1. UNIVERSIDAD POLITÉCNICA ESTATAL DEL
CARCHI
ESCUELA DE COMERCIO EXTERIOR Y NEGOCIACIÓN
INTERNACIONAL
ESTADISTICA INFERENCIAL
TEMA:
Chi-cuadrado
NOMBRE:
Deicy Cumbal
Docente:
Msc. Jorge Pozo
Nivel:
6to ―A‖
Fecha de entrega: 6 de julio del 2012

2. TEMA:Chi cuadrado
PROBLEMA
¿Cómo incide el desconocimiento del chi cuadrado al momento de realizar
ejercicios relacionados al comercio exterior?
OBJETIVO GENERAL:
Desarrollar los ejercicios aplicando correctamente el chi cuadrado aplicada al
comercio exterior.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS:
 Comprender correctamente el chi cuadrado
 Aplicar correctamente el chi cuadrado a los ejercicios de reforzamiento.
 Resolver correctamente los ejercicios del chi cuadrado
JUSTIFICACIÓN:
Con este problema podremos saber más acerca de cómo el desconocimiento
del chi cuadrado puede afectar al momento de realizar ejercicios
relacionados con el comercio internacional. También el propósito es saber
cómo poder proponer mecanismos para así plantear una posible solución para
que el desconocimiento no afecte a nuestro conocimiento y aplicación del
mismo a nuestra carrera. Y así poder enriquecerme de conocimiento para
luego aplicarlo de manera profesional en comercio exterior
El problema es investigado porque necesitamos averiguar las causas del
desconocimiento de la aplicación del chi cuadrado al momento de realizar
ejercicios relacionados al comercio exterior Debido a este mal los más
afectados somos los estudiantes quienes no comprendemos y descocemos la
correcta aplicación del chi cuadrado al momento de realizar ejercicios.
Averiguando y quizás planteando una posible solución los beneficiarios
seriamos todos los estudiantes ya que por un lado aplicaríamos el
conocimiento adecuado del chi cuadrado y su correcta aplicación en los
ejercicios y por ende también se beneficiaría nuestra universidad ya que

3. podremos ser unos estudiantes capaces y competentes lo cual traería
beneficios a nuestra institución.
Por lo tanto el presente trabajo da a conocer los ejercicios que pueden
reforzar al conocimiento aprendido en clase, porque existe la necesidad de
analizar los procesos del chi cuadrado al momento de realizar los ejercicios, y
así determinar la importancia de conocer el chi cuadrado así como también
sus funciones y su gran utilidad dentro de la carrera, reforzando nuestros
conocimientos.
MARCO TEÓRICO
PRUEBA CHI-CUADRADO
Pruebas paramétricas: Se llaman así a las pruebas de hipótesis que cumplen
tres requisitos fundamentales
La variable de la prueba debe ser variable cuantitativa
Los datos se obtiene por muestreo estadístico
Los datos deben ajustarse a determinadas distribuciones estadísticas
Pruebas no paramétricas.- Llamadas también pruebas de distribución libre.
Son aquellas en que:
La variable de la prueba puede ser cualitativa o cuantitativa
Los datos se obtiene por muestreo estadístico
Son independientes de cualquier distribución de probabilidad.
EL ESTADISITICO CHI- CUADRADO
Es un estadístico que sirve de base para una prueba no paramétrica
denominada Prueba de Chi- Cuadrado que se utiliza especialmente para
variables cualitativas, esto es, variables que carecen de unidad y por lo tanto
sus valores no pueden expresarse numéricamente. Los valores de estas
variables son categorías que solo sirven para clasificar los elementos del
universo de estudio. También puede utilizarse para variables cuantitativas,
transformándolas, previamente, en variables cualitativas ordinales.
Pruebas chi-cuadrado de ajuste e independencia

4. Las pruebas chi-cuadrado son un grupo de contrastes de hipótesis que sirven
para comprobar afirmaciones acerca de las funciones de probabilidad (o
densidad) de una o dos variables aleatorias.
Estas pruebas no pertenecen propiamente a la estadística paramétrica pues no
establecen suposiciones restrictivas en cuanto al tipo de variables que admiten,
ni en lo que refiere a su distribución de probabilidad ni en los valores y/o el
conocimiento de sus parámetros.
Se aplican en dos situaciones básicas:
a) Cuando queremos comprobar si una variable, cuya descripción parece
adecuada, tiene una determinada función de probabilidad. La prueba
correspondiente se llama chi-cuadrado de ajuste.
b) Cuando queremos averiguar si dos variables (o dos vías de
clasificación) son independientes estadísticamente. En este caso la
prueba que aplicaremos ser la chi-cuadrado de independencia o chi-
cuadrado de contingencia.
Chi-cuadrado de ajuste
En una prueba de ajuste la hipótesis nula establece que una variable X tiene
una cierta distribución de probabilidad con unos determinados valores de los
parámetros. El tipo de distribución se determina, según los casos, en función
de: La propia definición de la variable, consideraciones teóricas al margen de
esta y/o evidencia aportada por datos anteriores al experimento actual.
A menudo, la propia definición del tipo de variable lleva implícitos los valores de
sus parámetros o de parte de ellos; si esto no fuera así dichos parámetros se
estimarán a partir de la muestra de valores de la variable que utilizaremos para
realizar la prueba de ajuste.
PRUEBA DE HIPOTESIS
La estadística inferencial es el proceso de usar la información de una muestra
para describir el estado de una población. Sin embargo es frecuente que

5. usemos la información de una muestra para probar un reclamo o conjetura
sobre la población. El reclamo o conjetura se refiere a una hipótesis. El
proceso que corrobora si la información de una muestra sostiene o refuta el
reclamo se llama prueba de hipótesis(Tenorio Bahena, Jorge, 2006).
Los términos prueba de hipótesis y probar una hipótesis s utilizan
indistintamente. La prueba de hipótesis comienza como una afirmación, o
suposición sobre un parámetro de la población, como la media poblacional
(Tamayo y Tamayo, Mario, 2010).
Una prueba de hipótesis consiste en contratar dos hipótesis estadísticas. Tal
contraste involucra la toma de decisión acerca de las hipótesis. La decisión
consiste en rechazar o no una hipótesis a favor de otra. (Lincoln L., 2008)
T- STUDENT
Es una distribución de probabilidad que surge del problema de estimar la media
de una población normalmente distribuida cuando el tamaño de la muestra es
pequeño.
Aparece de manera natural al realizar la prueba T de Student para la
determinación de las diferencias entre dos medias muestrales y para la
construcción del intervalo de confianza para la diferencia entre las medias de
dos poblaciones cuando se desconoce la desviación típica de una población y
ésta debe ser estimada a partir de los datos de una muestra
ABSTRAC
CHI-SQUARE TEST
Parametric tests: They are called the hypothesis tests that meet three basic
requirements
• The test variable should be quantitative variable
• The data is obtained by statistical sampling
• The data must conform to certain statistical distributions
Nonparametric tests. - Also called distribution-free tests. Are those in which:

6. • The test variable can be qualitative or quantitative
• The data is obtained by statistical sampling
• They are independent of any probability distribution.
THE CHI-SQUARE ESTADISITICO
It is a statistic that provides a basis for a nonparametric test called the Chi-
Square test that is used especially for qualitative variables, ie variables that lack
of unity and therefore their values cannot be expressed numerically. The values
of these variables are categories that only serve to classify the elements of the
universe of study. Can also be used for quantitative variables, transforming
previously by qualitative ordinal variables.
Chi-square tests of fit and independence
The chi-square are a group of hypothesis tests used to verify claims about
probability functions (or density) of one or two random variables.
These tests do not properly belong to parametric statistics do not make
assumptions as restrictive in the types of variables that support, either as
regards their probability distribution and the values and / or knowledge of its
parameters.
Are applied in two basic situations:
a) When we want to check if a variable, whose description seems appropriate,
has a certain probability function. The relevant test is called chi-square fit.
b) When we want to find out whether two variables (or two-way classification)
are statistically independent. In this case we will apply the test to be the
independence chi-square or contingency chi-square.
DESARROLLO
 La calificación de un grupo de estudiantes en el examen parcial (x) y en
el examen final (y), fueron las siguientes.

7. x y x y X y X y
12 15 18 20 15 17 13 14
8 10 12 14 12 15 10 13
10 12 10 12 11 12 12 15
13 14 12 10 12 13 13 14
9 12 14 16 11 12 12 13
14 15 9 11 10 13 16 18
11 16 10 13 14 12 15 17
a) Determinar la ecuación de regresión lineal de Y en X
X y xy X2 Y2 (xi-x) (xi-x)2 (yi-y) (yi-y)2
12 15 180 144 225 0 0 -1 1
8 10 80 64 100 4 17 4 15
10 12 120 100 144 2 4 2 3
13 14 182 169 196 -1 1 0 0
9 12 108 81 144 3 9 2 3
14 15 210 196 225 -2 4 -1 1
11 16 176 121 256 1 1 -2 5
18 20 360 324 400 -6 35 -6 38
12 14 168 144 196 0 0 0 0
10 12 120 100 144 2 4 2 3
12 10 120 144 100 0 0 4 15
14 16 224 196 256 -2 4 -2 5
9 11 99 81 121 3 9 3 8
10 13 130 100 169 2 4 1 1
15 17 255 225 289 -3 9 -3 10
12 15 180 144 225 0 0 -1 1
11 12 132 121 144 1 1 2 3
12 13 156 144 169 0 0 1 1
11 12 132 121 144 1 1 2 3
10 13 130 100 169 2 4 1 1
14 12 168 196 144 -2 4 2 3
13 14 182 169 196 -1 1 0 0
10 13 130 100 169 2 4 1 1
12 15 180 144 225 0 0 -1 1
13 14 182 169 196 -1 1 0 0
12 13 156 144 169 0 0 1 1
16 18 288 256 324 -4 15 -4 17
15 17 255 225 289 -3 9 -3 10
338 388 4803 4222 5528 142 151

8.  El gerente de personal de la empresa P&C quiere estudiar la relación
entre el ausentismo y la edad de sus trabajadores. Tomo una muestra
aleatoria de 10 trabajadores de la empresa y encontró los siguientes
datos.
Edad (año) 25 46 58 37 55 32 41 50 23 60
Ausentismo (días por 18 12 8 15 10 13 7 9 16 6
año)
a) Use el método de mínimos cuadrados para hallar la ecuación muestral
que relaciona las dos variables.
Edad
(años) Ausentismo
x Y XY X2 Y2 (xi- ) (xi- )2 (yi- ) (yi- )2

9. 25 18 450 625 324 -17,7 313,29 6,6 43,56
46 12 552 2116 144 3,3 10,89 0,6 0,36
58 8 464 3364 64 15,3 234,09 -3,4 11,56
37 15 555 1369 225 -5,7 32,49 3,6 12,96
55 10 550 3025 100 12,3 151,29 -1,4 1,96
32 13 416 1024 169 -10,7 114,49 1,6 2,56
41 7 287 1681 49 -1,7 2,89 -4,4 19,36
50 9 450 2500 81 7,3 53,29 -2,4 5,76
23 16 368 529 256 -19,7 388,09 4,6 21,16
60 6 360 3600 36 17,3 299,29 -5,4 29,16
427 114 4452 19833 1448 1600,1 148,4

10. b) Calcule el coeficiente de determinación. De su comentario sobre el
ajuste de la línea de regresión a los datos de la muestra.
En la gráfica se puede observar que se obtiene una regresión lineal negativa y
los puntos de dispersión no se encuentran tan dispersos a la línea.

11.  En un estudio para determinar la relación entre edad (X) y presión
sanguínea (Y) una muestra aleatoria de 9 mujeres ha dado los
siguientes resultados.
x 54 40 70 35 62 45 55 50
38
y 148 123 155 115 150 126 152 144
114
a) Encuentre la ecuación de regresión de Y en X y estime la presión sanguínea
para una mujer de 75 años.
b) Utilizando t-Student pruebe la hipótesis B=0.9, contra la hipótesis B > 0,9 al
nivel de significación a=0.05
c) Pruebe la hipótesis nula Ho: p=0,9 contra H1: p > 0.9
Número Edad(X) Presión (Y) X2 Y2 X*Y (X-X)2 (Y-Y)2
1 54 148 2916 21904 7992 16,90 136,11
2 40 123 1600 15129 4920 97,79 177,78
3 70 155 4900 24025 10850 404,46 348,44
4 35 115 1225 13225 4025 221,68 455,11
5 62 150 3844 22500 9300 146,68 186,78
6 45 126 2025 15876 5670 23,90 106,78
7 55 152 3025 23104 8360 26,12 245,44
8 50 144 2500 20736 7200 0,01 58,78
9 38 114 1444 12996 4332 141,35 498,78
449 1227 23479 169495 62649 1078,89 2214,00

13. Ecuación lineal de las dos variables.
Diagrama de dispersión en el plano cartesiano

14. 80
70
60
50
40
Series1
30
20
10
0
0 200 400 600 800 1000 1200 1400
PASOS DE UNA PRUEBA DE HIPOTESIS
Primer paso formular la hipótesis nula y la hipótesis alternativa
Hipótesis nula
Ho = β=0
La hipótesis alternativa
Ha= β<0; β>0
Segundo paso determinar si la prueba es unilateral o bilateral
Bilateral
Tercer paso Asumir el nivel se significación de la prueba
99% 2.58
Cuarto paso determinar la distribución muestral que se usara en la prueba

15. Quinto paso elaborar el esquema de la prueba
-2.58 +2.58
Sexto paso calcular el estadístico de la prueba

16.  En un estudio para determinar la relación entre edad (X) y presión
sanguínea (Y) una muestra aleatoria de 9 mujeres ha dado los
siguientes resultados:
X 54 40 70 35 62 45 55 50 38
Y 148 123 155 115 150 126 152 144 114
a) Halle la ecuación de regresión de Y en X y estime la presión sanguínea
para una mujer de 75 años.
b) Utilizando t-Student pruebe la hipótesis , contra la hipótesis
.9 al nivel de significación .
c) Pruebe la hipótesis contra
a) Determinar la ecuación lineal de las dos variables.
Desarrollo
X Y XY X2 Y2 (xi-x) (xi-x)2 (yi-y) (yi-y)2
54 148 7992 2916 21904 4,11 16,90 11,67 136,11
40 123 4920 1600 15129 -9,89 97,79 -13,33 177,78
70 155 10850 4900 24025 20,11 404,46 18,67 348,44
35 115 4025 1225 13225 -14,89 221,68 -21,33 455,11
62 150 9300 3844 22500 12,11 146,68 13,67 186,78
45 126 5670 2025 15876 -4,89 23,90 -10,33 106,78
55 152 8360 3025 23104 5,11 26,12 15,67 245,44
50 144 7200 2500 20736 0,11 0,01 7,67 58,78
38 114 4332 1444 12996 -11,89 141,35 -22,33 498,78
449 1227 62649 23479 169495 0,00 1078,89 0,00 2214
Primer caso
X=
Y=

17. Para una persona de 75 años vamos a encontrar la presión sanguínea.

18.  El gerente de ventas de una cadena de tiendas obtuvo información de
los pedidos por internet y del número de ventas realizadas por esa
modalidad. Como parte de su presentación en la próxima reunión de
vendedores al gerente le gustaría dar información específica sobre la
relación entre el número de pedidos y el número de ventas realizadas.
TIENDA 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
NÚMERO
15
DE 50 56 60 68 65 50 79 35 42
PEDIDOS
NÚMERO
12
DE 45 55 50 65 60 40 75 30 38
VENTAS
a) Use el método de mínimos cuadrados para expresar la relación entre
estas dos variables.
b) Haga un análisis de los coeficientes de regresión.
c) ¿Proporcionan los datos suficiente evidencia para indicar que las
unidades producidas aportan información para producir los gastos
generales?
d) Realice un análisis de la bondad del ajuste de la ecuación de regresión
lineal.
e) ¿Qué puede usted concluir acerca de la correlación poblacional entre
gastos generales y unidades producidas?

19. Desarrollo
NÚMERO NÚMERO
TIENDA DE DE XY X2 X-X (X-X)2 Y2 Y-X (Y-X)2
PEDIDOS VENTAS
1 50 45 2250 2500 -2 4 2025 -2 4
2 56 55 3080 3136 4 16 3025 8 64
3 60 50 3000 3600 8 64 2500 3 9
4 68 65 4420 4624 16 256 4225 18 324
5 65 60 3900 4225 13 169 3600 13 169
6 50 40 2000 2500 -2 4 1600 -7 49
7 79 75 5925 6241 27 729 5625 28 784
8 35 30 1050 1225 -17 289 900 -17 289
9 42 38 1596 1764 -10 100 1444 -9 81
10 15 12 180 225 -37 1369 144 -35 1225
TOTAL 520 470 27401 30040 0 3000 25088 0 2998
X=
Y=

20. -4,324
Ecuación lineal de las dos variables.

21. PASOS DE UNA PRUEBA DE HIPOTESIS
1. Formular la hipótesis nula y la hipótesis alternativa
Hipótesis nula
Ho = β=0
La hipótesis alternativa
Ha= β<0; β>0
2. Determinar si la prueba es unilateral o bilateral
Bilateral
3. Asumir el nivel se significación de la prueba
95% 1,96
4. Determinar la distribución muestral que se usara en la prueba
Como n es menor que 30 utilizaremos la T de estudent
5. Elaborar el esquema de la prueba
-1.96 +1.96
6. Calcular el estadístico de la prueba
(0,00987)

22. En este caso la hipótesis nula se acepta. Es decir si existe relación entre el
número de pedidos y las ventas que se realizan en las tiendas.
 Con los siguientes datos muestrales
Coeficiente de inteligencia: IQ 135 115 95 100 110 120 125 130 140
Notas de un examen 16 13 12 12 14 14 15 15 18
a) Halle la ecuación de regresión muestral
b) Interprete la pendiente de parcial.
c) Utilizando t-Student pruebe la hipótesis = 0, contra la hipótesis >0 al
nivel de significación α=0,05. ¿Se puede aceptar que =1?
d) El grado de asociación entre las dos variables.
e) Utilizando t-Student pruebe la hipótesis p=0 contra la hipótesis p>0 al
nivel de significación α= 0,05

23. Coeficiente de
Notas de un
iteligencia IQ
exámen (Y)
(X)
135 16 2160 18225 256 16,11 259,57
115 13 1495 13225 169 -3,89 15,12
95 12 1140 9025 144 -23,89 570,68
100 12 1200 10000 144 -18,89 356,79
110 14 1540 12100 196 -8,89 79,01
120 14 1680 14400 196 1,11 1,23
125 15 1875 15625 225 6,11 37,35
130 15 1950 16900 225 11,11 123,46
140 18 2520 19600 324 21,11 445,68
1070 129 15560 129100 1879 1888,89

24. 1) Ho= 0
Ha>0
2) Es unilateral con cola derecha
3) NC= 95%

25. Nivel de significación α=0,05
Z= 1,65
4) n< 30 9 < 30 t—Student
5)
Zona de rechazo
Zona de aceptación
Z= 1,65

X Y XY X2 Y2 X1- (X1- )2 Y1- (Y1- )2
0 64 0 0 4096 -1,0 1,0 -10,8 117,0
1 69 69 1 4761 0,0 0,0 -5,8 33,8
2 94 188 4 8836 1,0 1,0 19,2 368,1
0 55 0 0 3025 -1,0 1,0 -19,8 392,6
1 60 60 1 3600 0,0 0,0 -14,8 219,5
2 92 184 4 8464 1,0 1,0 17,2 295,3
0 70 0 0 4900 -1,0 1,0 -4,8 23,2
1 80 80 1 6400 0,0 0,0 5,2 26,9
2 89 178 4 7921 1,0 1,0 14,2 201,2
0 84 0 0 7056 -1,0 1,0 9,2 84,4
1 82 82 1 6724 0,0 0,0 7,2 51,6
2 99 198 4 9801 1,0 1,0 24,2 584,9
0 73 0 0 5329 -1,0 1,0 -1,8 3,3
1 76 76 1 5776 0,0 0,0 1,2 1,4
2 95 190 4 9025 1,0 1,0 20,2 407,4
0 77 0 0 5929 -1,0 1,0 2,2 4,8
1 56 56 1 3136 0,0 0,0 -18,8 354,0
2 80 160 4 6400 1,0 1,0 5,2 26,9
0 50 0 0 2500 -1,0 1,0 -24,8 615,8
1 50 50 1 2500 0,0 0,0 -24,8 615,8

26. 2 89 178 4 7921 1,0 1,0 14,2 201,2
0 70 0 0 4900 -1,0 1,0 -4,8 23,2
1 65 65 1 4225 0,0 0,0 -9,8 96,3
2 90 180 4 8100 1,0 1,0 15,2 230,6
0 64 0 0 4096 -1,0 1,0 -10,8 117,0
1 67 67 1 4489 0,0 0,0 -7,8 61,1
2 80 160 4 6400 1,0 1,0 5,2 26,9
∑27 ∑2020 ∑2221 ∑45 ∑156310 ∑0,0 ∑18,0 ∑0,0 ∑5184,1
Determine la ecuación de regresión de gastos sobre ingresos
DESVIACIÓN

27. ECUACIÓN
120
100
Gastos en educación
80
60
40
20
0
0 0.5 1 1.5 2 2.5
Nivel Socioeconomico

28. ANEXOS
 Las cantidades de un compuesto químico (Y) que se disuelve en 100
gramos de agua a diferentes temperaturas (X) se registraron en la tabla
que sigue:
X (ºC) Y gramos
0 10 8 10 9 11
15 15 12 14 16 18
30 27 23 25 24 26
45 33 30 32 35 34
60 46 40 43 42 45
75 50 52 53 54 55
a) Encuentre la ecuación de regresión de Y en X
b) Estime la varianza de la regresión poblacional
c) Determine el coeficiente de regresión estandarizado beta
d) Calcule el error estándar de la pendiente b. Además desarrolle un
intervalo de confianza del 95% para β. ¿Se puede aceptar que β=0.6?
e) Determine un intervalo de confianza del 95% para la cantidad promedio
de producto químico que se disolverá en 100 gramos de agua a 50ºC.
f) Determine un intervalo de predicción del 95% para la cantidad de
producto químico que se disolverá en 100 gramos de agua a 50ºC.
Desarrollo:
X (°C) Y gramos
0 10 8 10 9 11 11,8
15 15 12 14 16 18 15
30 27 23 25 24 26 25
45 33 30 32 35 34 32,8
60 46 40 43 42 45 43,2
75 50 52 53 54 55 52,8
225 180,6

29. Y
X (°C) gramos
0 11,8 0 0 139,24 1406,25 139,24
15 15 225 225 225 225 225
30 25 750 900 625 900 625
45 32,8 1476 2025 1075,84 2025 1075,84
60 43,2 2592 3600 1866,24 3600 1866,24
75 52,8 3960 5625 2787,84 5625 2787,84
SEGUNDO MÉTODO

30. Primer paso formular la hipótesis nula y la hipótesis alternativa
Hipótesis nula
Ho = β=0.6
La hipótesis alternativa
Ha= β<0.6; β>0.6
Segundo paso determinar si la prueba es unilateral o bilateral
Bilateral
Tercer paso Asumir el nivel se significación de la prueba
95% 1.96
Cuarto paso determinar la distribución muestral que se usará en la prueba

31. Quinto paso elaborar el esquema de la prueba
-1.96 +1.96
 Un estudio en el departamento de investigación de logística acerca de la
aceptabilidad de la creación de la empresa de transporte pesado se ha
aplicado una encuesta a las diferentes entidades de transporte,
exportadores, importadores de la localidad, obteniéndose los resultados
que presenta la siguiente tabla.
CREAR EMPRESA DE TRANSPORTE PESADO
Grado de Transportistas Empresas de Exportadores Importadores TOTAL
perjuicio transporte
Aceptable 220 230 75 40 565
No 150 250 50 30 480
aceptable
TOTAL 370 480 125 70 1045
El nivel de significancia es de α=0.10 determinar las variables de la
aceptabilidad de la creación de la empresa de transporte pesado y el lugar de
la creación de la empresa.
1). la aceptabilidad y el lugar de la creación de la empresa de transporte
pesado.
Existe aceptabilidad en la localidad.

32. 2). La prueba es unilateral y la cola es derecha.
3). Asumimos el nivel de significancia de α=0.10
4). Utilizaremos la distribución muestral de Chi-Cuadrado porque las dos
variables son cualitativas.
5). Esquema de la prueba
α=0.10
2,62
6). Calculo del estadístico de la prueba
CREAR EMPRESA DE TRANSPORTE PESADO
Grado de Transportistas Empresas de Exportadores Importadores TOTAL
perjuicio transporte
Aceptable 200,05 230 259,52 75
67,58 40
37,85 565
220
No aceptable 169,95 250 220,48 50
57,42 30
32,15 480
150
TOTAL 480 125 70 1045
370

33.  Una empresa bananera ECUABANANO realiza exportaciones hacia
América Latina, sin embargo está considerando ampliar el destino de
sus exportaciones hacia Norte América, debido a que las exportaciones
han crecido notablemente en los dos anteriores años se han presentado
los siguientes datos:
Sur América Centro México Total
américa
2010 5000 7000 8500 20500
2011 6500 8000 9500 24000
Total 11500 15000 18000 44500
(valor en cajas)
El nivel de significancia es de α=0.10 determinar las variables de la
aceptabilidad de la ampliación de las exportaciones de ECUABANANO hacia
norte américa.
Desarrollo:
1). les aceptable la ampliación de las exportaciones de ECUABANANO
No Existe aceptabilidad de la ampliación de las exportaciones de
ECUABANANO
2). La prueba es unilateral y la cola es derecha.
3). Asumimos el nivel de significancia de α=0.10
4). Utilizaremos la distribución muestral de Chi-Cuadrado porque las dos
variables son cualitativas.
5). Esquema de la prueba
α=0.10
6,251

34. 6). Calculo del estadístico de la prueba
Grado de
perjuicio Importadores Exportadores Transportistas TOTAL
5297,75 6910,11 8292,13
Aceptable 5000 7000 8500 20500
6202,25 8089,89 9707,86
No aceptable 6500 8000 9500 24000
TOTAL 11500 15000 18000 44500
7. Se acepta la Ha debido a que está en zona de rechazo, es decir que esta
bananera no debería ampliar las exportaciones en el 2012 y 2013, debe
asegurar el crecimiento d exportaciones para poder tomar esta decisión.
 En una empresa exportadora en un nuevo proceso artesanal de
fabricación de cierto artículo que está implantado, se ha considerado
que era interesante ir anotando periódicamente el tiempo medio (medido
en minutos) que se utiliza para realizar una pieza (variable Y) y el
número de días desde que empezó dicho proceso de fabricación
(variable X). Con ello, se pretende analizar cómo los operarios van
adaptándose al nuevo proceso, mejorando paulatinamente su ritmo de
producción conforme van adquiriendo más experiencia en él. A partir de
las cifras recogidas, que aparecen en la tabla adjunta, se decide ajustar
una función exponencial que explique el tiempo de fabricación en
función del número de días que se lleva trabajando con ese método.
X Y
10 35
20 28
30 23

35. 40 20
50 18
60 15
70 13
Tiempo en N° de días XY X2
min. (X) (Y)
10 35 350 100 -30 900
20 28 560 400 -20 400
30 23 690 900 -10 100
40 20 800 1.600 0 0
50 18 900 2.500 10 100
60 15 900 3.600 20 400
70 13 910 4.900 30 900
280 152 5.110 14.000 0
2.800
a) Determinar la ecuación lineal de las dos variables

36. Ecuación
b) Trace el diagrama de dispersión en el plano cartesiano

37. 40
35
30
N° de días (Y) 25
20
15
10
5
0
0 20 40 60 80
Tiempo en minutos (X)
c) ¿Qué tiempo se predeciría para la fabricación del artículo cuando
se lleven 100 días?
d) ¿Qué tiempo transcurriría hasta que el tiempo de fabricación que se
prediga sea de 10 minutos?
 En la comercialización de manzanas, una empresa exportadora envía
semanalmente lotes de 50 cajas al exterior, cada caja tiene un peso
aproximado de 20 kilos. Las cajas son previamente almacenadas. Para
el control de calidad se
examinan al azar, si en alguna caja encuentran por lo menos una
manzana malograda, esta es calificada mala. Para que pase el control

38. mediante la inspección de la muestra no debe haber caja malograda, si
solo e x i s t e u n a c a j a e s t a s e r á c a m b i a d a , s i h a y m á s d e 1
e n las 5 inspeccionadas, inspeccionaran las cincuenta cajas. Según las
estadísticas pasadas de un total de 40 envíos, registro lo siguiente: Se
puede afirmar que la variable número de cajas malogradas en la
muestra de 5 sigue una distribución Binomial?.
manzanas rojas verdes ambos
Grandes 3 5 5 13
Medianas 5 4 8 17
pequeñas 7 9 6 22
total 15 18 19 52
1)
H0: La variable número de cajas sigue una distribución Binomial.
Ha: No siguen una Binomial.
2) La prueba es unilateral y de una cola derecha
3) Nivel de significación 0.10
4) Utilización del chi cuadrado
5) Esquema de la prueba
Gl = (c-1) (f-1)
= (3-1) (3-1)
=4
α = 0.10
En la tabla de chi cuadrada obtenemos
X2 (4) = 7.779
6) Calculo del estadístico de la prueba

39. Calculo de las pruebas esperadas.
manzanas Rojas verdes ambos
Grandes 3.75 4.5 4.75
3 5 5 13
Medianas 4.90 5.88 6.21
5 4 8 17
pequeñas 6.35 7.62 8.04
7 9 6 22
total
15 18 19 52

40. = 0.15+ 0.06+ 0.01+ 0.002+0.60+0.52+ 0.07+ 0.25+ 0.52
=2.182
7)
ZA ZR
2.182 7.779
ZA= aceptamos la hipótesis nula porque La variable número de cajas
sigue una distribución Binomial.
 En un estudio realizado en Tulcán acerca si es factible la creación de la
Zona Franca en la ciudad, para la cual se aplicó una encuesta a las
personas que se dedican al comercio exterior según su actividad,
obteniéndose los resultados que se presentan a continuación:
Actividad de Comercio Exterior
Factibilidad Importadores Exportadores Agentes de Total
Aduana
Si 18 20 38 76
No 12 8 14 34
Total 30 28 52 110

41. Al nivel de significación α= 0.05, determinar que las variables factibilidad de
creación de Zona Franca y actividad de comercio exterior son independientes.
a)
Ho= factibilidad de creación de Zona Franca y la actividad de comercio exterior
son independientes;
H1=existe dependencia entre las dos variables.
b) La prueba es unilateral y de cola derecha.
c) Asumimos el nivel de significación de α= 0.05
d) Utilizaremos la distribución muestral de Chi-cuadrado porque las dos
variables son cualitativas
e)
gl= (C-1)(F-1)
gl= (3-1)(2-1) = 2
α= 0.05
x2(2)=5.991
f)
Actividad de Comercio Exterior
Factibilidad Importadores Exportadores Agentes de Total
Aduana
Si E11 E12 E13 76
No E21 E22 E23 34
Total 30 28 52 110

42. Ei 20,73 19,35 35,93
Oi 18 20 38
9,27 8,65 16,07
12 8 14
g) Vemos que el valor se encuentra en la zona de aceptación por lo tanto
aceptamos la Ho.
 Un grupo de estudiantes quiere determinar si la creación de una
empresa de alquiler de contenedores para el trasporte de mercancías
entre Colombia y Ecuador, se obtiene los siguientes datos.
EMPRESA DE ALQUILER DE CONTENEDORES
Grado de Transportistas Empresas de Exportadores Importadores TOTAL
perjuicio transporte
Están de 392 222 331 123 1068
acuerdo
No Están 122 324 122 323 891
de
acuerdo
TOTAL 514 546 453 446 1959

43. El nivel de significancia es de α=0.05 determinar las variables de la
aceptabilidad de la creación de la empresa.
1). la aceptabilidad de la creación de la empresas.
Existe aceptabilidad.
2). La prueba es unilateral y la cola es derecha.
3) Asumimos el nivel de significancia de α=0.05
4) Utilizaremos la distribución maestral de Ji-Cuadrado porque las dos variables
son cualitativas.
5) Esquema de la prueba
6) Calculo del estadístico de la prueba
EMPRESA DE DE ALQUILER DE CONTENEDORES
Grado de Empresas de
perjuicio Transportistas transporte Exportadores Importadores TOTAL
280.22 331
246.96
243,14
297,66
Están de
acuerdo 392 222 123 1068
206,03
No Están 233,77 248,33 202,85
de
acuerdo 122 324 122 323 891
TOTAL 514 546 453 446 1959

44. 6,62 7,815
 El concesionario Imbauto realiza una importación consistente en
vehículos marca Toyota RAN, dicha empresa encargo un estudio para
determinar la relación entre los gastos de publicidad semanal por
televisión y la venta de los vehículos. En el estudio se obtuvieron los
siguientes resultados.
Semanas Gasto publicidad Ventas
1 200 29500
2 150 14750
3 300 59000
4 290 73750
5 350 88500
6 270 132750
7 400 44250
8 350 44250
9 400 177000
Semana Volumen Valor
x Y xy
1 200 29500 5900000 40000 870250000 -101,1 10223,23 -44250 1958062500,00
2 150 14750 2212500 22500 217562500 -151,1 22834,23 -59000 3481000000,00
3 300 59000 17700000 90000 3481000000 -1,1 1,23 -14750 217562500,00
4 290 73750 21387500 84100 5439062500 -11,1 123,43 0 0,00
5 350 88500 30975000 122500 7832250000 48,9 2390,23 14750 217562500,00
6 270 132750 35842500 72900 17622562500 -31,1 967,83 59000 3481000000,00
7 400 44250 17700000 160000 1958062500 98,9 9779,23 -29500 870250000,00
8 350 44250 15487500 122500 1958062500 48,9 2390,23 -29500 870250000,00
9 400 177000 70800000 160000 31329000000 98,9 9779,23 103250 10660562500,00
2710 663750 218005000 874500 70707812500 58488,89 21756250000,00
= = = 301,11

45. = = = 73750
Prime Método
279,82x – 84257,11
-10507,11 + 279,82 x
r=
r=
r=
r=
r=
r= 0,51
Sy= 49166,67
Sx= 80,61

46. a) Determinar la ecuación lineal de las 2 variables
-10507,11 + 279,82 x
b) Trace un diagrama de dispersión en el plano cartesiano.
200000
180000
160000
140000
Axis Title
120000
100000
80000 Y
60000
Linear (Y)
40000
20000
0
0 100 200 300 400 500
Axis Title
c) Estime el gasto que corresponde a una venta semanal de 28750$
-10507,11 + 279,82 x
d) Si la venta es de $26027,72 que gasto puede realizar dicho obrero
en la semana
-10507,11 + 279,82 x
-10507,11 + 279,82 (26027,72)
7283076,61

47. e) Si el gasto es de $450 cuál es su venta.
-10507,11 + 279,82 x
=x
X= 39,16
 Si la vida media de operación de una pila de linterna es de 24 horas y
está distribuida normalmente con una desviación de 3 horas. ¿Cuál es la
probabilidad de que una muestra aleatoria de 100 pilas tenga una media
que se desvíe por más de 30 minutos del Promedio?
SOL UCIÓN
σ = 3 horas n= 100 pilas

48.  Establecer la relación entre el número de pólizas de seguros contratados
durante la semana anterior ―X‖ y el número de vehículos con seguro que
salieron con mercancía de exportación desde el Ecuador ―Y‖. Calcular la
ecuación.
2 2
X Y XY X Y
10 12 120 100 -6,14 37,73 144,00 -7,14 51,02
12 13 156 144 -4,14 17,16 169,00 -6,14 37,73
15 15 225 225 -1,14 1,31 225,00 -4,14 17,16
16 19 304 256 -0,14 0,02 361,00 -0,14 0,02
18 20 360 324 1,86 3,45 400,00 0,86 0,73
20 25 500 400 3,86 14,88 625,00 5,86 34,31
22 30 660 484 5,86 34,31 900,00 10,86 117,88
113 134 2325 1933 108,86 2824,00 258,86

49. Primera forma de cálculo