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
92,5103,75P = ?

Supón que las puntuaciones de CI siguen una distribución normal con media 100 puntos y desviación típica 15 puntos. ¿Qué fracción está entre 92,5 y 103,75 puntos? Da P como número decimal.

μ = 100σ = 15x1 = 92,5x2 = 103,75
P =
2.Distribución normalDifícil
157164171178185192199cminferior 80%

Para las estaturas de los hombres adultos, la distribución es normal, con media 178 cm y desviación típica 7 cm. Arrastra el punto de corte para que el 80 % inferior sombreado quede a su izquierda. Halla el punto de corte x.

μ = 178 cmσ = 7 cm80%
x = cm
3.Intervalos de confianzaMedia
n = 9, s = 4LUx̄ = 49E = ?99%

Una muestra de 9 elementos tiene media 49 y desviación típica s = 4. La población es aproximadamente normal. Calcula el margen de error E de un intervalo de confianza del 99 % para la media.

n = 9x̄ = 49s = 499%t(8) = 3,355
E =
4.Intervalos de confianzaDifícil
p = 0,5, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0,0499%

No se sabe nada de antemano sobre la proporción de productos defectuosos. ¿Cuántos productos n hay que inspeccionar para que un intervalo de confianza del 99 % para la proporción tenga un margen de error de como máximo 0,04?

p = 0,5E = 0,0499%
n =
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
−1,961,96z = ?

Dos líneas de producción fabrican la misma pieza. Línea 1: una muestra de 80 piezas tiene una longitud media de 127 mm, y la desviación típica conocida de la línea es 7 mm. Línea 2: una muestra de 80 piezas tiene una media de 125,5 mm, con desviación típica conocida de 10 mm. Halla el estadístico de contraste z para H₀: μ₁ = μ₂, tomando la diferencia como x̄₁ − x̄₂ (línea 1 menos línea 2).

n₁ = 80x̄₁ = 127 mmσ₁ = 7 mmn₂ = 80x̄₂ = 125,5 mmσ₂ = 10 mm
z =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
−1,961,96z = ?

En un ensayo se recuperan 50 de 100 pacientes con el tratamiento A y 126 de 300 pacientes con el tratamiento B. Usando la proporción combinada, halla el estadístico de contraste z para H₀: p₁ = p₂.

x₁ = 50n₁ = 100x₂ = 126n₂ = 300
z =
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
xy153253366466579xy24607080

La tabla da 5 observaciones emparejadas de x = horas de estudio e y = nota del examen. Halla el coeficiente de determinación r² de la recta de mínimos cuadrados.

n = 5
r² =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
xy123220318414515610xy246101520x = 2,5

La tabla da 6 observaciones emparejadas de x = antigüedad del coche en años e y = precio en miles de €. Usa la recta de mínimos cuadrados ŷ = a + b·x. Se hace una nueva observación (2,5, 22). Halla su residuo e = y − ŷ.

n = 6(2,5, 22)
e =
9.Pruebas de chi cuadradoMedia
sínoTotalhombres2496120mujeres4872120Total72168240

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 = 2402 × 2
χ² =
10.Pruebas de chi cuadradoDifícil
sínoTotaledad 18–302773100edad 31–50132740edad 51+483280Total88132220dfα = 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 = 2203 × 2α = 0,01
χ² =

3Disoluciones

1.Distribución normal

Respuesta: P = 0,2902

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 = (92,5 − 100)/15 = −0,5
z₂ = (103,75 − 100)/15 = 0,25

Área entre ambos valores

P = Φ(0,25) − Φ(−0,5) = 0,5987 − 0,3085 = 0,2902

Respuesta

P = 0,2902
2.Distribución normal

Respuesta: x = 183,9 cm

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) = 0,8

z según la tabla

z ≈ 0,84

De vuelta a las unidades originales

x = 178 + 0,84·7 = 183,9 cm

Respuesta

x = 183,9 cm
3.Intervalos de confianza

Respuesta: E = 4,473

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 = 8, t = 3,355

Margen de error

E = 3,355·4/√9 = 4,473

Respuesta

E = 4,473
4.Intervalos de confianza

Respuesta: n = 1037

Confidence interval for a proportion: p̂ ± z·√(p̂(1 − p̂)/n), where p̂ = x/n. To reach a margin E you need n ≥ z²·p(1 − p)/E², rounded up; without a prior estimate use p = 0,5, which gives the largest n.

Despejar n

n = 2,576²·0,5·0,5/0,04² = 1037

Redondear hacia arriba

n = 1037

Respuesta

n = 1037
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: z = 1,099

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.

Error típico de la diferencia

SE = √(7²/80 + 10²/80) = √1,863 = 1,365

Estadístico de contraste

z = (127 − 125,5)/1,365 = 1,099

Respuesta

z = 1,099

|z| < 1.96, así que no se rechaza H₀ al nivel del 5 % (bilateral).

6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: z = 1,396

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.

Proporciones muestrales

p̂₁ = 50/100 = 0,5
p̂₂ = 126/300 = 0,42
p̂ = 176/400 = 0,44

Error típico bajo H₀

SE = √(0,44·0,56·(1/100 + 1/300)) = 0,05732

Estadístico de contraste

z = (0,5 − 0,42)/0,05732 = 1,396

Respuesta

z = 1,396

|z| < 1.96, así que no se rechaza H₀ al nivel del 5 % (bilateral).

7.Regresión lineal y correlación

Respuesta: r² = 0,8929

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 = 317/5 = 63,4

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 65
Syy = Σ(y − ȳ)² = 473,2

Coeficiente de determinación

r² = 65²/(10·473,2) = 0,8929

Respuesta

r² = 0,8929

Aproximadamente el 89,29 % de la variación de y queda explicada por la recta.

8.Regresión lineal y correlación

Respuesta: e = 2,933

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 = 100/6 = 16,67

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −42

Recta de regresión

b = −42/17,5 = −2,4
a = 16,67 − (−2,4)·3,5 = 25,07
ŷ = 25,07 − 2,4·x

Valor predicho

ŷ = 25,07 + (−2,4)·2,5 = 19,07

Residuo

e = 22 − 19,07 = 2,933

Respuesta

e = 2,933

El punto está por encima de la recta.

9.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ² = 11,43

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

hombres: 120·72/240 = 36, 120·168/240 = 84
mujeres: 120·72/240 = 36, 120·168/240 = 84

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (24 − 36)²/36 + (96 − 84)²/84 + (48 − 36)²/36 + (72 − 84)²/84
χ² = 11,43

Respuesta

χ² = 11,43

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

10.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ² = 21,31

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: 40, 60
edad 31–50: 16, 24
edad 51+: 32, 48

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (27 − 40)²/40 + (73 − 60)²/60 + (13 − 16)²/16 + (27 − 24)²/24 + (48 − 32)²/32 + (32 − 48)²/48
χ² = 21,31

Decisión

df = 2, χ²crit = 9,210
21,31 > 9,210

Respuesta

χ² = 21,31

χ² está por encima del valor crítico, así que se rechaza H₀: las variables parecen estar relacionadas.

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