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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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.