[SOLUTION]
\left( 0.550, 0.186 \right)
[STEP-BY-STEP]
Primero, identificamos las proporciones de personas con conocimiento del producto en cada ciudad.
Para Chillan:
\hat{p}_C = \frac{392}{608} = 0.6454
Para Talca:
\hat{p}_T = \frac{413}{527} = 0.7839
Luego, necesitamos la diferencia de proporciones:
\hat{p}_C - \hat{p}_T = 0.6454 - 0.7839 = -0.1385
Calculamos la desviación estándar de la diferencia de proporciones:
SE = \sqrt{\frac{\hat{p}_C(1 - \hat{p}_C)}{n_C} + \frac{\hat{p}_T(1 - \hat{p}_T)}{n_T}}
SE = \sqrt{\frac{0.6454(1 - 0.6454)}{608} + \frac{0.7839(1 - 0.7839)}{527}}
SE = \sqrt{ \frac{0.22906}{608} + \frac{0.16945}{527} }
SE = \sqrt{0.0003767 + 0.0003215}
SE = \sqrt{0.0006982} = 0.0264
Para un intervalo de confianza al 95%, utilizamos el valor crítico de \( Z \):
Z = 1.96
Calculamos el intervalo de confianza:
IC = (\hat{p}_C - \hat{p}_T) \pm Z \cdot SE
IC = -0.1385 \pm 1.96 \cdot 0.0264
IC = -0.1385 \pm 0.0518
Los límites del intervalo son:
Límite \ Inferior = -0.1385 - 0.0518 = -0.1903
Límite \ Superior = -0.1385 + 0.0518 = -0.0867
Por lo tanto, el intervalo de confianza al 95% para la diferencia regional de todos los consumidores que tienen conocimiento del producto es:
\left( -0.1903, -0.0867 \right)