给第四问代码添加注释，让它更容易理解

# 导入必要的库
import numpy as np
from scipy.stats import norm

# 计算二项分布置信区间
def calculate_confidence_interval(sample_size, defect_rate, confidence_level):
    # 获取对应置信水平的z分数
    z_score = norm.ppf(1 - (1 - confidence_level) / 2)
    # 计算误差幅度
    margin_of_error = z_score * np.sqrt(defect_rate * (1 - defect_rate) / sample_size)
    # 计算置信区间的上下边界
    lower_bound = max(0, defect_rate - margin_of_error)
    upper_bound = min(1, defect_rate + margin_of_error)
    return lower_bound, upper_bound

# 判断是否应该进行检测的函数
def should_test(defect_rate_upper_bound, testing_cost, potential_loss):
    # 如果不在检测情况下的预计损失大于检测成本，则推荐检测
    expected_loss_if_not_tested = defect_rate_upper_bound * potential_loss
    return expected_loss_if_not_tested > testing_cost

# 判断是否应该进行拆解的函数
def should_disassemble(recycling_value, disassembly_cost):
    # 如果拆解后回收的价值大于拆解成本，则推荐拆解
    return recycling_value > disassembly_cost

# 主要流程：生产决策
def production_decision(sample_size, defect_rate, confidence_level,
                        testing_cost, potential_loss, disassembly_cost,
                        recycling_value):
    # 计算置信区间
    defect_rate_lower_bound, defect_rate_upper_bound = \
        calculate_confidence_interval(sample_size, defect_rate, confidence_level)
    
    print(f"估计次品率: {defect_rate:.2%}")
    print(f"置信区间: [{defect_rate_lower_bound:.2%}, {defect_rate_upper_bound:.2%}]")
    
    # 决策是否进行检测
    if should_test(defect_rate_upper_bound, testing_cost, potential_loss):
        print("决策: 进行检测以避免高次品损失。")
    else:
        print("决策: 不进行检测，次品率在可接受范围内。")
    
    # 决策是否进行拆解
    if should_disassemble(recycling_value, disassembly_cost):
        print("决策: 拆解不合格产品。")
    else:
        print("决策: 不进行拆解，成本不划算。")

# 设置测试数据
sample_size = 100  # 抽样样本量
defect_rate = 0.08  # 次品率估计值
confidence_level = 0.95  # 置信水平
testing_cost = 5  # 检测成本
potential_loss = 40  # 不检测时的潜在损失（如退货或信誉损失）
disassembly_cost = 10  # 拆解成本
recycling_value = 15  # 拆解后回收零配件的价值

# 执行决策程序
production_decision(sample_size, defect_rate, confidence_level,
                    testing_cost, potential_loss, disassembly_cost,
                    recycling_value)

这段代码实现了基于抽样检测结果的生产过程决策流程。它首先计算了一个置信区间来表示次品率的不确定程度，然后根据置信区间的上界来决定是否需要进行额外的检测以防备较高的次品率所带来的损失。此外，对于不合格的产品，代码还会基于拆解的成本和回收零件的价值来决定是否值得拆解。最后，通过输入一组预设的数据值运行此流程，展示决策制定的过程。