在进行产品寿命测试时，我们如何利用样本均值来检验正态分布下的平均寿命是否存在显著差异，并确定零假设与对立假设？请结合《参数假设检验：正态分布下平均寿命检验实例》进行详细解答。

在产品寿命测试中，利用样本均值进行正态分布下平均寿命的显著差异检验，首先需要明确零假设和对立假设的定义。零假设（H0）通常表示没有显著差异，即总体参数等于某一特定值；对立假设（H1或Ha）则表示存在显著差异，即总体参数不等于该特定值。在产品寿命测试中，零假设可能是产品平均寿命等于预定值，而对立假设则相反。

参考资源链接：[参数假设检验：正态分布下平均寿命检验实例](https://wenku.csdn.net/doc/22ho3t6iwy?spm=1055.2569.3001.10343)

具体到检验步骤，我们首先需要收集一定数量的样本数据，并计算样本均值和标准差。假设我们已经知道总体标准差σ，可以使用Z检验来确定样本均值与总体均值之间是否存在显著差异。检验的统计量Z值由下面的公式计算得出：

Z = (X̄ - μ0) / (σ / √n)

其中，X̄是样本均值，μ0是原假设下的总体均值，σ是总体标准差，n是样本大小。计算出的Z值将与正态分布的临界值进行比较，通常这些临界值是基于选定的显著性水平α确定的。

在《参数假设检验：正态分布下平均寿命检验实例》中，你将找到具体的实例和步骤，帮助你更好地理解和应用这些概念。例如，如果检验的是干电池的平均寿命是否为200小时，我们会设定H0: μ=200小时，并使用样本数据计算Z值。如果计算出的Z值在临界值之外，例如Z的绝对值大于正态分布表中对应α/2的Z值，则我们拒绝零假设，接受对立假设，认为平均寿命存在显著差异。反之，如果没有拒绝零假设，则认为没有足够的证据表明平均寿命与200小时存在显著差异。

这个过程是参数假设检验中的核心，而《参数假设检验：正态分布下平均寿命检验实例》将为你提供更深入的理解和应用实例，帮助你在面对实际问题时能够做出准确的统计决策。

参考资源链接：[参数假设检验：正态分布下平均寿命检验实例](https://wenku.csdn.net/doc/22ho3t6iwy?spm=1055.2569.3001.10343)