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 = 0,9700

Arrastra z para que el área sombreada entre −z y z bajo la curva normal estándar sea 0,9700. Halla z con dos decimales.

A = 0,9700
z =
2.Distribución normalDifícil
μ = 32x = ?80%

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 80 % de los datos (el percentil 80).

μ = 32σ = 6P = 80%
x = min
3.Intervalos de confianzaMedia
n = 11, s = 9,5LUx̄ = 58,5E = ?90%

Una muestra de 11 elementos tiene media 58,5 y desviación típica s = 9,5. La población es aproximadamente normal. Calcula el margen de error E de un intervalo de confianza del 90 % para la media.

n = 11x̄ = 58,5s = 9,590%t(10) = 1,812
E =
4.Intervalos de confianzaDifícil
p = 0,5, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0,02590%

No se sabe nada de antemano sobre la proporción de productos defectuosos. ¿Cuántos productos n hay que inspeccionar para que un intervalo de confianza del 90 % para la proporción tenga un margen de error de como máximo 0,025?

p = 0,5E = 0,02590%
n =
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
−2,5p = ?

Se afirma que la media de una población es 50; se sabe que la desviación típica poblacional es 24. Una muestra aleatoria de 144 observaciones tiene una media de 45. Contrasta H₀: μ = 50 frente a H₁: μ < 50. Halla el p-valor p.

μ₀ = 50σ = 24n = 144x̄ = 45H₁: μ < μ₀
p =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
σ = 5, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 1,590%

¿Qué tamaño debe tener una muestra para que el intervalo de confianza del 90 % para una media tenga un margen de error de como mucho 1,5? La desviación típica es 5. Calcula el menor tamaño muestral n.

σ = 5E = 1,590%
n =
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
xy12521831841451268xy2461020

La tabla da 6 observaciones emparejadas de x = antigüedad del coche en años e y = precio en miles de €. Halla el coeficiente de correlación de Pearson r.

n = 6
r =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
xy17671976218123872510927118xy202580100120x = 20

La tabla da 6 observaciones emparejadas de x = temperatura en °C e y = helados vendidos. Usa la recta de mínimos cuadrados ŷ = a + b·x. Predice ŷ para x = 20.

n = 6x = 20
ŷ =
9.Pruebas de chi cuadradoMedia
mejoróno mejoróTotalfármaco nuevo6139100placebo651580Total12654180

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 × 2
χ² =
10.Pruebas de chi cuadradoDifícil
aptono aptoTotalplanta A641680planta B404080planta C162440Total12080200dfα = 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 = 2003 × 2α = 0,05
χ² =

3Disoluciones

1.Distribución normal

Respuesta: z = 2,17

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 + 0,9700)/2 = 0,9850

Lee la tabla de z al revés

Busca 0,9850 dentro de la tabla y lee z.

z = 2,17

Respuesta

z = 2,17
2.Distribución normal

Respuesta: x = 37,05 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) = 0,8 → z = 0,8416

Vuelta a x

x = 32 + 0,8416·6 = 37,05 min

Respuesta

x = 37,05 min
3.Intervalos de confianza

Respuesta: E = 5,19

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 = 10, t = 1,812

Margen de error

E = 1,812·9,5/√11 = 5,19

Respuesta

E = 5,19
4.Intervalos de confianza

Respuesta: n = 1083

Confidence interval for a proportion: p̂ ± z·√(p̂(1 − p̂)/n), where p̂ = x/n. To reach a margin E you need n ≥ z²·p(1 − p)/E², rounded up; without a prior estimate use p = 0,5, which gives the largest n.

Despejar n

n = 1,645²·0,5·0,5/0,025² = 1082

Redondear hacia arriba

n = 1083

Respuesta

n = 1083
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: p = 0,00621

Hypothesis test: the test statistic = (estimate − value under H₀)/(standard error under H₀). The p-value is the probability, assuming H₀ is true, of a statistic at least as extreme as the one observed: the area in one tail for a one-sided H₁, twice the tail area for a two-sided H₁. Reject H₀ when p ≤ α.

Estadístico de contraste

SE = σ/√n = 24/√144 = 2
z = (45 − 50)/2 = −2,5

Área de la cola

Φ(2,5) = 0,9938
1 − Φ(2,5) = 0,0062

p-valor

p = 0,00621

Respuesta

p = 0,00621

p ≤ 0,05, así que se rechaza H₀ al nivel del 5 %.

6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: n = 31

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).

Despejar n

n = (1,645·5/1,5)² = 30,07

Redondear hacia arriba

n = 31

Respuesta

n = 31
7.Regresión lineal y correlación

Respuesta: r = −0,9728

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 = 95/6 = 15,83

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −53,5
Syy = Σ(y − ȳ)² = 172,8

Coeficiente de correlación

r = −53,5/√(17,5·172,8) = −0,9728

Respuesta

r = −0,9728
8.Regresión lineal y correlación

Respuesta: ŷ = 79,38

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 = 132/6 = 22
ȳ = 538/6 = 89,67

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 360

Recta de regresión

b = 360/70 = 5,143
a = 89,67 − 5,143·22 = −23,48
ŷ = −23,48 + 5,143·x

Predicción

ŷ = −23,48 + 5,143·20 = 79,38

Respuesta

ŷ = 79,38
9.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ² = 8,679

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

fármaco nuevo: 100·126/180 = 70, 100·54/180 = 30
placebo: 80·126/180 = 56, 80·54/180 = 24

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (61 − 70)²/70 + (39 − 30)²/30 + (65 − 56)²/56 + (15 − 24)²/24
χ² = 8,679

Respuesta

χ² = 8,679

gl = 1. Con α = 0,05 el valor crítico es 3,841, así que H₀ (independencia) se rechaza.

10.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ² = 23,33

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

planta A: 48, 32
planta B: 48, 32
planta C: 24, 16

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (64 − 48)²/48 + (16 − 32)²/32 + (40 − 48)²/48 + (40 − 32)²/32 + (16 − 24)²/24 + (24 − 16)²/16
χ² = 23,33

Decisión

df = 2, χ²crit = 5,991
23,33 > 5,991

Respuesta

χ² = 23,33

χ² está por encima del valor crítico, así que se rechaza H₀: las variables parecen estar relacionadas.

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