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 a la derecha de z = 0,9893

Arrastra z para que el área sombreada bajo la curva normal estándar, a la derecha de z, sea 0,9893. Halla z con dos decimales.

A = 0,9893
z =
2.Distribución normalDifícil
μ = 32x = ?25%

Supón que los tiempos de entrega siguen una distribución normal con media 32 min y desviación típica 6 min. Halla el valor x por debajo del cual queda el 25 % de los datos (el percentil 25).

μ = 32σ = 6P = 25%
x = min
3.Intervalos de confianzaMedia
x̄E₁ = 11,990%, n = 100x̄E₂ = ?95%, n = 100

Un intervalo de confianza del 90 % para una media, basado en 100 observaciones y una σ conocida, tiene un margen de error de 11,9. ¿Cuál es el margen de error E₂ de un intervalo del 95 % con los mismos datos?

90%n₁ = 100E₁ = 11,995%
E₂ =
4.Intervalos de confianzaDifícil
σ = 29, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 495%

La desviación típica poblacional es 29. ¿Qué tamaño muestral n necesitas para que un intervalo de confianza del 95 % para la media tenga un margen de error de como máximo 4?

σ = 29E = 495%
n =
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
−2,3062,306t = ?df = 8

9 empleados hacen una prueba de mecanografía antes y después de un curso de formación. Para cada persona se registra la diferencia d = después − antes (palabras por minuto). La diferencia media es 13,87 y la desviación típica de las diferencias es 10,4. Halla el estadístico del contraste para datos emparejados t para H₀: μd = 0.

n = 9d̄ = 13,87sd = 10,4
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
z −1,64501,645

Una muestra de 100 medidas tiene media 74,7. La desviación típica poblacional es 10. Calcula el límite superior U del intervalo de confianza del 90 % para la media.

x̄ = 74,7σ = 10n = 10090%
U =
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
xy24645567087710821291xy5106080

La tabla da 6 observaciones emparejadas de x = gasto en publicidad en miles de € e y = ventas en miles de €. Se dan sus sumas. Halla el coeficiente de correlación de Pearson r a partir de estas sumas.

n = 6Σx = 42Σy = 421Σx² = 364Σy² = 30975Σxy = 3260
r =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
xy249350465562674778xy24650607080x = 3,5

La tabla da 6 observaciones emparejadas de x = horas de estudio e y = nota del examen. Usa la recta de mínimos cuadrados ŷ = a + b·x. Predice ŷ para x = 3,5.

n = 6x = 3,5
ŷ =
9.Pruebas de chi cuadradoMedia
sin defectolevegraveTotalturno de día6142040turno de noche293536100Total354956140

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 = 1402 × 3
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 3 filas y 5 columnas (sin contar los totales). Con la tabla, halla el valor crítico χ²crit para el nivel de significación α = 0,01.

α = 0,01
χ²crit =

3Disoluciones

1.Distribución normal

Respuesta: z = −2,3

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 − 0,9893 = 0,0107

Lee la tabla de z al revés

Busca 0,0107 dentro de la tabla y lee z.

z = −2,30

Respuesta

z = −2,30
2.Distribución normal

Respuesta: x = 27,95 min

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) = 0,25 → z = −0,6745

Vuelta a x

x = 32 + −0,6745·6 = 27,95 min

Respuesta

x = 27,95 min
3.Intervalos de confianza

Respuesta: E₂ = 14,18

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 = (1,96/1,645)·√(100/100) = 1,191

Nuevo margen

E₂ = 11,9·1,191 = 14,18

Respuesta

E₂ = 14,18
4.Intervalos de confianza

Respuesta: n = 202

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 = (1,96·29/4)² = 201,9

Redondear hacia arriba

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

n = 202

Respuesta

n = 202
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: t = 4,001

Testing a mean: the test statistic measures how many standard errors the sample mean lies from the value claimed in H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) when σ is known, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) when it is estimated from the sample. A confidence interval is x̄ ± (critical value)·(standard error).

Error típico de la diferencia media

SE = 10,4/√9 = 3,467

Estadístico de contraste

t = 13,87/3,467 = 4,001

Respuesta

t = 4,001

Con gl = 8, el valor crítico bilateral al 5 % es 2,306; |t| es mayor, así que se rechaza H₀.

6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: U = 76,34

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).

Margen de error

E = 1,645·10/√100 = 1,645

Límite del intervalo

U = 74,7 + 1,645 = 76,34

Respuesta

U = 76,34
7.Regresión lineal y correlación

Respuesta: r = 0,9876

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.

Sumas centradas

Sxy = 3260 − 42·421/6 = 313
Sxx = 364 − 42²/6 = 70
Syy = 30975 − 421²/6 = 1435

Coeficiente de correlación

r = 313/√(70·1435) = 0,9876

Respuesta

r = 0,9876
8.Regresión lineal y correlación

Respuesta: ŷ = 56,89

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 = 27/6 = 4,5
ȳ = 378/6 = 63

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 107

Recta de regresión

b = 107/17,5 = 6,114
a = 63 − 6,114·4,5 = 35,49
ŷ = 35,49 + 6,114·x

Predicción

ŷ = 35,49 + 6,114·3,5 = 56,89

Respuesta

ŷ = 56,89
9.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ² = 3,64

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

turno de día: 40·35/140 = 10, 40·49/140 = 14, 40·56/140 = 16
turno de noche: 100·35/140 = 25, 100·49/140 = 35, 100·56/140 = 40

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (6 − 10)²/10 + (14 − 14)²/14 + (20 − 16)²/16 + (29 − 25)²/25 + (35 − 35)²/35 + (36 − 40)²/40
χ² = 3,64

Respuesta

χ² = 3,64

gl = 2. Con α = 0,05 el valor crítico es 5,991, así que H₀ (independencia) no se rechaza.

10.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ²crit = 20,09

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 = (3 − 1)·(5 − 1) = 8

Tabla

χ²crit(df = 8, α = 0,01) = 20,090

Respuesta

χ²crit = 20,090

Rechaza H₀ si el χ² calculado es mayor que este valor.

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