= 134, 5 Tercer cuartil: Q 3 = Pueden considerarse normales. =2 P 10 = 118 horas. f(x) =

Transcripción

1 SOLUCIONES AL EXAMEN DE MÉTODOS ESTADÍSTICOS 2 0 ITIE. 19 /01/ X = 132, 25 Mediana: M e = = 134, 5 Tercer cuartil: Q 3 = = 140, Pueden considerarse normales c) Percentil diez 10 N 100 = =2 P 10 = 118 horas 2. 0 si x<0 0 si x<0 F (x) = x 2 9 si 0 x<3 1 si x 3 f(x) = 2x 9 si 0 x<3 0 si x 3 μ = 3 0 x 2x 9 dx =2 P (X <0, 3) = F (0, 3) = 0, 01 Otra forma : P (X <0, 3) = 0,3 0 2x 9 dx =0, P (secuelas) = 0, 06 n = 200 peces X : número de peces, entre los 200, con secuelas X B(200; 0, 06). Como np = 200 0, 06 = 12 > 5, aproximamos por la normal X N(12; 3, 36) P (X B > 10) = P (X N > 10, 5) = 0, 6736 P (X B = 13) = P (12, 5 X N 13, 5) = 0, 1140

2 4. y = ae bx ln(y) =ln(+bx x x 2 y ln(y) x ln(y) , 099 1, , 386 2, , 398 9, , , , , 820 =24 = 170 =12, 484 =79, , 484 = 5 ln(+24b 79, 816 = 24 ln( b } a =2, 126 b =0, 639 y =2, 126 e 0,363 x x =0, 5 y =2, 126 e 0,363 0,5 =2, B i : el microcircuito procede de la planta i. D : el microcircuito está defectuoso. P (D) = 3 P (B i )P (D B i )=0, 5 0, , 25 0, 1+0, 25 0, 11 = 0, 0925 i=1 P (B 2 D) = P (B 2)P (D B 2 ) P (D) = 0, 25 0, 9 1 0, 0925 =0, Maquina A Maquina B d i = x B y A D = 1, 25 s d =2, 49 H 0 : μ 1 = μ 2 H 1 : μ 1 μ 2 } t = D s d / n 1, 25 = 2, 49/ = 1, 42 α =0, 01 8 t 0,005;7 =3, 499 Región de aceptación: 3, 499 <t<3, 499. Como t pertenece a dicha región, se acepta la hipótesis nula de que no hay diferencias significativas entre las medias de las medidas de las dos máquinas. p-valor = 2 P (t 7 < 1, 42) = 2 0, 0993 = 0, 1986

3 2 0 ITIE MÉTODOS ESTADÍSTICOS 19 ENERO DE 2009 APELLIDOS:... NOMBRE: (1 p) El test de Cooper es una prueba aeróbica, que consiste en recorrer en el tiempo de 12 minutos las mayor distancia posible mediante la carrera continua. Se sabe, por estudios previos, que las puntuaciones obtenidas en dicho test por cierta población de alumnos de cuarto de ESO se distribuyen de forma aproximadamente normal, con una media de 2357 metros y una desviación típica de 484 metros. Cuál es la probabilidad de que un alumno de dicha población elegido al azar recorra más de 3 kilómetros en el test? P (X >3000) = 0, Cuál es el porcentaje de alumnos cuya puntuación es, al menos, de 1904 m? Porcentaje: P (X > 1904) = 0, , 54% Justificación: se calcula la probabilidad de que un alumno elegido al azar cumpla la condición y se expresa en tanto por ciento. c) Si se selecciona un alumno al azar cuál será la puntuación mínima que debe conseguir para estar dentro del 15% de los que han sacado mayor puntuación? Puntuación mínima: P (X >=0, 15 P (X <=0, 85 a = 2858, 63 Justificación: Se pide el percentil 85. CDF inverso y se introduce el valor 0,85 d) Si se eligen muestras aleatorias de 16 alumnos, qué distribución tiene la puntuación media muestral, X? Distribución de X : N ( ) ( σ μ, X N 2357, 484 ) = 121 n 16 e) Para una muestra aleatoria de 16 alumnos, cuál es la probabilidad de que la puntuación media muestral esté comprendida entre 2000 y 2120 m? Probabilidad: P ( 2000 < X<2120 ) =0, Justificación: P ( 2000 < X<2120 ) = P ( X<2120 ) P ( X<2000 ) =0, , = 0,

4 8.- (1 p) Se ensayan a compresión 20 probetas cúbicas de un determinado hormigón y se obtienen los siguientes resultados, en kg/cm 2 : Cree la variable resistencia con los datos anteriores y escriba los valores de los parámetros estadísticos reflejados en la tabla siguiente: Primer cuartil 138 Tercer cuartil 150, 5 Rango intercuartílico 12, 5 Coeficiente de variación 5, 36979% Divida el conjunto de datos en 5 intervalos de clase. Exprese el extremo inferior y el extremo superior de cada intervalo: Intervalo 1 Intervalo 2 Intervalo 3 Intervalo 4 Intervalo c) Diga si el histograma indica que la distribución de datos es simétrica. Es simétrica la distribución? Por qué? Hay una ligerísima asimetría a la izquierda. d) Calcule los percentiles de orden 20 y 75. Interprete estos valores. P 20 : 137,5 P 75 : 150,5 Interpretación: el P 20 es el valor de la resistencia a la compresión que no es superado por el 20% de las probetas. El P 75 = Q 3 es el valor no superado por el 75% de las probetas. e) Halle la media aritmética y la desviación típica de la variable resistencianorm, dada por la expresión resistencianorm = resistencia -143, 55 7, Media: 0 Desviación típica: 1 Podría justificar los resultados que se obtienen? Se ha tipificado la variable resistencia.

5 9.- (1 p) El serbal es un árbol que crece en zonas de diferentes alturas. Con objeto de estudiar la adaptación de estos árboles a distintos hábitat, se recogen ramas de brotes de 11 árboles que crecen a diversas alturas en una ciudad de Escocia. Se llevaron los brotes al laboratorio y se anotó la tasa de respiración nocturna de cada uno de ellos. En la siguiente tabla se muestra la altitud del origen (en metros) y la tasa de respiración nocturna (expresado en μl de oxígeno por hora/mg de peso en seco de tejido). X: Altitud Y: Tasa de respiración 0,11 0,20 0,13 0,15 0,18 0,16 0,23 0,18 0,23 0,26 0,32 Escriba la ecuación del modelo lineal. Cuál es el coeficiente de correlación? Ecuación del modelo lineal: y =0, , x Coeficiente de correlación: r = 0, Escriba la ecuación del modelo exponencial. Cuál es el coeficiente de correlación? Ecuación del modelo exponencial: y = e ( 2, , x) =0, e 0, x Coeficiente de correlación: r = 0, c) Escriba la ecuación del modelo multiplicativo. Cuál es el coeficiente de correlación? Ecuación del modelo multiplicativo: y =0, x 0, Coeficiente de correlación: r = 0, d) Indique cuál de los modelos (entre los estudiados en clase) es el mejor y utilícelo para predecir la tasa de respiración, para un brote cogido a 500 m de altitud. Ecuación del mejor modelo: modelo exponencial y =0, e 0, x Tasa de respiración: x = 500 y =0,

6 10.- (1 p) Cierto tipo de dieléctrico es sometido a un nuevo proceso de fabricación en el que se combina con un nuevo tipo de material, con el objeto de aumentar su tensión de ruptura. Los fabricantes desean estimar la diferencia entre las tensiones de ruptura de los dieléctricos producidos antes y después de los cambios en el proceso de fabricación. Para ello, se seleccionan 12 prototipos iguales de cada uno de ellos y se someten a una tensión progresiva hasta ocasionar la ruptura de los mismos. La siguiente tabla recoge los datos correspondientes a las tensiones de ruptura (en mv) requeridas para cada uno de los 12 elementos en ambos casos. Antes 4,28 4,19 4,58 4,39 4,41 4,56 4,63 4,29 4,38 4,45 4,41 4,63 Después 4,62 4,48 4,35 4,65 4,29 4,72 4,53 4,59 4,27 4,68 4,52 4,47 Suponiendo que las tensiones de ruptura se distribuyen normalmente: Halle un intervalo de confianza del 99% para la diferencia entre las tensiones de ruptura medias de los dieléctricos producidos antes y después de los cambios en el proceso de fabricación. Intervalo de confianza: I μ1 μ 2 =( 0, ; 0, ) Observando el intervalo obtenido en el apartado anterior, se podría concluir que el nuevo proceso de fabricación aumenta la tensión de ruptura? No, al 99% de confianza, porque el intervalo incluye al cero. c) Indique los pasos seguidos en Statgraphics para la obtención de los valores del apartado. Primero, debemos determinar si las varianzas poblacionales, que son desconocidas, son iguales o distintas. Para ello, calculamos el intervalo de confianza para el cociente de varianzas: I σ 2 1 /σ 2 2 =(0, ; 4, 85973) Como el intervalo contiene al 1 asumimos varianzas poblacionales iguales y calculamos el intervalo de confianza I μ1 μ 2 con esta condición.