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
5570P = ?

Supón que las notas de un examen siguen una distribución normal con media 65 puntos y desviación típica 10 puntos. ¿Qué fracción está entre 55 y 70 puntos? Da P como número decimal.

μ = 65σ = 10x1 = 55x2 = 70
P =
2.Distribución normalDifícil
10 cm0X − Y?

Las alturas X de los hombres e Y de las mujeres de un grupo son independientes y normales: X tiene media 180 cm y desviación típica 10 cm, Y tiene media 170 cm y desviación típica 12 cm. Halla la probabilidad P de que X sea mayor que Y. Redondea z a dos decimales.

μX = 180 cm, σX = 10 cmμY = 170 cm, σY = 12 cm
P =
3.Intervalos de confianzaMedia
n = 30, s = 15,5LU = ?x̄ = 10,5E95%

Una muestra de 30 elementos tiene media 10,5 y desviación típica s = 15,5. La población es aproximadamente normal. Calcula el límite superior del intervalo de confianza del 95 % para la media.

n = 30x̄ = 10,5s = 15,595%t(29) = 2,045
límite superior =
4.Intervalos de confianzaDifícil
σ = 24, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 0,599%

La desviación típica poblacional es 24. ¿Qué tamaño muestral n necesitas para que un intervalo de confianza del 99 % para la media tenga un margen de error de como máximo 0,5?

σ = 24E = 0,599%
n =
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
−1,461,46p = ?

Se afirma que la media de una población es 50; se sabe que la desviación típica poblacional es 10. Una muestra aleatoria de 25 observaciones tiene una media de 52,92. Contrasta H₀: μ = 50 frente a H₁: μ ≠ 50. Halla el p-valor p.

μ₀ = 50σ = 10n = 25x̄ = 52,92H₁: μ ≠ μ₀
p =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 2α = 0,05βσ = 8, potencia 95%, n = ?

Un contraste z unilateral con α = 0,05 debe detectar un desplazamiento de la media de 2 unidades con una potencia del 95 %. La desviación típica es 8. Halla el tamaño muestral mínimo n.

α = 0,05potencia = 95%δ = 2σ = 8zα = 1,645zβ = 1,645
n =
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
xy357569786910011113xy5106080100

La tabla da 5 observaciones emparejadas de x = horas de estudio e y = nota del examen. Halla el coeficiente de determinación r² de la recta de mínimos cuadrados.

n = 5
r² =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
xy2941662183010391246xy5102040ŷ = 28

La tabla da 6 observaciones emparejadas de x = carga en kN e y = alargamiento en mm. Usa la recta de mínimos cuadrados ŷ = a + b·x. ¿Para qué valor x predice la recta ŷ = 28?

n = 6ŷ = 28
x =
9.Pruebas de chi cuadradoMedia
autobúsbicicletacocheTotalestudiantes26163375personal2384576Total492478151

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, autobús».

total de fila = 76total de columna = 49N = 151
E =
10.Pruebas de chi cuadradoDifícil

Una prueba de chi cuadrado de bondad de ajuste compara las frecuencias observadas en 5 categorías con proporciones esperadas totalmente especificadas (no se estima ningún parámetro a partir de los datos). ¿Cuántos grados de libertad df tiene la prueba?

k = 5
df =

3Disoluciones

1.Distribución normal

Respuesta: P = 0,5328

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 = (55 − 65)/10 = −1
z₂ = (70 − 65)/10 = 0,5

Área entre ambos valores

P = Φ(0,5) − Φ(−1) = 0,6915 − 0,1587 = 0,5328

Respuesta

P = 0,5328
2.Distribución normal

Respuesta: P = 0,7389

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 = 180 − 170 = 10 cm, σ = 15,62 cm

Tipificar

z = (0 − 10)/15,62 = −0,64

Probabilidad

P = 1 − Φ(−0,64) = 0,7389

Respuesta

P = 0,7389
3.Intervalos de confianza

Respuesta: límite superior = 16,29

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 = 29, t = 2,045

Margen de error

E = 2,045·15,5/√30 = 5,787

Intervalo

10,5 ± 5,787 → [4,713, 16,29]

Respuesta

límite superior = 16,29
4.Intervalos de confianza

Respuesta: n = 15289

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 = (2,576·24/0,5)² = 15289

Redondear hacia arriba

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

n = 15289

Respuesta

n = 15289
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: p = 0,1443

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 = 10/√25 = 2
z = (52,92 − 50)/2 = 1,46

Área de la cola

Φ(1,46) = 0,9279
1 − Φ(1,46) = 0,0721

p-valor

p = 2·0,0721 = 0,1443

Respuesta

p = 0,1443

p > 0,05, así que no se rechaza H₀ al nivel del 5 %.

6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: n = 174

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 = ((1,645 + 1,645)·8/2)² = 173,2

Redondear hacia arriba

n = 174

Respuesta

n = 174
7.Regresión lineal y correlación

Respuesta: r² = 0,9975

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 = 35/5 = 7
ȳ = 425/5 = 85

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 286
Syy = Σ(y − ȳ)² = 2050

Coeficiente de determinación

r² = 286²/(40·2050) = 0,9975

Respuesta

r² = 0,9975

Aproximadamente el 99,75 % de la variación de y queda explicada por la recta.

8.Regresión lineal y correlación

Respuesta: x = 7,311

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 = 42/6 = 7
ȳ = 161/6 = 26,83

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 263

Recta de regresión

b = 263/70 = 3,757
a = 26,83 − 3,757·7 = 0,5333
ŷ = 0,5333 + 3,757·x

Despeja x

x = (28 − 0,5333)/3,757 = 7,311

Respuesta

x = 7,311
9.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: E = 24,66

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 = 76·49/151 = 24,66

Respuesta

E = 24,66
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.

Grados de libertad

df = 5 − 1 = 4

Respuesta

df = 4

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