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 entre −z y z = 0,8132

Arrastra z para que el área sombreada entre −z y z bajo la curva normal estándar sea 0,8132. Halla z con dos decimales.

A = 0,8132
z =
2.Distribución normalDifícil
μ = 65x = ?75%

Supón que las notas de un examen siguen una distribución normal con media 65 puntos y desviación típica 10 puntos. Halla el valor x por debajo del cual queda el 75 % de los datos (el percentil 75).

μ = 65σ = 10P = 75%
x = puntos
3.Intervalos de confianzaMedia
n = 15, sd​ = 20LUd̄ = −5,6E = ?99%

Se mide la tensión arterial de 15 pacientes antes y después de un tratamiento. Las diferencias d = antes − después (mmHg) tienen media −5,6 y desviación típica 2. Halla el margen de error E del intervalo de confianza del 99 % para la diferencia media.

n = 15d̄ = −5,6sd = 299%t(14) = 2,977
E = mmHg
4.Intervalos de confianzaDifícil
n = 20Lσ = ?s = 10,895%

Los diámetros de 20 ejes mecanizados tienen una desviación típica muestral de 10,8 µm. Suponiendo que los diámetros siguen una distribución normal, halla el límite superior σ del intervalo de confianza del 95 % para la desviación típica poblacional. Con gl = 19, el 2,5 % de la distribución χ² queda por debajo de 8,907 y el 2,5 % queda por encima de 32,852.

n = 20s = 10,8 µmχ² = 8,907, 32,852
σ = µm
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
t −1,98401,984

Una muestra de 100 estudiantes tiene una nota media de 499,3 y una desviación típica muestral de 8. Calcula el estadístico de contraste t para H₀: μ = 500.

μ₀ = 500x̄ = 499,3s = 8n = 100
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
z −1,9601,96

Una muestra de 64 medidas tiene media 77,3. La desviación típica poblacional es 20. Calcula el límite superior U del intervalo de confianza del 95 % para la media.

x̄ = 77,3σ = 20n = 6495%
U =
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
xy17912010123113261292914732174xy202530100150

La tabla da 6 observaciones emparejadas de x = temperatura en °C e y = helados vendidos. Halla el coeficiente de correlación de Pearson r.

n = 6
r =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
xy234661081410191224xy5101020x = 5

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. Se hace una nueva observación (5, 6). Halla su residuo e = y − ŷ.

n = 6(5, 6)
e =
9.Pruebas de chi cuadradoMedia
sin defectolevegraveTotalturno de día422741110turno de noche14104367Total563784177

La tabla de contingencia muestra las frecuencias observadas. Para una prueba de chi cuadrado de independencia, halla la frecuencia esperada E de la casilla «turno de día, grave».

total de fila = 110total de columna = 84N = 177
E =
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 = 0,05.

α = 0,05
χ²crit =

3Disoluciones

1.Distribución normal

Respuesta: z = 1,32

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 + 0,8132)/2 = 0,9066

Lee la tabla de z al revés

Busca 0,9066 dentro de la tabla y lee z.

z = 1,32

Respuesta

z = 1,32
2.Distribución normal

Respuesta: x = 71,75 puntos

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.

z del percentil

Φ(z) = 0,75 → z = 0,6745

Vuelta a x

x = 65 + 0,6745·10 = 71,75 puntos

Respuesta

x = 71,75 puntos
3.Intervalos de confianza

Respuesta: E = 1,537 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 = 14, t = 2,977

Margen de error

E = 2,977·2/√15 = 1,537

Respuesta

E = 1,537 mmHg
4.Intervalos de confianza

Respuesta: σ = 15,77 µm

Intervalo para una varianza: (n − 1)s²/σ² sigue una distribución χ² con n − 1 grados de libertad. El intervalo del 95 % para σ² va desde (n − 1)s² dividido entre el valor χ² superior (con el 2,5 % por encima) hasta (n − 1)s² dividido entre el valor χ² inferior (con el 2,5 % por debajo); el intervalo para σ es la raíz cuadrada de ambos límites. No es simétrico respecto a s.

Suma de cuadrados

(n − 1)s² = 19·10,8² = 2216

Límites para σ²

2216/32,852 = 67,46
2216/8,907 = 248,8

Límite para σ

σ = √248,8 = 15,77 µm

Respuesta

σ = 15,77 µm

Intervalo del 95 % para σ: [8,213, 15,77] µm.

5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza

Respuesta: t = −0,875

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 = (499,3 − 500)/0,8 = −0,875

Respuesta

t = −0,875
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: U = 82,2

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).

Margen de error

E = 1,96·20/√64 = 4,9

Límite del intervalo

U = 77,3 + 4,9 = 82,2

Respuesta

U = 82,2
7.Regresión lineal y correlación

Respuesta: r = 0,9844

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 = 755/6 = 125,8

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 157,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 853,5
Syy = Σ(y − ȳ)² = 4773

Coeficiente de correlación

r = 853,5/√(157,5·4773) = 0,9844

Respuesta

r = 0,9844
8.Regresión lineal y correlación

Respuesta: e = −2,438

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 = 76/6 = 12,67

Sumas de cuadrados y de productos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 148

Recta de regresión

b = 148/70 = 2,114
a = 12,67 − 2,114·7 = −2,133
ŷ = −2,133 + 2,114·x

Valor predicho

ŷ = −2,133 + 2,114·5 = 8,438

Residuo

e = 6 − 8,438 = −2,438

Respuesta

e = −2,438

El punto está por debajo de la recta.

9.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: E = 52,2

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 = 110·84/177 = 52,2

Respuesta

E = 52,2
10.Pruebas de chi cuadrado

Respuesta: χ²crit = 18,31

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 = 0,05) = 18,307

Respuesta

χ²crit = 18,307

Rechaza H₀ si el χ² calculado es mayor que este valor.

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