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 = 0,6680

Arrastra z para que el área sombreada entre −z y z bajo la curva normal estándar sea 0,6680. Halla z con dos decimales.

A = 0,6680
z =
2.Distribución normalDifícil
0,04 mm0D − d?

Los diámetros D de los agujeros son normales con media 25,04 mm y desviación típica 0,015 mm. Los diámetros d de los ejes son independientes y normales con media 25 mm y desviación típica 0,02 mm. Un eje elegido al azar encaja cuando D − d > 0. Halla la probabilidad P de que encaje. Redondea z a dos decimales.

agujero: μ = 25,04 mm, σ = 0,015 mmeje: μ = 25 mm, σ = 0,02 mm
P =
3.Intervalos de confianzaMedia
n = 8, s = 2,5LUx̄ = 50E = ?90%

Una muestra de 8 elementos tiene media 50 y desviación típica s = 2,5. La población es aproximadamente normal. Calcula el margen de error E de un intervalo de confianza del 90 % para la media.

n = 8x̄ = 50s = 2,590%t(7) = 1,895
E =
4.Intervalos de confianzaDifícil
p = 0,5, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0,0490%

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 90 % para la proporción tenga un margen de error de como máximo 0,04?

p = 0,5E = 0,0490%
n =
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
t −1,98401,984

Una muestra de 100 estudiantes tiene una nota media de 49,1 y una desviación típica muestral de 10. Calcula el estadístico de contraste t para H₀: μ = 50.

μ₀ = 50x̄ = 49,1s = 10n = 100
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 = 0,10 y una muestra de 100; se sabe que la desviación típica es 15. En realidad la media es 104,05. Halla la potencia 1 − β del contraste en porcentaje.

μ₀ = 100μ = 104,05σ = 15n = 100α = 0,10
1 − β = %
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
xy127222322415515xy24152025

La tabla da 5 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 = 5
r² =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
xy29496138171025xy51010152025x = 5

La tabla da 5 observaciones emparejadas de x = carga en kN e y = alargamiento en mm. Usa la recta de mínimos cuadrados ŷ = a + b·x. Se hace una nueva observación (5, 18). Halla su residuo e = y − ŷ.

n = 5(5, 18)
e =
9.Pruebas de chi cuadradoMedia
tossin tosTotalfumadores364480no fumadores76480Total11248160

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 8 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 = 8
df =

3Disoluciones

1.Distribución normal

Respuesta: z = 0,97

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 + 0,6680)/2 = 0,8340

Lee la tabla de z al revés

Busca 0,8340 dentro de la tabla y lee z.

z = 0,97

Respuesta

z = 0,97
2.Distribución normal

Respuesta: P = 0,9452

Sumas y diferencias de variables normales: si X e Y son independientes y normales, X + Y y X − Y también son normales. Las medias se suman o se restan: E(X ± Y) = μX ± μY. Las varianzas siempre se suman, también en una diferencia: Var(X ± Y) = σX² + σY², así que σ = √(σX² + σY²). Las desviaciones típicas nunca se suman directamente. El total de n elementos independientes con la misma distribución tiene media n·μ y desviación típica σ·√n. Después estandariza como de costumbre: z = (x − media)/σ y lee Φ(z).

Distribución de la diferencia

μ = 25,04 − 25 = 0,04 mm, σ = 0,025 mm

Tipificar

z = (0 − 0,04)/0,025 = −1,6

Probabilidad

P = 1 − Φ(−1,6) = 0,9452

Respuesta

P = 0,9452
3.Intervalos de confianza

Respuesta: E = 1,675

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 = 7, t = 1,895

Margen de error

E = 1,895·2,5/√8 = 1,675

Respuesta

E = 1,675
4.Intervalos de confianza

Respuesta: n = 423

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 = 1,645²·0,5·0,5/0,04² = 422,8

Redondear hacia arriba

n = 423

Respuesta

n = 423
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: t = −0,9

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 = 10/√100 = 10/10 = 1

Estadístico de contraste

t = (49,1 − 50)/1 = −0,9

Respuesta

t = −0,9
t0,025; df = 99 = 1,984

|t| < 1.984, así que no se rechaza H₀ al nivel del 5 % (bilateral).

6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: 1 − β = 92,19 %

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/√100 = 1,5
x̄c = 100 + 1,282·1,5 = 101,9

z con la media verdadera

z = (101,9 − 104,05)/1,5 = −1,418

Potencia

potencia = P(Z > −1,418) = 92,19%
1 − β = 92,19%

Respuesta

1 − β = 92,19%
7.Regresión lineal y correlación

Respuesta: r² = 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 = 15/5 = 3
ȳ = 101/5 = 20,2

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −31
Syy = Σ(y − ȳ)² = 106,8

Coeficiente de determinación

r² = −31²/(10·106,8) = 0,8998

Respuesta

r² = 0,8998

Aproximadamente el 89,98 % de la variación de y queda explicada por la recta.

8.Regresión lineal y correlación

Respuesta: e = 5,4

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 = 73/5 = 14,6

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 80

Recta de regresión

b = 80/40 = 2
a = 14,6 − 2·6 = 2,6
ŷ = 2,6 + 2·x

Valor predicho

ŷ = 2,6 + 2·5 = 12,6

Residuo

e = 18 − 12,6 = 5,4

Respuesta

e = 5,4

El punto está por encima de la recta.

9.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ² = 47,62

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: 80·112/160 = 56, 80·48/160 = 24
no fumadores: 80·112/160 = 56, 80·48/160 = 24

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (36 − 56)²/56 + (44 − 24)²/24 + (76 − 56)²/56 + (4 − 24)²/24
χ² = 47,62

Respuesta

χ² = 47,62

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 = 6

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 = 8 − 1 − 1 = 6

Respuesta

df = 6

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