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 = 0,8064

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
380420460500540580620hsuperior 15%

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
n = 30, s = 3,5L = ?Ux̄ = 11,5E95%

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
σ = 11, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 1,595%

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
t −1,9901,99

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
−1,961,96z = ?

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
xy1443535557739811193xy510406080

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.

n = 6Σx = 36Σy = 399Σx² = 286Σy² = 28309Σxy = 2741
r =
8.Regresión lineal y correlaciónDifícil
xy123219320415515xy241520x = 3,5

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
sin defectolevegraveTotalturno de día18342880turno de noche225642120Total409070200

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
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 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.

Frecuencias esperadas

turno de día: 80·40/200 = 16, 80·90/200 = 36, 80·70/200 = 28
turno de noche: 120·40/200 = 24, 120·90/200 = 54, 120·70/200 = 42

Estadístico de chi cuadrado

χ² = (18 − 16)²/16 + (34 − 36)²/36 + (28 − 28)²/28 + (22 − 24)²/24 + (56 − 54)²/54 + (42 − 42)²/42
χ² = 0,6019

Respuesta

χ² = 0,6019

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.

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