给代码每行后面注释from scipy.stats import norm from numpy import * n=36 mu = 70 sigma = 15 xbar = 66.5 alpha = 0.05 rig = 1-alpha/2 left = alpha/2 z = (xbar-mu)/(sigma/sqrt(n))q1 = norm.ppf(left，，1)q2 = norm.ppf(rig，，1) if q1 <= z <= q2:print('Accept xbar = mu')else: print('Not accept xbar = mu')print(q1,q2)print(z)

# 导入norm函数用于正态分布的概率密度函数和累计分布函数的计算
from scipy.stats import norm
# 导入numpy库中的sqrt函数用于计算样本数的平方根
from numpy import *

# 样本量为36，总体均值为70，总体标准差为15，样本均值为66.5
n = 36
mu = 70
sigma = 15
xbar = 66.5

# 设置显著性水平为0.05，计算左侧和右侧的临界值
alpha = 0.05
rig = 1 - alpha / 2
left = alpha / 2

# 计算样本均值的z分数
z = (xbar - mu) / (sigma / sqrt(n))

# 计算左侧和右侧的临界值对应的z分数
q1 = norm.ppf(left)
q2 = norm.ppf(rig)

# 判断样本均值的z分数是否落在临界值范围内
if q1 <= z <= q2:
print('Accept xbar = mu')
else:
print('Not accept xbar = mu')

# 打印左侧和右侧的临界值以及样本均值的z分数
print(q1, q2)
print(z)

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给出下面代码注释from scipy.stats import norm from numpy import * n=36 mu = 70 sigma = 15 xbar = 66.5 alpha = 0.05 rig = 1-alpha/2 left = alpha/2 z = (xbar-mu)/(sigma/sqrt(n))q1 = norm.ppf(left，，1)q2 = norm.ppf(rig，，1) if q1 <= z <= q2:print('Accept xbar = mu')else:

# 导入norm函数用于正态分布的概率密度函数和累计分布函数的计算
# 导入numpy库中的sqrt函数用于计算样本数的平方根
from scipy.stats import norm
from numpy import *

# 样本量为36，总体均值为70，总体标准差为15，样本均值为66.5
n = 36
mu = 70
sigma = 15
xbar = 66.5

# 设置显著性水平为0.05，计算左侧和右侧的临界值
alpha = 0.05
rig = 1 - alpha / 2
left = alpha / 2

# 计算样本均值的z分数
z = (xbar - mu) / (sigma / sqrt(n))

# 计算左侧和右侧的临界值对应的z分数
q1 = norm.ppf(left)
q2 = norm.ppf(rig)

# 判断样本均值的z分数是否落在临界值范围内
if q1 <= z <= q2:
print('Accept xbar = mu')
else:
print('Reject xbar != mu')

给代码注释from scipy.stats import normmu = 10sigma = 2p = 0.99q = norm.ppf(p，，1)r = norm.cdf(2，1，4)print(q,r)

# 导入需要的库
from scipy.stats import norm

# 设置正态分布的均值和标准差
mu = 10
sigma = 2

# 计算累积分布函数的值和分位数
p = 0.99
q = norm.ppf(p, mu, sigma)

# 计算概率密度函数的值
x = 2
r = norm.cdf(x, mu, sigma)

# 输出结果
print(q, r)

注释：

1. 导入 scipy.stats 库中的 norm 模块，用于创建正态分布对象。

2. 设定正态分布的均值和标准差。

3. 使用 `norm.ppf(p, mu, sigma)` 计算分位数，其中 `p` 为累积分布函数的值，`mu` 和 `sigma` 分别为正态分布的均值和标准差。

4. 使用 `norm.cdf(x, mu, sigma)` 计算概率密度函数的值，其中 `x` 为自变量，`mu` 和 `sigma` 分别为正态分布的均值和标准差。

5. 使用 `print(q, r)` 输出结果，其中 `q` 为分位数，`r` 为概率密度函数的值。