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
Supón que las notas de un examen siguen una distribución normal con media 65 puntos y desviación típica 10 puntos. ¿Qué fracción está entre 60 y 67,5 puntos? Da P como número decimal.
μ = 65σ = 10x1 = 60x2 = 67,5
P =
2.Distribución normalDifícil
Para las notas de un examen, la distribución es normal, con media 65 puntos y desviación típica 10 puntos. Arrastra el punto de corte para que el 90 % inferior sombreado quede a su izquierda. Halla el punto de corte x.
μ = 65 puntosσ = 10 puntos90%
x = puntos
3.Intervalos de confianzaMedia
Se mide la tensión arterial de 15 pacientes antes y después de un tratamiento. Las diferencias d = antes − después (mmHg) tienen media 0,5 y desviación típica 6,6. Halla el límite inferior del intervalo de confianza del 90 % para la diferencia media.
n = 15d̄ = 0,5sd = 6,690%t(14) = 1,761
límite inferior = mmHg
4.Intervalos de confianzaDifícil
Se prueban dos fertilizantes. Grupo de parcelas 1: 13 parcelas, rendimiento medio 90 kg, desviación típica 1,5 kg. Grupo de parcelas 2: 18 parcelas, media 85,5 kg, desviación típica 8,5 kg. Supón varianzas iguales (t con varianza combinada, gl = n₁ + n₂ − 2). Halla el límite inferior del intervalo de confianza del 95 % para μ₁ − μ₂.
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
Una muestra de 64 estudiantes tiene una nota media de 123,6 y una desviación típica muestral de 10. Calcula el estadístico de contraste t para H₀: μ = 120.
μ₀ = 120x̄ = 123,6s = 10n = 64
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
Un contraste z unilateral con α = 0,01 debe detectar un desplazamiento de la media de 1,5 unidades con una potencia del 80 %. La desviación típica es 5. Halla el tamaño muestral mínimo n.
La tabla da 6 observaciones emparejadas de x = horas de estudio e y = nota del examen. Se dan sus sumas. Halla el coeficiente de correlación de Pearson r a partir de estas sumas.
La tabla da 6 observaciones emparejadas de x = antigüedad del coche en años e y = precio en miles de €. Usa la recta de mínimos cuadrados ŷ = a + b·x. Se hace una nueva observación (5,5, 13). Halla su residuo e = y − ŷ.
n = 6(5,5, 13)
e =
9.Pruebas de chi cuadradoMedia
La tabla de contingencia muestra las frecuencias observadas. Para una prueba de chi cuadrado de independencia, halla la frecuencia esperada E de la casilla «personal, bicicleta».
total de fila = 55total de columna = 32N = 106
E =
10.Pruebas de chi cuadradoDifícil
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 = 2603 × 2α = 0,05
χ² =
3Disoluciones
1.Distribución normal
Respuesta: P = 0,2902
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 = (60 − 65)/10 = −0,5
z₂ = (67,5 − 65)/10 = 0,25
Área entre ambos valores
P = Φ(0,25) − Φ(−0,5) = 0,5987 − 0,3085 = 0,2902
Respuesta
P = 0,2902
2.Distribución normal
Respuesta: x = 77,8 puntos
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
Φ(z) = 0,9
z según la tabla
z ≈ 1,28
De vuelta a las unidades originales
x = 65 + 1,28·10 = 77,8 puntos
Respuesta
x = 77,8 puntos
3.Intervalos de confianza
Respuesta: límite inferior = −2,501 mmHg
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.
Valor crítico
df = 14, t = 1,761
Margen de error
E = 1,761·6,6/√15 = 3,001
Intervalo
0,5 ± 3,001 → [−2,501, 3,501]
Respuesta
límite inferior = −2,501 mmHg
4.Intervalos de confianza
Respuesta: límite inferior = −0,397 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 = (12·1,5² + 17·8,5²)/29 = 43,28
sp = 6,579
Margen de error
E = 2,045·6,579·√(1/13 + 1/18) = 4,897
Intervalo
4,5 ± 4,897 → [−0,397, 9,397]
Respuesta
límite inferior = −0,397 kg
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza
Respuesta: t = 2,88
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/√64 = 10/8 = 1,25
Estadístico de contraste
t = (123,6 − 120)/1,25 = 2,88
Respuesta
t = 2,88
t0,025; df = 63 = 1,998
|t| > 1,998, así que se rechaza H₀ al nivel del 5 % (bilateral).
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza
Respuesta: n = 112
Tamaño muestral para un contraste: para detectar un desplazamiento real δ con potencia 1 − β en un contraste z unilateral de nivel α, el error típico debe cumplir δ = (z_α + z_β)·σ/√n, así que n = ((z_α + z_β)·σ/δ)², redondeado hacia arriba.
Despejar n
n = ((2,326 + 0,842)·5/1,5)² = 111,5
Redondear hacia arriba
n = 112
Respuesta
n = 112
7.Regresión lineal y correlación
Respuesta: r = 0,9276
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 = 1638 − 27·345/6 = 85,5
Sxx = 139 − 27²/6 = 17,5
Syy = 20323 − 345²/6 = 485,5
Coeficiente de correlación
r = 85,5/√(17,5·485,5) = 0,9276
Respuesta
r = 0,9276
8.Regresión lineal y correlación
Respuesta: e = −1,681
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 = 109/6 = 18,17
Sumas de cuadrados y de productos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −30,5
Recta de regresión
b = −30,5/17,5 = −1,743
a = 18,17 − (−1,743)·3,5 = 24,27
ŷ = 24,27 − 1,743·x
Valor predicho
ŷ = 24,27 + (−1,743)·5,5 = 14,68
Residuo
e = 13 − 14,68 = −1,681
Respuesta
e = −1,681
El punto está por debajo de la recta.
9.Pruebas de chi cuadrado
Respuesta: E = 16,6
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.
Frecuencia esperada
E = 55·32/106 = 16,6
Respuesta
E = 16,6
10.Pruebas de chi cuadrado
Respuesta: χ² = 61,44
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.