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
246,25259,25P = ?

Supón que los pesos de las bolsas siguen una distribución normal con media 250 g y desviación típica 5 g. ¿Qué fracción está entre 246,25 y 259,25 g? Da P como número decimal.

μ = 250σ = 5x1 = 246,25x2 = 259,25
P =
2.Distribución normalDifícil
0,02 mm0D − d?

Los diámetros D de los agujeros son normales con media 25,02 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 = 25,02 mm, σ = 0,015 mmeje: μ = 25 mm, σ = 0,02 mm
P =
3.Intervalos de confianzaMedia
n = 9, sd​ = 6,80L = ?Ud̄ = −6E95%

Se mide la tensión arterial de 9 pacientes antes y después de un tratamiento. Las diferencias d = antes − después (mmHg) tienen media −6 y desviación típica 6,8. Halla el límite inferior del intervalo de confianza del 95 % para la diferencia media.

n = 9d̄ = −6sd = 6,895%t(8) = 2,306
límite inferior = mmHg
4.Intervalos de confianzaDifícil
μ₁ − μ₂, t(24) = 2,0640LUx̄₁ − x̄₂E = ?95%

Se prueban dos fertilizantes. Grupo de parcelas 1: 11 parcelas, rendimiento medio 58 kg, desviación típica 10 kg. Grupo de parcelas 2: 15 parcelas, media 61,5 kg, desviación típica 1 kg. Supón varianzas iguales (t con varianza combinada, gl = n₁ + n₂ − 2). Halla el margen de error E del intervalo de confianza del 95 % para μ₁ − μ₂.

n₁ = 11x̄₁ = 58s₁ = 10n₂ = 15x̄₂ = 61,5s₂ = 195%t(24) = 2,064
E = kg
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
t −2,0302,03

Una muestra de 36 estudiantes tiene una nota media de 120,8 y una desviación típica muestral de 4. Calcula el estadístico de contraste t para H₀: μ = 120.

μ₀ = 120x̄ = 120,8s = 4n = 36
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
z −1,9601,96

Una muestra de 81 medidas tiene media 49,2. La desviación típica poblacional es 4. Calcula el límite inferior L del intervalo de confianza del 95 % para la media.

x̄ = 49,2σ = 4n = 8195%
L =
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
xy284176258321041xy5102040

La tabla da 5 observaciones emparejadas de x = carga en kN e y = alargamiento en mm. Halla el coeficiente de correlación de Pearson r.

n = 5
r =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
xy167918101201132211424126xy2080100120x = 21

La tabla da 5 observaciones emparejadas de x = temperatura en °C e y = helados vendidos. Usa la recta de mínimos cuadrados ŷ = a + b·x. Se hace una nueva observación (21, 109). Halla su residuo e = y − ŷ.

n = 5(21, 109)
e =
9.Pruebas de chi cuadradoMedia
bajomedioaltoTotalurbano19283380rural175330100Total368163180

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 = 1802 × 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

Una prueba de chi cuadrado de bondad de ajuste comprueba si las frecuencias en 6 categorías siguen una distribución de Poisson cuya media se estima a partir de los mismos datos. Con la tabla, halla el valor crítico χ²crit para el nivel de significación α = 0,05.

α = 0,05
χ²crit =

3Disoluciones

1.Distribución normal

Respuesta: P = 0,7412

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 = (246,25 − 250)/5 = −0,75
z₂ = (259,25 − 250)/5 = 1,85

Área entre ambos valores

P = Φ(1,85) − Φ(−0,75) = 0,9678 − 0,2266 = 0,7412

Respuesta

P = 0,7412
2.Distribución normal

Respuesta: P = 0,7881

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 = 25,02 − 25 = 0,02 mm, σ = 0,025 mm

Tipificar

z = (0 − 0,02)/0,025 = −0,8

Probabilidad

P = 1 − Φ(−0,8) = 0,7881

Respuesta

P = 0,7881
3.Intervalos de confianza

Respuesta: límite inferior = −11,23 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 = 8, t = 2,306

Margen de error

E = 2,306·6,8/√9 = 5,227

Intervalo

−6 ± 5,227 → [−11,23, −0,7731]

Respuesta

límite inferior = −11,23 mmHg
4.Intervalos de confianza

Respuesta: E = 5,326 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 = (10·10² + 14·1²)/24 = 42,25
sp = 6,5

Margen de error

E = 2,064·6,5·√(1/11 + 1/15) = 5,326

Respuesta

E = 5,326 kg
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: t = 1,2

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 = 4/√36 = 4/6 = 0,6667

Estadístico de contraste

t = (120,8 − 120)/0,6667 = 1,2

Respuesta

t = 1,2
t0,025; df = 35 = 2,03

|t| < 2.03, así que no se rechaza H₀ al nivel del 5 % (bilateral).

6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: L = 48,33

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 = 1,96·4/√81 = 0,8711

Límite del intervalo

L = 49,2 − 0,8711 = 48,33

Respuesta

L = 48,33
7.Regresión lineal y correlación

Respuesta: r = 0,9992

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 = 123/5 = 24,6

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 162
Syy = Σ(y − ȳ)² = 657,2

Coeficiente de correlación

r = 162/√(40·657,2) = 0,9992

Respuesta

r = 0,9992
8.Regresión lineal y correlación

Respuesta: e = −2,95

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 = 100/5 = 20
ȳ = 533/5 = 106,6

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 214

Recta de regresión

b = 214/40 = 5,35
a = 106,6 − 5,35·20 = −0,4
ŷ = −0,4 + 5,35·x

Valor predicho

ŷ = −0,4 + 5,35·21 = 111,9

Residuo

e = 109 − 111,9 = −2,95

Respuesta

e = −2,95

El punto está por debajo de la recta.

9.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ² = 5,82

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

urbano: 80·36/180 = 16, 80·81/180 = 36, 80·63/180 = 28
rural: 100·36/180 = 20, 100·81/180 = 45, 100·63/180 = 35

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (19 − 16)²/16 + (28 − 36)²/36 + (33 − 28)²/28 + (17 − 20)²/20 + (53 − 45)²/45 + (30 − 35)²/35
χ² = 5,82

Respuesta

χ² = 5,82

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 = 9,488

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 − 1 = 4

Tabla

χ²crit(df = 4, α = 0,05) = 9,488

Respuesta

χ²crit = 9,488

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

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