（2）有一批枪弹出厂时，其初速度（单位：m/s）服从N（950，10）经过一段时间储存后，取9发进行测试，得初速度的样本观察值如下 914 920 910 934 953 912 924 940 945 据经验，枪弹经储存后初速仍然服从正态分布，在α=0.05显著性水平下能否认为这批枪弹的初速度有显著降低？生成Matlab代码

根据题意，我们需要对样本数据进行假设检验，设原假设 $H_0$ 为枪弹经过储存后初速度没有显著降低，备择假设 $H_1$ 为枪弹经过储存后初速度有显著降低。

由于样本量 $n=9$ 较小，所以我们需要使用 t 分布进行假设检验。具体步骤如下：

1. 计算样本均值 $\bar{x}$ 和样本标准差 $s$：

$$\bar{x} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n x_i = 926.78$$

$$s = \sqrt{\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^n (x_i - \bar{x})^2} = 15.32$$

其中，$x_i$ 为样本观测值。

2. 计算 t 统计量：

$$t = \frac{\bar{x} - \mu_0}{s/\sqrt{n}}$$

其中，$\mu_0=950$ 是原假设下的总体均值。代入数据得：

$$t = \frac{926.78 - 950}{15.32/\sqrt{9}} = -2.03$$

3. 查表或使用 Matlab 计算得到 t 分布的临界值 $t_{\alpha/2}(n-1)$。在显著性水平 $\alpha=0.05$ 下，$t_{\alpha/2}(8)=2.306$。

4. 判断 t 统计量是否落在拒绝域内。由于是双侧检验，拒绝域为 $(-\infty,-t_{\alpha/2}) \cup (t_{\alpha/2},\infty)$。因为 $-2.03$ 落在 $(-2.306,2.306)$ 区间内，所以不能拒绝原假设。即在显著性水平 $\alpha=0.05$ 下，不能认为这批枪弹的初速度有显著降低。

Matlab 代码如下：

% 样本观测值
x = [914, 920, 910, 934, 953, 912, 924, 940, 945];
n = length(x);  % 样本量

% 计算样本均值和样本标准差
x_bar = mean(x);
s = std(x, 1);

% 假设检验
mu0 = 950;  % 总体均值
alpha = 0.05;  % 显著性水平
t = (x_bar - mu0) / (s / sqrt(n));  % 计算 t 统计量
t_critical = tinv(1 - alpha/2, n-1);  % 查表得到 t 分布的临界值
if abs(t) <= t_critical
    disp('不能拒绝原假设');
else
    disp('拒绝原假设');
end