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
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
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
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
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
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
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
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
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
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.
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.