有一批枪弹，出厂时其初始速率服从正态分布 N(950,)，经过长时间储存，取9发枪弹测试其初始速度，得到样本值如下: 914， 920， 910， 934， 953，945， 912， 924，940，由经验可知，枪弹经储存后其初始速率仍服从正态分布，是否可认为这批枪弹的初始速率有显著降低？(=0.05） 要求：请给出理论分析、实验步骤、python 代码实现。

理论分析：
根据中心极限定理，当样本量充分大时，样本均值的分布近似服从正态分布，其均值为总体均值，标准差为总体标准差除以样本量的平方根。因此，我们可以使用单样本 t 检验来判断这批枪弹的初始速率是否有显著降低，设总体均值为 mu，样本均值为 x_bar，样本标准差为 s，样本量为 n，使用 t 统计量检验：

t = (x_bar - mu) / (s / sqrt(n))

如果 t 值的绝对值大于 t 分布表中自由度为 n-1、显著性水平为 alpha/2（双尾检验）时的临界值 t_alpha/2，那么就拒绝原假设，即认为这批枪弹的初始速率有显著降低。

实验步骤：
1. 确定原假设和备择假设，设 H0：mu=950，H1：mu<950 或 mu>950 或 mu!=950。
2. 计算样本均值和样本标准差。
3. 计算 t 值。
4. 查找 t 分布表，得到临界值 t_alpha/2。
5. 判断 t 值是否大于临界值，如果是，则拒绝原假设，认为这批枪弹的初始速率有显著降低，否则不能拒绝原假设，即无法认为这批枪弹的初始速率有显著降低。

Python 代码实现：

import numpy as np
from scipy import stats

# 样本数据
sample = [914, 920, 910, 934, 953, 945, 912, 924, 940]

# 假设总体均值为 950
mu = 950
# 样本均值和样本标准差
x_bar = np.mean(sample)
s = np.std(sample, ddof=1)
# 样本量
n = len(sample)
# 计算 t 值
t = (x_bar - mu) / (s / np.sqrt(n))
# 查找 t 分布表，显著性水平为 0.05，自由度为 n-1
t_alpha_2 = stats.t.ppf(0.025, n-1)
# 判断 t 值是否大于临界值
if abs(t) > t_alpha_2:
    print("拒绝原假设，认为这批枪弹的初始速率有显著降低")
else:
    print("不能拒绝原假设，即无法认为这批枪弹的初始速率有显著降低")

结果为“拒绝原假设，认为这批枪弹的初始速率有显著降低”，说明这批枪弹的初始速率有显著降低。