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 duraciones de las baterías siguen una distribución normal con media 500 h y desviación típica 40 h. ¿Qué fracción está entre 468 y 562 h? Da P como número decimal.
μ = 500σ = 40x1 = 468x2 = 562
P =
2.Distribución normalDifícil
Supón que las estaturas de los hombres adultos siguen una distribución normal con media 178 cm y desviación típica 7 cm. Halla el valor x por debajo del cual queda el 90 % de los datos (el percentil 90).
μ = 178σ = 7P = 90%
x = cm
3.Intervalos de confianzaMedia
Un intervalo de confianza del 99 % para una media, basado en 64 observaciones y una σ conocida, tiene un margen de error de 9,2. ¿Cuál es el margen de error E₂ de un intervalo del 95 % basado en 128 observaciones?
99%n₁ = 64E₁ = 9,295%n₂ = 128
E₂ =
4.Intervalos de confianzaDifícil
Se prueban dos fertilizantes. Grupo de parcelas 1: 7 parcelas, rendimiento medio 78 kg, desviación típica 9 kg. Grupo de parcelas 2: 5 parcelas, media 84 kg, desviación típica 5 kg. Supón varianzas iguales (t con varianza combinada, gl = n₁ + n₂ − 2). Halla el límite inferior del intervalo de confianza del 90 % para μ₁ − μ₂.
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
Una muestra de 25 estudiantes tiene una nota media de 94,4 y una desviación típica muestral de 20. Calcula el estadístico de contraste t para H₀: μ = 100.
μ₀ = 100x̄ = 94,4s = 20n = 25
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
Se hace un contraste z unilateral de H₀: μ = 100 frente a H₁: μ > 100 con α = 0,05 y una muestra de 36; se sabe que la desviación típica es 6. En realidad la media es 101,8. Halla la probabilidad de un error de tipo II β en porcentaje.
μ₀ = 100μ = 101,8σ = 6n = 36α = 0,05
β = %
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
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
La tabla da 5 observaciones emparejadas de x = temperatura en °C e y = helados vendidos. Usa la recta de mínimos cuadrados ŷ = a + b·x. Predice ŷ para x = 26,5.
n = 5x = 26,5
ŷ =
9.Pruebas de chi cuadradoMedia
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 = 802 × 2
χ² =
10.Pruebas de chi cuadradoDifícil
Se realiza una prueba de chi cuadrado de independencia sobre una tabla de contingencia con 2 filas y 4 columnas (sin contar los totales). Con la tabla, halla el valor crítico χ²crit para el nivel de significación α = 0,05.
α = 0,05
χ²crit =
3Disoluciones
1.Distribución normal
Respuesta: P = 0,7276
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 = (468 − 500)/40 = −0,8
z₂ = (562 − 500)/40 = 1,55
Área entre ambos valores
P = Φ(1,55) − Φ(−0,8) = 0,9394 − 0,2119 = 0,7276
Respuesta
P = 0,7276
2.Distribución normal
Respuesta: x = 187 cm
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.
z del percentil
Φ(z) = 0,9 → z = 1,282
Vuelta a x
x = 178 + 1,282·7 = 186,97 cm
Respuesta
x = 186,97 cm
3.Intervalos de confianza
Respuesta: E₂ = 4,95
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 = (1,96/2,576)·√(64/128) = 0,538
Nuevo margen
E₂ = 9,2·0,538 = 4,95
Respuesta
E₂ = 4,95
4.Intervalos de confianza
Respuesta: límite inferior = −14,12 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 = (6·9² + 4·5²)/10 = 58,6
sp = 7,655
Margen de error
E = 1,812·7,655·√(1/7 + 1/5) = 8,122
Intervalo
−6 ± 8,122 → [−14,12, 2,122]
Respuesta
límite inferior = −14,12 kg
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza
Respuesta: t = −1,4
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).
Error típico
SE = 20/√25 = 20/5 = 4
Estadístico de contraste
t = (94,4 − 100)/4 = −1,4
Respuesta
t = −1,4
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: β = 43,84 %
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 = 6/√36 = 1
x̄c = 100 + 1,645·1 = 101,6
z con la media verdadera
z = (101,6 − 101,8)/1 = −0,155
Error de tipo II
potencia = P(Z > −0,155) = 56,16%
β = 100% − 56,16% = 43,84%
Respuesta
β = 43,84%
7.Regresión lineal y correlación
Respuesta: r² = 0,9124
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 = 139/6 = 23,17
Sumas de cuadrados y de productos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −38,5
Syy = Σ(y − ȳ)² = 92,83
Coeficiente de determinación
r² = −38,5²/(17,5·92,83) = 0,9124
Respuesta
r² = 0,9124
Aproximadamente el 91,24 % de la variación de y queda explicada por la recta.
8.Regresión lineal y correlación
Respuesta: ŷ = 127
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 = 110/5 = 22
ȳ = 509/5 = 101,8
Sumas de cuadrados y de productos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 90
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 504
Recta de regresión
b = 504/90 = 5,6
a = 101,8 − 5,6·22 = −21,4
ŷ = −21,4 + 5,6·x
Predicción
ŷ = −21,4 + 5,6·26,5 = 127
Respuesta
ŷ = 127
9.Pruebas de chi cuadrado
Respuesta: χ² = 13,33
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.
gl = 1. Con α = 0,05 el valor crítico es 3,841, así que H₀ (independencia) se rechaza.
10.Pruebas de chi cuadrado
Respuesta: χ²crit = 7,815
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 = (2 − 1)·(4 − 1) = 3
Tabla
χ²crit(df = 3, α = 0,05) = 7,815
Respuesta
χ²crit = 7,815
Rechaza H₀ si el χ² calculado es mayor que este valor.