Hola Antonio. Al margen del link que dejó Andrés, te contesto:
Respecto al ejercicio 4, tené en cuenta que tenés una región crítica de la forma $$|\overline{X}_n - \mu| \geq \varepsilon$$
donde dicho $$\varepsilon = s_n t_{\alpha/2}(n-1)/\sqrt{n}$$ depende, entre otras cosas, del nivel $$\alpha$$ del test.
hay un cierto valor de alpha para el cual la región crítica queda exactamente "al límite" de la aceptación/rechazo. Vendría a ser cuando $$\alpha$$ es tal que $$\mu$$ te queda al borde del intervalo de confianza.
Cómo elijas despejar, es personal. Pero en este ejercicio no zafás de usar la distribución t-Student.
Respecto a los ejercicios 5 y 6, podés usar la convención $$\alpha = 0.05$$, o bien, hallar/acotar el p-valor para tus datos, lo cual te permite concluir a cualquier nivel que luego elijas. En cualquier caso está bueno que tengas una conclusión. Respecto a lo de "contrastar", sí, es hacer una prueba de hipótesis.
Saludos
Respecto al ejercicio 4, tené en cuenta que tenés una región crítica de la forma $$|\overline{X}_n - \mu| \geq \varepsilon$$
donde dicho $$\varepsilon = s_n t_{\alpha/2}(n-1)/\sqrt{n}$$ depende, entre otras cosas, del nivel $$\alpha$$ del test.
hay un cierto valor de alpha para el cual la región crítica queda exactamente "al límite" de la aceptación/rechazo. Vendría a ser cuando $$\alpha$$ es tal que $$\mu$$ te queda al borde del intervalo de confianza.
Cómo elijas despejar, es personal. Pero en este ejercicio no zafás de usar la distribución t-Student.
Respecto a los ejercicios 5 y 6, podés usar la convención $$\alpha = 0.05$$, o bien, hallar/acotar el p-valor para tus datos, lo cual te permite concluir a cualquier nivel que luego elijas. En cualquier caso está bueno que tengas una conclusión. Respecto a lo de "contrastar", sí, es hacer una prueba de hipótesis.
Saludos