prueba chi cuadrado

Prueba Chi-Cuadrado (X2).
Chi-Cuadrado (X2) La prueba se basa en qué tan buen ajuste se tiene entre la frecuencia de ocurrencia de las observaciones en una muestra observada y las frecuencias esperadas que se obtienen a partir de la distribución hipotética.
La fórmula que se utilizará para calcular el valor de chi-cuadrada es igual a la de la sección anterior, con el mismo concepto de gradosde libertad.
En pocas palabras; es el nombre de una prueba de hipótesis que determina si dos variables están relacionadas o no.

Pasos:
Realizar una conjetura.
Escribir la hipótesis nula y alternativa.
Calcular el valor de X2 calc.
Determinar el valor de p y el grado de libertad.
Obtener el valor crítico.
Realizar una comparación entre el Chi-Cuadrado calculado y el valor crítico.Interpretar la comparación.

Ejemplo:
1. Una moneda fue lanzada al aire 1000 series, de 5 veces cada serie y se observó el número de caras de cada serie. El número de series en los que se presentaron 0, 1, 1, 3, 4 y 5 caras se muestra en la siguiente tabla.
Número de caras
Número de series
(frecuencia observada)
0
38
1
144
2
342
3
287
4
164
5
25
Total
1000
Ajustar una distribuciónbinomial a los datos con un  = 0.05.
Solución:
H0; Los datos se ajustan a una distribución binomial.
H1; Los datos no se ajustan a una distribución binomial.
Para obtener los valores esperados se tiene que utilizar la formula de la distribución binomial: , donde n en este ejercicio vale 5, p y q son las probabilidades respectivas de cara y sello en un solo lanzamiento de la moneda. Para calcularel valor de p, se sabe que =np en una distribución binomial, por lo que  = 5p.
Para la distribución de frecuencias observada, la media del número de caras es:

Por lo tanto.
Así pues, la distribución binomial ajustada viene dada por p(x)= .



Al seguir esta fórmula se calcula la probabilidad de obtener caras, según el valor de la variable aleatoria. La probabilidad multiplicada por 1000nos dará el valor esperado. Se resumen los resultados en la tabla siguiente:
Número de caras (x)
P(x caras)
Frecuencia esperada
Frecuencia observada
0
0.0332
33.2
38
1
0.1619
161.9
144
2
0.3162
316.2
342
3
0.3087
308.7
287
4
0.1507
150.7
164
5
0.0294
29.4
25
Para los grados de libertad el valor de m será uno, ya que se tuvo que estimar la media de la población parapoder obtener el valor de p y así poder calcular los valores esperados.
Grados de libertad: k-1-m = 6-1-1 = 4

Regla de decisión:
Si X2R 9.49 no se rechaza Ho.
Si X2R >9.49 se rechaza Ho.

Cálculos:

Justificación y decisión:
Como el 7.54 no es mayor a 9.49, no se rechaza H0 y se concluye con un 
 = 0.05 que el ajuste de los datos a una distribución binomial es bueno.
1. Se propone queel número de defectos en las tarjetas de circuito impreso sigue una distribución Poisson. Se reúne una muestra aleatoria de 60 tarjetas de circuito impreso y se observa el número de defectos. Los resultados obtenidos son los siguientes:
Número de defectos
Frecuencia observada
0
32
1
15
2
9
3 ó más
4
¿Muestran estos datos suficiente evidencia para decir que provienen de una distribuciónPoisson?. Haga la prueba de la bondad del ajuste con un  = 0.05.
Solución:
H0; La forma de la distribución de los defectos es Poisson.
H1; La forma de la distribución de los defectos no es Poisson.
La media de la distribución Poisson propuesta en este ejemplo es desconocida y debe estimarse a partir de los datos contenidos en la muestra.

A partir de la distribución Poisson con parámetro0.75, pueden calcularse las probabilidades asociadas con el valor de x. Esto es la fórmula de la Poisson es:

Con esta fórmula se calculan las probabilidades, mismas que se multiplican por 60 para obtener los valores esperados.
Número de defectos
Probabilidad
Frecuencia esperada
Frecuencia observada
0
0.472
28.32
32
1
0.354
21.24
15
2
0.133
7.98
9
3 ó más
0.041
2.46
4
Puesto...