写出利用单个正态总体均值检验实测值0.8511、0.8891、0.8982、0.7625、0.845、0.838、0.8232、0.8883、0.8256，是否均值为0.8的 Python 代码

当使用单个正态总体均值检验时，我们需要计算样本的均值和标准差，然后使用 t 分布来计算 p 值。下面是利用 Python 进行单个正态总体均值检验的代码：

import numpy as np
from scipy.stats import ttest_1samp

# 实测值
x = np.array([0.8511, 0.8891, 0.8982, 0.7625, 0.845, 0.838, 0.8232, 0.8883, 0.8256])

# 均值
mu = 0.8

# 计算 t 值和 p 值
t, p = ttest_1samp(x, mu)

# 输出结果
if p < 0.05:
    print("均值不等于", mu)
else:
    print("均值等于", mu)

输出结果为：

均值不等于 0.8

这意味着我们可以拒绝零假设，即这些实测值的均值不等于 0.8。

相关问题

单个正态总体，方差已知时，均值的置信区间问题

好的，针对您的问题，我可以给出以下回答：

当单个正态总体的方差已知时，我们可以使用正态分布来对均值进行估计，进而得到均值的置信区间。具体步骤如下：

1. 首先，根据样本数据计算出样本均值 X̄。

2. 然后，根据总体方差 σ² 和样本容量 n，计算出标准误差 SE = σ / √n。

3. 接下来，选择置信水平，例如95%置信水平，得到显著性水平 α = 1 - 0.95 = 0.05。

4. 然后，在正态分布表中查找显著性水平为 0.025 的临界值 z。

5. 最后，根据公式 X̄ ± z * SE，计算出均值的置信区间。

需要注意的是，这个方法只适用于单个正态总体，且方差已知的情况下。如果方差未知，则需要使用 t 分布来进行估计。