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 a la derecha de z = 0,2296

Arrastra z para que el área sombreada bajo la curva normal estándar, a la derecha de z, sea 0,2296. Halla z con dos decimales.

A = 0,2296
z =
2.Distribución normalDifícil
157164171178185192199cmsuperior 30%

Para las estaturas de los hombres adultos, la distribución es normal, con media 178 cm y desviación típica 7 cm. Arrastra el punto de corte para que el 30 % superior sombreado quede a su derecha. Halla el punto de corte x.

μ = 178 cmσ = 7 cm30%
x = cm
3.Intervalos de confianzaMedia
x̄E₁ = 1,290%, n = 25x̄E₂ = ?90%, n = 100

Un intervalo de confianza del 90 % para una media, basado en 25 observaciones y una σ conocida, tiene un margen de error de 1,2. ¿Cuál es el margen de error E₂ si el mismo estudio usa 100 observaciones?

90%n₁ = 25E₁ = 1,2n₂ = 100
E₂ =
4.Intervalos de confianzaDifícil
σ = 16, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 0,590%

La desviación típica poblacional es 16. ¿Qué tamaño muestral n necesitas para que un intervalo de confianza del 90 % para la media tenga un margen de error de como máximo 0,5?

σ = 16E = 0,590%
n =
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
t −1,98401,984

Una muestra de 100 estudiantes tiene una nota media de 74,28 y una desviación típica muestral de 8. Calcula el estadístico de contraste t para H₀: μ = 75.

μ₀ = 75x̄ = 74,28s = 8n = 100
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 4α = 0,05βσ = 26, potencia 90%, n = ?

Un contraste z unilateral con α = 0,05 debe detectar un desplazamiento de la media de 4 unidades con una potencia del 90 %. La desviación típica es 26. Halla el tamaño muestral mínimo n.

α = 0,05potencia = 90%δ = 4σ = 26zα = 1,645zβ = 1,282
n =
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
xy260366472573673xy246606570

La tabla da 5 observaciones emparejadas de x = horas de estudio e y = nota del examen. Halla el coeficiente de correlación de Pearson r.

n = 5
r =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
xy1665198822932511128129xy20256080100120ŷ = 75

La tabla da 5 observaciones emparejadas de x = temperatura en °C e y = helados vendidos. Usa la recta de mínimos cuadrados ŷ = a + b·x. ¿Para qué valor x predice la recta ŷ = 75?

n = 5ŷ = 75
x =
9.Pruebas de chi cuadradoMedia
autobúsbicicletacocheTotalestudiantes9222960personal154243100Total246472160

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 × 3
χ² =
10.Pruebas de chi cuadradoDifícil
sínoTotallínea 1196180línea 2124860línea 3293160Total60140200dfα = 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 = 0,01 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 = 0,01
χ² =

3Disoluciones

1.Distribución normal

Respuesta: z = 0,74

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 − 0,2296 = 0,7704

Lee la tabla de z al revés

Busca 0,7704 dentro de la tabla y lee z.

z = 0,74

Respuesta

z = 0,74
2.Distribución normal

Respuesta: x = 181,6 cm

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) = 0,7

z según la tabla

z ≈ 0,52

De vuelta a las unidades originales

x = 178 + 0,52·7 = 181,6 cm

Respuesta

x = 181,6 cm
3.Intervalos de confianza

Respuesta: E₂ = 0,6

Confidence interval for a mean: x̄ ± margin of error. With a known population σ the margin is z·σ/√n; with only the sample standard deviation s, use t with n − 1 degrees of freedom: t·s/√n. Critical values: z = 1,645 (90%), 1,96 (95%), 2,576 (99%). To get a margin E or smaller, you need n ≥ (z·σ/E)², rounded up.

Relación de márgenes

E₂/E₁ = (1,645/1,645)·√(25/100) = 0,5

Nuevo margen

E₂ = 1,2·0,5 = 0,6

Respuesta

E₂ = 0,6
4.Intervalos de confianza

Respuesta: n = 2771

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 = (1,645·16/0,5)² = 2771

Redondear hacia arriba

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

n = 2771

Respuesta

n = 2771
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: t = −0,9

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 = 8/√100 = 8/10 = 0,8

Estadístico de contraste

t = (74,28 − 75)/0,8 = −0,9

Respuesta

t = −0,9
t0,025; df = 99 = 1,984

|t| < 1.984, así que no se rechaza H₀ al nivel del 5 % (bilateral).

6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: n = 362

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 + 1,282)·26/4)² = 362

Redondear hacia arriba

n = 362

Respuesta

n = 362
7.Regresión lineal y correlación

Respuesta: r = 0,9125

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 = 20/5 = 4
ȳ = 344/5 = 68,8

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 33
Syy = Σ(y − ȳ)² = 130,8

Coeficiente de correlación

r = 33/√(10·130,8) = 0,9125

Respuesta

r = 0,9125
8.Regresión lineal y correlación

Respuesta: x = 17,59

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 = 110/5 = 22
ȳ = 486/5 = 97,2

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 90
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 453

Recta de regresión

b = 453/90 = 5,033
a = 97,2 − 5,033·22 = −13,53
ŷ = −13,53 + 5,033·x

Despeja x

x = (75 − (−13,53))/5,033 = 17,59

Respuesta

x = 17,59
9.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ² = 0,5037

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

estudiantes: 60·24/160 = 9, 60·64/160 = 24, 60·72/160 = 27
personal: 100·24/160 = 15, 100·64/160 = 40, 100·72/160 = 45

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (9 − 9)²/9 + (22 − 24)²/24 + (29 − 27)²/27 + (15 − 15)²/15 + (42 − 40)²/40 + (43 − 45)²/45
χ² = 0,5037

Respuesta

χ² = 0,5037

gl = 2. Con α = 0,05 el valor crítico es 5,991, así que H₀ (independencia) no se rechaza.

10.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ² = 13,95

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

línea 1: 24, 56
línea 2: 18, 42
línea 3: 18, 42

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (19 − 24)²/24 + (61 − 56)²/56 + (12 − 18)²/18 + (48 − 42)²/42 + (29 − 18)²/18 + (31 − 42)²/42
χ² = 13,95

Decisión

df = 2, χ²crit = 9,210
13,95 > 9,210

Respuesta

χ² = 13,95

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

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