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 puntuaciones de CI siguen una distribución normal con media 100 puntos y desviación típica 15 puntos. ¿Qué fracción está entre 92,5 y 103,75 puntos? Da P como número decimal.
μ = 100σ = 15x1 = 92,5x2 = 103,75
P =
2.Distribución normalDifícil
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 15 % inferior sombreado quede a su izquierda. Halla el punto de corte x.
μ = 250 gσ = 5 g15%
x = g
3.Intervalos de confianzaMedia
Una muestra de 10 elementos tiene media 13,5 y desviación típica s = 16. La población es aproximadamente normal. Calcula el límite superior del intervalo de confianza del 95 % para la media.
n = 10x̄ = 13,5s = 1695%t(9) = 2,262
límite superior =
4.Intervalos de confianzaDifícil
Se prueban dos fertilizantes. Grupo de parcelas 1: 25 parcelas, rendimiento medio 97 kg, desviación típica 8 kg. Grupo de parcelas 2: 6 parcelas, media 85 kg, desviación típica 9,5 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.
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
Se comparan dos métodos de enseñanza. Grupo 1: 6 estudiantes, nota media 115, desviación típica 7. Grupo 2: 25 estudiantes, nota media 130,9, desviación típica 10,5. Supón varianzas poblacionales iguales y usa el contraste t de dos muestras con varianza combinada. Halla el estadístico de contraste t para H₀: μ₁ = μ₂, tomando la diferencia como x̄₁ − x̄₂ (grupo 1 menos grupo 2).
n₁ = 6x̄₁ = 115s₁ = 7n₂ = 25x̄₂ = 130,9s₂ = 10,5
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
¿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 2,5? La desviación típica es 20. Calcula el menor tamaño muestral n.
σ = 20E = 2,590%
n =
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
La tabla da 6 observaciones emparejadas de x = antigüedad del coche en años e y = precio en miles de €. Se dan sus sumas. Halla el coeficiente de correlación de Pearson r a partir de estas sumas.
n = 6Σx = 21Σy = 126Σx² = 91Σy² = 2694Σxy = 415
r =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
La tabla da 5 observaciones emparejadas de x = horas de estudio e y = nota del examen. Usa la recta de mínimos cuadrados ŷ = a + b·x. ¿Para qué valor x predice la recta ŷ = 52?
n = 5ŷ = 52
x =
9.Pruebas de chi cuadradoMedia
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 = 1602 × 2
χ² =
10.Pruebas de chi cuadradoDifícil
Se realiza una prueba de chi cuadrado de independencia sobre una tabla de contingencia con 3 filas y 3 columnas (sin contar los totales). ¿Cuántos grados de libertad df tiene la prueba?
3 × 3
df =
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 = (92,5 − 100)/15 = −0,5
z₂ = (103,75 − 100)/15 = 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 = 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: límite superior = 24,94
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 = 2,262
Margen de error
E = 2,262·16/√10 = 11,44
Intervalo
13,5 ± 11,44 → [2,055, 24,94]
Respuesta
límite superior = 24,94
4.Intervalos de confianza
Respuesta: E = 7,696 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 = (24·8² + 5·9,5²)/29 = 68,53
sp = 8,278
Margen de error
E = 2,045·8,278·√(1/25 + 1/6) = 7,696
Respuesta
E = 7,696 kg
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza
Respuesta: t = −3,503
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.
Varianza combinada
sp² = (5·7² + 24·10,5²)/29 = 99,69
sp = 9,984
Error típico
SE = 9,984·√(1/6 + 1/25) = 4,539
Estadístico de contraste
t = (115 − 130,9)/4,539 = −3,503
Respuesta
t = −3,503
Con gl = 29, el valor crítico bilateral al 5 % es 2,045; |t| es mayor, así que se rechaza H₀.
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza
Respuesta: n = 174
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 = (1,645·20/2,5)² = 173,2
Redondear hacia arriba
n = 174
Respuesta
n = 174
7.Regresión lineal y correlación
Respuesta: r = −0,8971
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 = 415 − 21·126/6 = −26
Sxx = 91 − 21²/6 = 17,5
Syy = 2694 − 126²/6 = 48
Coeficiente de correlación
r = −26/√(17,5·48) = −0,8971
Respuesta
r = −0,8971
8.Regresión lineal y correlación
Respuesta: x = 4,138
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 = 25/5 = 5
ȳ = 274/5 = 54,8
Sumas de cuadrados y de productos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 130
Recta de regresión
b = 130/40 = 3,25
a = 54,8 − 3,25·5 = 38,55
ŷ = 38,55 + 3,25·x
Despeja x
x = (52 − 38,55)/3,25 = 4,138
Respuesta
x = 4,138
9.Pruebas de chi cuadrado
Respuesta: χ² = 21,12
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.
gl = 1. Con α = 0,05 el valor crítico es 3,841, así que H₀ (independencia) se rechaza.
10.Pruebas de chi cuadrado
Respuesta: df = 4
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.