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
240,25255P = ?

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
380420460500540580620hsuperior 95%

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
n = 13, sd​ = 10LUd̄ = −7,2E = ?95%

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
μ₁ − μ₂, t(19) = 1,7290L = ?Ux̄₁ − x̄₂E90%

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.

n₁ = 13x̄₁ = 26s₁ = 4n₂ = 8x̄₂ = 38s₂ = 790%t(19) = 1,729
límite inferior = kg
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
t −1,99801,998

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
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 5α = 0,05βσ = 18, potencia 80%, n = ?

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.

α = 0,05potencia = 80%δ = 5σ = 18zα = 1,645zβ = 0,842
n =
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
xy174320522367267229853292xy202530406080

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
xy254961181410161219xy5105101520ŷ = 10

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
sínoTotalhombres443680mujeres194160Total6377140

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
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 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.

Frecuencias esperadas

hombres: 80·63/140 = 36, 80·77/140 = 44
mujeres: 60·63/140 = 27, 60·77/140 = 33

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (44 − 36)²/36 + (36 − 44)²/44 + (19 − 27)²/27 + (41 − 33)²/33
χ² = 7,542

Respuesta

χ² = 7,542

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.

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