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
96,25108,25P = ?

Supón que las puntuaciones de CI siguen una distribución normal con media 100 puntos y desviación típica 15 puntos. ¿Qué fracción está entre 96,25 y 108,25 puntos? Da P como número decimal.

μ = 100σ = 15x1 = 96,25x2 = 108,25
P =
2.Distribución normalDifícil
235240245250255260265gsuperior 85%

Para los pesos de las bolsas, la distribución es normal, con media 250 g y desviación típica 5 g. Arrastra el punto de corte para que el 85 % superior sombreado quede a su derecha. Halla el punto de corte x.

μ = 250 gσ = 5 g85%
x = g
3.Intervalos de confianzaMedia
n = 12, s = 5LUx̄ = 25,5E = ?90%

Una muestra de 12 elementos tiene media 25,5 y desviación típica s = 5. La población es aproximadamente normal. Calcula el margen de error E de un intervalo de confianza del 90 % para la media.

n = 12x̄ = 25,5s = 590%t(11) = 1,796
E =
4.Intervalos de confianzaDifícil
σ = 29, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 1,590%

La desviación típica poblacional es 29. ¿Qué tamaño muestral n necesitas para que un intervalo de confianza del 90 % para la media tenga un margen de error de como máximo 1,5?

σ = 29E = 1,590%
n =
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
t −1,9901,99

Una muestra de 81 estudiantes tiene una nota media de 499 y una desviación típica muestral de 10. Calcula el estadístico de contraste t para H₀: μ = 500.

μ₀ = 500x̄ = 499s = 10n = 81
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
μ₀x̄c

Se hace un contraste z unilateral de H₀: μ = 500 frente a H₁: μ < 500 con α = 0.01 y una muestra de 25; se sabe que la desviación típica es 7.5. En realidad la media es 495.5. Halla la potencia 1 − β del contraste en porcentaje.

μ₀ = 500μ = 495,5σ = 7,5n = 25α = 0,01
1 − β = %
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
xy153617491953216923642573xy1520254060

La tabla da 6 observaciones emparejadas de x = temperatura en °C e y = helados vendidos. Halla el coeficiente de correlación de Pearson r.

n = 6
r =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
xy1383465457579641166xy510405060x = 4

La tabla da 6 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. Predice ŷ para x = 4.

n = 6x = 4
ŷ =
9.Pruebas de chi cuadradoMedia
autobúsbicicletacocheTotalestudiantes8161741personal282943100Total364560141

La tabla de contingencia muestra las frecuencias observadas. Para una prueba de chi cuadrado de independencia, halla la frecuencia esperada E de la casilla «estudiantes, autobús».

total de fila = 41total de columna = 36N = 141
E =
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

Una prueba de chi cuadrado de bondad de ajuste compara las frecuencias observadas en 6 categorías con proporciones esperadas totalmente especificadas (no se estima ningún parámetro a partir de los datos). 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: P = 0,3075

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 = (96,25 − 100)/15 = −0,25
z₂ = (108,25 − 100)/15 = 0,55

Área entre ambos valores

P = Φ(0,55) − Φ(−0,25) = 0,7088 − 0,4013 = 0,3075

Respuesta

P = 0,3075
2.Distribución normal

Respuesta: x = 244,8 g

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) = 0,15

z según la tabla

z ≈ −1,04

De vuelta a las unidades originales

x = 250 − 1,04·5 = 244,8 g

Respuesta

x = 244,8 g
3.Intervalos de confianza

Respuesta: E = 2,592

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 = 11, t = 1,796

Margen de error

E = 1,796·5/√12 = 2,592

Respuesta

E = 2,592
4.Intervalos de confianza

Respuesta: n = 1012

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 = (1,645·29/1,5)² = 1011

Redondear hacia arriba

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

n = 1012

Respuesta

n = 1012
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/√81 = 10/9 = 1,111

Estadístico de contraste

t = (499 − 500)/1,111 = −0,9

Respuesta

t = −0,9
t0,025; df = 80 = 1,99

|t| < 1.99, así que no se rechaza H₀ al nivel del 5 % (bilateral).

6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: 1 − β = 74,98 %

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 = 7,5/√25 = 1,5
x̄c = 500 − 2,326·1,5 = 496,5

z con la media verdadera

z = (496,5 − 495,5)/1,5 = 0,674

Potencia

potencia = P(Z < 0.674) = 74.98%
1 − β = 74,98%

Respuesta

1 − β = 74,98%
7.Regresión lineal y correlación

Respuesta: r = 0,9444

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 = 120/6 = 20
ȳ = 344/6 = 57,33

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 246
Syy = Σ(y − ȳ)² = 969,3

Coeficiente de correlación

r = 246/√(70·969,3) = 0,9444

Respuesta

r = 0,9444
8.Regresión lineal y correlación

Respuesta: ŷ = 46,78

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 = 36/6 = 6
ȳ = 316/6 = 52,67

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 206

Recta de regresión

b = 206/70 = 2,943
a = 52,67 − 2,943·6 = 35,01
ŷ = 35,01 + 2,943·x

Predicción

ŷ = 35,01 + 2,943·4 = 46,78

Respuesta

ŷ = 46,78
9.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: E = 10,47

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 = 41·36/141 = 10,47

Respuesta

E = 10,47
10.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ²crit = 15,09

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 = 6 − 1 = 5

Tabla

χ²crit(df = 5, α = 0,01) = 15,086

Respuesta

χ²crit = 15,086

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

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