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 = 0,8926

Arrastra z para que el área sombreada entre −z y z bajo la curva normal estándar sea 0,8926. Halla z con dos decimales.

A = 0,8926
z =
2.Distribución normalDifícil
μ = 500x = ?99%

Supón que las duraciones de las baterías siguen una distribución normal con media 500 h y desviación típica 40 h. Halla el valor x por debajo del cual queda el 99 % de los datos (el percentil 99).

μ = 500σ = 40P = 99%
x = h
3.Intervalos de confianzaMedia
n = 10, s = 15LUx̄ = 59E = ?99%

Una muestra de 10 elementos tiene media 59 y desviación típica s = 15. La población es aproximadamente normal. Calcula el margen de error E de un intervalo de confianza del 99 % para la media.

n = 10x̄ = 59s = 1599%t(9) = 3,25
E =
4.Intervalos de confianzaDifícil
σ = 12, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 290%

La desviación típica poblacional es 12. ¿Qué tamaño muestral n necesitas para que un intervalo de confianza del 90 % para la media tenga un margen de error de como máximo 2?

σ = 12E = 290%
n =
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
−2,2012,201t = ?df = 11

12 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 10,81 y la desviación típica de las diferencias es 9,6. Halla el estadístico del contraste para datos emparejados t para H₀: μd = 0.

n = 12d̄ = 10,81sd = 9,6
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
z −1,64501,645

Una muestra de 64 medidas tiene media 100,5. La desviación típica poblacional es 4. Calcula el límite inferior L del intervalo de confianza del 90 % para la media.

x̄ = 100,5σ = 4n = 6490%
L =
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
xy250361461564679786xy2466080

La tabla da 6 observaciones emparejadas de x = horas de estudio e y = nota del examen. Halla el coeficiente de correlación de Pearson r.

n = 6
r =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
xy249350446552658xy2465055ŷ = 50

La tabla da 5 observaciones emparejadas de x = gasto en publicidad en miles de € e y = ventas en miles de €. Usa la recta de mínimos cuadrados ŷ = a + b·x. ¿Para qué valor x predice la recta ŷ = 50?

n = 5ŷ = 50
x =
9.Pruebas de chi cuadradoMedia
sin defectolevegraveTotalturno de día15402580turno de noche9141740Total245442120

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 = 1202 × 3
χ² =
10.Pruebas de chi cuadradoDifícil
aptono aptoTotallínea 1221840línea 2305080línea 33664100Total88132220dfα = 0,05α = 0,0113,8416,63525,9919,21037,81511,34549,48813,277511,07015,086612,59216,812714,06718,475815,50720,090916,91921,6661018,30723,209

La tabla muestra las frecuencias observadas. Contrasta con α = 0,05 si las dos variables son independientes (sin corrección por continuidad). Calcula el estadístico de contraste χ² y compáralo después con el valor crítico de la tabla.

N = 2203 × 2α = 0,05
χ² =

3Disoluciones

1.Distribución normal

Respuesta: z = 1,61

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 + 0,8926)/2 = 0,9463

Lee la tabla de z al revés

Busca 0,9463 dentro de la tabla y lee z.

z = 1,61

Respuesta

z = 1,61
2.Distribución normal

Respuesta: x = 593,1 h

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) = 0,99 → z = 2,326

Vuelta a x

x = 500 + 2,326·40 = 593,05 h

Respuesta

x = 593,05 h
3.Intervalos de confianza

Respuesta: E = 15,42

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 = 9, t = 3,25

Margen de error

E = 3,25·15/√10 = 15,42

Respuesta

E = 15,42
4.Intervalos de confianza

Respuesta: n = 98

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 = (1,645·12/2)² = 97,42

Redondear hacia arriba

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

n = 98

Respuesta

n = 98
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: t = 3,901

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 = 9,6/√12 = 2,771

Estadístico de contraste

t = 10,81/2,771 = 3,901

Respuesta

t = 3,901

Con gl = 11, el valor crítico bilateral al 5 % es 2,201; |t| es mayor, así que se rechaza H₀.

6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: L = 99,68

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 = 1,645·4/√64 = 0,8225

Límite del intervalo

L = 100,5 − 0,8225 = 99,68

Respuesta

L = 99,68
7.Regresión lineal y correlación

Respuesta: r = 0,9577

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 = 401/6 = 66,83

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 118,5
Syy = Σ(y − ȳ)² = 874,8

Coeficiente de correlación

r = 118,5/√(17,5·874,8) = 0,9577

Respuesta

r = 0,9577
8.Regresión lineal y correlación

Respuesta: x = 3,5

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 = 20/5 = 4
ȳ = 255/5 = 51

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 20

Recta de regresión

b = 20/10 = 2
a = 51 − 2·4 = 43
ŷ = 43 + 2·x

Despeja x

x = (50 − 43)/2 = 3,5

Respuesta

x = 3,5
9.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ² = 2,485

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: 80·24/120 = 16, 80·54/120 = 36, 80·42/120 = 28
turno de noche: 40·24/120 = 8, 40·54/120 = 18, 40·42/120 = 14

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (15 − 16)²/16 + (40 − 36)²/36 + (25 − 28)²/28 + (9 − 8)²/8 + (14 − 18)²/18 + (17 − 14)²/14
χ² = 2,485

Respuesta

χ² = 2,485

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: χ² = 4,625

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

línea 1: 16, 24
línea 2: 32, 48
línea 3: 40, 60

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (22 − 16)²/16 + (18 − 24)²/24 + (30 − 32)²/32 + (50 − 48)²/48 + (36 − 40)²/40 + (64 − 60)²/60
χ² = 4,625

Decisión

df = 2, χ²crit = 5,991
4,625 < 5,991

Respuesta

χ² = 4,625

χ² está por debajo del valor crítico, así que no se rechaza H₀: no hay evidencia significativa de relación.

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