1. La prueba de hipótesis es un método esencial para la toma de decisiones vedadero falso.
2. Los enunciados competitivos se conocen como hipótesis nula e hipótesis alternativa. verdadero falso.
3. Decidir si se acepta la afirmación de la hipótesis nula o si la afirmación alternativa se establece como la condición verdadera se hace utilizando el modelo de la distribución muestral del estadístico implicado para establecer el criterio de decisión. verdadero falso.
4. La probabilidad de que la media de una muestra tome un valor dentro de la región crítica si la hipótesis nula es verdadera es muy grande. verdadero falso.
5. Decidir si la hipótesis alternativa será elegida como reflejo de la condición verdadera de la media de la población depende de si el estadístico de prueba toma o no un valor dentro de la región crítica. verdadero falso.
6. Hay dos formas básicas de inferencia: la prueba de hipótesis y los intervalos de confianza. verdaero falso.
7. Cuando conocemos la desviación estándar de la población para calcular el intervalo de confianza utilizamos en la fórmula el estadístico verdadero falso.
8. La prueba Z de una media se utiliza para probar hipótesis nulas de la forma HO: u = uO. verdadero falso.
9. Un intervalo de confianza es un rango de valores en los que se encuentra la media de la población. verdadero falso.
10. La hipótesis nula expresa un cambio en la media de la población. verdadero falso.
11. La hipótesis nula se rechaza cuando p= α, dado que esto implica que el estadístico de prueba está dentro de la región crítica. verdadero falso.
12. El nivel de significancia no nos permite conocer el margen de error permitido. verdadero falso.
13. Si el valor absoluto de Z calculado es > que el valor de Z de la tabla se acepta la hipótesis nula. verdadero falso.
14. Las muestras independientes suponen la toma de datos de diferentes sujetos, antes y después de un suceso. verdadero falso.
15. El ANOVA permite comparar tres o más muestras. verdadero falso.
16. La hipótesis nula. Simbolizada como Ho, es un enunciado preciso. verdadero falso.
17. La suposición de independencia requiere que cada observación en la muestra esté relacionada con alguna otra observación en la muestra. veradero falso.
18. La región crítica se ubica tradicionalmente en 0.05 o 0.01. verdaero falso.
19. La hipótesis alternativa, simbolizada como HA, es un enunciado competitivo menos preciso. Verdadero falso.
20. La decisión de no rechazar la hipótesis nula se reporta como estadísticamente significativa. verdadero falso.
21. La hipótesis normalmente afirma o niega algo respecto algún parámetro de la población. verdadero falso.
22. El valor-p para una prueba de una cola con hipótesis alternativa de la forma HA : u >uO es la probabilidad de obtener un estadístico de prueba tan grande como, o mayor que el valor del estadístico de prueba observado en la realidad verdadero falso.
23. Los datos pareados suponen la toma de un dato de un grupo de sujetos, antes y después de un suceso. verdadero falso.
24. La prueba t y la prueba Z se pueden aplicar por igual, en cualquier grupo de datos. verdadero falso.
25. Hay un número infinito de distintas distribuciones t, cada una de las cuales es identificada por sus grados de libertad. verdadero fakso.
26. En los métodos relacionados con muestras independientes, el estadístico que se calcula es t. verdadero falso.
27. La prueba Z de una media busca información sobre si la media poblacional difiere del valor especificado por la hipótesis nula. verdadero falso.
28. Un intervalo de confianza comparable hace la pregunta ¿cuál es la media poblacional?, es decir pregunta su valor. verdadero falso.
29. El ANOVA tiene una sola hipótesis. verdadero falso.
30. A una variable que restamos su media y luego la dividimos por su desviación media se la denomina variable estandarizada. verdadero falso.
31. Cuando la hipótesis alternativa adopta la forma HA:µ≠µ0, se debe efectuar una prueba de hipótesis de dos colas verdadero falso.
32. Cuando la hipótesis alternativa adopta la forma HA:µ>µ0, se debe efectuar una prueba de hipótesis de dos colas verdadero falso.
33. Cuando la hipótesis alternativa adopta la forma HA:µ>µ0, se debe efectuar una prueba de hipótesis de cola derecha VERDADERO FALSO.
34. Mediante un censo poblacional se determina que el promedio de hijos por familias es de tres, al cabo de 10 años y para optimizar recursos se realiza un muestreo al 10 % de dicha población. Para conocer si el promedio de hijos por familia es igual o difiere del anterior, se usaría una prueba Z. VERDADAERO FALSO.
35. Mediante un censo poblacional se determina que el promedio de hijos por familias es de tres, al cabo de 10 años y para optimizar recursos se realiza un muestreo al 10 % de dicha población. Para conocer si el promedio de hijos por familia es igual o difiere del anterior, se usaría una prueba t. VERDADERO FALSO.
36. Cuando el valor-p digamos 0,1 es mayor al valor de α 0,05 para una prueba de hipótesis de tipo H0:µ=µ0, la decisión será la de rechazar la hipótesis propuesta. FLASO VERDADERO.
37. Cuando el valor-p digamos 0,1 es mayor al valor de α 0,05 para una prueba de hipótesis de tipo H0:µ=µ0, la decisión será la de aceptar la hipótesis propuesta. VERDADERO FALSO.
38. Un investigador establece un α de 0,05 para una prueba de hipótesis, sabiendo que el modelo no representa exactamente la distribución muestral del estadístico. La probabilidad de que el estadístico tome un valor en la región crítica será de 0,05 FALSO VERDADERO.
39. Al medir el peso de un grupo de individuos, esto garantiza que las observaciones obtenidas no violan la suposición de independencia. VERDADERO FALSO.
40. En un contrates de hipótesis se comete un error de tipo II, al aceptar una hipótesis nula falsa cuando esta debió ser rechazada. VERDADERO FALSO.
41. En un contraste de hipótesis se comete un error de tipo I, cuando la declaración respecto a la hipótesis nula es la de no aceptar la hipótesis siendo esta verdadera. FALSO VERDADERO.
42. Para una prueba t de una media el valor del nivel de significancia está dado por el tamaño de la muestra en estudio. VERDADAERO FALSO.
43. Para efectuar un contraste de hipótesis para un solo promedio poblacional µ con varianza σ2 desconocida, pero con el valor del estadístico s2 conocido. Se debe utilizar una prueba t de estudiante. VERDADERO FALSO.
44. Para efectuar un contraste de hipótesis para un solo promedio poblacional µ con varianza σ2 conocida, usando la distribución normal. Se debe utilizar el estadístico de prueba t. VERDADERO FALSO.
45. Una muestra apareada se caracteriza por que el número de observaciones del primer y segundo grupo no necesariamente son iguales VERDADERO FALSO.
46. Para realizar ciertas pruebas de significancia, el ANOVA de un factor utiliza para este fin los estadísticos Z obtenida vs. Z critica. VERDADERO FALSO.
47. Para realizar ciertas pruebas de significancia, el ANOVA de un factor utiliza para este fin los estadísticos F obtenida vs. F critica. VERDADEARO FALSO.
48. En un estudio se establecen tres gradientes altitudinales y en cada una de ellas se seleccionan: 20, 20 y 19 individuos respectivamente, para determinar su área foliar. Para responder la pregunta: ¿varia la media del área foliar respecto a la gradiente altitudinal?, el estadístico de prueba que se debe usar es el de Wilcoxon. VERDADEARO FALSO.
49. En un estudio se establecen tres gradientes altitudinales y en cada una se seleccionan: 20, 23 y 19 individuos, para determinar su altura promedio. Para determinar la altura varía respecto a la gradiante altitudinal, el estadístico de prueba que se debe usar es Z. VERDADERO FALSO.
50. En un estudio se establecen tres gradientes altitudinales y en cada una se seleccionan: 20, 23 y 19 individuos, para determinar su altura promedio. Para determinar si su altura varía respecto a la gradiante altitudinal, el estadístico de prueba que se debe usar es ANOVA. VERDADEARO FALSO.
51. En un conjunto de datos cuando Y disminuye conforme X aumenta, el valor del coeficiente de correlación (r) es menor que cero. VERDADERO FALSO.
52. El modelo de regresión lineal simple y=a +bx, expresa el incremento de X por cada unidad de incremento de Y. VERDADERO FALSO.
53. En el modelo de regresión lineal simple (y=a+bx), a es una función de b por lo que, b se debe calcular antes que a. VERDADAERO FALSO.
54. Luego de establecer un modelo lineal entre el número de automóviles y el contenido de plomo en el aire. Se determina para este modelo un coeficiente de determinación de 49 %, entonces el valor del coeficiente de correlación (r) es igual a 0,7. VERDADERO FALSO.
55. La declaración de que la media de una población es igual a algún valor dado de µ0 se conoce como hipótesis alternativa. VERDADERO FALSO.
56. La declaración de que la media de una población es igual a algún valor dado de µ0 se conoce como hipótesis bilateral. VERDADAERO FALSO.
57. La declaración de que la media de una población es igual a algún valor dado de µ0 se conoce como hipótesis nula. VERDADERO FALSO.
58. Cuando la probabilidad de obtener una media más extrema que la muestra observada (valor-p) es mayor que el nivel de significancia (α), la decisión respecto a hipótesis nula es la de aceptar la hipótesis nula. VERDADERO FALSO.
59. Cuando la probabilidad de obtener una media más extrema que la muestra observada (valor-p) es mayor que el nivel de significancia (α), la decisión respecto a hipótesis nula es la de rechazar la hipótesis nula. VERDADERO FALSO.
60. La suposición de normalidad requiere que los datos para una prueba provengan de una población cuya distribución es asimétrica y leptocúrtica. VERDAERO FALSO.
61. La suposición de normalidad requiere que los datos para una prueba provengan de una población cuya distribución es simétrica y platicúrtica. VERDADERO FALSO.
62. En una prueba de hipótesis la probabilidad con la cual estamos dispuestos a arriesgar el rechazo de una hipótesis aun cuando esta es verdadera, está dado por el nivel de significancia. VERDADERO FALSO.
63. Un agricultor selecciona 10 frutales y registra la cantidad de frutos producidos por individuo, luego les aplica un abono orgánico para probar su efectividad en la producción de frutos y vuelve a medir la cantidad de frutos producidos por individuos. Estamos frente a un ejemplo de muestras independientes. VERDADEARO FALSO.
64. Un agricultor selecciona 10 individuos y registra la cantidad de frutos producidos por individuo, luego les aplica un abono orgánico para probar su efectividad en la producción de frutos y vuelve a medir la cantidad de frutos producidos por individuos. Estamos frente a un ejemplo de una muestra. VERDADERO FALSO.
65. Mediante un estudio se desea conocer la calidad del aire en la zona urbana y rural de una ciudad, utilizando a los líquenes como un bio-indicador. Para ello analiza la densidad de líquenes en 100 árboles de la parte urbana y en 100 árboles de la parte rural. Para analizar los datos se debe usar una prueba de muestras independientes. VERDADERO FALSO.
66. Mediante un estudio se desea conocer la calidad del aire en la zona urbana y rural de una ciudad, utilizando a los líquenes como un bio-indicador. Para ello analiza la densidad de líquenes en 100 árboles de la parte urbana y en 100 árboles de la parte rural. Para analizar los datos se debe usar una prueba de muestras pareadas. VERDADERO FALSO.
67. El análisis de varianza ANOVA de un vía se refiere a que existe una o varias característica que distingue a las poblaciones entre sí. VERDADERO FALSO.
68. Usuaria como variable dependiente de la cantidad de plántulas que crecen en el sotobosque, al número de individuos arbóreos. VERDADERO FALSO.
69. Usuaria la cantidad de árboles como variable dependiente del número de plántulas que crecen en el sotobosque. VERDADERO FALSO.
70. Usaríamos la densidad de árboles como variable independiente para el número de plántulas que crecen en el sotobosque (variable dependiente) VERDADERO FALSO.
71. En una muestra de 40 individuos, dos variables altura (X) y peso (Y), no están correlacionadas cuando el coeficiente de correlacionadas es igual a cero. VERDADERO FALSO.
72. En una muestra de 40 individuos, dos variables altura (X) y peso (Y), están correlacionadas cuando el coeficiente de correlación es cero. VERDADERO FALSO.
73. En un estudio se registra el peso y la altura de un grupo de individuos, para este caso es posible llevar a efecto un análisis de regresión lineal VERDADERO FALSO.
74. Para determinar cuánto se ajusta un modelo de tipo y=α+βx a los datos observados, una manera de darse una idea de esto es a través del coeficiente de correlación. VERDADERO
FALSO.
75. Para efectuar un contraste de hipótesis para un solo promedio poblacional µ con varianza σ2 conocida, usando la distribución normal. Se debe utilizar el estadístico de prueba Z. VERDADERO FALSO.
76. A una observación que restamos su media y luego la dividimos por su desviación media se la denomina variable estandarizada. VERDADERO FALSO.
77. Alfa tradicionalmente se ubica en 0.05 o 0.01, pero puede encontrarse en un valor de 0.10 si se desea. VERDADERO FALSO.
78. La probabilidad de que el estadístico de prueba tome un valor dentro de la región crítica debe incrementarse cuando la hipótesis nula sea falsa. VERDAERO FALSO.
79. Los métodos para verificar hipótesis acerca de la media son: valor -p versus el valor alfa y Z obtenida versus Z crítica. VERDAERO FALSO.
80. Si el valor absoluto de Z calculado es < que el valor de Z en la tabla se rechaza la hipótesis nula. VERDAERO FALSO.
81. En el método Z obtenida versus Z critica, la puntuación Z indica el número de desviaciones estándar que un punto o estadístico cae dentro de la media de la distribución. VERDAERO FALSO.
82. Cuando el intervalo va desde la media hacia la derecha o desde la media hacia la izquierda, los intervalos de confianza son bilaterales. VERDAERO FALSO.
83. Cuando se calcula un intervalo unilateral, el nivel de confianza se divide por la mitad. VERDEARI FALSO.
84. El método relacionado con proporciones para muestras independientes, utiliza el estadístico Z. VERDAERO FALSO.
85. En los métodos de muestras múltiples para resolver hipótesis, el estadístico que se utiliza es F. VERDADERO FALSO.
86. La hipótesis nula de un análisis de varianza es de tipo H0 : µ1 = µ2. VERDADERO FALSO.
87. El coeficiente de correlación toma valores entre 0 y 1. VERDADERO FALSO.
88. Una relación entre dos variables con un coeficiente de correlación de - 0.9, indica que la fortaleza entre esas dos variables es mínima. VERDAERO FALSO.
89. El uso de la relación entre dos variables, se usa para predecir el valor de una a partir de otra variable. VERDAEARO FALSO.
90. Otra forma de no rechazar la Ho, es declarando que la prueba fue estadísticamente no significativa. VERDADERO FALSO.
91. El nivel de confianza es el porcentaje de veces que la media va a estar dentro de ese rango de valores. VERDEARO FALSO.
92. Un método para saber si la media muestral está dentro de la región crítica es Z obtenida versus Z crítica. VERDADERO FALSO.
93. La prueba Z de una media tiene dos suposiciones de normalidad y de independencia de las observaciones. VERDAO FALSO.
94. La prueba t de una media se basa en reemplazar el parámetro desconocido alfa por la desviación estándar de la muestra. VERDADERO FALSO.
95. Los grados de libertad se refiere a la cantidad de información disponible en la s para estimar α. VERDADERO FALSO.
96. Es posible rechazar una hipótesis nula aun cuando esta sea verdadera. VERDAERO FALSO.
97. La prueba de hipótesis y los intervalos de confianza, constituyen formas básicas de inferencia. VERDADERO FALSO.
98. Una razón para utilizar intervalos de confianza unilateral, es que un investigador esté interesado únicamente en estimar el valor más grande que la µ podría tomar. VERDAERO FALSO.
99. Cuando se calcula un intervalo de confianza bilateral, el nivel de confianza se divide para dos y cada parte se asigna a cada lado de la curva. VERDAERO FALSO.
100. La prueba t de muestras pareada compara medias. VERDAERO FALSO.
101. Los métodos ANOVA y chi-cuadrada, se emplean para el análisis de datos recabados de dos o más grupos. VERDADERO FALSO.
102. Dos variables están correlacionadas positivamente, cuando los valores altos de la primera variable tienden a estar asociados con los valores altos de segunda variable. VERDAERO FALSO.
103. Los modelos de regresión lineal simple utilizan solo una variable para predecir el valor de otra. VERDAERO FALSO.
104. La estadística inferencial tiene como propósito permitir inferencias de resultados de la muestra a una población VERDARO FALSO.
105. Las hipótesis se constituyen en una afirmación que se hace sobre una población, la misma que es elaborada con el propósito de ponerla a prueba y sacar una consecuencia. VERDARO FALSO.
106. La hipótesis alternativa por lo general indica que no hay diferencias en los efectos de los tratamientos. VERDAEO FALSO.
107. Una suposición básica en la estadística inferencial es que la(s) muestra(s) deben se seleccionadas al azar. VERDAERO FALSO.
108. Los intervalos de confianza unilaterales, son los que van desde la media hacia la derecha y desde la media hacia la izquierda. VERDAERO FALSO.
109. En una ciudad se realiza 100 mediciones del ruido en diferentes puntos, luego para contrastar la hipótesis, si estos exceden los límites permisibles, se decide utilizar un nivel de confianza de 95 %. Este nivel de confianza indica que 5 de las 100 mediciones están dentro del intervalo de confianza VERDARO FALSO.
110. La ubicación y el tamaño de la región crítica para una prueba de hipótesis siempre son arbitrarios. VERDAEO FALSO.
111. En un caso de estudio cuando se conoce el valor de la desviación estándar de la población, para contrastar la hipótesis se utiliza por lo general el estadístico de prueba t. VERDAERO FALSO.
112. Cuando la hipótesis alternativa se plantea de la siguiente forma H1:μ<x, esto implica que debemos utilizar una prueba de hipótesis unilateral o de una cola. VERDADERO FALSO.
113. Si creemos que en un grupo de personas las fuentes de variabilidad son: el sexo y la edad, entonces asociamos un individuo del primer grupo con uno del segundo que tengan el mismo sexo y edad a fin de reducir la variabilidad. Estamos frente a un caso de muestras pareadas. VERDADERO FALSO.
114. En un estudio se desea evaluar los niveles de contaminación de los principales afluentes de una ciudad en particular. Pera ello se establece 60 sitios de muestreo de la calidad del agua en el 2010, luego de aplicar una serie de medidas para mejorar su calidad, en el 2013 se toman en los mismos sitios muestras para determinar si la calidad del agua ha mejorado. Este ejemplo corresponde a un caso de muestras pareadas que compara medias. VERDAERO FALSO.
115. El análisis de varianza es una técnica estadística que permite comparar la media de tres o más grupos VERDAERO FALSO.
116. Para efectuar un análisis de varianza, se emplea Z como estadístico de prueba, para contrastar la hipótesis correspondiente. VERDAERO FALSO.
117. Se quiere comprobar si el ruido influye en el rendimiento de los estudiantes, para ello se realiza una investigación en 50 ciudades, analizando el promedio de notas en un habitante de la zona céntrica y otra de la periferia. Para analizar se usa un test de muestras independientes. VERDADERO FALSO.
118. Si se determina un coeficiente de correlación r=0.7 para dos variables X e Y, la pendiente de la recta es pequeña y solo explica el 70 % de la varianza de una variable respecto a otra. VERDAERO FALSO.
119. La regresión lineal nos permite encontrar una recta que exprese la relación entre una variable dependiente y una variable independiente. VERDAERO FALSO.
120. El coeficiente de determinación, permite identificar el porcentaje de varianza explicada por el modelo de regresión. VERDAERO FALSO.
121. En la regresión lineal múltiple se utiliza el valor de una variable para predecir el valor de otra, mientras los modelos de regresión lineal simple usan una o más variables de predicción con esta finalidad. VERDAERO FALSO.
122. Considerando el siguiente conjunto de datos bidimensionales (x, y): (0,1); (1,1); (2,3); (3,4); (4,6); (2,3). Donde X representa el número de flores e Y el número de semillas. Se puede afirmar que la recta de la regresión tiene pendiente negativa. VERDEARO FALSO.
123. Para un grupo de datos un intervalo de confianza aumenta su longitud a medida que se aumenta el nivel de confianza. VERDEARO FALSO.
124. En una ciudad se toman 100 muestra de agua para analizar el pH y determinar si esta supera el límite de alcalinidad acto para el consumo humano. Para contrastar la hipótesis el investigador decide utilizar un nivel de confianza de 90 %, esto indica que 10 de las 100 observaciones estarán fuera del intervalo de confianza. VERDAERO FALSO.
125. Usamos el estadístico Z para contrastar hipótesis basados en una media, cuando se desconoce el valor de la desviación estándar de la población VERDAERO FALSO.
126. Si la hipótesis alternativa se encuentra planteada de la siguiente forma H1:µ<>x, esto implica debemos utilizar una prueba de hipótesis unilateral o de una cola. VERDAERO FALSO.
127. Un investigador prueba un hormona de crecimiento en dos grupo de plantas de Cinchona officinalis para evaluar el crecimiento, pero sospecha que el tamaño y el número de hojas influyen en los resultados, así que decide asociar un individuo del primer y segundo grupo del mismo tamaño y numero de hojas. En este caso el conjunto de datos se los convirtió a muestras pareadas. VERDADERO FALSO.
128. Los métodos de muestras independientes por lo general se usan para contrastar hipótesis de dos grupos, en donde pueden existir fuentes de variabilidad que influyen en el resultado final al aplicar un tratamiento en particular. VERDAERO FALSO.
129. La prueba de chi-cuadrado se puede considerar como una extensión de la prueba Z para diferencias entre proporciones VERDAERO FALSO.
130. Los modelos de regresión nos permiten predecir el comportamiento de una variable en función de otra variable VERDAERO FALSO.
131. Si los valores altos de una variable se asocian con los valores bajos de una variable, el tipo de relación entre estas es negativa. Lo que significa que a medida que aumenta el valor de una variable, el valor de la otra tiende a disminuir VERDAERO FALSO.
132. La longitud de un intervalo de confianza tiende a aumentar a medida que el tamaño de la muestra n va aumentando. VERDAERO FALSO.
133. Un investigador desea evaluar los niveles de ruido en una ciudad en particular, para ello toma lecturas en 30 sitios diferentes, en la mañana a partir de las 08h00 y en la tarde a partir de las 18H00. En este ejemplo estamos frente a un caso de muestras pareadas que compara medias. VERDAERO FALSO.
134. El análisis de varianza de un factor ANOVA se considera como una extensión de la prueba t de muestras independientes. VERDADERO FALSO.
135. Se quiere comprobar el contenido de plomo en el agua, para ello se realiza una investigación en 44 ciudades, se toma una muestra del agua potable en la casa de una familia que vive en la zona rural y otra en la urbana. Para analizar los datos se utilizara una ANOVA para dos medias VERDADERO FALSO.
136. Si se determina un coeficiente de correlación r=-0.3 para dos variables X e Y, lo que ocurre es que las dos variables están poco relacionadas, y que cuando X decrece Y tiende a crecer. VERDAERO FALSO.
156. En un vivero que consta de 600 plantas queremos tomar una muestra de 20, si sabemos que hay 200 plantas en la sección A, 150 en la B, 150 en la C y 100 en la D. ¿Cuantas plantas debemos tomar de cada sección en base al criterio de proporcionalidad para obtener el tamaño de muestra deseado? a b.
157. En un muestreo de aves se colecta muestras de sangre de: 150 individuos frugívoros, 450 individuos nectarívoros, 200 individuos insectívoros y 100 individuos que se desconoce su tipo de dieta. Luego con el objeto de determinar el sexo dominante a través de un análisis de ADN, se quiere seleccionar una muestra de 180 individuos. ¿Qué número de individuos debemos seleccionar por tipo de dieta respetando el criterio de proporcionalidad para obtener la muestra deseada? a b.
158. La media de las estaturas de una muestra aleatoria de 400 personas es 1,75 m. Si se sabe que la estatura de las personas es una variable aleatoria que sigue una distribución normal con varianza σ2 = 0,16 m2. Construya un intervalo de confianza de 95 % para la media de las estaturas. a b.
159. El tiempo que tarda una población de colibríes en tomar el néctar de una flor sigue una distribución normal, con una desviación típica de 0,5 segundos. Pasando un tiempo se selecciona un grupo de 25 colibríes y se determina un tiempo promedio de 3 segundos. Con estos datos constituya el intervalo de confianza del 95% para el tiempo en que tardan los colibríes en tomar el néctar de una flor. a b.
160. Se cree que el contenido medio de plomo en un país industrializado es de 20 g/m3 con una desviación típica de 4 g/m3. Para comprobarlo, se realizan 400 mediciones del contenido de plomo en diferentes ciudades y se determina una media de 18.5 g/m3. ¿Se puede aceptar la hipótesis, con un nivel de significación del 5%? a b.
161. Un fabricante de lámpara para estereoscopios ensaya un nuevo método de producción que se considera adecuado si las lámparas producidas por este método dan lugar a una distribución normal con una media de 2400 horas y una desviación típica de 300 horas. Si al tomar una muestra de 100 lámparas obtenidas por este método la media de duración es de 2320 horas, entonces, ¿se puede aceptar la hipótesis de validez del nuevo método con un riesgo de rechazo de la hipótesis aun cuando esta sea verdadera de 5 %? a b.
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