5. INTERVALOS DE CONFIANZA.Un intervalo <strong>de</strong> confianza <strong>de</strong> nivel α para estimar un parámetro θ es un intervalo <strong>de</strong> valores (a, b) quecontiene al parámetro θ con <strong>probabilidad</strong> 1 − α, es <strong>de</strong>cir P (θ ∈ (a, b)) = 1 − α.α se llama nivel <strong>de</strong> significación. 1 − α nivel <strong>de</strong> confianza. Cuanto mayor nivel <strong>de</strong> confianza, mayorlongitud <strong>de</strong>l intervalo, y a menor nivel, menor longitud. Que el parámetro θ esté en un intervalo conuna confianza, por ejemplo, <strong>de</strong>l 95%, significa que, si dispusiéramos <strong>de</strong> todas las muestras posibles,el 95% <strong>de</strong> ellas contendrían al parámetro, y habría un 5% <strong>de</strong> muestras que no lo contendrían.Los valores típicos <strong>de</strong> α suelen ser 0.01, 0.05 y 0.1 (correspondiendo a niveles <strong>de</strong> confianza <strong>de</strong>l 99,95 y 90 por ciento respectivamente).5.1 Intervalos <strong>de</strong> confianza para variables aleatorias normalesSe parte <strong>de</strong> una muestra aleatoria simple (x 1 ,x 2 ,...,x n ) <strong>de</strong> la variable X ∈ N(μ, σ).1.-) Intervalo <strong>de</strong> confianza para μ.1.1.- Conociendo la <strong>de</strong>sviación típica σ.)σ(x ± Z α/2 √n ,siendo Z α/2 el valor <strong>de</strong> una distribución N(0, 1) que <strong>de</strong>ja a su <strong>de</strong>recha α/2 <strong>de</strong> área (Figura 5-1).1.2.- Desconociendo la <strong>de</strong>sviación típica.()Ŝ n−1x ± t n−1,α/2 √ , nsiendo t n−1,α/2 el valor <strong>de</strong> una t <strong>de</strong> Stu<strong>de</strong>nt con n − 1 grados <strong>de</strong> libertad que <strong>de</strong>ja a la <strong>de</strong>recha α/2 <strong>de</strong>área (mismo significado que en el caso anterior, pero <strong>de</strong>bemos buscar dicho valor en la <strong>de</strong>nsidad tcon n − 1 grados <strong>de</strong> libertad). Ŝn−1 es la cuasi-<strong>de</strong>sviación típica muestral, es <strong>de</strong>cir la raiz cuadrada <strong>de</strong>la cuasi-varianza muestral:Ŝ 2 n−1 =∑ ni=1 (x i − x) 2.n − 1INTERVALOS DE CONFIANZA. 37
Figura 5-1: Valor Z α/2 en una N(0, 1)La relación con la varianza muestral, Ŝ2 n,Ŝ 2 n =∑ ni=1 (x i − x) 2,nes <strong>de</strong> la formanŜ2 n =(n − 1)Ŝ2 n−1 ⇐⇒ Ŝ2 n−1 =nn − 1Ŝ2 n. (5.1)2.-) Intervalo <strong>de</strong> confianza para σ (para σ 2 simplemente se elevan los valores al cuadrado).2.1.- Conociendo la media μ.(√ ∑ni=1 (x i − μ) 2χ 2 n,α/2,√ ∑n)i=1 (x i − μ) 2,χ 2 n,1−α/2siendo χ 2 n,α/2el valor <strong>de</strong> una Chi-cuadrado con n grados <strong>de</strong> libertad que <strong>de</strong>ja a la <strong>de</strong>recha α/2 <strong>de</strong> área.2.2.- Desconociendo la media.(√ ∑ni=1 (x i − x) 2χ 2 n−1,α/2,√ ∑n)i=1 (x i − x) 2=χ 2 n−1,1−α/2⎛= ⎝√ (n − ⎞ (√1)Ŝ2 n−1, √ (n − 1)Ŝ2 n−1 ⎠ =χ 2 n−1,α/2χ 2 n−1,1−α/2nŜ2 nχ 2 n−1,α/2,√nŜ2 nχ 2 n−1,1−α/2),siendo χ 2 n−1,α/2<strong>de</strong> área.el valor <strong>de</strong> una Chi-cuadrado con n − 1 grados <strong>de</strong> libertad que <strong>de</strong>ja a la <strong>de</strong>recha α/238 INTERVALOS DE CONFIANZA.