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Asignatura: Estadística avanzada, Profesor: Francisco Barbero Quesada, Carrera: Administración y Dirección de Empresas, Universidad: US
Tipo: Ejercicios
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Sea X: Renta familiar. X~N(μ , σ) con ambos parámetros desconocidos. Se trata de contrastar
la hipótesis nula H 0 : σ^2 = σ^2 o frente a la alternativa H : 1 σ^2 ≠ σ^2 o. El valor experimental del
estadístico y la región crítica del contraste vienen dados por:
2 2 2 0
nS χ = σ
y S 0 : χ^2 < χ (^2) α/ 2(n −1) ó
2 2 χ > χ 1 −α/2 (n − 1). Como n=100 y S (^2) =2.08, se tiene que 2 2 0 0
= ⇒ σ = σ
, y así se
tiene que H 0 : σ^2 = 3 frente a H : 1 σ 2 ≠ 3.
El nivel de significación pedido es el valor de probabilidad o valor-p del contraste. Cola de la
izquierda: 69.23 = χ^2 α (^) p/2 (99) ⇒ αp / 2 = 0.01 ⇒ αp = 0.02 (2%).Como este resultado es coheren-
te, no hace falta comprobar la cola de la derecha de la distribución del estadístico experimental.
Primer método: Sin más que ver que como 0.05 está por encima del valor de probabilidad calculado anteriormente, se rechaza la hipótesis nula a dicho nivel de significación.
Segundo método: Efectuando el contraste a dicho nivel de significación, α=0.05. Cola de la
izquierda: χ^2 α (^) /2 (n − 1) = χ^2 0.025 (99) = 73.361,y como 69.23<73.361 el valor del estadístico experi-
mental está en dicha cola, y se rechaza la hipótesis nula al 5% de significación (no hace falta comprobar la cola de la derecha).
Tercer método: Construyendo un intervalo del 95% (1-α=0.95) para σ^2 : 2 2 2 2 2 2 2 2 1 / 2 / 2 0.975 0.
nS nS nS nS 100 2.08 100 2. ( , ) ( , ) ( , ) (1.6196 , 2,8353) −α (n^ 1)^ α (n^ 1)^ (99)^ (99)^ 128.422^ 73.
χ − χ − χ χ
Como dicho intervalo está constituido por el conjunto de hipótesis nulas simples (contraste bilateral) aceptables a un nivel de significación del 5%, y al quedar el 3 fuera de ese intervalo, dicha hipótesis nula, σ^2 =3, se rechazaría a ese nivel de significación.
Sea X 1 : Precio, en euros, por metro cuadrado de vivienda construida en 2007, X 1 ~N(μ 1 , σ) y X 2 :Precio, en euros, por metro cuadrado de vivienda construida en 2009, X 2 ~N(μ 2 , σ) en 2009, siendo desconocidos los tres parámetros.
Se trata de contrastar la hipótesis nula H 0 : μ 1 ≥ μ 2 ⇔ μ − μ 1 2 ≥ 0 frente a la alternativa
H : 1 μ 1 < μ 2 ⇔ μ − μ 1 2 < 0. El valor experimental del estadístico y la región crítica del contraste
vienen dados por: (^1 ) 2 2 1 1 2 2 1 2 1 2 1 2
x x m t , S : t t n S n S n n n n 2 n n
α
, siendo α el nivel de significación.
Los valores de las medias muestrales están en el centro del los respectivos intervalos de confianza, basta con sumar los extremos y dividir entre 2:
1 2
x 2700 y x 2565. 2 2
= = = =. El signo del valor del
estadístico experimental depende solo del numerador, que en este caso es 2700-2565.03-0, positivo, y como quiera que tα es negativo para los niveles de significación habituales del 1%, 5% y 10%, estaríamos fuera de S 0 , con la que a dichos niveles se aceptaría la hipótesis nula de que el precio medio ha descendido. Es más, podemos tener plena seguridad de que puede
aceptarse a cualquier nivel de significación menor o igual que 0.5 (50%), que es tanto como
decir que el valor de probabilidad de este contraste está por encima de 0.5.
Un indicador de la precisión de la estimación por intervalo puede ser tanto el error muestral como la amplitud, hagámoslo por el error, que nos “servirá” para el siguiente apartado:
Para 2007: = = − =
e a (3906.74 1493.26) 1206. 2 2
Para 2009: = = − =
e a (2927.34 2202.72) 362. 2 2 Por tanto, el intervalo de 2009 es más preciso. Y habida cuenta de que ambos intervalos están construidos con el mismo nivel de confianza y que los tamaños muestrales son iguales, la diferencia sólo puede deberse a la dispersión muestral, que en 2007 es mayor, sin necesidad de calcularla.
El error muestral que se comete en la estimación de 2009 es e = 362.31, y ha de ser igual a
1 1 2 1 1
e t (n 1) n 1
= (^) −α − −
para 2007. El tamaño muestral, n, no se puede determinar, pues al
despejarlo de la igualdad 1 2 1 1 1
362.31 t (n 1) n 1
= (^) −α − −
, el resultado estaría en función de
t 1 −α 2 (n 1 − 1)que también depende de dicho tamaño, y de S 1 , que antes de conocer la muestra
es imposible saber cuánto vale. Por tanto, para poder calcular el tamaño de la muestra habría que hacer supuestos previos acerca del valor de la t y de S 1.
Se trata de contrastar la hipótesis nula de independencia entre calificaciones y nivel socioeconómico frente a la alternativa de dependencia o asociación entre ambos caracteres. El número de filas y de columnas de la tabla (sin contar las de los totales) son respectivamente r=2 y c=4, y así el valor del estadístico experimental sería:
i. .j 2 i. .j 2 2 2 2 2 r^ c^ ij^2 3 ij i 1 j 1 i. .j i 1 j 1 i. .j
2 2
n n n n (^) 91 50 91 145 91 170 (n ) (n ) (8 ) (24 ) (32 ) n n 500 500 500 n n n n 91 50 91 145 91 170 n n^500 500 91 135 409 50 409 1 (27 ) (42 ) ( 500 500 91 135 409 50 500 500
= = = =
χ = = = + + + ⋅ ⋅ ⋅
∑∑ ∑∑
El valor crítico para un nivel de significación de 0.05 sería χ (^21) −α^ [ (r − 1)(c − 1)] = χ (^2) 0.95(3) =7.815 , y
como la región critica de este contraste está formada por la cola de la derecha, al ser 0.765<7.815, estaríamos fuera de ella, con lo que se acepta la hipótesis nula de independencia, a un nivel de significación del 5%. Por tanto a dicho nivel de significación no se puede admitir que existe asociación entre nivel socioeconómico y calificaciones.
Si al 5% hemos aceptado la hipótesis nula, el valor de probabilidad (valor-p) de este contraste tiene que estar por encima de 0.05. Haciendo uso de la tabla de la distribución Ji cuadrado con 3 grados de libertad tan sólo se puede afirmar que dicho valor de probabilidad está ente 0.1 y 0.9, que es como no decir nada:
α=0.1 ⇒ χ0.9 2 (3) = 6.251 ⇒ 0.765 < 6.251⇒ aceptar H 0
α=0.9 ⇒ χ0.1 2 (3) = 0.584 ⇒ 0.765 > 0.584⇒ rechazar H 0
Aunque nos podemos aventurar a decir que está más próximo a 0.9 que a 0.1.