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Probabilidad y Estadística 2024 Castilla la Mancha

Inferencia estadística: Intervalo de confianza y error máximo

Las horas de sueño de la población adolescente española sigue una distribución normal de media desconocida y varianza $\sigma^2 = 4 \text{ horas}^2$. Se ha tomado una muestra de 12 adolescentes y las horas de sueño registradas han sido 6.5, 8.4, 9.6, 7.4, 7.1, 6.8, 8.8, 8.3, 8.0, 7.1, 7.8 y 9.0 horas. a) Calcula el intervalo de confianza para la media poblacional de las horas de sueño con un nivel de confianza del 95.96 %. (1 punto) b) ¿Cuál sería el error máximo admisible si se hubiera utilizado una muestra de 64 adolescentes y un nivel de confianza del 96.52 %? (1 punto) | z | 0.00 | 0.01 | 0.02 | 0.03 | 0.04 | 0.05 | 0.06 | 0.07 | 0.08 | 0.09 | |---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---| | 2.0 | 0.9772 | 0.9778 | 0.9783 | 0.9788 | 0.9793 | 0.9798 | 0.9803 | 0.9808 | 0.9812 | 0.9817 | | 2.1 | 0.9821 | 0.9826 | 0.9830 | 0.9834 | 0.9838 | 0.9842 | 0.9846 | 0.9850 | 0.9854 | 0.9857 |
Paso 1
Identificación de los parámetros poblacionales
**a) Calcula el intervalo de confianza para la media poblacional de las horas de sueño con un nivel de confianza del 95.96 %. (1 punto)** Primero, definimos la variable aleatoria $X$: "horas de sueño de un adolescente". El enunciado nos dice que sigue una distribución Normal $N(\mu, \sigma)$. Nos dan la varianza poblacional $\sigma^2 = 4$. Para las fórmulas del intervalo de confianza, necesitamos la desviación típica $\sigma$: $$\sigma = \sqrt{\sigma^2} = \sqrt{4} = 2 \text{ horas}.$$ 💡 **Tip:** Recuerda que en los problemas de inferencia, la desviación típica es la raíz cuadrada de la varianza.
Paso 2
Cálculo de la media muestral
Para calcular el intervalo de confianza, necesitamos la media de los datos proporcionados para la muestra de $n = 12$ adolescentes: $$\bar{x} = \frac{\sum x_i}{n} = \frac{6.5 + 8.4 + 9.6 + 7.4 + 7.1 + 6.8 + 8.8 + 8.3 + 8.0 + 7.1 + 7.8 + 9.0}{12}$$ Calculamos el sumatorio: $$\sum x_i = 94.8$$ Obtenemos la media muestral: $$\bar{x} = \frac{94.8}{12} = 7.9 \text{ horas}.$$ $$\boxed{\bar{x} = 7.9}$$
Paso 3
Determinación del valor crítico $z_{\alpha/2}$
El nivel de confianza es del $95.96\%$, por lo que $1 - \alpha = 0.9596$. Calculamos $\alpha$: $$\alpha = 1 - 0.9596 = 0.0404$$ Dividimos $\alpha$ por dos para obtener el área de cada cola: $$\frac{\alpha}{2} = \frac{0.0404}{2} = 0.0202$$ Buscamos el valor $z_{\alpha/2}$ tal que $P(Z \le z_{\alpha/2}) = 1 - \frac{\alpha}{2}$: $$1 - 0.0202 = 0.9798$$ Consultando la tabla de la normal $N(0,1)$ proporcionada, el valor de probabilidad $0.9798$ corresponde a la fila **2.0** y la columna **0.05**. Por lo tanto: $$\boxed{z_{\alpha/2} = 2.05}$$ 💡 **Tip:** El nivel de confianza $1-\alpha$ representa el área central. El valor crítico $z_{\alpha/2}$ deja un área de $\alpha/2$ a su derecha.
Paso 4
Cálculo del intervalo de confianza
La fórmula del intervalo de confianza para la media es: $$IC = \left( \bar{x} - z_{\alpha/2} \cdot \frac{\sigma}{\sqrt{n}}, \bar{x} + z_{\alpha/2} \cdot \frac{\sigma}{\sqrt{n}} \right)$$ Sustituimos los valores conocidos: - $\bar{x} = 7.9$ - $z_{\alpha/2} = 2.05$ - $\sigma = 2$ - $n = 12$ Calculamos el error máximo admisible $E$: $$E = 2.05 \cdot \frac{2}{\sqrt{12}} = 2.05 \cdot \frac{2}{3.4641} = 2.05 \cdot 0.57735 \approx 1.1836$$ Ahora calculamos los extremos del intervalo: - Límite inferior: $7.9 - 1.1836 = 6.7164$ - Límite superior: $7.9 + 1.1836 = 9.0836$ ✅ **Resultado del apartado a):** $$\boxed{IC = (6.7164, 9.0836)}$$
Paso 5
Nuevo valor crítico para el nivel de confianza del 96.52 %
**b) ¿Cuál sería el error máximo admisible si se hubiera utilizado una muestra de 64 adolescentes y un nivel de confianza del 96.52 %? (1 punto)** En este nuevo escenario: - $n = 64$ - $\sigma = 2$ (se mantiene el valor poblacional) - $1 - \alpha = 0.9652$ Calculamos el nuevo valor crítico $z_{\alpha/2}$: $$\alpha = 1 - 0.9652 = 0.0348$$ $$\frac{\alpha}{2} = 0.0174$$ $$1 - \frac{\alpha}{2} = 1 - 0.0174 = 0.9826$$ Buscamos el valor $0.9826$ en la tabla proporcionada. Este valor corresponde a la fila **2.1** y la columna **0.01**. Por lo tanto: $$\boxed{z_{\alpha/2} = 2.11}$$
Paso 6
Cálculo del nuevo error máximo admisible
El error máximo admisible se calcula con la fórmula: $$E = z_{\alpha/2} \cdot \frac{\sigma}{\sqrt{n}}$$ Sustituimos con los nuevos datos: $$E = 2.11 \cdot \frac{2}{\sqrt{64}}$$ $$E = 2.11 \cdot \frac{2}{8}$$ $$E = 2.11 \cdot 0.25 = 0.5275$$ 💡 **Tip:** Observa que al aumentar el tamaño de la muestra ($n=64$), el error disminuye significativamente respecto al apartado anterior, a pesar de que el nivel de confianza es más exigente. ✅ **Resultado del apartado b):** $$\boxed{E = 0.5275 \text{ horas}}$$
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