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 entre −z y z = 0,4778

Arrastra z para que el área sombreada entre −z y z bajo la curva normal estándar sea 0,4778. Halla z con dos decimales.

A = 0,4778
z =
2.Distribución normalDifícil
557085100115130145puntossuperior 10%

Para las puntuaciones de CI, la distribución es normal, con media 100 puntos y desviación típica 15 puntos. Arrastra el punto de corte para que el 10 % superior sombreado quede a su derecha. Halla el punto de corte x.

μ = 100 puntosσ = 15 puntos10%
x = puntos
3.Intervalos de confianzaMedia
μ₁ − μ₂0LUx̄₁ − x̄₂E = ?90%

Se compara la duración de la batería de dos modelos de móvil. Modelo 1: 60 móviles, media 105 h, desviación típica conocida 4 h. Modelo 2: 30 móviles, media 93 h, desviación típica conocida 20 h. Halla el margen de error E del intervalo de confianza del 90 % para μ₁ − μ₂.

n₁ = 60x̄₁ = 105 hσ₁ = 4 hn₂ = 30x̄₂ = 93 hσ₂ = 20 h90%
E = h
4.Intervalos de confianzaDifícil
n = 11σ = ?Us = 3,595%

Los diámetros de 11 ejes mecanizados tienen una desviación típica muestral de 3,5 µm. Suponiendo que los diámetros siguen una distribución normal, halla el límite inferior σ del intervalo de confianza del 95 % para la desviación típica poblacional. Con gl = 10, el 2,5 % de la distribución χ² queda por debajo de 3,247 y el 2,5 % queda por encima de 20,483.

n = 11s = 3,5 µmχ² = 3,247, 20,483
σ = µm
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
t −2,06402,064

Una muestra de 25 estudiantes tiene una nota media de 202,1 y una desviación típica muestral de 15. Calcula el estadístico de contraste t para H₀: μ = 200.

μ₀ = 200x̄ = 202,1s = 15n = 25
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
μ₀x̄c

Se hace un contraste z unilateral de H₀: μ = 500 frente a H₁: μ < 500 con α = 0.10 y una muestra de 36; se sabe que la desviación típica es 15. En realidad la media es 493. Halla la potencia 1 − β del contraste en porcentaje.

μ₀ = 500μ = 493σ = 15n = 36α = 0,10
1 − β = %
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
xy125222324422519616xy2462025

La tabla da 6 observaciones emparejadas de x = antigüedad del coche en años e y = precio en miles de €. Halla el coeficiente de correlación de Pearson r.

n = 6
r =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
xy259358463573673xy246606570x = 2,5

La tabla da 5 observaciones emparejadas de x = horas de estudio e y = nota del examen. Usa la recta de mínimos cuadrados ŷ = a + b·x. Se hace una nueva observación (2,5, 61). Halla su residuo e = y − ŷ.

n = 5(2,5, 61)
e =
9.Pruebas de chi cuadradoMedia
tossin tosTotalfumadores10317120no fumadores93140Total11248160

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 = 1602 × 2
χ² =
10.Pruebas de chi cuadradoDifícil

Una prueba de chi cuadrado de bondad de ajuste comprueba si las frecuencias en 9 categorías siguen una distribución de Poisson cuya media se estima a partir de los mismos datos. ¿Cuántos grados de libertad df tiene la prueba?

k = 9
df =

3Disoluciones

1.Distribución normal

Respuesta: z = 0,64

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 + 0,4778)/2 = 0,7389

Lee la tabla de z al revés

Busca 0,7389 dentro de la tabla y lee z.

z = 0,64

Respuesta

z = 0,64
2.Distribución normal

Respuesta: x = 119,2 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) = 0,9

z según la tabla

z ≈ 1,28

De vuelta a las unidades originales

x = 100 + 1,28·15 = 119,2 puntos

Respuesta

x = 119,2 puntos
3.Intervalos de confianza

Respuesta: E = 6,066 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 − 93 = 12

Error típico

SE = √(4²/60 + 20²/30) = 3,688

Margen de error

E = 1,645·3,688 = 6,066

Respuesta

E = 6,066 h

El intervalo no contiene el 0, así que las medias difieren significativamente.

4.Intervalos de confianza

Respuesta: σ = 2,446 µm

Intervalo para una varianza: (n − 1)s²/σ² sigue una distribución χ² con n − 1 grados de libertad. El intervalo del 95 % para σ² va desde (n − 1)s² dividido entre el valor χ² superior (con el 2,5 % por encima) hasta (n − 1)s² dividido entre el valor χ² inferior (con el 2,5 % por debajo); el intervalo para σ es la raíz cuadrada de ambos límites. No es simétrico respecto a s.

Suma de cuadrados

(n − 1)s² = 10·3,5² = 122,5

Límites para σ²

122,5/20,483 = 5,981
122,5/3,247 = 37,73

Límite para σ

σ = √5,981 = 2,446 µm

Respuesta

σ = 2,446 µm

Intervalo del 95 % para σ: [2,446, 6,142] µm.

5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: t = 0,7

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 = 15/√25 = 15/5 = 3

Estadístico de contraste

t = (202,1 − 200)/3 = 0,7

Respuesta

t = 0,7
t0,025; df = 24 = 2,064

|t| < 2.064, así que no se rechaza H₀ al nivel del 5 % (bilateral).

6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: 1 − β = 93,55 %

Potencia de un contraste: potencia = 1 − β es la probabilidad de rechazar H₀ cuando es falsa. Halla el valor de corte x̄c a partir de μ₀ y z_α y después calcula la probabilidad de caer más allá de x̄c usando la media verdadera: z = (x̄c − μ)/(σ/√n).

Media muestral crítica

SE = 15/√36 = 2,5
x̄c = 500 − 1,282·2,5 = 496,8

z con la media verdadera

z = (496,8 − 493)/2,5 = 1,518

Potencia

potencia = P(Z < 1.518) = 93.55%
1 − β = 93,55%

Respuesta

1 − β = 93,55%
7.Regresión lineal y correlación

Respuesta: r = −0,8998

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 = 128/6 = 21,33

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −28
Syy = Σ(y − ȳ)² = 55,33

Coeficiente de correlación

r = −28/√(17,5·55,33) = −0,8998

Respuesta

r = −0,8998
8.Regresión lineal y correlación

Respuesta: e = 2,25

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 = 326/5 = 65,2

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 43

Recta de regresión

b = 43/10 = 4,3
a = 65,2 − 4,3·4 = 48
ŷ = 48 + 4,3·x

Valor predicho

ŷ = 48 + 4,3·2,5 = 58,75

Residuo

e = 61 − 58,75 = 2,25

Respuesta

e = 2,25

El punto está por encima de la recta.

9.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ² = 57,3

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

fumadores: 120·112/160 = 84, 120·48/160 = 36
no fumadores: 40·112/160 = 28, 40·48/160 = 12

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (103 − 84)²/84 + (17 − 36)²/36 + (9 − 28)²/28 + (31 − 12)²/12
χ² = 57,3

Respuesta

χ² = 57,3

gl = 1. Con α = 0,05 el valor crítico es 3,841, así que H₀ (independencia) se rechaza.

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.

Grados de libertad

df = 9 − 1 − 1 = 7

Respuesta

df = 7

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