Buenas!
Estamos trancado en la parte 2 de este ejercicio
no entendemos como usar Xi = µ + ei
Gracias!
Hola, en realidad las $$X_i$$ tienen distribución normal. Lo que pasa es que las $$e_i$$ son normales centradas en $$0$$ entonces al sumarles la constante $$\mu$$ obtenemos normales centradas en $$\mu$$. Es decir $$X_i \sim N(\mu, \sigma^2)$$.
Hola! buenas tardes. Yo también estoy medio trancado en esta parte. En particular, estoy trancado en que, a diferencia de las pruebas de hipótesis anteriores, si bien la hipótesis nula está dada, no se como plantear la hipótesis alternativa.
¿En este caso tendría que hacer dos pruebas de hipótesis? Una tal que $$H_1: \mu < 0'50$$ y otra tal que $$H_1: \mu > 0'50$$
Porque en realidad el valor real de $$\mu$$ puede diferir tanto por arriba como por abajo.
¿En este caso tendría que hacer dos pruebas de hipótesis? Una tal que $$H_1: \mu < 0'50$$ y otra tal que $$H_1: \mu > 0'50$$
Porque en realidad el valor real de $$\mu$$ puede diferir tanto por arriba como por abajo.
Si bien no se dice cual es H1, si se desea someter a prueba la hipótesis \(\mu=0.5\) lo que parece mas adecuado para H1 es \( \mu\neq 0.5 \).
Si H1 es \( \mu\neq 0.5 \), la región critica de nivel alfa va a estar formada por todas las muestras para las cuales el promedio se aleja del valor propuesto 0.5 en mas de un cierto valor k.
Saludos
J.
Excelente, muchas gracias por la respuesta.
¡Saludos!
¡Saludos!
Hola, si los datos son de la forma constante+normal, si a una normal \( N(0,\sigma^2) \) le suman una constante (\(\mu\)), les queda algo \(~N(\mu,\sigma^2\)).
En suma , les están diciendo que los datos pueden suponerse \(N(\mu,\sigma^2)\).
Saludos
J.