SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 12
Descargar para leer sin conexión
UNIVERSIDAD ANDRES BELLO
FACULTAD DE CIENCIAS EXACTAS
DEPARTAMENTO DE MATEMATICAS
GUIA EJERCICIOS
ESTIMACION POR INTERVALOS
EJERCICIOS RESUELTOS
1.- Para estudiar la calidad de un terreno en cierta región del Norte, se consideró una muestra de 125
ejemplares de minerales, cuyos pesos se registran en la siguiente tabla:
Peso en
gramos
N°
Ejemplares
0-40 57
40-80 52
80-140 16
Los minerales recolectados se clasifican según su peso en tipos A, B, y C siendo los del tipo B
los que tienen un peso superior a 70 gramos e inferior a 100 gramos. Encuentre un intervalo
de confianza del 90% para la proporción de minerales del tipo B en la región.
SOLUCION:
X: Cantidad de minerales tipo B en la región
IC ( p) 0,90 = ¿? =
( )
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎝
⎛ −
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛ α
− n
pˆpˆ
zpˆ
1
2
1
m
Y: Peso en gramos de los minerales
Minerales tipo B: 70 < Y < 100
76,8%i
52
57
100
i125
404070 =⇒
−
⋅
⋅+=
⎟
⎟
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎜
⎜
⎝
⎛
91,5%j
16
109
100
j125
6080100 =⇒
−
⋅
⋅+=
⎟
⎟
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎜
⎜
⎝
⎛
0,14776,8)/100(91,5i)/100(jp =−=−=ˆ
65,1zz 95,0
2
1
==
⎟⎟
⎠
⎞
⎜⎜
⎝
⎛
−
α
IC(p)0,90 = ( 0,147 ± 1,65
( )
125
0,14710,147 −⋅
) = (0,095; 0,199)
2.- Un fabricante produce focos que tienen un promedio de vida con distribución aproximadamente normal
y una desviación estándar de 40 horas. Si una muestra de 30 focos tiene una vida promedio de 780 horas.
2.1.Encuentre un intervalo de confianza del 96% para la media poblacional de todos los focos que
produce esta empresa.
2.2.¿Qué tan grande se requiere que sea una muestra, si se desea tener una confianza del 96% de que
la media muestral esté dentro de las 10 horas del promedio real?
SOLUCION:
X: Horas de vida útil de los focos.
X ∼ N ( μ; 22
40=σ )
n = 30; 780x =
2.1.P
⎟
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎜
⎝
⎛
<
σ
μ−
< b
n
x
a = 0,96 ⇒
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛ ⋅
+
⋅
−=μ
30
400537,2
780;
30
400537,2
780)(IC 96,0
Un IC del 96% para μ es (765; 795) horas
2.2.P ⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛ σ⋅
<μ−<
σ⋅−
n
0537,2
x
n
0537,2
= 0,96
3. El ajuste a una máquina cambia la longitud de las piezas que produce, pero no afecta a
la desviación estándar. La longitud de las piezas está distribuida normalmente y la desviación estándar
es de 0,5 mm. Después de hacer el ajuste, se toma una muestra aleatoria para determinar la longitud
media de las piezas producidas. Las longitudes resultantes son las que a continuación se presentan.
Con una confianza del 99% encuentre un intervalo para la longitud promedio de las piezas.
75,3 76,0 75,0 77,0 75,4 76,3 77,0 74,9 76,5 75,8
SOLUCION:
X: Longitud de piezas, en mm.
X∼ N(μ; 0,52
)
n = 10 1-α = 0,99
IC(μ)0,99 = ⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
⋅+⋅−
n
0,5
zx;
n
0,5
zx 0,9950,995
= ⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
⋅+⋅−
10
0,5
2,57575,92;
10
0,5
2,57575,92
IC(μ)0,99 = [75,5129; 76,3271] (mm.)
4.- En una muestra de 1000 casas en una determinada ciudad, se encuentra que 228 de ellas tienen
calefacción eléctrica. Encuentre el intervalo de confianza de 99% para la proporción de hogares en
esta ciudad, que tiene ese tipo de calefacción.
68n10
n
400537,2
≥⇒=
⋅
SOLUCION:
X: Cantidad de casas que poseen calefacción eléctrica. X∼ B(p)
228,0
1000
228
pˆ ==
( )
99,05758,2
n
pˆ1pˆ
ppˆ
5758,2P =
⎟
⎟
⎟
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎜
⎜
⎜
⎝
⎛
<
−
−
<−
Un IC del 99% es (0,1938; 0,2622)
5.- Las temperaturas corporales de 106 ciudadanos norteamericanos, fueron en 98.2º Farenheit con
una desviación estándar de 0,62. Para un grado de confianza de 0,95 calcule:
a) El margen de error
b) El intervalo de confianza
SOLUCION:
a)
120
106
620
961
2
.
.
,
n
zE ==⋅=
δ
α
b)
32980898
12020981202098
..
....
ExEx
<<
+<<−
+<<−
μ
μ
μ
6.- Un contador auditor desea estimar los ingresos medios durante el primer año de trabajo de un
graduado universitario que, en un alarde de sabiduría, tomó un curso de estadística. ¿Cuántos de tales
ingresos es necesario encontrar si queremos tener una confianza del 95% que la media de la población
de muestra este a menos de $500 de la verdadera media de población? Suponga que un estudio previo
reveló que, para tales ingresos, δ=$6250.
SOLUCION:
sup)redondeado(..
E
zn 60125600
500
6250
961
22
2
≈=⎥⎦
⎤
⎢⎣
⎡
⋅=⎥⎦
⎤
⎢⎣
⎡
⋅=
δ
α
7.- Los sondeadores de opinión enfrentan diversos factores que confunden los resultados, como los las
contestadoras telefónicas. En una encuesta de 1068 personas, 673 dijeron que tenían contestadora
telefónica. Utilizando estos resultados de muestra, determine:
a) El estimado puntual de p.
b) El estimado de intervalo del 95% de la proporción de la población de las personas que tienen
( ) 1938,0pˆ
n
pˆ1pˆ
5758,2:LI =+
−
⋅−
( ) 2622,0pˆ
n
pˆ1pˆ
5758,2:LS =+
−
⋅
contestadora telefónica
SOLUCION:
a)
6300
1068
673
.
n
x
pˆ ===
b)
02900
1068
37006300
961
2
.
).)(.(
,
n
qˆpˆ
zE ==⋅= α
El intervalo de confianza
65906010
029006300029006300
..
....
ExEx
<<
+<<−
+<<−
μ
μ
μ
8.- Las pruebas de choque de automóviles son un ejemplo muy costoso de pruebas destructivas. Si
usted estuviera a cargo de tales pruebas de choque, no querría decirle a su supervisor que necesita
chocar y destruir mas de 30 automóviles para poder usar la distribución normal. Supongamos que ud.
ha probado 12 automóviles deportivos Dodge Viper (precio actual US$ 59.300). Un análisis de los 12
automóviles dañados da como resultado costos de reparación cuya distribución al parecer tiene forma
de campana, con una media de x =US$ 26.227 y una desviación estándar de s=US$ 15.873.
Determine:
a) El mejor estimado puntual de µ, el costo de reparación medio de todos los Dodge Viper
implicados en colisiones.
b) Error del estimado
c) El intervalo de confianza para µ
SOLUCION:
a)
El mejor estimado puntual de la media de población µ es el valor de la media de muestra x En
este caso, entonces, el mejor estimado puntual de µ es a $26.227
b) datos
n = 12 (n <30)
σ se desconoce
grado de confianza 95% (ver tabla dos colas 0.05, 11 grados de libertad)=2.201
2908510
12
87315
2012
2
,.
.
,tE =⋅= α
c)
3123614216
290851022726290851022726
..
,..,..
ExEx
<<
+<<−
+<<−
μ
μ
μ
5. Un estudio abarca la selección de una muestra aleatoria de 256
representantes de ventas menores de 35 años de edad. El ingreso anual es un punto de interés.
La media de la muestra de $55.420, con una desviación estándar de $2.050.
a) ¿Cuál es el ingreso medio estimado de todos los gerentes ( la población)? Es decir,
¿Cuál es la estimación puntual?
b) ¿Cuál es el intervalo de confianza del 95% de la media (redondeada a la decena de
dólares más próxima)?
c) ¿Cuáles son los límites del 95 por ciento del nivel de confianza para la media de la
población?
d) ¿Qué grado de confianza se utiliza?
a) La estimación puntual de la media de la población es $55.420. En otras palabras, no se conoce
la media de la población. El valor $55.420 es la mejor estimación que hay de un valor
desconocido.
b) El intervalo de confianza está entre $55.170 y $55.670, que se encuentra mediante la
operación:
125,671.55$y875,168.55$entrevaloresLos
125.251$420.55$
256
050.2$
96.1420.55$
n
s
96.1x
±=
±=±
Muchas veces estos valores finales se redondean y , en este caso, se
registrarían como: $55.170 y $55.670.
c) Los puntos finales del intervalo de confianza son los límites de confianza. En este caso los
anteriormente mencionados.
d) La medición de confianza que tiene una persona se refiere al grado de confianza o nivel de
confianza. En este caso 0.95.
6. Luego de una larga carrera como miembro del consejo de la ciudad de Santiago, Sr. Trivelli
decidió postularse para alcalde. La campaña contra su oponente, el alcalde Lavín, ha sido
enconada, y ambos candidatos han gastado varios millones de dólares en anuncio por televisión. En
las semanas finales, Trivelli se encuentra adelante con las encuestas publicadas por el INE. Para
comprobar los resultados, el personal de la campaña de Trivelli realiza una encuesta propia durante
el fin de semana previo a las elecciones. Los resultados demuestran que, para una muestra aleatoria
de 500 votantes, 290 votarán por Trivelli. Desarrolle un intervalo de confianza de 95 % para la
proporción de la población que votará por Trivelli.
¿Puede este llegar a la conclusión que ganará la elección?
Solución:
Se comienza estimando la proporción de votantes que sufragarán por Trivelli. La muestra
incluyó 500 votantes de los cuales 290 apoyaron a Trivelli, de modo que la proporción de
la muestra es de un 0.58, que se encuentra por medio de .
500
290 El valor de 0.58 es una
estimación puntual de la proporción de la población desconocida P. Por lo cual utilizamos
la fórmula que ahora mostramos para determinar el intervalo de confianza.
623.0y537.0entreestánvaloresLos
43.058.0
500
)58.01(58.0
96.158.0
n
)P1(P
zP
±=
−
±=
−
±
Los puntos finales del intervalo de confianza son 0.537 y 0.623. el punto mínimo del intervalo de confianza
es mayor a 0.50. Por lo tanto se concluye que la proporción de los votantes que apoya a Trivelli es
mayor que el 50%, por lo cuál con base se puede decir que ganará la elección.
7. El consejo de la Asociación Educativa, un sindicato que se compone en su mayor parte de
maestros de nivel medio , propuso la fusión con la federación de Maestros. Las leyes internas
de la asociación exigen que más de dos terceras partes de los miembros deben apoyar la
fusión. Una muestra de 200 miembros de la asociación demostró que 140 de ellos apoyaban la
fusión. Desarrolle un intervalo de confianza de 99 por ciento para la proporción de los
miembros que apoyan a la fusión. ¿Parece probable la aprobación de la fusión?
Solución:
Para comenzar, se calcula el estimador puntual de la proporción de miembros
de la Asociación que apoyan la fusión. En la muestra
784.0y616.0entreestánvaloresLos
084.070.0
200
)70.01(70.0
58.270.0
n
)P1(P
zP
±=
−
±=
−
±
El intervalo de confianza indica que es razonable ( con un nivel de confianza de 99% )
que la proporción de miembros que apoyan la fusión está entre 61.6 y 78.4 por ciento. Es
claro que la proporción de los dos tercios queda dentro de esta región. Por lo tanto , podría
tratarse de que sólo dos tercios o quizás menos de los miembros de la Asociación apoyan la
Fusión. No es posible estar seguros de si la propuesta recibiría el voto de los dos tercios de
miembros requeridos.
8. Un estudiante de administración pública desea determinar la cantidad media que perciben los
miembros de los consejos de ciudades. El error para estimar la media es menor de 100 dólares,
con un nivel de confianza de 95 %. El estudiante encontró un informe del departamento de
Trabajo que se estimó una desviación estándar de 1.000 dólares. ¿Cuál es el tamaño requerido
de la muestra?
Solución:
El error máximo permisible, E es de 100 dólares. El valor de z para un nivel de
confianza del 95% es de 1.96 y el estimado de la desviación estándar son 1.000
dólares. Al sustituir estos valores en la fórmula que aparece a continuación, nos arroja el
tamaño de la muestra requerido.
( ) 16.3846.19
100$
000.1$96.1
n
E
sz
n
2
2
2
==⎟⎟
⎠
⎞
⎜⎜
⎝
⎛ ⋅
=
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛ ⋅
=
El valor calculado se redondea hacia arriba quedando 385. Por lo cual
se requiere una muestra de 385 para cumplir con las especificaciones. Si se desea un nivel
mayor de confianza del 99 %, entonces también se requiere una muestra mayor:
( ) 64.6658.25
100$
000.1$58.2
n
E
sz
n
2
2
2
==⎟⎟
⎠
⎞
⎜⎜
⎝
⎛ ⋅
=
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛ ⋅
=
Por lo que en este caso tendríamos: Se recomienda una muestra de 666 para
tener una confianza del 99%.
9. Un economista desea estimar los ingresos medios durante el primer año de trabajo
de un graduado universitario que, en un alarde de sabiduría, tomo un curso de estadística.
¿Cuántos de tales ingresos es necesario encontrar si queremos tener una confianza del 95% en
que la media de muestra esté a menos de $500 dólares de la verdadera media de la población?
Suponga que un estudio previo reveló que, para tales ingresos, .250.6$=σ
Solución :
Queremos encontrar el tamaño de la muestra “n” dado que 05.0=α (95% grado de
confianza ). Queremos, además que la muestra esté dentro de los márgenes de 500± de la
media de la población, por lo que E = 500.
Además, suponiendo que .250.6$=σ
60125.600
500
625096.1
E
z
n
2
2
2
==⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡ ⋅
=
⎥
⎥
⎦
⎤
⎢
⎢
⎣
⎡ σ⋅
=
α
Por lo que este resultado se interpreta como que debemos de conseguir una muestra aleatoria
de por lo menos 601 ingresos del primer año de trabajo de estudiantes universitarios que han
tomado un curso de estadística. Con semejante muestra tendremos una confianza del 95 % de
que la media de la muestra estará a menos de $500 dólares de la verdadera media de la
población.
10. Dados los siguientes datos:
62.0sy20.98x;106n === Para un grado de confianza del 0.95 calcule:
a) El margen de error E
b) El intervalo de confianza para μ
Solución :
a) El grado de confianza de 0.95 implica que 05.0=α , así que
2
z α = 1.96. Por lo cual podemos decir que el margen de error está dado por :
12.0
106
62.0
96.1
n
zE
2
⋅=
σ
⋅= α
b) Con 12.0Ey20.98x == , construimos el intervalo de confianza de la
siguiente forma.
32.9808.98
12.020.9812.020.98
ExEx
<μ<
+<μ<−
+<μ<−
5.- En un proceso químico por lotes, se comparan los efectos de dos catalizadores sobre las potencia de
la reacción del proceso. Se preparó una muestra de 12 lotes con el catalizador 1, obteniéndose un
rendimiento promedio de 85 con una desviación estándar de 4 y se obtuvo una muestra de 10 lotes con
el catalizador 2 la que dio un rendimiento medio de 81 con una desviación estándar de 5. Sabiendo que
las poblaciones distribuyen normal.
Encuentre un intervalo de confianza de 90% para la diferencia de medias poblacionales. ¿Qué puede
concluir respecto de las medias a partir de este resultado asumiendo que las varianzas son iguales?
SOLUCION:
IC(μx - μy )0,9 = ¿? de 2.1 2
y
2
x σ=σ = σ2
desconocidas
478,4s05,20
20
2591611
s p
2
p =→=
⋅+⋅
=
IC(μx - μy ) 0,9 = ⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎝
⎛
+⋅⋅−
10
1
12
1
478,4725,18185 m
= ( 4 m 3,31 )
= (0,69; 7,31) ⇒ 0∉ IC, pero μx - μy > 0, por lo tanto, el rendimiento del
catalizador 1 es superior.
6.- En un estudio que conduce el Centro de Recursos Acuáticos y que analiza el Centro de
Consulta Estadística del Instituto Politécnico y Universidad Estatal de Virginia, se comparan
dos plantas de tratamiento de aguas residuales. La planta A se ubica donde el ingreso medio
de los hogares es considerado bajo y la planta B donde el ingreso medio es considerado alto.
La cantidad de agua que trata cada planta (en miles de galones por día) se
muestrea de forma aleatoria durante 10 días. Los datos son los siguientes:
Planta A 21 19 20 23 22 28 32 19 13 18
Planta B 20 39 24 33 30 28 30 22 33 24
Bajo los supuestos que sea necesario, construya un intervalo del 90% de confianza para la diferencia de
proporciones de días en que se tratan más de 30 galones entre las plantas A y B. Interprete.
SOLUCION:
IC ( pA – pB )0,9 =?
Xi : Cantidad de días en que se tratan más de 30 galones en planta i, i = A, B.
Xi ∼ B ( pi ) Supuesto: n es suficientemente grande.
nA = nB = 10 → 3,0pˆ;1,0pˆ BA ==
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎝
⎛ ⋅
+
⋅
−=−
10
7,03,0
10
9,01,0
645,13,01,0)pp(IC 9,0BA m
= (-0,2 m 0,2849)
=(-0,485; 0,085)
Con 90% de confianza se puede afirmar que el intervalo (-0,485; 0,085) contiene a la
diferencia de proporciones de días en que se tratan más de galones. Como el 0∈ IC, se puede
afirmar que pA = pB.
EJERCICIOS PROPUESTOS
1. Se desea estimar la facturación mensual promedio por luz eléctrica en el mes de Julio en las casas-
habitación de cierto sector de la ciudad. Con base en estudios efectuados en otros sectores de la
ciudad, se supone que la desviación estándar es de $12.000. La estimación de la facturación
promedio se desea con una desviación máxima de $1.000 del promedio real y con una confianza
del 99%. ¿Qué tamaño de muestra es necesario?
2. Un vendedor mayorista considera que la venta diaria de azúcar en uno de sus locales de venta es
una variable aleatoria que sigue un comportamiento Normal con un promedio de 1.200 Kilos y
una varianza de 100 (Kilos)². Se tomó una muestra al azar de 10 días registrando su venta y se
obtuvo:
Día 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Venta 1150 1240 1300 1210 1190 1200 1180 1270 1180 1120
a) Obtenga un intervalo confidencial del 95% para la venta promedio diaria. Interprete.
b) Construir un intervalo de confianza del 99% para la proporción de días en que las ventas
sean inferior al promedio poblacional. Interprete.
3. Una tienda comercial tiene dos planes de cuentas de cargo disponible para sus clientes con cuenta
corriente de crédito. La administración de la tienda desea recopilar información de cada plan y
estudiar sus diferencias. Se seleccionó una muestra aleatoria de cada plan, obteniendo los
siguientes resultados:
Plan A Plan B
n 25 50
Media $95.000 $110.000
Desviación típica $15.000 $ 14.140
Saldos > a $100.000 15 26
a) El Gerente de créditos cree que la variabilidad de los saldos en el plan A es distinta a las
del plan B. ¿Qué podría decir Ud. al respecto con un 95% de confianza?
b) Además, el gerente de créditos cree que los saldos en ambos planes son en promedio
iguales. Construya un intervalo del 95% y concluya respecto de esta afirmación.
c) Suponga que el gerente está interesado en mejorar su información sobre el plan B ¿Qué
tamaño de muestra debería escogerse si se desea estimar el valor medio con un error
menor a $2.000 y una confianza del 99%?
d) Construya un intervalo del 90% para la diferencia de saldos superiores a $100.000 entre
las cuentas del plan A y las del plan B. Interprete y concluya.
4. Una encuesta bancaria acerca de pagos ilícitos mediante tarjetas de crédito, señaló que el
porcentaje de delitos en un mes dado, para 414 propietarios de pequeños negocios, fue de 5,8%
contra solamente 3,6% para 1029 profesionales. Suponga que se pueden considerar los datos para
estos dos tipos de tarjetahabientes como muestras aleatorias independientes de las cuentas
mensuales, sobre un largo período, por ejemplo uno o dos años. Obtenga un intervalo de confianza
de 95% para la diferencia entre las proporciones de delitos para estos dos tipos de usuarios de
tarjetas de crédito. Interprete el resultado.
5. Se registró el tiempo transcurrido entre la facturación y la recepción del pago, para una muestra
aleatoria de 100 clientes de una empresa de contadores públicos. La media muestral y la
desviación estándar para las 100 cuentas, eran 39,1 días y 17,3 días, respectivamente.
Obtenga un intervalo de confianza de 90% para el tiempo medio entre la facturación y la recepción
del pago para todas las cuentas de la empresa. Interprete el intervalo.
6. Los estudiantes pueden seleccionar entre un curso de estadística de tres semestres-hora sin
laboratorio y un curso de 4 semestres-hora con laboratorio. El examen escrito final es el mismo
para ambas secciones. Si doce estudiantes de la sección con laboratorio obtuvieron una
calificación promedio de 84 puntos con una desviación estándar de 4 y los 18 estudiantes de la
sección sin laboratorio obtuvieron un promedio de 77 puntos con una desviación típica de 6.
Encuentre un intervalo de confianza del 99% para la diferencia entre las calificaciones promedio
de los dos cursos, verificando si las varianzas son o no iguales y efectuando los supuestos que sean
necesarios.
7. Para comparar las proporciones de artículos defectuosos producidos por dos líneas de
producción, se seleccionan muestras aleatorias independientes de 100 artículos de cada línea.
La línea A produjo 18 defectuosos en la muestra y la línea B produjo 12 defectuosos.
a) Obtenga un intervalo de 98% de confianza para la diferencia real entre las
proporciones de defectuosos para las dos líneas. ¿Existe evidencia suficiente para
sugerir que una línea produce una proporción más alta de defectuosos que la otra?
b) Obtener los tamaños de muestra para estimar la diferencia de proporciones de artículos
defectuosos con un 95% de confianza, con un error de a lo más un 0,5% en la
estimación y sabiendo que la línea A produce un 20% más de artículos que la línea B,
por tanto, nA=1,2 nB.
8. Una operación de montaje en una fábrica manufacturera requiere aproximadamente un período
de entrenamiento de un mes para que un nuevo empleado alcance la máxima eficiencia. Se
sugirió un nuevo método para el entrenamiento y se realizó una prueba para comparar el
método nuevo con el procedimiento estándar. Se entrenaron dos grupos de nueve empleados
nuevos durante un período de tres semanas, un grupo utilizó el nuevo método y el otro grupo
el procedimiento de entrenamiento estándar. Se midió el tiempo, en minutos, que necesitó cada
empleado para montar el dispositivo al final del período de entrenamiento de tres semanas. Las
mediciones fueron las siguientes:
Procedimiento Mediciones
Estándar 32 37 35 28 41 44 35 31 34
Nuevo 35 31 29 25 34 40 27 32 31
Estime la diferencia real de medias con un coeficiente de confianza de 0,95. Suponga que los
tiempos de montaje tienen aproximadamente una distribución normal. Interprete y concluya.
9. Una tienda de regalos está interesada en las compras realizadas por los clientes con tarjeta de
crédito. El dueño quiere una estimación del monto promedio de las compras con tarjeta de crédito
cuya diferencia con la media poblacional real sea de $1.000. Para un nivel de confianza del 90% y
si la desviación estándar se estima en $4.750.
a) ¿De qué tamaño debe ser la muestra?
c) Si el dueño de la tienda obtiene una muestra de 100 clientes con tarjeta de crédito ¿Cuál es
el error tolerable máximo?
10. Un científico de la computación está investigando la utilidad de dos lenguajes de diseño para
mejorar las tareas de programación. Se pide a doce programadores expertos, familiarizados
con los dos lenguajes, que codifiquen una función estándar en ambos lenguajes, anotando el
tiempo, en minutos, que requieren para hacer esta tarea. Los datos obtenidos son los
siguientes:
Programador 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Lenguaje 1 17 16 21 14 18 24 16 14 21 23 13 18
Lenguaje 2 18 14 19 11 23 21 10 13 19 24 15 20
Encuentre un intervalo de confianza del 95% para la diferencia en los tiempos de codificación
promedio. ¿Existe algo que indique una preferencia por alguno de los lenguajes?

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Estadistica aplicada
Estadistica aplicadaEstadistica aplicada
Estadistica aplicadaNancy Curasi
 
Problemas resueltos de distribución muestral
Problemas resueltos de distribución muestralProblemas resueltos de distribución muestral
Problemas resueltos de distribución muestralasrodriguez75
 
50 ejercicio de estadistica.docx1
50 ejercicio de estadistica.docx150 ejercicio de estadistica.docx1
50 ejercicio de estadistica.docx1Juan Zaruma
 
Capitulo 4 : Pruebas de Hipótesis
Capitulo 4 : Pruebas de HipótesisCapitulo 4 : Pruebas de Hipótesis
Capitulo 4 : Pruebas de Hipótesisug-dipa
 
tarea 1, ejercicios de probabilidad con respuestas
tarea 1, ejercicios de probabilidad con respuestastarea 1, ejercicios de probabilidad con respuestas
tarea 1, ejercicios de probabilidad con respuestasIPN
 
Ejercicios de estimación de intervalo o intervalos de confianza (8)
Ejercicios de estimación de intervalo o intervalos de confianza (8) Ejercicios de estimación de intervalo o intervalos de confianza (8)
Ejercicios de estimación de intervalo o intervalos de confianza (8) Luz Hernández
 
Tarea 7 de probabilidad y estadistica con respuesta (esperanza matemática o v...
Tarea 7 de probabilidad y estadistica con respuesta (esperanza matemática o v...Tarea 7 de probabilidad y estadistica con respuesta (esperanza matemática o v...
Tarea 7 de probabilidad y estadistica con respuesta (esperanza matemática o v...IPN
 
79276671 ejercicios-unidad-8
79276671 ejercicios-unidad-879276671 ejercicios-unidad-8
79276671 ejercicios-unidad-8Cecy De León
 
Estadistica ejercicios3
Estadistica ejercicios3Estadistica ejercicios3
Estadistica ejercicios3Dann Gonzalez
 
Ejercicios Resueltos: Probabilidades y Variables Aleatorias
Ejercicios Resueltos: Probabilidades y Variables AleatoriasEjercicios Resueltos: Probabilidades y Variables Aleatorias
Ejercicios Resueltos: Probabilidades y Variables AleatoriasJaviera Huera (Temuco)
 
control estadistico de procesos-prueba de hipotesis
control estadistico de procesos-prueba de hipotesiscontrol estadistico de procesos-prueba de hipotesis
control estadistico de procesos-prueba de hipotesisSonia Ynés Huaripaucar G
 
Tarea 13 de probabilidad y estadística con respuesta
Tarea 13 de probabilidad y estadística con respuestaTarea 13 de probabilidad y estadística con respuesta
Tarea 13 de probabilidad y estadística con respuestaIPN
 
Distribución de poisso ejercicios
Distribución de poisso ejerciciosDistribución de poisso ejercicios
Distribución de poisso ejerciciosAurora Sanchez Caro
 
Tarea 6 de probabilidad y estadistica con respuestas
Tarea 6 de probabilidad y estadistica con respuestasTarea 6 de probabilidad y estadistica con respuestas
Tarea 6 de probabilidad y estadistica con respuestasIPN
 

La actualidad más candente (20)

Estadistica aplicada
Estadistica aplicadaEstadistica aplicada
Estadistica aplicada
 
Problemas resueltos de distribución muestral
Problemas resueltos de distribución muestralProblemas resueltos de distribución muestral
Problemas resueltos de distribución muestral
 
50 ejercicio de estadistica.docx1
50 ejercicio de estadistica.docx150 ejercicio de estadistica.docx1
50 ejercicio de estadistica.docx1
 
Hipotesis2
Hipotesis2Hipotesis2
Hipotesis2
 
Capitulo 4 : Pruebas de Hipótesis
Capitulo 4 : Pruebas de HipótesisCapitulo 4 : Pruebas de Hipótesis
Capitulo 4 : Pruebas de Hipótesis
 
Prueba de Hipotesis para Muestras Pequeñas Est ind clase03
Prueba de Hipotesis para Muestras Pequeñas Est ind clase03Prueba de Hipotesis para Muestras Pequeñas Est ind clase03
Prueba de Hipotesis para Muestras Pequeñas Est ind clase03
 
tarea 1, ejercicios de probabilidad con respuestas
tarea 1, ejercicios de probabilidad con respuestastarea 1, ejercicios de probabilidad con respuestas
tarea 1, ejercicios de probabilidad con respuestas
 
Ejercicios de estimación de intervalo o intervalos de confianza (8)
Ejercicios de estimación de intervalo o intervalos de confianza (8) Ejercicios de estimación de intervalo o intervalos de confianza (8)
Ejercicios de estimación de intervalo o intervalos de confianza (8)
 
Tarea 7 de probabilidad y estadistica con respuesta (esperanza matemática o v...
Tarea 7 de probabilidad y estadistica con respuesta (esperanza matemática o v...Tarea 7 de probabilidad y estadistica con respuesta (esperanza matemática o v...
Tarea 7 de probabilidad y estadistica con respuesta (esperanza matemática o v...
 
79276671 ejercicios-unidad-8
79276671 ejercicios-unidad-879276671 ejercicios-unidad-8
79276671 ejercicios-unidad-8
 
Estadistica ejercicios3
Estadistica ejercicios3Estadistica ejercicios3
Estadistica ejercicios3
 
Ejercicios Resueltos: Probabilidades y Variables Aleatorias
Ejercicios Resueltos: Probabilidades y Variables AleatoriasEjercicios Resueltos: Probabilidades y Variables Aleatorias
Ejercicios Resueltos: Probabilidades y Variables Aleatorias
 
control estadistico de procesos-prueba de hipotesis
control estadistico de procesos-prueba de hipotesiscontrol estadistico de procesos-prueba de hipotesis
control estadistico de procesos-prueba de hipotesis
 
17.regresión y correlación simple
17.regresión y correlación simple17.regresión y correlación simple
17.regresión y correlación simple
 
Tarea 13 de probabilidad y estadística con respuesta
Tarea 13 de probabilidad y estadística con respuestaTarea 13 de probabilidad y estadística con respuesta
Tarea 13 de probabilidad y estadística con respuesta
 
Distribución de poisso ejercicios
Distribución de poisso ejerciciosDistribución de poisso ejercicios
Distribución de poisso ejercicios
 
Prueba de hipotesis
Prueba de hipotesisPrueba de hipotesis
Prueba de hipotesis
 
Teorema del limite central
Teorema del limite centralTeorema del limite central
Teorema del limite central
 
Análisis de Regresión Lineal
Análisis de Regresión LinealAnálisis de Regresión Lineal
Análisis de Regresión Lineal
 
Tarea 6 de probabilidad y estadistica con respuestas
Tarea 6 de probabilidad y estadistica con respuestasTarea 6 de probabilidad y estadistica con respuestas
Tarea 6 de probabilidad y estadistica con respuestas
 

Similar a Guia intervalos de confianza

Teoria de la estimación
Teoria de la estimaciónTeoria de la estimación
Teoria de la estimaciónJOHNNY28000
 
Nm4 medidas de_tendencia_central_estad4
Nm4 medidas de_tendencia_central_estad4Nm4 medidas de_tendencia_central_estad4
Nm4 medidas de_tendencia_central_estad4mjgomezcalderon
 
Trabajo de Intervalos de Confianza
Trabajo de Intervalos de ConfianzaTrabajo de Intervalos de Confianza
Trabajo de Intervalos de ConfianzaIris Márquez
 
Ejercicios unidad 3 mata
Ejercicios unidad 3 mataEjercicios unidad 3 mata
Ejercicios unidad 3 mataKassandra Gomez
 
Ejercicios unidad 3 mata
Ejercicios unidad 3 mataEjercicios unidad 3 mata
Ejercicios unidad 3 mataKassandra Gomez
 
Abraham Ejercicios Intervalos de Confianza
Abraham Ejercicios Intervalos de ConfianzaAbraham Ejercicios Intervalos de Confianza
Abraham Ejercicios Intervalos de ConfianzaAbraham Milla Sarango
 
Control de lectura
Control de lecturaControl de lectura
Control de lecturayorguitan
 
Intervalos de confianza ajua
Intervalos de confianza ajuaIntervalos de confianza ajua
Intervalos de confianza ajuaDany Aguilera
 
Se_9_UPN_Modificado año 2016 clases presenciales
Se_9_UPN_Modificado año 2016 clases presencialesSe_9_UPN_Modificado año 2016 clases presenciales
Se_9_UPN_Modificado año 2016 clases presencialesingrhuacho
 
INTERVALOS DE CONFIANZA
INTERVALOS DE CONFIANZAINTERVALOS DE CONFIANZA
INTERVALOS DE CONFIANZARoza Meza
 

Similar a Guia intervalos de confianza (20)

Intervalos de confianza.pdf
Intervalos de confianza.pdfIntervalos de confianza.pdf
Intervalos de confianza.pdf
 
Teoria de la estimación
Teoria de la estimaciónTeoria de la estimación
Teoria de la estimación
 
Nm4 medidas de_tendencia_central_estad4
Nm4 medidas de_tendencia_central_estad4Nm4 medidas de_tendencia_central_estad4
Nm4 medidas de_tendencia_central_estad4
 
Trabajo de estadística
Trabajo de  estadísticaTrabajo de  estadística
Trabajo de estadística
 
Trabajo de estadística
Trabajo de  estadísticaTrabajo de  estadística
Trabajo de estadística
 
Trabajo de estadística
Trabajo de  estadísticaTrabajo de  estadística
Trabajo de estadística
 
Trabajo de Intervalos de Confianza
Trabajo de Intervalos de ConfianzaTrabajo de Intervalos de Confianza
Trabajo de Intervalos de Confianza
 
Ejercicios unidad 3 mata
Ejercicios unidad 3 mataEjercicios unidad 3 mata
Ejercicios unidad 3 mata
 
Ejercicios unidad 3 mata
Ejercicios unidad 3 mataEjercicios unidad 3 mata
Ejercicios unidad 3 mata
 
Abraham Ejercicios Intervalos de Confianza
Abraham Ejercicios Intervalos de ConfianzaAbraham Ejercicios Intervalos de Confianza
Abraham Ejercicios Intervalos de Confianza
 
Consulta
ConsultaConsulta
Consulta
 
Control de lectura
Control de lecturaControl de lectura
Control de lectura
 
Laboratorio 3
Laboratorio 3 Laboratorio 3
Laboratorio 3
 
T student
T studentT student
T student
 
Ejercicios intervalos de confianza
Ejercicios intervalos de confianzaEjercicios intervalos de confianza
Ejercicios intervalos de confianza
 
Intervalos de confianza (2)
Intervalos de confianza (2)Intervalos de confianza (2)
Intervalos de confianza (2)
 
tema 4.pdf
tema 4.pdftema 4.pdf
tema 4.pdf
 
Intervalos de confianza ajua
Intervalos de confianza ajuaIntervalos de confianza ajua
Intervalos de confianza ajua
 
Se_9_UPN_Modificado año 2016 clases presenciales
Se_9_UPN_Modificado año 2016 clases presencialesSe_9_UPN_Modificado año 2016 clases presenciales
Se_9_UPN_Modificado año 2016 clases presenciales
 
INTERVALOS DE CONFIANZA
INTERVALOS DE CONFIANZAINTERVALOS DE CONFIANZA
INTERVALOS DE CONFIANZA
 

Último

INTRODUCCION A LA ESTADISTICA RECOLECCION DE DATOS.pdf
INTRODUCCION A LA ESTADISTICA RECOLECCION DE DATOS.pdfINTRODUCCION A LA ESTADISTICA RECOLECCION DE DATOS.pdf
INTRODUCCION A LA ESTADISTICA RECOLECCION DE DATOS.pdfmaryisabelpantojavar
 
El sistema solar el gran descubrimiento del sistema solar .pptx
El sistema solar el gran descubrimiento del sistema solar .pptxEl sistema solar el gran descubrimiento del sistema solar .pptx
El sistema solar el gran descubrimiento del sistema solar .pptxYoladsCabarcasTous
 
2024 2024 202420242024PPT SESIÓN 03.pptx
2024 2024 202420242024PPT SESIÓN 03.pptx2024 2024 202420242024PPT SESIÓN 03.pptx
2024 2024 202420242024PPT SESIÓN 03.pptxccordovato
 
Análisis de un mapa de riesgos de una tortillería
Análisis de un mapa de riesgos de una tortillería Análisis de un mapa de riesgos de una tortillería
Análisis de un mapa de riesgos de una tortillería yocelynsanchezerasmo
 
Mapa de riesgos de un cine, equipo 4.pdf
Mapa de riesgos de un cine, equipo 4.pdfMapa de riesgos de un cine, equipo 4.pdf
Mapa de riesgos de un cine, equipo 4.pdfhees071224mmcrpna1
 
que son los planes de ordenamiento predial POP.pptx
que son los planes de ordenamiento predial  POP.pptxque son los planes de ordenamiento predial  POP.pptx
que son los planes de ordenamiento predial POP.pptxSergiothaine2
 
PREGUNTA A DEL REFERÉNDUM 21 DE ABRIL.pdf
PREGUNTA A DEL REFERÉNDUM 21 DE ABRIL.pdfPREGUNTA A DEL REFERÉNDUM 21 DE ABRIL.pdf
PREGUNTA A DEL REFERÉNDUM 21 DE ABRIL.pdfeluniversocom
 
Mapa de riesgos de un taller mecánico 405
Mapa de riesgos de un taller mecánico 405Mapa de riesgos de un taller mecánico 405
Mapa de riesgos de un taller mecánico 405rodrimarxim
 
MAPA DE RIESGOS DE UN ZOOLOGICO ..pdf
MAPA DE RIESGOS DE UN ZOOLOGICO    ..pdfMAPA DE RIESGOS DE UN ZOOLOGICO    ..pdf
MAPA DE RIESGOS DE UN ZOOLOGICO ..pdfCamilaArzate2
 
17 PRACTICAS - MODALIDAAD FAMILIAAR.docx
17 PRACTICAS - MODALIDAAD FAMILIAAR.docx17 PRACTICAS - MODALIDAAD FAMILIAAR.docx
17 PRACTICAS - MODALIDAAD FAMILIAAR.docxmarthaarroyo16
 
Niveles de organización biologica clase de biologia
Niveles de organización biologica clase de biologiaNiveles de organización biologica clase de biologia
Niveles de organización biologica clase de biologiatongailustraconcienc
 
LA LEY DE LAS XII TABLAS en el curso de derecho
LA LEY DE LAS XII TABLAS en el curso de derechoLA LEY DE LAS XII TABLAS en el curso de derecho
LA LEY DE LAS XII TABLAS en el curso de derechojuliosabino1
 
PREGUNTAS Y ANEXOS CONSULTA POPULAR 2024
PREGUNTAS Y ANEXOS CONSULTA POPULAR 2024PREGUNTAS Y ANEXOS CONSULTA POPULAR 2024
PREGUNTAS Y ANEXOS CONSULTA POPULAR 2024eluniversocom
 
Presentación informe 'Fondos Next Generation European Union destinados a actu...
Presentación informe 'Fondos Next Generation European Union destinados a actu...Presentación informe 'Fondos Next Generation European Union destinados a actu...
Presentación informe 'Fondos Next Generation European Union destinados a actu...Ivie
 
Módulo mapa de riesgos de tienda de abarrotes
Módulo mapa de riesgos de tienda de abarrotesMódulo mapa de riesgos de tienda de abarrotes
Módulo mapa de riesgos de tienda de abarrotessald071205mmcnrna9
 
PREGUNTA H DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRIL
PREGUNTA H DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRILPREGUNTA H DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRIL
PREGUNTA H DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRILeluniversocom
 
PREGUNTA I DE LA CONSULTA POPULAR DEL 21 DE ABRIL
PREGUNTA I DE LA CONSULTA POPULAR DEL 21 DE ABRILPREGUNTA I DE LA CONSULTA POPULAR DEL 21 DE ABRIL
PREGUNTA I DE LA CONSULTA POPULAR DEL 21 DE ABRILeluniversocom
 
PREGUNTA G DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRIL
PREGUNTA G DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRILPREGUNTA G DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRIL
PREGUNTA G DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRILeluniversocom
 
AREA TECNOLOGIA E INFORMATICA.pdf Santiago
AREA TECNOLOGIA E INFORMATICA.pdf SantiagoAREA TECNOLOGIA E INFORMATICA.pdf Santiago
AREA TECNOLOGIA E INFORMATICA.pdf SantiagoSantiagoRodriguezLoz
 
PREGUNTA J DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRIL
PREGUNTA J DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRILPREGUNTA J DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRIL
PREGUNTA J DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRILeluniversocom
 

Último (20)

INTRODUCCION A LA ESTADISTICA RECOLECCION DE DATOS.pdf
INTRODUCCION A LA ESTADISTICA RECOLECCION DE DATOS.pdfINTRODUCCION A LA ESTADISTICA RECOLECCION DE DATOS.pdf
INTRODUCCION A LA ESTADISTICA RECOLECCION DE DATOS.pdf
 
El sistema solar el gran descubrimiento del sistema solar .pptx
El sistema solar el gran descubrimiento del sistema solar .pptxEl sistema solar el gran descubrimiento del sistema solar .pptx
El sistema solar el gran descubrimiento del sistema solar .pptx
 
2024 2024 202420242024PPT SESIÓN 03.pptx
2024 2024 202420242024PPT SESIÓN 03.pptx2024 2024 202420242024PPT SESIÓN 03.pptx
2024 2024 202420242024PPT SESIÓN 03.pptx
 
Análisis de un mapa de riesgos de una tortillería
Análisis de un mapa de riesgos de una tortillería Análisis de un mapa de riesgos de una tortillería
Análisis de un mapa de riesgos de una tortillería
 
Mapa de riesgos de un cine, equipo 4.pdf
Mapa de riesgos de un cine, equipo 4.pdfMapa de riesgos de un cine, equipo 4.pdf
Mapa de riesgos de un cine, equipo 4.pdf
 
que son los planes de ordenamiento predial POP.pptx
que son los planes de ordenamiento predial  POP.pptxque son los planes de ordenamiento predial  POP.pptx
que son los planes de ordenamiento predial POP.pptx
 
PREGUNTA A DEL REFERÉNDUM 21 DE ABRIL.pdf
PREGUNTA A DEL REFERÉNDUM 21 DE ABRIL.pdfPREGUNTA A DEL REFERÉNDUM 21 DE ABRIL.pdf
PREGUNTA A DEL REFERÉNDUM 21 DE ABRIL.pdf
 
Mapa de riesgos de un taller mecánico 405
Mapa de riesgos de un taller mecánico 405Mapa de riesgos de un taller mecánico 405
Mapa de riesgos de un taller mecánico 405
 
MAPA DE RIESGOS DE UN ZOOLOGICO ..pdf
MAPA DE RIESGOS DE UN ZOOLOGICO    ..pdfMAPA DE RIESGOS DE UN ZOOLOGICO    ..pdf
MAPA DE RIESGOS DE UN ZOOLOGICO ..pdf
 
17 PRACTICAS - MODALIDAAD FAMILIAAR.docx
17 PRACTICAS - MODALIDAAD FAMILIAAR.docx17 PRACTICAS - MODALIDAAD FAMILIAAR.docx
17 PRACTICAS - MODALIDAAD FAMILIAAR.docx
 
Niveles de organización biologica clase de biologia
Niveles de organización biologica clase de biologiaNiveles de organización biologica clase de biologia
Niveles de organización biologica clase de biologia
 
LA LEY DE LAS XII TABLAS en el curso de derecho
LA LEY DE LAS XII TABLAS en el curso de derechoLA LEY DE LAS XII TABLAS en el curso de derecho
LA LEY DE LAS XII TABLAS en el curso de derecho
 
PREGUNTAS Y ANEXOS CONSULTA POPULAR 2024
PREGUNTAS Y ANEXOS CONSULTA POPULAR 2024PREGUNTAS Y ANEXOS CONSULTA POPULAR 2024
PREGUNTAS Y ANEXOS CONSULTA POPULAR 2024
 
Presentación informe 'Fondos Next Generation European Union destinados a actu...
Presentación informe 'Fondos Next Generation European Union destinados a actu...Presentación informe 'Fondos Next Generation European Union destinados a actu...
Presentación informe 'Fondos Next Generation European Union destinados a actu...
 
Módulo mapa de riesgos de tienda de abarrotes
Módulo mapa de riesgos de tienda de abarrotesMódulo mapa de riesgos de tienda de abarrotes
Módulo mapa de riesgos de tienda de abarrotes
 
PREGUNTA H DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRIL
PREGUNTA H DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRILPREGUNTA H DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRIL
PREGUNTA H DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRIL
 
PREGUNTA I DE LA CONSULTA POPULAR DEL 21 DE ABRIL
PREGUNTA I DE LA CONSULTA POPULAR DEL 21 DE ABRILPREGUNTA I DE LA CONSULTA POPULAR DEL 21 DE ABRIL
PREGUNTA I DE LA CONSULTA POPULAR DEL 21 DE ABRIL
 
PREGUNTA G DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRIL
PREGUNTA G DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRILPREGUNTA G DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRIL
PREGUNTA G DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRIL
 
AREA TECNOLOGIA E INFORMATICA.pdf Santiago
AREA TECNOLOGIA E INFORMATICA.pdf SantiagoAREA TECNOLOGIA E INFORMATICA.pdf Santiago
AREA TECNOLOGIA E INFORMATICA.pdf Santiago
 
PREGUNTA J DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRIL
PREGUNTA J DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRILPREGUNTA J DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRIL
PREGUNTA J DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRIL
 

Guia intervalos de confianza

  • 1. UNIVERSIDAD ANDRES BELLO FACULTAD DE CIENCIAS EXACTAS DEPARTAMENTO DE MATEMATICAS GUIA EJERCICIOS ESTIMACION POR INTERVALOS EJERCICIOS RESUELTOS 1.- Para estudiar la calidad de un terreno en cierta región del Norte, se consideró una muestra de 125 ejemplares de minerales, cuyos pesos se registran en la siguiente tabla: Peso en gramos N° Ejemplares 0-40 57 40-80 52 80-140 16 Los minerales recolectados se clasifican según su peso en tipos A, B, y C siendo los del tipo B los que tienen un peso superior a 70 gramos e inferior a 100 gramos. Encuentre un intervalo de confianza del 90% para la proporción de minerales del tipo B en la región. SOLUCION: X: Cantidad de minerales tipo B en la región IC ( p) 0,90 = ¿? = ( ) ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ − ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎝ ⎛ α − n pˆpˆ zpˆ 1 2 1 m Y: Peso en gramos de los minerales Minerales tipo B: 70 < Y < 100 76,8%i 52 57 100 i125 404070 =⇒ − ⋅ ⋅+= ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ 91,5%j 16 109 100 j125 6080100 =⇒ − ⋅ ⋅+= ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ 0,14776,8)/100(91,5i)/100(jp =−=−=ˆ 65,1zz 95,0 2 1 == ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ − α IC(p)0,90 = ( 0,147 ± 1,65 ( ) 125 0,14710,147 −⋅ ) = (0,095; 0,199)
  • 2. 2.- Un fabricante produce focos que tienen un promedio de vida con distribución aproximadamente normal y una desviación estándar de 40 horas. Si una muestra de 30 focos tiene una vida promedio de 780 horas. 2.1.Encuentre un intervalo de confianza del 96% para la media poblacional de todos los focos que produce esta empresa. 2.2.¿Qué tan grande se requiere que sea una muestra, si se desea tener una confianza del 96% de que la media muestral esté dentro de las 10 horas del promedio real? SOLUCION: X: Horas de vida útil de los focos. X ∼ N ( μ; 22 40=σ ) n = 30; 780x = 2.1.P ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ < σ μ− < b n x a = 0,96 ⇒ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎝ ⎛ ⋅ + ⋅ −=μ 30 400537,2 780; 30 400537,2 780)(IC 96,0 Un IC del 96% para μ es (765; 795) horas 2.2.P ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎝ ⎛ σ⋅ <μ−< σ⋅− n 0537,2 x n 0537,2 = 0,96 3. El ajuste a una máquina cambia la longitud de las piezas que produce, pero no afecta a la desviación estándar. La longitud de las piezas está distribuida normalmente y la desviación estándar es de 0,5 mm. Después de hacer el ajuste, se toma una muestra aleatoria para determinar la longitud media de las piezas producidas. Las longitudes resultantes son las que a continuación se presentan. Con una confianza del 99% encuentre un intervalo para la longitud promedio de las piezas. 75,3 76,0 75,0 77,0 75,4 76,3 77,0 74,9 76,5 75,8 SOLUCION: X: Longitud de piezas, en mm. X∼ N(μ; 0,52 ) n = 10 1-α = 0,99 IC(μ)0,99 = ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎣ ⎡ ⋅+⋅− n 0,5 zx; n 0,5 zx 0,9950,995 = ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎣ ⎡ ⋅+⋅− 10 0,5 2,57575,92; 10 0,5 2,57575,92 IC(μ)0,99 = [75,5129; 76,3271] (mm.) 4.- En una muestra de 1000 casas en una determinada ciudad, se encuentra que 228 de ellas tienen calefacción eléctrica. Encuentre el intervalo de confianza de 99% para la proporción de hogares en esta ciudad, que tiene ese tipo de calefacción. 68n10 n 400537,2 ≥⇒= ⋅
  • 3. SOLUCION: X: Cantidad de casas que poseen calefacción eléctrica. X∼ B(p) 228,0 1000 228 pˆ == ( ) 99,05758,2 n pˆ1pˆ ppˆ 5758,2P = ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ < − − <− Un IC del 99% es (0,1938; 0,2622) 5.- Las temperaturas corporales de 106 ciudadanos norteamericanos, fueron en 98.2º Farenheit con una desviación estándar de 0,62. Para un grado de confianza de 0,95 calcule: a) El margen de error b) El intervalo de confianza SOLUCION: a) 120 106 620 961 2 . . , n zE ==⋅= δ α b) 32980898 12020981202098 .. .... ExEx << +<<− +<<− μ μ μ 6.- Un contador auditor desea estimar los ingresos medios durante el primer año de trabajo de un graduado universitario que, en un alarde de sabiduría, tomó un curso de estadística. ¿Cuántos de tales ingresos es necesario encontrar si queremos tener una confianza del 95% que la media de la población de muestra este a menos de $500 de la verdadera media de población? Suponga que un estudio previo reveló que, para tales ingresos, δ=$6250. SOLUCION: sup)redondeado(.. E zn 60125600 500 6250 961 22 2 ≈=⎥⎦ ⎤ ⎢⎣ ⎡ ⋅=⎥⎦ ⎤ ⎢⎣ ⎡ ⋅= δ α 7.- Los sondeadores de opinión enfrentan diversos factores que confunden los resultados, como los las contestadoras telefónicas. En una encuesta de 1068 personas, 673 dijeron que tenían contestadora telefónica. Utilizando estos resultados de muestra, determine: a) El estimado puntual de p. b) El estimado de intervalo del 95% de la proporción de la población de las personas que tienen ( ) 1938,0pˆ n pˆ1pˆ 5758,2:LI =+ − ⋅− ( ) 2622,0pˆ n pˆ1pˆ 5758,2:LS =+ − ⋅
  • 4. contestadora telefónica SOLUCION: a) 6300 1068 673 . n x pˆ === b) 02900 1068 37006300 961 2 . ).)(.( , n qˆpˆ zE ==⋅= α El intervalo de confianza 65906010 029006300029006300 .. .... ExEx << +<<− +<<− μ μ μ 8.- Las pruebas de choque de automóviles son un ejemplo muy costoso de pruebas destructivas. Si usted estuviera a cargo de tales pruebas de choque, no querría decirle a su supervisor que necesita chocar y destruir mas de 30 automóviles para poder usar la distribución normal. Supongamos que ud. ha probado 12 automóviles deportivos Dodge Viper (precio actual US$ 59.300). Un análisis de los 12 automóviles dañados da como resultado costos de reparación cuya distribución al parecer tiene forma de campana, con una media de x =US$ 26.227 y una desviación estándar de s=US$ 15.873. Determine: a) El mejor estimado puntual de µ, el costo de reparación medio de todos los Dodge Viper implicados en colisiones. b) Error del estimado c) El intervalo de confianza para µ SOLUCION: a) El mejor estimado puntual de la media de población µ es el valor de la media de muestra x En este caso, entonces, el mejor estimado puntual de µ es a $26.227 b) datos n = 12 (n <30) σ se desconoce grado de confianza 95% (ver tabla dos colas 0.05, 11 grados de libertad)=2.201 2908510 12 87315 2012 2 ,. . ,tE =⋅= α c) 3123614216 290851022726290851022726 .. ,..,.. ExEx << +<<− +<<− μ μ μ 5. Un estudio abarca la selección de una muestra aleatoria de 256
  • 5. representantes de ventas menores de 35 años de edad. El ingreso anual es un punto de interés. La media de la muestra de $55.420, con una desviación estándar de $2.050. a) ¿Cuál es el ingreso medio estimado de todos los gerentes ( la población)? Es decir, ¿Cuál es la estimación puntual? b) ¿Cuál es el intervalo de confianza del 95% de la media (redondeada a la decena de dólares más próxima)? c) ¿Cuáles son los límites del 95 por ciento del nivel de confianza para la media de la población? d) ¿Qué grado de confianza se utiliza?
  • 6. a) La estimación puntual de la media de la población es $55.420. En otras palabras, no se conoce la media de la población. El valor $55.420 es la mejor estimación que hay de un valor desconocido. b) El intervalo de confianza está entre $55.170 y $55.670, que se encuentra mediante la operación: 125,671.55$y875,168.55$entrevaloresLos 125.251$420.55$ 256 050.2$ 96.1420.55$ n s 96.1x ±= ±=± Muchas veces estos valores finales se redondean y , en este caso, se registrarían como: $55.170 y $55.670. c) Los puntos finales del intervalo de confianza son los límites de confianza. En este caso los anteriormente mencionados. d) La medición de confianza que tiene una persona se refiere al grado de confianza o nivel de confianza. En este caso 0.95. 6. Luego de una larga carrera como miembro del consejo de la ciudad de Santiago, Sr. Trivelli decidió postularse para alcalde. La campaña contra su oponente, el alcalde Lavín, ha sido enconada, y ambos candidatos han gastado varios millones de dólares en anuncio por televisión. En las semanas finales, Trivelli se encuentra adelante con las encuestas publicadas por el INE. Para comprobar los resultados, el personal de la campaña de Trivelli realiza una encuesta propia durante el fin de semana previo a las elecciones. Los resultados demuestran que, para una muestra aleatoria de 500 votantes, 290 votarán por Trivelli. Desarrolle un intervalo de confianza de 95 % para la proporción de la población que votará por Trivelli. ¿Puede este llegar a la conclusión que ganará la elección? Solución: Se comienza estimando la proporción de votantes que sufragarán por Trivelli. La muestra incluyó 500 votantes de los cuales 290 apoyaron a Trivelli, de modo que la proporción de la muestra es de un 0.58, que se encuentra por medio de . 500 290 El valor de 0.58 es una estimación puntual de la proporción de la población desconocida P. Por lo cual utilizamos la fórmula que ahora mostramos para determinar el intervalo de confianza. 623.0y537.0entreestánvaloresLos 43.058.0 500 )58.01(58.0 96.158.0 n )P1(P zP ±= − ±= − ± Los puntos finales del intervalo de confianza son 0.537 y 0.623. el punto mínimo del intervalo de confianza es mayor a 0.50. Por lo tanto se concluye que la proporción de los votantes que apoya a Trivelli es mayor que el 50%, por lo cuál con base se puede decir que ganará la elección.
  • 7. 7. El consejo de la Asociación Educativa, un sindicato que se compone en su mayor parte de maestros de nivel medio , propuso la fusión con la federación de Maestros. Las leyes internas de la asociación exigen que más de dos terceras partes de los miembros deben apoyar la fusión. Una muestra de 200 miembros de la asociación demostró que 140 de ellos apoyaban la fusión. Desarrolle un intervalo de confianza de 99 por ciento para la proporción de los miembros que apoyan a la fusión. ¿Parece probable la aprobación de la fusión? Solución: Para comenzar, se calcula el estimador puntual de la proporción de miembros de la Asociación que apoyan la fusión. En la muestra 784.0y616.0entreestánvaloresLos 084.070.0 200 )70.01(70.0 58.270.0 n )P1(P zP ±= − ±= − ± El intervalo de confianza indica que es razonable ( con un nivel de confianza de 99% ) que la proporción de miembros que apoyan la fusión está entre 61.6 y 78.4 por ciento. Es claro que la proporción de los dos tercios queda dentro de esta región. Por lo tanto , podría tratarse de que sólo dos tercios o quizás menos de los miembros de la Asociación apoyan la Fusión. No es posible estar seguros de si la propuesta recibiría el voto de los dos tercios de miembros requeridos. 8. Un estudiante de administración pública desea determinar la cantidad media que perciben los miembros de los consejos de ciudades. El error para estimar la media es menor de 100 dólares, con un nivel de confianza de 95 %. El estudiante encontró un informe del departamento de Trabajo que se estimó una desviación estándar de 1.000 dólares. ¿Cuál es el tamaño requerido de la muestra? Solución: El error máximo permisible, E es de 100 dólares. El valor de z para un nivel de confianza del 95% es de 1.96 y el estimado de la desviación estándar son 1.000 dólares. Al sustituir estos valores en la fórmula que aparece a continuación, nos arroja el tamaño de la muestra requerido. ( ) 16.3846.19 100$ 000.1$96.1 n E sz n 2 2 2 ==⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ ⋅ = ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎝ ⎛ ⋅ = El valor calculado se redondea hacia arriba quedando 385. Por lo cual se requiere una muestra de 385 para cumplir con las especificaciones. Si se desea un nivel mayor de confianza del 99 %, entonces también se requiere una muestra mayor:
  • 8. ( ) 64.6658.25 100$ 000.1$58.2 n E sz n 2 2 2 ==⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ ⋅ = ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎝ ⎛ ⋅ = Por lo que en este caso tendríamos: Se recomienda una muestra de 666 para tener una confianza del 99%. 9. Un economista desea estimar los ingresos medios durante el primer año de trabajo de un graduado universitario que, en un alarde de sabiduría, tomo un curso de estadística. ¿Cuántos de tales ingresos es necesario encontrar si queremos tener una confianza del 95% en que la media de muestra esté a menos de $500 dólares de la verdadera media de la población? Suponga que un estudio previo reveló que, para tales ingresos, .250.6$=σ Solución : Queremos encontrar el tamaño de la muestra “n” dado que 05.0=α (95% grado de confianza ). Queremos, además que la muestra esté dentro de los márgenes de 500± de la media de la población, por lo que E = 500. Además, suponiendo que .250.6$=σ 60125.600 500 625096.1 E z n 2 2 2 ==⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎣ ⎡ ⋅ = ⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡ σ⋅ = α Por lo que este resultado se interpreta como que debemos de conseguir una muestra aleatoria de por lo menos 601 ingresos del primer año de trabajo de estudiantes universitarios que han tomado un curso de estadística. Con semejante muestra tendremos una confianza del 95 % de que la media de la muestra estará a menos de $500 dólares de la verdadera media de la población. 10. Dados los siguientes datos: 62.0sy20.98x;106n === Para un grado de confianza del 0.95 calcule: a) El margen de error E b) El intervalo de confianza para μ Solución : a) El grado de confianza de 0.95 implica que 05.0=α , así que
  • 9. 2 z α = 1.96. Por lo cual podemos decir que el margen de error está dado por : 12.0 106 62.0 96.1 n zE 2 ⋅= σ ⋅= α b) Con 12.0Ey20.98x == , construimos el intervalo de confianza de la siguiente forma. 32.9808.98 12.020.9812.020.98 ExEx <μ< +<μ<− +<μ<− 5.- En un proceso químico por lotes, se comparan los efectos de dos catalizadores sobre las potencia de la reacción del proceso. Se preparó una muestra de 12 lotes con el catalizador 1, obteniéndose un rendimiento promedio de 85 con una desviación estándar de 4 y se obtuvo una muestra de 10 lotes con el catalizador 2 la que dio un rendimiento medio de 81 con una desviación estándar de 5. Sabiendo que las poblaciones distribuyen normal. Encuentre un intervalo de confianza de 90% para la diferencia de medias poblacionales. ¿Qué puede concluir respecto de las medias a partir de este resultado asumiendo que las varianzas son iguales? SOLUCION: IC(μx - μy )0,9 = ¿? de 2.1 2 y 2 x σ=σ = σ2 desconocidas 478,4s05,20 20 2591611 s p 2 p =→= ⋅+⋅ = IC(μx - μy ) 0,9 = ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ +⋅⋅− 10 1 12 1 478,4725,18185 m = ( 4 m 3,31 ) = (0,69; 7,31) ⇒ 0∉ IC, pero μx - μy > 0, por lo tanto, el rendimiento del catalizador 1 es superior. 6.- En un estudio que conduce el Centro de Recursos Acuáticos y que analiza el Centro de Consulta Estadística del Instituto Politécnico y Universidad Estatal de Virginia, se comparan dos plantas de tratamiento de aguas residuales. La planta A se ubica donde el ingreso medio de los hogares es considerado bajo y la planta B donde el ingreso medio es considerado alto. La cantidad de agua que trata cada planta (en miles de galones por día) se muestrea de forma aleatoria durante 10 días. Los datos son los siguientes: Planta A 21 19 20 23 22 28 32 19 13 18 Planta B 20 39 24 33 30 28 30 22 33 24 Bajo los supuestos que sea necesario, construya un intervalo del 90% de confianza para la diferencia de proporciones de días en que se tratan más de 30 galones entre las plantas A y B. Interprete.
  • 10. SOLUCION: IC ( pA – pB )0,9 =? Xi : Cantidad de días en que se tratan más de 30 galones en planta i, i = A, B. Xi ∼ B ( pi ) Supuesto: n es suficientemente grande. nA = nB = 10 → 3,0pˆ;1,0pˆ BA == ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ ⋅ + ⋅ −=− 10 7,03,0 10 9,01,0 645,13,01,0)pp(IC 9,0BA m = (-0,2 m 0,2849) =(-0,485; 0,085) Con 90% de confianza se puede afirmar que el intervalo (-0,485; 0,085) contiene a la diferencia de proporciones de días en que se tratan más de galones. Como el 0∈ IC, se puede afirmar que pA = pB. EJERCICIOS PROPUESTOS 1. Se desea estimar la facturación mensual promedio por luz eléctrica en el mes de Julio en las casas- habitación de cierto sector de la ciudad. Con base en estudios efectuados en otros sectores de la ciudad, se supone que la desviación estándar es de $12.000. La estimación de la facturación promedio se desea con una desviación máxima de $1.000 del promedio real y con una confianza del 99%. ¿Qué tamaño de muestra es necesario? 2. Un vendedor mayorista considera que la venta diaria de azúcar en uno de sus locales de venta es una variable aleatoria que sigue un comportamiento Normal con un promedio de 1.200 Kilos y una varianza de 100 (Kilos)². Se tomó una muestra al azar de 10 días registrando su venta y se obtuvo: Día 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Venta 1150 1240 1300 1210 1190 1200 1180 1270 1180 1120 a) Obtenga un intervalo confidencial del 95% para la venta promedio diaria. Interprete. b) Construir un intervalo de confianza del 99% para la proporción de días en que las ventas sean inferior al promedio poblacional. Interprete. 3. Una tienda comercial tiene dos planes de cuentas de cargo disponible para sus clientes con cuenta corriente de crédito. La administración de la tienda desea recopilar información de cada plan y estudiar sus diferencias. Se seleccionó una muestra aleatoria de cada plan, obteniendo los siguientes resultados: Plan A Plan B n 25 50 Media $95.000 $110.000 Desviación típica $15.000 $ 14.140 Saldos > a $100.000 15 26 a) El Gerente de créditos cree que la variabilidad de los saldos en el plan A es distinta a las del plan B. ¿Qué podría decir Ud. al respecto con un 95% de confianza? b) Además, el gerente de créditos cree que los saldos en ambos planes son en promedio iguales. Construya un intervalo del 95% y concluya respecto de esta afirmación. c) Suponga que el gerente está interesado en mejorar su información sobre el plan B ¿Qué tamaño de muestra debería escogerse si se desea estimar el valor medio con un error menor a $2.000 y una confianza del 99%? d) Construya un intervalo del 90% para la diferencia de saldos superiores a $100.000 entre las cuentas del plan A y las del plan B. Interprete y concluya.
  • 11. 4. Una encuesta bancaria acerca de pagos ilícitos mediante tarjetas de crédito, señaló que el porcentaje de delitos en un mes dado, para 414 propietarios de pequeños negocios, fue de 5,8% contra solamente 3,6% para 1029 profesionales. Suponga que se pueden considerar los datos para estos dos tipos de tarjetahabientes como muestras aleatorias independientes de las cuentas mensuales, sobre un largo período, por ejemplo uno o dos años. Obtenga un intervalo de confianza de 95% para la diferencia entre las proporciones de delitos para estos dos tipos de usuarios de tarjetas de crédito. Interprete el resultado. 5. Se registró el tiempo transcurrido entre la facturación y la recepción del pago, para una muestra aleatoria de 100 clientes de una empresa de contadores públicos. La media muestral y la desviación estándar para las 100 cuentas, eran 39,1 días y 17,3 días, respectivamente. Obtenga un intervalo de confianza de 90% para el tiempo medio entre la facturación y la recepción del pago para todas las cuentas de la empresa. Interprete el intervalo. 6. Los estudiantes pueden seleccionar entre un curso de estadística de tres semestres-hora sin laboratorio y un curso de 4 semestres-hora con laboratorio. El examen escrito final es el mismo para ambas secciones. Si doce estudiantes de la sección con laboratorio obtuvieron una calificación promedio de 84 puntos con una desviación estándar de 4 y los 18 estudiantes de la sección sin laboratorio obtuvieron un promedio de 77 puntos con una desviación típica de 6. Encuentre un intervalo de confianza del 99% para la diferencia entre las calificaciones promedio de los dos cursos, verificando si las varianzas son o no iguales y efectuando los supuestos que sean necesarios. 7. Para comparar las proporciones de artículos defectuosos producidos por dos líneas de producción, se seleccionan muestras aleatorias independientes de 100 artículos de cada línea. La línea A produjo 18 defectuosos en la muestra y la línea B produjo 12 defectuosos. a) Obtenga un intervalo de 98% de confianza para la diferencia real entre las proporciones de defectuosos para las dos líneas. ¿Existe evidencia suficiente para sugerir que una línea produce una proporción más alta de defectuosos que la otra? b) Obtener los tamaños de muestra para estimar la diferencia de proporciones de artículos defectuosos con un 95% de confianza, con un error de a lo más un 0,5% en la estimación y sabiendo que la línea A produce un 20% más de artículos que la línea B, por tanto, nA=1,2 nB. 8. Una operación de montaje en una fábrica manufacturera requiere aproximadamente un período de entrenamiento de un mes para que un nuevo empleado alcance la máxima eficiencia. Se sugirió un nuevo método para el entrenamiento y se realizó una prueba para comparar el método nuevo con el procedimiento estándar. Se entrenaron dos grupos de nueve empleados nuevos durante un período de tres semanas, un grupo utilizó el nuevo método y el otro grupo el procedimiento de entrenamiento estándar. Se midió el tiempo, en minutos, que necesitó cada empleado para montar el dispositivo al final del período de entrenamiento de tres semanas. Las mediciones fueron las siguientes: Procedimiento Mediciones Estándar 32 37 35 28 41 44 35 31 34 Nuevo 35 31 29 25 34 40 27 32 31 Estime la diferencia real de medias con un coeficiente de confianza de 0,95. Suponga que los tiempos de montaje tienen aproximadamente una distribución normal. Interprete y concluya. 9. Una tienda de regalos está interesada en las compras realizadas por los clientes con tarjeta de crédito. El dueño quiere una estimación del monto promedio de las compras con tarjeta de crédito
  • 12. cuya diferencia con la media poblacional real sea de $1.000. Para un nivel de confianza del 90% y si la desviación estándar se estima en $4.750. a) ¿De qué tamaño debe ser la muestra? c) Si el dueño de la tienda obtiene una muestra de 100 clientes con tarjeta de crédito ¿Cuál es el error tolerable máximo? 10. Un científico de la computación está investigando la utilidad de dos lenguajes de diseño para mejorar las tareas de programación. Se pide a doce programadores expertos, familiarizados con los dos lenguajes, que codifiquen una función estándar en ambos lenguajes, anotando el tiempo, en minutos, que requieren para hacer esta tarea. Los datos obtenidos son los siguientes: Programador 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Lenguaje 1 17 16 21 14 18 24 16 14 21 23 13 18 Lenguaje 2 18 14 19 11 23 21 10 13 19 24 15 20 Encuentre un intervalo de confianza del 95% para la diferencia en los tiempos de codificación promedio. ¿Existe algo que indique una preferencia por alguno de los lenguajes?