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UNIVERSIDAD NACIONAL DE
CAJAMARCA
FACULTAD DE INGENIERIA
ESCUELA ACADÉMICO
PROFESIONAL DE
INGENIERÍA CIVIL
ASIGNATURA:
Estadística Aplicada
GRUPO:
A
“
”
CICLO:
III
DOCENTE:
Aracelli Poémape
INTEGRANTES:
Carrasco Infante Catalino
ESTIMACIONES DE
PARÁMETROS
UNIVERSIDAD NACIONAL DE CAJAMARCA
FACULTAD DE INGENIERÍA
ESCUELA ACADÉMICO PROFESIONAL DE INGENIERÍA CIVIL
Tema:
ESTIMACION DE PARAMETROS
1. Indique si es verdadero o falso, los siguientes enunciados:
ENUNCIADO
Un parámetro es una medida de resumen de los elementos
elemento s de la muestra
VERDADERO
FALSO
Cuando aumentamos el nivel de confianza la amplitud de intervalo
disminuye
Un estimador es una medida de los elementos de la muestra
Cuando disminuimos el nivel de confianza, aumenta la precisión
Si se conoce la varianza poblacional, se usa la distribución t de Student,
para calcular el nivel de confianza para la media poblacional
Si en una investigación se desarrolla un censo, ya no es necesario
utilizar intervalos de confianza
La estimación de parámetros puede ser puntual o Interválica
A partir de los resultados
resultados muestrales, se estiman parámetros
parámetros
A partir de los resultados
resultados poblacionales,
poblacionales, hallamos
hallamos estimadores
estimadores
Cuando aumentamos el nivel de confianza la precisión del intervalo
disminuye
Al aumentar la varianza,
varianza, la amplitud
amplitud del intervalo
intervalo disminuye
disminuye
Al aumentar el tamaño de la muestra, la amplitud del intervalo de
confianza disminuye
co nfianza para la media poblacional y de algún ejemplo de un posible
2. Defina intervalo de confianza
uso de este concepto en su carrera profesional.
3. Defina intervalo de confianza para la proporción poblacional y de algún ejemplo de un
posible uso de este concepto en su carrera profesional.
ESTADISTICA APLICADA
1
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4. Para llevar a cabo un control de calidad sobre el peso que pueden resistir los suelos de
una construcción, realizamos 12 pruebas resultando la resistencia media hasta la rotura
de 350( kg/cm2) con desviación típica de 20 ( kg/cm2)
a) Si trabajamos con nivel de confianza de 90%. ¿Entre que valores oscila la
resistencia media de todos los suelos?
SOLUCION
Datos:
̅ == 350
12350




⁄


.
=.  20= 90%
90% −∝ ⟨  −⁄ √ ;  + −⁄ √⟩
   = %
−⁄ = . = .
% ⟨3501.64 √2012 ;350+1.64√2012⟩
%⟨3509.47;350+9.47⟩7⟩
%⟨340.53 ;359.47⟩7⟩
A un nivel de confianza del 90%, la resistencia media de todos los suelos, se
encuentra entre 340.53 y 359.47 ( kg/cm2)
b) Si trabajamos con nivel de confianza de 95%. ¿Entre que valores oscila la
resistencia media de todos los suelos?
Datos:
SOLUCION
̅ == 350
12350⁄
.
=.  20= 95%
95% −∝ ⟨  −⁄ √ ;  + −⁄ √⟩
   = %
−⁄ = . = .
% ⟨3501.96 √2012 ;350+1.96√2012⟩
%⟨350350  11.11.32 ;35500 + 11.11.32⟩
%⟨338.68 ;361.32⟩2⟩
A un nivel de confianza del 95%, la resistencia media de todos los suelos, se
encuentra entre 338.68 y 361.32 (kg/cm2)
ESTADISTICA APLICADA
2
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c) Si trabajamos con nivel de confianza de 98%. ¿Entre que valores oscila la
resistencia media de todos los suelos?
Datos:
SOLUCION
̅ == 350
12 ⁄
.= 20= 98% −∝ ⟨ −⁄  ; +−⁄  ⟩
√
√
 = %
−⁄ = . = .
% ⟨3502.32 √2012 ;350+2.32√2012⟩
%⟨35013.395 ;350+13.395⟩
%⟨336.6 ;363.4⟩
A un nivel de confianza del 98%, la resistencia media de todos los suelos, se
encuentra entre 336.6 y 363.4 (kg/cm2)
d) Si trabajamos con nivel de confianza de 90% y el tamaño de la muestra sería
35¿Entre que valores oscila la resistencia media de todos los suelos?
SOLUCION
Datos:
̅ == 350
12 ⁄
.= 35= 90% −∝ ⟨ −⁄  ; +−⁄  ⟩
√
√
 = %
−⁄ = . = .
% ⟨3501.64 √2035 ;350+1.64√2035⟩
%⟨3505.54 ;350+5.54⟩
%⟨344.46 ;355.54⟩
A un nivel de confianza del 90%, la resistencia media de todos los suelos, se
encuentra entre 344.46 y 355.54 (kg/cm2)
ESTADISTICA APLICADA
3
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5. En una constructora se desea estimar el tiempo promedio que se tarda un obrero en
desarrollar una tarea específica. Para ello se ha tomado una muestra aleatoria de 85
obreros, encontrando un tiempo promedio muestral de 45 minutos y una desviación
estándar muestral de 10.4 minutos.
a) Calcule e interprete un intervalo de confianza al 90%, para el tiempo que se
demorarían todos los obreros de la constructora.
SOLUCION
Datos:
̅ == 8545 



.= 10.= 90%
4  −∝ ⟨ −⁄  ; +−⁄  ⟩
√
√
 = %
−⁄ = . = .
% ⟨451.64 10.√854 ;45+1.64 10.√854⟩
%⟨451.85 ;45+1.85⟩
%⟨43.13 ; 46.85⟩
A un nivel de confianza del 90%, para el tiempo que se demorarían de todos
los obreros de la constructora, se encuentra entre 43.13 y 46.85 minutos
b) Calcule e interprete un intervalo de confianza al 95%, para el tiempo que se
demorarían todos los obreros de la constructora.
Datos:
SOLUCION
̅ == 8545 



.= 10.= 95%
4  −∝ ⟨ −⁄  ; +−⁄  ⟩
√
√
 = %
−⁄ = . = .
% ⟨451.96 10.√854 ;45+1.96 10.√854⟩
%⟨452.21 ;45+2.21⟩
%⟨42.79 ; 47.21⟩
A un nivel de confianza del 95%, para el tiempo que se demorarían de todos
los obreros de la constructora, se encuentra entre 42.79 y 47.21 minutos
ESTADISTICA APLICADA
4
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c) Calcule e interprete un intervalo de confianza al 98%, para el tiempo que se
demorarían todos los obreros de la constructora.
SOLUCION
Datos:
̅ == 8545 



.= 10.= 98%
4 
−∝ ⟨ −⁄ √ ; +−⁄ √⟩
 = %
−⁄ = . = .
% ⟨452.32 10.√854 ;45+2.32 10.√854⟩
%⟨452.617 ;45+2.617⟩
%⟨42.38 ; 47.61⟩
A un nivel de confianza del 98%, para el tiempo que se demorarían de todos
los obreros de la constructora, se encuentra entre 42.38 y 47.61 minutos
d) Realice conclusiones con respecto a los ítems a, b y c.
SOLUCIÓN



Amplitud al 90%, es 3.72
Amplitud al 95%, es 4.42
Amplitud al 98%, es 5.23
Conclusión:
Al aumentar el nivel de confianza, aumenta la amplitud del intervalo y, por tanto,
disminuye la precisión
ESTADISTICA APLICADA
5
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6. Una agencia de publicidad tiene un registro de datos sobre el tiempo (en minutos) de
los anuncios publicitarios por cada 20 minutos en los programas principales de TV. Una
muestra aleatoria de 35 de estos registros proporcionó un tiempo medio de publicidad
de 3 minutos por cada 20 minutos de publicidad. Suponiendo que el tiempo de anuncios
en minutos sigue una distribución normal con una desviación estándar de 1.2 minutos.
Determine e interprete:
a) Un intervalo de confianza del 99% para el tiempo medio de anuncios publicitarios
en los programas principales cada 20 minutos.
Datos:
̅ == 335
.= 1.=299%

SOLUCION
−∝ ⟨ −⁄ √ ; +−⁄ √⟩
 = %
−⁄ = . = .
% ⟨32.57 √1.352 ;3+2. 5 7 √1.352 ⟩
%⟨30.52 ;3+0.52⟩
%⟨2.48 ; 3.52⟩
A un nivel de confianza del 99%, para el tiempo medio de anuncios publicitarios
en los programas principales cada 20 minutos, se encuentra entre 2.48 y 3.52
minutos
b) Un intervalo de confianza del 90% para el tiempo medio de anuncios publicitarios
en los programas principales cada 20 minutos.
Datos:
̅ == 335
.= 1.=290%

ESTADISTICA APLICADA
SOLUCION
−∝ ⟨ −⁄ √ ; +−⁄ √⟩
 = %
−⁄ = . = .
6
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% ⟨3 1.64 √1.352 ;3+1. 6 4 √1.352 ⟩
%⟨30.33 ;3+0.33⟩
%⟨2.67 ; 3.33⟩
A un nivel de confianza del 90%, para el tiempo medio de anuncios publicitarios
en los programas principales cada 20 minutos, se encuentra entre 2.67 y 3.33
minutos
c) De qué tamaño debe tomarse una muestra, para tener un 95% de confianza y un
margen de error de 0,5 minutos en la estimación.
SOLUCION
Datos:
 ==?1.2 
.
=
95%
 = 0.5
−⁄ √ :    ó
 = %
−⁄ = . = .
−⁄ √ = 0.5
1.96 1.√2 = 0.5
1.960.51.2 = 
 = 2.17 
El tamaño de muestra q debe tomarse, para tener un 95% de confianza y un
margen de error de 0,5 minutos en la estimación es de 2.17 minutos
ESTADISTICA APLICADA
7
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7. Una empresa fabrica focos cuya duración tiene una
distribución aproximadamente normal con desviación
estándar poblacional de 40 horas. Suponga que una muestra
de 20 focos tiene una duración promedio de 780 horas.
Calcule e interprete un intervalo de confianza del 96% para
la duración promedio de todos los focos producidos por esta
empresa. Encuentre el intervalo de confianza unilateral
superior del 95%.
SOLUCION
Datos:
̅ == 20780
ℎ
.= 40= 96%
ℎ
−∝ ⟨ −⁄ √ ; +−⁄ √⟩
 = %
−⁄ = . = .
% ⟨7802.054 √4020 ;3+2.054 √4020⟩
%⟨78018.372 ;780+18.372⟩
%⟨761.631 ; 798.369⟩
A un nivel de confianza del 96%, la duración promedio de todos los focos
producidos por esta empresa, se encuentra entre 761.631 y 798.369 horas
Datos:
̅ == 20780
ℎ
.= 40= 95%
ℎ
−∝ ⟨ +− √⟩
 = %
% ⟨780+1.64 √4020⟩
%⟨780+14.6686⟩
%⟨ 794.6686⟩
A un nivel de confianza del 95%, la duración promedio máxima de todos los
focos producidos por esta empresa, es de 794.6686 horas.
ESTADISTICA APLICADA
8
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8. Se encuentra que la concentración promedio de zinc de una muestra de 36 cereales es
de 2.6 gramos. Encuentre los intervalos de confianza de 95% y 99% para la
concentración media de zinc en el cereal. Suponga que la desviación estándar de la
población es 0.3.
SOLUCION
Datos:
̅ == 2.366 
.= 0.=395%
−∝ ⟨ −⁄ √ ; +−⁄ √⟩
 = %
−⁄ = . = .
% ⟨2.61.96 √0.363 ;3+1. 9 6 √0.363 ⟩
%⟨2.6 0.098 ;2.6 +0.098⟩
%⟨2.502 ; 2.698⟩
A un nivel de confianza del 95%, la concentración media de zinc en el cereal,
se encuentra entre 2.502 y 2.698 gramos
Datos:
̅ == 2.366 
.= 0.=399%
−∝ ⟨ −⁄ √ ; +−⁄ √⟩
 = %
−⁄ = . = .
% ⟨2.62.57 √0.363 ;3+2. 5 7 √0.363 ⟩
%⟨2.6 0.13 ;2.6 +0.13⟩
%⟨2.47 ; 2.73⟩
A un nivel de confianza del 99%, la concentración media de zinc en el cereal,
se encuentra entre 2.47 y 2.73 gramos
ESTADISTICA APLICADA
9
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9. Los vuelos de una empresa de aviación tienen una duración bimestral aproximadamente
distribuida de forma normal con una desviación estándar de 50 horas. Si una muestra
de 40 vuelos tiene una duración promedio de 780 horas, encuentre los intervalos de
confianza de 96% para la media de la población de todos los vuelos de esta empresa.
SOLUCION
Datos:
̅ == 40780ℎ
.= 50= 96%
ℎ
−∝ ⟨ −⁄ √ ; +−⁄ √⟩
 = %
−⁄ = . = .
% ⟨7802.054 √5040 ;780+2.054 √5040⟩
%⟨763.764 ; 796.236⟩
A un nivel de confianza del 96%, la media de la población de todos los vuelos
de esta empresa, se encuentra entre 763.764 y 796.236 gramos
10. El número de errores diarios que se cometen al intentar conectar con una determinada
red informática se distribuye normalmente con media desconocida. Para intentar
conocer dicha media se selecciona una muestra de 10 días; resultando: 2, 3, 4, 5, 4,
3, 5, 2, 4, 1 errores.
a) Obtener un intervalo de confianza para la media de errores cometidos diariamente
con un nivel de significación del 1%.
SOLUCION
Datos:
̅ == 3.103
 == 1.%337
. = 99%
− ⟨ −⁄ √ ; +−⁄ √⟩
−⁄ = . = .
% ⟨3.32.57 1.√31037 ;3.3 +2.57 1.√31037⟩
%⟨3.3 1.087 ;3.3 +1.087⟩
%⟨2.213 ; 4.387⟩
A un nivel de significación del 1%, la media de errores cometidos diariamente,
se encuentra entre 1.461 y 5.139
ESTADISTICA APLICADA
10
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b) Obtener un intervalo de confianza para la media de errores cometidos diariamente
con un nivel de significación del 5%.
SOLUCION
Datos:
̅ == 3.103
 == 1.%337
. = 95%
− ⟨ −⁄ √ ; +−⁄ √⟩
−⁄ = . = .
% ⟨3.31.96 1.√31037 ;3.3 +1.96 1.√31037⟩
%⟨3.3 0.8287 ;3.3 +0.8287⟩
%⟨2.471 ; 4.129⟩
A un nivel de significación del 5%, la media de errores cometidos diariamente,
se encuentra entre 2.471 y 4.129
c) Obtener un intervalo de confianza para la media de errores cometidos diariamente
con un nivel de significación del 10%
SOLUCION
Datos:
̅ == 3.103
 == 10%
1.337
. = 90%
− ⟨ −⁄ √ ; +−⁄ √⟩
−⁄ = . = .
% ⟨3.31.64 1.√31037 ;3.3 +1.64 1.√31037⟩
%⟨3.3 0.693 ;3.3 +0.693⟩
%⟨2.607 ; 3.993⟩
A un nivel de significación del 10%, la media de errores cometidos diariamente,
se encuentra entre 2.607 y 3.993
ESTADISTICA APLICADA
11
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11. De 1000 mujeres seleccionadas al azar, 823 realizaban alguna tarea remunerada fuera
del hogar. Construya un intervalo de confianza del 95% para la tasa de ocupación
femenina.
SOLUCION
823 = 0.823
 = 1000


⟨
⟩

;+
⁄
⁄
−∝
−

−



. = 95%
 = 1000
 = %
−⁄ = . = .
8
23
0.
8
2310.
8
23

% ⟨0.8231.960.82310.
;
7
80+2.
0
54
1000
1000 ⟩
%⟨0.8230.0235 ;0.823+0.0235⟩
%⟨0.799 ; 0.847⟩
Datos:
A un nivel de confianza del 95%, para la tasa de ocupación femenina, se
encuentra entre 0.799 y 0.847
12. Se llevaron a cabo estudios para determinar la concentración de monóxido de carbono
cerca de las autopistas. La técnica básica usada consistió en tomar muestras de aire
en bolsas especiales y después determinar la concentración de monóxido de carbono
mediante un espectrofotómetro. Las concentraciones en ppm (partes por millón) en las
muestras tomadas durante un periodo de un año fueron:
102.2
100.4
84.7
108.3
98.4
98.6
94.8
105.2
104.1
88.2
105.1
103.2
101
78.8
106.2
99
102.2
83
111.2
98.8
a) Calcule un intervalo de confianza bilateral del 90% para la concentración media
de monóxido de carbono.
SOLUCION
Datos:
̅ == 98.20 67
.= 8.=690%
89
ESTADISTICA APLICADA
−∝ ⟨ −⁄;− √ ; +−⁄;− √⟩
 = %
−⁄;− = .; = .
12
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% ⟨98.671.729 8.√62089 ;98.67+1.729 8.√62089⟩
%⟨98.673.359 ; 98.67+3.359⟩
%⟨95.311 ; 102.029⟩
A un nivel de confianza del 90%, la concentración de monóxido de carbono, se
encuentra entre 95.311 y 102.029 ppm
b) Encuentra el intervalo de confianza unilateral inferior del 99% para la
concentración media de monóxido de carbono.
SOLUCION
Datos:
̅ == 98.20 67
.= 8.=699%
89
−∝ ⟨ −;− √⟩
 = %
−;− = .; = .
% ⟨98.672.539 8.√62089⟩
%⟨98.674.933⟩
%⟨103.603⟩
A un nivel de confianza del 99%, la concentración mínima de monóxido de
carbono es 103.603 ppm
13. Los siguientes datos representan la tarifa mensual en soles para las cuentas de
ahorros de los clientes que no cumplen con mantener el saldo mínimo requerido por el
banco. Esta información corresponde a una muestra aleatoria de 24 bancos. El ente
de control desea estimar la tarifa media mensual para estas cuentas, con el objeto de
implementar medidas de protección a los clientes.
25
18
26
20
22
15
18
20
28
20
25
21
30
20
25
25
20
22
30
29
15
18
30
25
Calcule e interprete un intervalo del 98% de confianza para la tarifa promedio de
estas cuentas. Encuentre el intervalo de confianza unilateral superior del 90%.
ESTADISTICA APLICADA
13
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SOLUCION
Datos:
̅ == 22.24 792
.= 4.=698%
15
−∝ ⟨ −⁄;− √ ; +−⁄;− √⟩
 = %
−⁄;− = .; = .
% ⟨22.7922.4998 4.√62415 ;22.792+2.4998 4.√62415⟩
%⟨22.7922.355 ; 22.792+2.355⟩
%⟨20.437 ; 25.147⟩
A un nivel de confianza del 98%, la tarifa promedio de estas cuentas, se
encuentra entre 20.437 y 25.147
SOLUCION
Datos:
̅ == 22.24 792
.= 4.=690%
15
−∝ ⟨ +−;− √⟩
 = %
−;− = .; = .
% ⟨22.792+1.3194.√62415⟩
%⟨22.792+1.243⟩
%⟨24.035⟩
A un nivel de confianza del 90%, la tarifa promedio máxima de estas cuentas
es de 24.035
14. En una encuesta de CPI, se pidió a 1500 adultos que contestaran un cuestionario
acerca de sus ideas sobre el estado general interno del Perú. A la pregunta: ¿Cree
usted que todo va bien con el Perú en la actualidad? 562 adultos contestaron que Sí.
a) ¿Cuál es la estimación puntual de la proporción de adultos que creen que las
cosas van bien en el Perú
ESTADISTICA APLICADA
14
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SOLUCION
Datos:
 == 1500



562 
 = 
562
 = 1500
 = 0.375
La estimación puntual de la proporción de adultos que creen que las cosas van
bien en el Perú es 0.375
b) ¿Cuál es el intervalo de confianza de 90% para la proporción de adultos que
creen que todo va bien en el Perú?
SOLUCION
Datos:
.= 0.=390%
75
 = 1500

−∝ ⟨−⁄ 
;+
⁄
−


 ⟩
 = %
−⁄ = . = .
3
75
0.
3
7510.
3
75

% ⟨0.3751.640.37510.
;
0
.
3
75+1.
6
4
1500
1500 ⟩
%⟨0.3750.0205 ;0.375+0.0205⟩
%⟨0.354 ; 0.396⟩
A un nivel de confianza del 90%, la proporción de adultos que creen que todo
va bien en el Perú, se encuentra entre 0.354 y 0.396
c) ¿Cuál es el intervalo de confianza de 95% para la proporción de adultos que
creen que todo va bien en el Perú?
SOLUCION
Datos:
.= 0.=395%
75
 = 1500  ⟨  ;+ ⟩
−∝ −⁄ 
−⁄ 
ESTADISTICA APLICADA
15
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 = %
−⁄ = . = .
3
75
0.
3
7510.
3
75

% ⟨0.3751.960.37510.
;
0
.
3
75+1.
9
6
1500
1500 ⟩
%⟨0.3750.0245 ;0.375+0.0245⟩
%⟨0.351 ; 0.399⟩
A un nivel de confianza del 95%, la proporción de adultos que creen que todo
va bien en el Perú, se encuentra entre 0.351 y 0.399
d) ¿Cuál es el intervalo de confianza de 98% para la proporción de adultos que
creen que todo va bien en el Perú?
SOLUCION
Datos:
.= 0.=398%
75


⟨

;+
⁄
⁄
−∝
−

−

 = 1500

 ⟩
 = %
−⁄ = . = .
3
75
0.
3
7510.
3
75

% ⟨0.3752.320.37510.
;
0
.
3
75+2.
3
2
1500
1500 ⟩
%⟨0.3750.029 ;0.375+0.029⟩
%⟨0.346 ; 0.404⟩
A un nivel de confianza del 98%, la proporción de adultos que creen que todo
va bien en el Perú, se encuentra entre 0.346 y 0.404
e) Qué concluye con respecto a los ítems b, c y d.
SOLUCIÓN



Amplitud al 90%, es 0.042
Amplitud al 95%, es 0.048
Amplitud al 98%, es 0.058
Conclusión:
Al aumentar el nivel de confianza, aumenta la amplitud del intervalo y, por tanto,
disminuye la precisión
ESTADISTICA APLICADA
16
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15. Un fabricante de reproductores de discos compactos utiliza un conjunto de pruebas
amplias para evaluar la función eléctrica de su producto. Todos los reproductores de
discos compactos deben pasar todas las pruebas antes de venderse. Una muestra
aleatoria de 500 reproductores tiene como resultado 15 que fallan en una o más
pruebas. Encuentre un intervalo de confianza de 90% para la proporción de los
reproductores de discos compactos de la población que no pasarían todas las pruebas.
SOLUCION
Datos:
.= 0.=090%
3


⟨

;+
⁄
⁄
−∝
−

−

 = 500

 ⟩
 = %
−⁄ = . = .
0
3
0.
0
310.
0
3

% ⟨0.031.640.0310.
;
0
.
0
3+1.
6
4
500
500 ⟩
%⟨0.030.012 ;0.03+0.012⟩
%⟨0.018 ; 0.042⟩
A un nivel de confianza del 90%, la proporción de los reproductores de discos
compactos de la población que no pasarían las pruebas, se encuentra entre 0.018
y 0.042
16. Un comerciante mayorista compra latas de conserva de atún
de la marca A. Según la indicación de la etiqueta el peso
aproximado promedio por lata es onzas. Se supone que la
población de los pesos es normal con
onzas. Si de un
envío reciente el comerciante escoge al azar 30 latas y
encuentra que el peso promedio es de 18.5 onzas:
 =2
a) Determine el intervalo de confianza al 90% para el peso promedio de todas las
latas de conserva.
Datos:
SOLUCION
̅ == 18.30 5 
.= 2=
90% −∝ ⟨ −⁄ √ ; +−⁄ √⟩
 = %
−⁄ = . = .
ESTADISTICA APLICADA
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% ⟨18.51.64 √230 ;18.5+1.64 √230⟩
%⟨18.5 0.598 ;18.5 +0.598⟩
%⟨17.902 ;19.098⟩
A un nivel de confianza del 90%, el peso promedio de todas las latas de
conserva, se encuentra entre 17.902 y 19.098 onzas.
b) Determine el intervalo de confianza al 95% para el peso promedio de todas las
latas de conserva.
SOLUCION
Datos:
̅ == 18.30 5 
.= 2=
95% −∝ ⟨ −⁄ √ ; +−⁄ √⟩
 = %
−⁄ = . = .
% ⟨18.51.96 √230 ;18.5+1.96 √230⟩
%⟨18.5 0.7157 ;18.5 +0.7157⟩
%⟨17.784 ;19.216⟩
A un nivel de confianza del 95%, el peso promedio de todas las latas de
conserva, se encuentra entre 17.784 y 19.216 onzas.
c) Qué se concluye en función de los ítems a y b.
SOLUCIÓN


Amplitud al 90%, es 1.196
Amplitud al 95%, es 1.432
Conclusión:
Al aumentar el nivel de confianza, aumenta la amplitud del intervalo y, por tanto,
disminuye la precisión
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d) Si el comerciante no conoce la desviación estándar poblacional y encuentra que
s = 2.0 onzas, construya un intervalo de confianza de al 90%.
SOLUCION
Datos:

̅ == 18.30 5 
.= 2.=090%
 −∝ ⟨ −⁄  ; +−⁄  ⟩
√
√
 = %
−⁄ = . = .
% ⟨18.51.64 √2.300 ;18.5+1.64 √2.300 ⟩
%⟨18.5 0.598 ;18.5 +0.598⟩
%⟨17.902 ;19.08⟩
A un nivel de confianza del 90%, el peso promedio de todas las latas de
conserva, se encuentra entre 17.902 y 19.08 onzas.

 =2
e) ¿Cuánto debió ser el tamaño de muestra si al estimar a
superior a 0.98 con confianza del 95%? Use
.
SOLUCION
Datos:
 =?≤ 0.98
.= 2=
95%
se quiere un error no
−⁄ √ :    ó
 = %
−⁄ = . = .
1.96 √2 ≤ 0.98
3.√92 ≤ 0.98
 ≥ 16
El tamaño de muestra que debe tomarse, para tener un 95% de confianza y un
error no superior a 0.98 tiene que ser
 ≥ 16
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19
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17. En un estudio de 300 accidentes de automóvil en una ciudad específica, 60 tuvieron
consecuencias fatales. Con base en esta muestra, construya un intervalo del 95% de
confianza para aproximar la proporción de todos los accidentes automovilísticos que
en esa ciudad tienen consecuencias fatales.
SOLUCION
Datos:
.= 0.=295%


⟨

;+
−∝ −⁄ 
−⁄  ⟩
 = 300
 = %
−⁄ = . = .

2
0.
2
10.
2


% ⟨0.21.960.210.
;0.
2
+1.
9
6
300
300 ⟩
%⟨0.2 0.045 ;0.2 +0.045⟩
%⟨0.155 ; 0.245⟩
A un nivel de confianza del 95%, la proporción de todos los accidentes
automovilísticos que en esa ciudad tienen consecuencias fatales, se encuentra
entre 0.155 y 0.245
18. Se ha tomado una muestra aleatoria de 200 personas, a cada persona se le consultó
sobre su principal fuente de información de noticia, 100 dijeron que esa fuente es los
noticieros de televisión. Determine un intervalo de confianza de 95% para la proporción
de las personas en la población que considera a la televisión como su principal fuente
de información noticiario. Encuentre un intervalo de confianza unilateral inferior del
95%.
SOLUCION

.= 0.=595% −∝ ⟨−⁄ 
⟩
;+
⁄
−



 = 200

=
%
−⁄ = . = .

5
0.
5
10.
5


% ⟨0.51.960.510.
;0.
5
+1.
9
6
200
200 ⟩
% = ⟨0.5 0.069 ;0.5 +0.069⟩
%⟨0.431 ; 0.569⟩
Datos:
A un nivel de confianza del 95%, la proporción de las personas en la población
que considera a la televisión como su principal fuente de información noticiero, se
encuentra entre 0.431 y 0.569
ESTADISTICA APLICADA
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19. Dada la serie histórica de caudales medios anuales (m3/s) de un río, que corresponde
a un registro de 38 años:
a) Hallar e interpretar un intervalo de confianza al 95%, para el caudal medio de
todos los años de la existencia del río.
SOLUCION
Datos:
̅ == 3892.3ñ24 ñ
.= 43.= 95%
577 ñ − ⟨ −⁄ √ ; +−⁄ √⟩
 = %
−⁄ = . = .
% ⟨92.3241.96 43.√38577 ;92.324+1.96 43.√38577⟩
%⟨92.32413.855 ;92.324+13.855⟩
%⟨78.469 ; 106.179⟩
A un nivel de confianza del 95%, el caudal medio de todos los años de
existencia del rio, se encuentra entre 78.469 y 106.179 años
b) Hallar e interpretar un intervalo de confianza al 97%, para el caudal medio de
todos los años de la existencia del río.
SOLUCION
Datos:
̅ == 92.38 3ñ24
.= 43.= 97%
577
ESTADISTICA APLICADA
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− ⟨ −⁄ √ ; +−⁄ √⟩
 = %
−⁄ = . = .
% ⟨92.3242.17043.√38577 ;92.324+2.170 43.√38577⟩
%⟨92.32415.334 ;92.324+15.334⟩
%⟨76.983 ; 107.665⟩
A un nivel de confianza del 97%, el caudal medio de todos los años de
existencia del rio, se encuentra entre 76.983 y 107.665 años
c) Hallar e interpretar un intervalo de confianza al 99%, para el caudal medio de
todos los años de la existencia del río.
SOLUCION
Datos:
̅ == 92.38 3ñ24
.= 43.= 99%
577
− ⟨ −⁄ √ ; +−⁄ √⟩
 = %
−⁄ = . = .
% ⟨92.3242.57 43.√38577 ;92.324+2.57 43.√38577⟩
%⟨92.32418.168 ;92.324+18.168⟩
%⟨74.156 ; 110.492⟩
A un nivel de confianza del 99%, el caudal medio de todos los años de
existencia del rio, se encuentra entre 74.156 y 110.492 años
20. Para una muestra de 81 habitantes de cierta población se obtuvo una estatura media
de 167 cm. Por estudios anteriores se sabe que la desviación estándar de la altura de
la población es de 8 cm. Construye un intervalo de confianza para la estatura media
de la población al 95%
SOLUCION
ESTADISTICA APLICADA
22
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Datos:
̅ == 167
81
.= 8
= 95%
−∝ ⟨ −⁄ √ ; +−⁄ √⟩
 = %
−⁄ = . = .
% ⟨1671.96 √881 ;167+1.96√881⟩
%⟨1671.742 ;167+1.742⟩
%⟨165.258 ;168.742⟩
A un nivel de confianza del 95%, la estatura media de la población, se
encuentra entre 165.258 y 168.742 cm
OTROS EJERCICIOS POR DESARROLLAR.
Estimados estudiantes desarrollar los siguientes ejercicios del libro de WALPOLE
MYERS, MYERS YE (Código: 519.5 WALP).
9.2. Una empresa de material eléctrico fabrica bombillas que tiene una duración
distribuida de forma aproximadamente normal, con una desviación estándar de 40 horas,
si una muestra de 30 bombillas tiene una duración promedio de 780 horas, calcule un
intervalo de confianza del 90% para la media de la población de todas las bombillas
producidas por esta empresa.
Datos:
̅ == 78030 ℎ
.= 40= 90%
ℎ
SOLUCION
−∝ ⟨ −⁄ √ ; +−⁄ √⟩
 = %
−⁄ = . = .
% ⟨7801.64 √4030 ;780+1.64√4030⟩
%⟨78011.977 ;780+11.977⟩
%⟨768.023 ;791.977⟩
A un nivel de confianza del 90%, la media de toda la población de todas las
bombillas producidas por esta empresa, se encuentra entre 768.023 y 791.977
horas
ESTADISTICA APLICADA
23
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9.11. Una maquina produce piezas metálicas de forma cilíndrica. Se toma una muestra
de las piezas y los diámetros son 1.01, 0.97, 1.03, 1.04, 0.99, 0.98, 0.99, 1.01 y 1.03
centímetros. Calcule un intervalo de confianza del 99%para la media del diámetro de las
piezas que se manufacturan con esta máquina. Suponga una distribución
aproximadamente normal.
Datos:
̅ == 1.9 006
.= =2.899%44
SOLUCION
−∝ ⟨ −⁄ √ ; +−⁄ √⟩
 = %
−⁄ = . = .
% ⟨1.0062.57 2.√8944 ;1.006+2.57 2.√8944⟩
%⟨1.0062.436 ;1.006+2.436⟩
%⟨2.175 ;4.187⟩
A un nivel de confianza del 99%, la media del diámetro de las piezas que se
manufacturan con esta máquina, se encuentra entre -2.175 y 4.187
9.13. En un estudio para determinar la dureza de Rockwell en la cabeza de alfileres para
costura se toma una muestra aleatoria de 12. Se toman mediciones de la dureza de
Rockwell para cada una de las 12 cabezas y se obtiene un valor promedio de 48.50, con
una desviación estándar muestral de 1.5. Suponga que las mediciones se distribuyen
de forma normal y con base en esto construya un intervalo de confianza de 90% para la
dureza media de Rockwell.
SOLUCION
Datos:
̅ == 78.12 50
.= 1.=590%
ESTADISTICA APLICADA
−∝ ⟨ −⁄ √ ; +−⁄ √⟩
 = %
−⁄ = . = .
% ⟨18.501.64 √1.125 ;780+1.64 √1.125 ⟩
24
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%⟨18.500.71 ;18.50+0.71⟩
%⟨17.79 ; 19.21⟩
A un nivel de confianza del 90%, la dureza media de Rockwell, se encuentra
entre 17.79 y 19.21
9.14. Se registran las siguientes mediciones del tiempo de secado, en horas, de cierta
marca de pintura vinílica:
3.4
2.5
4.8
2.9
3.6
2.8
3.3
5.6
3.7
2.8
4.4
4.0
5.2
3.0
4.8
Suponga que las mediciones representan una muestra aleatoria de una población
normal y con base en esto calcule el intervalo de predicción del 95% para el tiempo de
secado de la siguiente prueba de pintura.
SOLUCION
Datos:
̅ == 3.15787
.= 0.=995%
7
−∝ ⟨ −⁄;− √ ; +−⁄;− √⟩
 = %
−⁄;− = .; = .
% ⟨3.7872.145 0.√1597 ;3.787+2.145 0.√1597⟩
%⟨3.7870.537; 3.787+0.537⟩
%⟨3.25 ;4.324⟩
A un nivel de confianza del 95%, el tiempo de secado de la siguiente prueba de
pintura, se encuentra entre 3.25 y 4.324
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TAREA
Los estudiantes revisaran los libros de Walpole y Devore desarrollaran:
1. 5 EJERCICIOS DE INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA MEDIA.
Libro Jay L. Devore (página 268)
12. Una muestra aleatoria de 110 relámpagos en cierta región dieron por resultado una
duración de eco de radar promedio muestral de 0.81 segundos y una desviación
estándar muestral de 0.34 segundos (“Lightn ing Strikes to an Airplane in a
Thunderstorm”, J. of Aircraft, 1984: 607-611). Calcule un intervalo de confianza de 99%
(bilateral) para la duración de eco promedio verdadera
e interprete el intervalo
resultante.
SOLUCION

Datos:
̅ == 0.11081

.= 0.=399%
4 
−∝ ⟨ −⁄ √ ; +−⁄ √⟩
 = %
−⁄ = . = .
% ⟨0.812.57 √0.11034 ;0.81+2.57 √0.11034 ⟩
%⟨0.810.083 ;0.81+0.083⟩
%⟨0.727 ; 0.893⟩
A un nivel de confianza del 99%, la duración de eco promedio verdadera, se
encuentra entre 0.727 y 0.893 segundos
13. El artículo “Gas Cooking, Kitchen Ventilation, and Exposure to Combustion Products”
(Indoor Air, 2006: 65-73) reportó que para una muestra de 50 cocinas con estufas de
gas monitoreadas durante una semana, el nivel de CO2 medio muestral (ppm) fue de
654.16 y la desviación estándar muestral fue de 164.43.
a. Calcule e interprete un intervalo de confianza de 95% (bilateral) para un nivel de
CO2 promedio verdadero en la población de todas las casas de la cual se
seleccionó la muestra.
SOLUCION
Datos:
̅ == 50654.16 
.= 164.
4
3
= 95%
ESTADISTICA APLICADA
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−∝ ⟨ −⁄ √ ; +−⁄ √⟩
 = %
−⁄ = . = .
% ⟨654.161.96 164.√5043 ;654.16+1.96 164.√5043⟩
%⟨654.1645.578 ;654.16+45.578⟩
%⟨608.582 ; 699.738⟩
A un nivel de confianza del 95%, el nivel de CO2 promedio verdadero en la
población de todas las casas de la cual se seleccionó las muestras, se encuentra
entre 608.582 y 699.738 ppm
b. Suponga que el investigador había hecho una suposición preliminar de 175 para
el valor de la S antes de recopilar los datos. ¿Qué tamaño de muestra sería
necesario para obtener un ancho de intervalo de 50 ppm para un nivel de
confianza de 95%?
SOLUCION
Datos:
 ==?175
.
=
95%
 = 50 
−∝ ⟨ −⁄ √ ; +−⁄ √⟩
 = %
−⁄ = . = .
% ⟨ 1.96175√ ;  +1.96175√ ⟩
% ⟨  343√ ;  + 343√ ⟩
 = ( + 343√ )(  343√ ) = 50
 = 188.2384
 = 188
A un nivel de confianza del 95%, el tamaño de muestra sería necesario para
obtener un ancho de intervalo de 50 ppm es 188 cocinas
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Libro Jay L. Devore (página 269)
16. El tiempo desde la carga hasta el vaciado (min) de un acero al carbono en un tipo
de horno Siemens-Martin se determinó para cada hornada en una muestra de tamaño
46 y el resultado fue un tiempo medio muestral de 382.1 y una desviación estándar
muestral de 31.5. Calcule un límite de confianza superior de 95% para el tiempo de
carga a vaciado promedio verdadero.
SOLUCION
Datos:
̅ == 382.
46 1
.= 31.= 95%
5
−∝ ⟨ −⁄ √ ; +−⁄ √⟩
 = %
−⁄ = . = .
% ⟨382.11.96 31.√465 ;382.1+1.96 31.√465⟩
%⟨382.1 9.103 ;382.1 +9.103⟩
%⟨372.997 ; 391.203⟩
A un nivel de confianza del 95%, el tiempo de carga a vaciado promedio
verdadero, se encuentra entre 372.997y 391.203
Libro Walpole (página 286)
9.12. El consumo regular de cereales preendulzados contribuye a la caída de los dientes,
a las enfermedades cardiacas y a otras enfermedades degenerativas, según estudios
realizados por el doctor W. H. Bowen del Instituto Nacional de Salud y el doctor J.
Yudben, profesor de nutrición y dietética de la Uni versidad de Londres. En una muestra
aleatoria de 20 porciones sencillas similares del cereal Alpha-Bits, el contenido promedio
de azúcar fue de 11.3 gramos con una desviación estándar de 2.45 gramos. Suponiendo
que el contenido de azúcar está distribuido normalmente, construya unintervalo de
confianza de 95% para el contenido medio de azúcar para porciones sencillas de AlphaBits.
SOLUCION
Datos:
̅ == 11.20 3 
.= 2.=495%
5 
ESTADISTICA APLICADA
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−∝ ⟨ −⁄ √ ; +−⁄ √⟩
 = %
−⁄ = . = .
% ⟨11.31.96 2.√2045 ;11.3+1.96 2.√2045⟩
%⟨11.3 1.074 ;11.3 +1.074⟩
%⟨10.226 ; 12.374⟩
A un nivel de confianza del 95%, el contenido medio de azúcar para porciones
sencillas de Alpha-Bits, se encuentra entre 10.226 y 12.374 gramos
9.14. Una muestra aleatoria de 10 barras de chocolate energético de cierta marca tiene,
en promedio, 230 calorías con una desviación estándar de 15 calorías. Construya un
intervalo de confianza de 99% para el contenido medio de calorías real de esta marca
de barras de chocolate energético. Suponga que la distribución de las calorías es
aproximadamente normal
SOLUCION
Datos:
̅ == 23010 
.= 15= 99%
 −∝ ⟨ −⁄  ; +−⁄  ⟩
√
√
 = %
−⁄ = . = .
% ⟨2302.57 √1510 ;230+2.57√1510⟩
%⟨23012.19 ;230+12.19⟩
%⟨217.81 ; 242.19⟩
A un nivel de confianza del 99%, el contenido medio de calorías real de esta
marca de barras de chocolate energético, se encuentra entre 217.81 y 242.19
calorías
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2. 5 EJERCICIOS DE INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA VARIANZA
Libro Walpole (página 310)

9.72 Una muestra aleatoria de 20 estudiantes obtuvo una media de = 72 y una
varianza de s2 = 16 en un examen universitario de colocación en matemáticas.
Suponga que las calificaciones se distribuyen normalmente y construya un intervalo de
confianza de 98% para σ2.
SOLUCION
Datos:
==2016
. = =7298%





−∝ ⟨−⁄;− ≤  ≤ ⁄;−⟩
 = %
−⁄;− = .; = .
⁄;− = .; = .
20116

% ⟨20116
≤

≤
36.19
7.63 ⟩
%⟨8.4 ≤  ≤ 39.84⟩
%⟨8.4; 39.84⟩
A un nivel de confianza del 98%, la variabilidad de calificaciones de todos los
estudiantes, se encuentra entre 8.4 y 39.84
Libro Jay L. Devore (página 280)
44. Se determinó la cantidad de expansión lateral (mils) con una muestra de n = 9
soldaduras de arco de gas metálico de energía pulsante utilizadas en tanques de
almacenamiento de buques LNG. La desviación estándar muestral resultante fue s=2.81
mils. Suponiendo normalidad, obtenga un intervalo de confianza de 95% para
y para


SOLUCION
Datos:
 == 2.9 81
.
 ==7.895%
96





−∝ ⟨−⁄;− ≤  ≤ ⁄;−⟩
 = %
−⁄;− = .; = .
⁄;− = .; = .
9
8
96
17.
8
96

% ⟨917.
≤

≤
17.53
2.18 ⟩
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%⟨3.6 ≤  ≤ 28.98⟩
%⟨3.6 ; 28.98⟩
A un nivel de confianza del 95%, la variabilidad de soldaduras de arco de gas
metálico de energía pulsante utilizadas en tanques de almacenamiento de buques
LNG, se encuentra entre 3.6 y 28.98
Ahora hallamos un intervalo de confianza de 95% para
En este caso solo sacamos la raíz cuadrada

:
%⟨3.6 ; 28.98⟩
%⟨. ; . ⟩
Libro Walpole (página 310)
9.73 El consumo regular de cereales preendulzados contribuye a la caída de los dientes,
a las enfermedades cardiacas y a otras enfermedades degenerativas, según estudios
realizados por el doctor W. H. Bowen del Instituto Nacional de Salud y el doctor J.
Yudben, profesor de nutrición y dietética de la Un versidad de Londres. En una muestra
aleatoria de 20 porciones sencillas similares del cereal Alpha-Bits, el contenido promedio
de azúcar fue de 11.3 gramos con una desviación estándar de 2.45 gramos. Suponiendo
que el contenido de azúcar está distribuido normalmente, Construya un intervalo de
confianza de 95% para σ2.
SOLUCION
Datos:
 == 202.45
.
 ==6.95%
0025





⟨
−∝ −⁄;− ≤  ≤ ⁄;−⟩
 = %
−⁄;− = .; = .
⁄;− = .; = .
1916.
0
025
0
025

% ⟨1916.
≤

≤
32.85
8.9 ⟩
%⟨3.29 ≤  ≤ 12.81⟩
%⟨3.29 ; 12.81⟩
A un nivel de confianza del 95%, la variabilidad del contenido de azúcar, se
encuentra entre 3.29 y 12.81
9.74 Una máquina produce piezas metálicas de forma cilíndrica. Se toma una muestra
de las piezas y los diámetros son 1.01, 0.97, 1.03, 1.04, 0.99, 0.98, 0.99, 1.01 y 1.03
centímetros. Construya un intervalo de confianza de 99% para σ2
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SOLUCION
Datos:
̅ == 1.9 006
.= 2.=899%
44
 = 8.088





−∝ ⟨−⁄;− ≤  ≤ ⁄;−⟩
 = %
−⁄;− = .; = .
⁄;− = .; = .
918.
0
88
0
88

% ⟨918.
≤

≤
21.95
1.34 ⟩
%⟨2.95 ≤  ≤ 48.29⟩
%⟨2.95 ; 48.29⟩
A un nivel de confianza del 99%, la variabilidad de los diámetros de todas las
piezas que produce una máquina, se encuentra entre 2.95 y 48.29 cm
9.75 Una muestra aleatoria de 10 barras de chocolate energético de cierta marca tiene,
en promedio, 230 calorías con una desviación estándar de 15 calorías. Construya un
intervalo de confianza de 99% para σ. Suponga que la distribució n de las calorías es
aproximadamente normal.
SOLUCION
Datos:
̅ == 23010
.= 15= 99%
 = 225





−∝ ⟨−⁄;− ≤  ≤ ⁄;−⟩
 = %
−⁄;− = .; = .
⁄;− = .; = .
101225

% ⟨101225
≤

≤
23.59
1.73 ⟩
%⟨85.84 ≤  ≤ 1170.52⟩
%⟨9.26 ; 34.21⟩
A un nivel de confianza del 99%, la variabilidad de las barras de chocolate
energético de cierta marca, se encuentra entre 9.26 y 34.21 calorías
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3. 5 EJERCICIOS DE INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA PROPORCIÓN.
Libro Jay L. Devore (página 269)
21. Se seleccionó una muestra aleatoria de 539 familias de unaciudad del medio oeste
y se determinó que 133 de éstas poseían por lo menos un arma de fuego (“The Social
Determinants of Gun Ownership: Self-Protection in an Urban Environment”, Criminology ,
1997: 629-640). Utilizando un nivel de confianza de 95%, calcule un límite de confianza
inferior para la proporción de todas las familias en esta ciudad que poseen por lo menos
un arma de fuego.
SOLUCION

.= 0.=295%
47 −∝ ⟨−⁄ 
⟩
;+
⁄
−



 = 539
 = %
−⁄ = . = .
2
47
0.
2
4710.
2
47

% ⟨0.2471.960.24710.
;
0
.
2
47+1.
9
6
539
539 ⟩
% = ⟨0.2470.036 ;0.247+0.036⟩
%⟨0.211 ; 0.283⟩
Datos:
A un nivel de confianza del 95%, el límite de confianza inferior para la
proporción de todas las familias en esta ciudad que poseen por lo menos un arma
de fuego es 0.211
19. El artículo “Limited Yie ld Estimation for Visual Defect Sources” (IEEE Trans. on
Semiconductor Manuf., 1997: 17-23) reportó que, en un estudio de un proceso de
inspección de obleas particular, 356 troqueles fueron examinados por una sonda de
inspección y 201 de éstos pasaron la prueba. Suponiendo un proceso estable, calcule
un intervalo de confianza (bilateral) de 95% para la proporción de todos los troqueles
que pasan la prueba.
SOLUCION

.= 0.=595%
65 −∝ ⟨−⁄ 
⟩
;+
⁄
−



 = 356
 = %
−⁄ = . = .
5
65
0.
5
6510.
5
65

% ⟨0.5651.960.56510.
;
0
.
5
65+1.
9
6
356
356 ⟩
Datos:
ESTADISTICA APLICADA
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% = ⟨0.5650.051 ;0.565+0.051⟩
%⟨0.514 ; 0.616⟩
A un nivel de confianza del 95%, la proporción de todos los troqueles que pasan
la prueba, se encuentra entre 0.514 y 0.616
20. La Prensa Asociada (9 de octubre de 2002) reportó que en una encuesta de 4722
jóvenes estadounidenses de 6 a 19 años de edad, 15% sufría de problemas serios de
sobrepeso (un índice de masa corporal de por lo menos 30; este índice mide el peso
con respecto a la estatura). Calcule e interprete un intervalo de confianza utilizando un
nivel de confianza de 99% para la proporción de todos los jóvenes estadounidenses con
un problema de sobrepeso serio.
SOLUCION
Datos:
.= 15%4772
=
708
=
99%
 == 0.472215

−∝ ⟨−⁄ 
;+
⁄
−


 ⟩
 = %
−⁄ = . = .
1
5
0.
1
510.
1
5

% ⟨0.152.570.1510.
;
0
.
1
5+2.
5
7
4722
4722 ⟩
% = ⟨0.150.013 ;0.15+0.013⟩
%⟨0.137 ; 0.163⟩
A un nivel de confianza del 95%, la proporción de todos los jóvenes
estadounidenses con un problema de sobrepeso serio, se encuentra entre 0.137
y 0.163
Libro Walpole (página 304)
9.53. En una muestra aleatoria de 1000 viviendas en cierta ciudad, se encuentra que
228 se calientan con petróleo. Encuentre el intervalo de confianza de 99% para la
proporción de viviendas en esta ciudad que se calientan con petróleo.
SOLUCION
Datos:
.= 0.=299%
28
 = 1000

−∝ ⟨−⁄ 
;+
 −⁄  ⟩
ESTADISTICA APLICADA
34
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