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 los pesos de las bolsas siguen una distribución normal con media 250 g y desviación típica 5 g. ¿Qué fracción está entre 240,25 y 255 g? Da P como número decimal.
μ = 250σ = 5x1 = 240,25x2 = 255
P =
2.Distribución normalDifícil
Para las duraciones de las baterías, la distribución es normal, con media 500 h y desviación típica 40 h. Arrastra el punto de corte para que el 95 % superior sombreado quede a su derecha. Halla el punto de corte x.
μ = 500 hσ = 40 h95%
x = h
3.Intervalos de confianzaMedia
Se mide la tensión arterial de 13 pacientes antes y después de un tratamiento. Las diferencias d = antes − después (mmHg) tienen media −7,2 y desviación típica 1. Halla el margen de error E del intervalo de confianza del 95 % para la diferencia media.
n = 13d̄ = −7,2sd = 195%t(12) = 2,179
E = mmHg
4.Intervalos de confianzaDifícil
Se prueban dos fertilizantes. Grupo de parcelas 1: 13 parcelas, rendimiento medio 26 kg, desviación típica 4 kg. Grupo de parcelas 2: 8 parcelas, media 38 kg, desviación típica 7 kg. Supón varianzas iguales (t con varianza combinada, gl = n₁ + n₂ − 2). Halla el límite inferior del intervalo de confianza del 90 % para μ₁ − μ₂.
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
Una muestra de 64 estudiantes tiene una nota media de 122,5 y una desviación típica muestral de 12. Calcula el estadístico de contraste t para H₀: μ = 120.
μ₀ = 120x̄ = 122,5s = 12n = 64
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
Un contraste z unilateral con α = 0,05 debe detectar un desplazamiento de la media de 5 unidades con una potencia del 80 %. La desviación típica es 18. Halla el tamaño muestral mínimo n.
La tabla da 6 observaciones emparejadas de x = temperatura en °C e y = helados vendidos. Halla el coeficiente de determinación r² de la recta de mínimos cuadrados.
n = 6
r² =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
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 = 10?
n = 6ŷ = 10
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 = 1402 × 2
χ² =
10.Pruebas de chi cuadradoDifícil
Una prueba de chi cuadrado de bondad de ajuste compara las frecuencias observadas en 11 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 = 0,8158
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 = (240,25 − 250)/5 = −1,95
z₂ = (255 − 250)/5 = 1
Área entre ambos valores
P = Φ(1) − Φ(−1,95) = 0,8413 − 0,02559 = 0,8158
Respuesta
P = 0,8158
2.Distribución normal
Respuesta: x = 434 h
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) = 0,05
z según la tabla
z ≈ −1,64
De vuelta a las unidades originales
x = 500 − 1,64·40 = 434 h
Respuesta
x = 434 h
3.Intervalos de confianza
Respuesta: E = 0,6043 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 = 12, t = 2,179
Margen de error
E = 2,179·1/√13 = 0,6043
Respuesta
E = 0,6043 mmHg
4.Intervalos de confianza
Respuesta: límite inferior = −16,12 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 = (12·4² + 7·7²)/19 = 28,16
sp = 5,306
Margen de error
E = 1,729·5,306·√(1/13 + 1/8) = 4,123
Intervalo
−12 ± 4,123 → [−16,12, −7,877]
Respuesta
límite inferior = −16,12 kg
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza
Respuesta: t = 1,667
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 = 12/√64 = 12/8 = 1,5
Estadístico de contraste
t = (122,5 − 120)/1,5 = 1,667
Respuesta
t = 1,667
t0,025; df = 63 = 1,998
|t| < 1.998, así que no se rechaza H₀ al nivel del 5 % (bilateral).
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza
Respuesta: n = 81
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 + 0,842)·18/5)² = 80,16
Redondear hacia arriba
n = 81
Respuesta
n = 81
7.Regresión lineal y correlación
Respuesta: r² = 0,9878
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 = 147/6 = 24,5
ȳ = 411/6 = 68,5
Sumas de cuadrados y de productos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 157,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 523,5
Syy = Σ(y − ȳ)² = 1762
Coeficiente de determinación
r² = 523,5²/(157,5·1762) = 0,9878
Respuesta
r² = 0,9878
Aproximadamente el 98,78 % de la variación de y queda explicada por la recta.
8.Regresión lineal y correlación
Respuesta: x = 5,262
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 = 74/6 = 12,33
Sumas de cuadrados y de productos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 94
Recta de regresión
b = 94/70 = 1,343
a = 12,33 − 1,343·7 = 2,933
ŷ = 2,933 + 1,343·x
Despeja x
x = (10 − 2,933)/1,343 = 5,262
Respuesta
x = 5,262
9.Pruebas de chi cuadrado
Respuesta: χ² = 7,542
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: χ²crit = 23,21
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 = 11 − 1 = 10
Tabla
χ²crit(df = 10, α = 0,01) = 23,209
Respuesta
χ²crit = 23,209
Rechaza H₀ si el χ² calculado es mayor que este valor.