Download 1 θ θ - Universidad Nacional Agraria La Molina

Universidad Nacional Agraria La Molina
Departamento de Estadística e Informática
Ciclo 2012 – 1
Grupo D
Segunda Práctica Calificada de Análisis de Datos Categóricos
1. La siguiente tabla muestra los resultados de un estudio sobre cáncer al pulmón y consumo de
tabaco para pacientes de hospitales en Inglaterra. La tabla clasifica a los pacientes con cáncer
al pulmón y aquellos que tienen otras enfermedades según el número promedio de cigarrillos
fumados al día en un periodo de 10 años siguientes a la aparición de la enfermedad.
Número promedio
de cigarrillos
Ninguno
<5
5 – 14
15 – 24
25 – 49
50 +
Pacientes
Cáncer al pulmón
7
55
489
475
293
38
Grupo Control
61
129
570
431
154
12
Calcule los odds ratios para comparar los fumadores con los no fumadores. Comente sus
resultados.
4.0 ptos
2. Para una prueba de cierta enfermedad,  1 denota la probabilidad que el diagnostico sea
positivo dado que el sujeto tiene la enfermedad y  2 denota la probabilidad que el
diagnostico sea positivo dado que el sujeto no tiene la enfermedad. Sea  la probabilidad que
un sujeto tenga la enfermedad. Hallar la probabilidad que un sujeto tenga la enfermedad
sabiendo que su diagnóstico en la prueba fue positivo.
3.0 ptos
3. En los Estados Unidos la probabilidad estimada que una mujer de 35 años muera de cáncer al
pulmón es 0.001304 si fuma y 0.000121 si no fuma. Calcule e interprete la diferencia de
proporciones y el riesgo relativo. ¿Cuál de los resultados anteriores es más informativo para
esta data? ¿Por qué?
3.0 ptos
4. Una muestra de pacientes se clasifica en tres categorías de acuerdo a su nivel de colesterol
como normal, alto y muy alto. Los resultados se muestran a continuación:
Nivel de colesterol
Frecuencia
Normal
200
Alto
200
Muy alto
100
Total
500
Un epidemiólogo supone que las probabilidades que un paciente sea clasificado en cada una
de las tres categorías son: 1     2 ,  y  2 respectivamente. Use el estadístico de Pearson
para probar la hipótesis del epidemiólogo.
5.0 ptos
1
5. Una empresa que produce lámparas para proyector de cañón desea establecer el periodo de
garantía que cubrirá su producto. Para esto es necesario conocer la distribución de la duración
(tiempo de vida) de este componente de tal manera que la mayor parte de las lámparas
producidas tengan una alta probabilidad de cumplir con tal especificación. La información
correspondiente a la duración (en cientos de horas) de una muestra de 100 lámparas para
proyector de cañón se muestra a continuación.
Duración (cientos de horas)
Menos de 0.5
De 0.5 a menos de 1.0
De 1.0 a menos de 1.5
De 1.5 a menos de 2.0
De 2.0 a menos de 2.5
De 2.5 a más
Número de lámparas
70
20
4
3
2
1
¿Se puede afirmar que la duración de estos componentes tiene distribución exponencial con
media 50 horas?
5.0 ptos
2