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 = 0,7017

Arrastra z para que el área sombreada entre −z y z bajo la curva normal estándar sea 0,7017. Halla z con dos decimales.

A = 0,7017
z =
2.Distribución normalDifícil
235240245250255260265ginferior 25%

Para los pesos de las bolsas, la distribución es normal, con media 250 g y desviación típica 5 g. Arrastra el punto de corte para que el 25 % inferior sombreado quede a su izquierda. Halla el punto de corte x.

μ = 250 gσ = 5 g25%
x = g
3.Intervalos de confianzaMedia
x̄E₁ = 1195%, n = 100x̄E₂ = ?95%, n = 25

Un intervalo de confianza del 95 % para una media, basado en 100 observaciones y una σ conocida, tiene un margen de error de 11. ¿Cuál es el margen de error E₂ si el mismo estudio usa 25 observaciones?

95%n₁ = 100E₁ = 11n₂ = 25
E₂ =
4.Intervalos de confianzaDifícil
σ = 13, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 0,590%

La desviación típica poblacional es 13. ¿Qué tamaño muestral n necesitas para que un intervalo de confianza del 90 % para la media tenga un margen de error de como máximo 0,5?

σ = 13E = 0,590%
n =
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
t −2,13102,131

Una muestra de 16 estudiantes tiene una nota media de 101,5 y una desviación típica muestral de 5. Calcula el estadístico de contraste t para H₀: μ = 100.

μ₀ = 100x̄ = 101,5s = 5n = 16
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
μ₀x̄c

Se hace un contraste z unilateral de H₀: μ = 80 frente a H₁: μ > 80 con α = 0,01 y una muestra de 36; se sabe que la desviación típica es 15. En realidad la media es 88,5. Halla la probabilidad de un error de tipo II β en porcentaje.

μ₀ = 80μ = 88,5σ = 15n = 36α = 0,01
β = %
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
xy264156228271037xy51010203040

La tabla da 5 observaciones emparejadas de x = carga en kN e y = alargamiento en mm. Halla el coeficiente de determinación r² de la recta de mínimos cuadrados.

n = 5
r² =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
xy185721712495271043012133129xy202530100x = 25,5

La tabla da 6 observaciones emparejadas de x = temperatura en °C e y = helados vendidos. Usa la recta de mínimos cuadrados ŷ = a + b·x. Se hace una nueva observación (25,5, 98). Halla su residuo e = y − ŷ.

n = 6(25,5, 98)
e =
9.Pruebas de chi cuadradoMedia
sínoTotalhombres192140mujeres411960Total6040100

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 = 1002 × 2
χ² =
10.Pruebas de chi cuadradoDifícil
aptono aptoTotalplanta A491160planta B7129100planta C483280Total16872240dfα = 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 = 0,05 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 = 2403 × 2α = 0,05
χ² =

3Disoluciones

1.Distribución normal

Respuesta: z = 1,04

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 + 0,7017)/2 = 0,8508

Lee la tabla de z al revés

Busca 0,8508 dentro de la tabla y lee z.

z = 1,04

Respuesta

z = 1,04
2.Distribución normal

Respuesta: x = 246,7 g

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) = 0,25

z según la tabla

z ≈ −0,67

De vuelta a las unidades originales

x = 250 − 0,67·5 = 246,7 g

Respuesta

x = 246,7 g
3.Intervalos de confianza

Respuesta: E₂ = 22

Confidence interval for a mean: x̄ ± margin of error. With a known population σ the margin is z·σ/√n; with only the sample standard deviation s, use t with n − 1 degrees of freedom: t·s/√n. Critical values: z = 1,645 (90%), 1,96 (95%), 2,576 (99%). To get a margin E or smaller, you need n ≥ (z·σ/E)², rounded up.

Relación de márgenes

E₂/E₁ = (1,96/1,96)·√(100/25) = 2

Nuevo margen

E₂ = 11·2 = 22

Respuesta

E₂ = 22
4.Intervalos de confianza

Respuesta: n = 1830

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 = (1,645·13/0,5)² = 1829

Redondear hacia arriba

El tamaño muestral es un número entero, y redondear hacia abajo haría el margen demasiado grande.

n = 1830

Respuesta

n = 1830
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: t = 1,2

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 = 5/√16 = 5/4 = 1,25

Estadístico de contraste

t = (101,5 − 100)/1,25 = 1,2

Respuesta

t = 1,2
t0,025; df = 15 = 2,131

|t| < 2.131, así que no se rechaza H₀ al nivel del 5 % (bilateral).

6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: β = 14,14 %

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 = 80 + 2,326·2,5 = 85,81

z con la media verdadera

z = (85,81 − 88,5)/2,5 = −1,074

Error de tipo II

potencia = P(Z > −1,074) = 85,86%
β = 100% − 85,86% = 14,14%

Respuesta

β = 14,14%
7.Regresión lineal y correlación

Respuesta: r² = 0,9899

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 = 107/5 = 21,4

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 148
Syy = Σ(y − ȳ)² = 553,2

Coeficiente de determinación

r² = 148²/(40·553,2) = 0,9899

Respuesta

r² = 0,9899

Aproximadamente el 98,99 % de la variación de y queda explicada por la recta.

8.Regresión lineal y correlación

Respuesta: e = 1,833

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 = 153/6 = 25,5
ȳ = 577/6 = 96,17

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 157,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 778,5

Recta de regresión

b = 778,5/157,5 = 4,943
a = 96,17 − 4,943·25,5 = −29,88
ŷ = −29,88 + 4,943·x

Valor predicho

ŷ = −29,88 + 4,943·25,5 = 96,17

Residuo

e = 98 − 96,17 = 1,833

Respuesta

e = 1,833

El punto está por encima de la recta.

9.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ² = 4,34

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: 40·60/100 = 24, 40·40/100 = 16
mujeres: 60·60/100 = 36, 60·40/100 = 24

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (19 − 24)²/24 + (21 − 16)²/16 + (41 − 36)²/36 + (19 − 24)²/24
χ² = 4,34

Respuesta

χ² = 4,34

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 = 7,746

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

planta A: 42, 18
planta B: 70, 30
planta C: 56, 24

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (49 − 42)²/42 + (11 − 18)²/18 + (71 − 70)²/70 + (29 − 30)²/30 + (48 − 56)²/56 + (32 − 24)²/24
χ² = 7,746

Decisión

df = 2, χ²crit = 5,991
7,746 > 5,991

Respuesta

χ² = 7,746

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

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