1.某电动车的电瓶的质量符合，采用新技术后，抽测了8个电瓶，测得质量如下：19.8，20.3，20.4，29.9，20.2，19.6，20.5，20.1。已知方差不变，问采用新技术后电瓶的平均质量是否仍为20。 要求：请给出理论分析、实验步骤、python代码实现。 提示：使用scipy.stats.norm实现概率计算。

首先，我们需要对问题进行假设检验。

假设：

$H_0$: 采用新技术后电瓶的平均质量为20。

$H_1$: 采用新技术后电瓶的平均质量不为20。

接下来，我们可以使用t检验进行假设检验。步骤如下：

1. 计算样本均值 $\bar{x}$ 和样本标准差 $s$。

2. 计算 t 统计量： $t = \frac{\bar{x}-\mu_0}{s/\sqrt{n}}$，其中 $\mu_0$ 为原假设的均值，$n$ 为样本数。

3. 计算自由度 $df=n-1$。

4. 根据显著性水平 $\alpha$ 和自由度 $df$，确定临界值 $t_{\alpha/2}$。

5. 判断 t 统计量的值是否在接受域内：若 $|t|<t_{\alpha/2}$，则接受原假设，否则拒绝原假设。

下面是 Python 代码实现：

import numpy as np
from scipy.stats import t

# 样本数据
data = [19.8, 20.3, 20.4, 29.9, 20.2, 19.6, 20.5, 20.1]
n = len(data)
# 原假设的均值
mu0 = 20

# 计算样本均值和样本标准差
x_bar = np.mean(data)
s = np.std(data, ddof=1)

# 计算 t 统计量
t_value = (x_bar - mu0) / (s / np.sqrt(n))

# 计算自由度
df = n - 1

# 计算临界值
alpha = 0.05
t_critical = t.ppf(alpha/2, df)

# 判断是否接受原假设
if abs(t_value) < t_critical:
    print("接受原假设")
else:
    print("拒绝原假设")

运行结果为：拒绝原假设。

因此，我们可以得出结论：采用新技术后电瓶的平均质量与原来的平均质量不同。