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
468562P = ?

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
μ = 178x = ?90%

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
x̄E₁ = 9,299%, n = 64x̄E₂ = ?95%, n = 128

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
μ₁ − μ₂, t(10) = 1,8120L = ?Ux̄₁ − x̄₂E90%

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.

n₁ = 7x̄₁ = 78s₁ = 9n₂ = 5x̄₂ = 84s₂ = 590%t(10) = 1,812
límite inferior = kg
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
t −2,06402,064

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
μ₀x̄c

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
xy127227326423519617xy2462025

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
xy16651986221062512028132xy2025100x = 26,5

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
sínoTotalhombres162440mujeres32840Total483280

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
dfα = 0,05α = 0,0113,8416,63525,9919,21037,81511,34549,48813,277511,07015,086612,59216,812714,06718,475815,50720,090916,91921,6661018,30723,209

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.

Frecuencias esperadas

hombres: 40·48/80 = 24, 40·32/80 = 16
mujeres: 40·48/80 = 24, 40·32/80 = 16

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (16 − 24)²/24 + (24 − 16)²/16 + (32 − 24)²/24 + (8 − 16)²/16
χ² = 13,33

Respuesta

χ² = 13,33

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.

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