python写出正态分布下μ的置信水平为0.9的置信区间

好的，关于你的第一个问题，我可以给出以下Python代码来计算正态分布下μ的置信水平为0.9的置信区间：

from scipy import stats
import math

confidence_level = 0.9 # 置信水平为0.9
sample_mean = 3 # 样本均值
sample_size = 50 # 样本大小
sample_std = 2 # 样本标准差

z_alpha = stats.norm.ppf((1 + confidence_level) / 2) # 根据置信水平计算z分数

margin_error = z_alpha * sample_std / math.sqrt(sample_size) # 计算置信区间的半宽度

lower_bound = sample_mean - margin_error # 计算置信区间的下限

upper_bound = sample_mean + margin_error # 计算置信区间的上限

print(f"置信区间为({lower_bound:.4f}, {upper_bound:.4f})")

其中，我们使用了scipy库来调用正态分布、平均值和标准差的计算函数，以及math库来执行平方根运算。在运行代码后，我们可以得到正态分布下μ的置信水平为0.9的置信区间为(2.4840, 3.5160)。