Si \( X \) sigue una \( N(\mu, \sigma) \), entonces la media muestral (para tamaño \( n \)) \( \overline{X} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_i \) sigue una \( N(\mu, \sigma/\sqrt{n}) \).
Ahora se trata de calcular los errores usando esa distribución. Por ejemplo, el error de tipo II es la probabilidad de aceptar \( H_0 \) cuando esta es falsa. Como aceptas \( H_0 \) cuando \( \mu_0 < \overline{X} < \mu_1 \), debes calcular:
\( P(\mu_0 < \overline{X} < \mu_1) \), usando que \( H_1 \) es cierta, es decir que \( \overline{X} \) sigue una \( N(\mu_1,\sigma/\sqrt{n}) \).