). (0.75pt) Calcular el coeficiente de correlación lineal entre X e Y. ¿Se puede afirmar queson independientes?. Justifica la respuesta.Tenemos quecorr(X, Y ) = cov(X, Y )σ X σ Y.Necesitamos calcular:cov(X, Y ) = E[XY ] − E[X]E[Y ]σ 2 X = E[X2 ] − (E[X]) 2σ 2 Y = E[Y 2 ] − (E[Y ] 2 .Las distribuciones marginales de X e Y son las mismas, por lo tanto σX 2 = σ2 Y asi comoE[X] = E[Y ]. Además son simétricas respecto al valor 0, por lo que deducimos queE[X] = 0. Nos queda por calcularE[XY ] = (−1)(−1) × 1/8 + (−1)(0) × 1/8 + . . . + 1 × 1 × 1/8 = 0.E[X 2 ] = (−1) 2 × 3/8 + 0 2 × 2/8 + 1 2 × 3/8 = 6/8 = 2/3.Deducimos por lo tanto que cov(X, Y ) = 0 y por lo tanto corr(X, Y ) = 0. Esto NOimplica que sean independientes, de hecho una condición necesaria y suficiente para quelo sean esf X,Y (x, y) = f X (x)f Y (y), ∀x, y.Aquí comprobamos que f X (0)f Y (0) = 1/16 que es diferente de f X,Y (0, 0) = 0. Por lotanto concluimos que NO son independientes.c). (0.75pt) Determinar P (Y > −1|X > −1).Por la definición de la probabilidad condicionada tenemosP(Y > −1|X > −1) =P (Y > −1 ∩ X > −1).P (X > −1)Por otra parte, tenemosP (Y > −1 ∩ X > −1) = f X,Y (0, 0) + f X,Y (0, 1) + f X,Y (1, 0) + f X,Y (1, 1) = 3/8.P(X > −1) = f X (0) + f X (1) = 5/8.Por lo tantoP (Y > −1|X > −1) = 3/85/8 = 3 5 .<strong>Problema</strong> 34
Un estudio demostró que los tiempos de vida de cierta clase de baterías de automóvil se distribuyenormalmente. Con el fin de estudiar su duración, se consideró una muestra formada por 10 baterías,obteniéndose las siguientes duraciones observadas:1456, 1478, 1467, 1350, 1460, 1376, 1410, 1330, 1421, 1423a). (0.75pt) Obtener una estimación puntual y un intervalo de confianza al nivel de confianza<strong>del</strong> 90% para la media de la población.Escogemos la media muestral como estimador puntual de la media poblacional: ¯x = 1417.5.Puesto que la especificación <strong>del</strong> mo<strong>del</strong>o sólo indica que la distribución de la variable es Normalpero sin precisar su desviación típica, utilizamos el estadístico muestral:T = ¯X − µS/ √ n ∼ t n−1.La construcción detallada <strong>del</strong> intervalo asociado se puede encontrar en el apartado c) de lasección VI.3.3 de los apuntes. Obtenemosµ = ¯X ± t n−1,1−α/2 S/ √ n,tenemos α = 0.1, ¯x = 1417.1, S = 51.02, necesitamos t 9,0.95 , que buscamos en la tabla yencontramos t 9,0.95 = 1.83.µ = 1417.1 ± 1.83 × 51.02/ √ 10 = 1417.1 ± 29.53.b). (0.5pt) ¿Cuál es el efecto de un incremento <strong>del</strong> tamaño muestral sobre el intervalo de confianza?¿Y <strong>del</strong> nivel de confianza?Ver el comentario b) en el apartado 3.3 <strong>del</strong> tema 6 en los apuntes.c). (0.75pt) Determinar el tamaño muestral necesario para reducir a la mitad el error de muestreo<strong>del</strong> intervalo de confianza obtenido en el apartado anterior. Razona tu respuesta. El fabricanteafirma que su duración en promedio es superior a 1450 horas. Con los datos que tenemos,¿podemos probar dicha afirmación?. Responder de manera razonada a la cuestión anteriorindicando el procedimiento estadístico utilizado.El margen de error <strong>del</strong> intervalo de confianza es t n−1,1−α/2 s/ √ n. Buscamos n para que elerror sea menor que 15 (aprox.). Debemos realizar aproximaciones para poder llevar a caboel cálculo: aproximaremos t n−1,1−α/2 por z 1−α/2 = 1.64. El valor de s dependerá de la muestraconcreta que extraigamos, pero podemos aproximarla por el valor que hemos obtenido paraesta muestra: s ≃ 51.02. Despejamos n:( ) 2 1.64 × 51.02n ≥= 31.1.155