10.Pruebas de chi cuadradoDifícil
Una prueba de chi cuadrado de bondad de ajuste compara las frecuencias observadas en 8 categorías con proporciones esperadas totalmente especificadas (no se estima ningún parámetro a partir de los datos). ¿Cuántos grados de libertad df tiene la prueba?
k = 8
df =
3Disoluciones
1.Distribución normal
Respuesta: P = 0,3869
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.
Puntuaciones z
z₁ = (172,4 − 178)/7 = −0,8
z₂ = (179,75 − 178)/7 = 0,25
Área entre ambos valores
P = Φ(0,25) − Φ(−0,8) = 0,5987 − 0,2119 = 0,3869
Respuesta
P = 0,3869
2.Distribución normal
Respuesta: x = 71,7 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) = 0,75
z según la tabla
z ≈ 0,67
De vuelta a las unidades originales
x = 65 + 0,67·10 = 71,7 puntos
Respuesta
x = 71,7 puntos
3.Intervalos de confianza
Respuesta: límite superior = 30,17
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.
Valor crítico
df = n − 1 = 12, t = 3,055
Margen de error
E = 3,055·12/√13 = 10,17
Intervalo
20 ± 10,17 → [9,832, 30,17]
Respuesta
límite superior = 30,17
4.Intervalos de confianza
Respuesta: n = 369
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 = (1,645·35/3)² = 368,3
Redondear hacia arriba
El tamaño muestral es un número entero, y redondear hacia abajo haría el margen demasiado grande.
n = 369
Respuesta
n = 369
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza
Respuesta: t = 1,597
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 = (4·6² + 11·6²)/15 = 36
sp = 6
Error típico
SE = 6·√(1/5 + 1/12) = 3,194
Estadístico de contraste
t = (46 − 40,9)/3,194 = 1,597
Respuesta
t = 1,597
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: U = 125,4
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 = 2,576·8/√36 = 3,435
Límite del intervalo
U = 122 + 3,435 = 125,4
Respuesta
U = 125,4
7.Regresión lineal y correlación
Respuesta: r = 0,99
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.
Sumas centradas
Sxy = 14643 − 147·570/6 = 678
Sxx = 3759 − 147²/6 = 157,5
Syy = 57128 − 570²/6 = 2978
Coeficiente de correlación
r = 678/√(157,5·2978) = 0,99
Respuesta
r = 0,99
8.Regresión lineal y correlación
Respuesta: ŷ = 36,05
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 = 15/5 = 3
ȳ = 172/5 = 34,4
Sumas de cuadrados y de productos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 33
Recta de regresión
b = 33/10 = 3,3
a = 34,4 − 3,3·3 = 24,5
ŷ = 24,5 + 3,3·x
Predicción
ŷ = 24,5 + 3,3·3,5 = 36,05
Respuesta
ŷ = 36,05
9.Pruebas de chi cuadrado
Respuesta: E = 28,95
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 = 66·50/114 = 28,95
Respuesta
E = 28,95
10.Pruebas de chi cuadrado
Respuesta: df = 7
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.