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 0,8064. Halla z con dos decimales.
A = 0,8064
z =
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 15 % superior sombreado quede a su derecha. Halla el punto de corte x.
μ = 500 hσ = 40 h15%
x = h
3.Intervalos de confianzaMedia
Una muestra de 30 elementos tiene media 11,5 y desviación típica s = 3,5. La población es aproximadamente normal. Calcula el límite inferior del intervalo de confianza del 95 % para la media.
n = 30x̄ = 11,5s = 3,595%t(29) = 2,045
límite inferior =
4.Intervalos de confianzaDifícil
La desviación típica poblacional es 11. ¿Qué tamaño muestral n necesitas para que un intervalo de confianza del 95 % para la media tenga un margen de error de como máximo 1,5?
σ = 11E = 1,595%
n =
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaMedia
Una muestra de 81 estudiantes tiene una nota media de 498,8 y una desviación típica muestral de 8. Calcula el estadístico de contraste t para H₀: μ = 500.
μ₀ = 500x̄ = 498,8s = 8n = 81
t =
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianzaDifícil
En un ensayo se recuperan 40 de 200 pacientes con el tratamiento A y 31 de 100 pacientes con el tratamiento B. Usando la proporción combinada, halla el estadístico de contraste z para H₀: p₁ = p₂.
x₁ = 40n₁ = 200x₂ = 31n₂ = 100
z =
7.Regresión lineal y correlaciónMedia
La tabla da 6 observaciones emparejadas de x = horas de estudio e y = nota del examen. Se dan sus sumas. Halla el coeficiente de correlación de Pearson r a partir de estas sumas.
La tabla da 5 observaciones emparejadas de x = antigüedad del coche en años e y = precio en miles de €. Usa la recta de mínimos cuadrados ŷ = a + b·x. Se hace una nueva observación (3,5, 21). Halla su residuo e = y − ŷ.
n = 5(3,5, 21)
e =
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 = 2002 × 3
χ² =
10.Pruebas de chi cuadradoDifícil
Una prueba de chi cuadrado de bondad de ajuste compara las frecuencias observadas en 3 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 = 1,3
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 + 0,8064)/2 = 0,9032
Lee la tabla de z al revés
Busca 0,9032 dentro de la tabla y lee z.
z = 1,30
Respuesta
z = 1,30
2.Distribución normal
Respuesta: x = 542 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) = 0,85
z según la tabla
z ≈ 1,04
De vuelta a las unidades originales
x = 500 + 1,04·40 = 542 h
Respuesta
x = 542 h
3.Intervalos de confianza
Respuesta: límite inferior = 10,19
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.
Valor crítico
df = n − 1 = 29, t = 2,045
Margen de error
E = 2,045·3,5/√30 = 1,307
Intervalo
11,5 ± 1,307 → [10,19, 12,81]
Respuesta
límite inferior = 10,19
4.Intervalos de confianza
Respuesta: n = 207
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 = (1,96·11/1,5)² = 206,6
Redondear hacia arriba
El tamaño muestral es un número entero, y redondear hacia abajo haría el margen demasiado grande.
n = 207
Respuesta
n = 207
5.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza
Respuesta: t = −1,35
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/√81 = 8/9 = 0,8889
Estadístico de contraste
t = (498,8 − 500)/0,8889 = −1,35
Respuesta
t = −1,35
t0,025; df = 80 = 1,99
|t| < 1.99, así que no se rechaza H₀ al nivel del 5 % (bilateral).
6.Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza
Respuesta: z = −2,113
Hypothesis test: the test statistic = (estimate − value under H₀)/(standard error under H₀). The p-value is the probability, assuming H₀ is true, of a statistic at least as extreme as the one observed: the area in one tail for a one-sided H₁, twice the tail area for a two-sided H₁. Reject H₀ when p ≤ α.
Proporciones muestrales
p̂₁ = 40/200 = 0,2
p̂₂ = 31/100 = 0,31
p̂ = 71/300 = 0,2367
Error típico bajo H₀
SE = √(0,2367·0,7633·(1/200 + 1/100)) = 0,05206
Estadístico de contraste
z = (0,2 − 0,31)/0,05206 = −2,113
Respuesta
z = −2,113
|z| > 1,96, así que se rechaza H₀ al nivel del 5 % (bilateral).
7.Regresión lineal y correlación
Respuesta: r = 0,9843
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.
Sumas centradas
Sxy = 2741 − 36·399/6 = 347
Sxx = 286 − 36²/6 = 70
Syy = 28309 − 399²/6 = 1776
Coeficiente de correlación
r = 347/√(70·1776) = 0,9843
Respuesta
r = 0,9843
8.Regresión lineal y correlación
Respuesta: e = 3,6
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 = 15/5 = 3
ȳ = 92/5 = 18,4
Sumas de cuadrados y de productos
Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −20
Recta de regresión
b = −20/10 = −2
a = 18,4 − (−2)·3 = 24,4
ŷ = 24,4 − 2·x
Valor predicho
ŷ = 24,4 + (−2)·3,5 = 17,4
Residuo
e = 21 − 17,4 = 3,6
Respuesta
e = 3,6
El punto está por encima de la recta.
9.Pruebas de chi cuadrado
Respuesta: χ² = 0,6019
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 = 2. Con α = 0,05 el valor crítico es 5,991, así que H₀ (independencia) no se rechaza.
10.Pruebas de chi cuadrado
Respuesta: χ²crit = 5,991
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 = 3 − 1 = 2
Tabla
χ²crit(df = 2, α = 0,05) = 5,991
Respuesta
χ²crit = 5,991
Rechaza H₀ si el χ² calculado es mayor que este valor.