某纺纱车间纺出细纱的支数服从正态分布，其总体标准差为1.2支。从某日纺出的一批细纱中，随机抽出16缕进行支数测量，得到样本标准差为2.1支，问该日纱的均匀度是否变差了？

根据中心极限定理，当样本量大于30时，样本均值的分布近似于正态分布。因此，可以使用t检验来检验该日纱的均匀度是否变差了。假设该日纱的支数均值为μ，零假设为μ=μ0，备择假设为μ≠μ0。根据样本数据，计算t值为：

t = (x̄ - μ0) / (s / √n) = (x̄ - μ0) / (1.2 / √16) = (x̄ - μ0) / 0.3

其中，x̄为样本均值，s为样本标准差，n为样本量。根据t分布表，自由度为15，α=0.05时，t临界值为±2.131。如果计算得到的t值落在临界值之外，则拒绝零假设，认为该日纱的均匀度发生了变化。

由于题目没有给出样本均值和μ0的值，无法进行具体计算。

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请你用中文写一遍有关雪的散文，字数400字左右

雪花是如此的美丽，它们像细纱般轻盈地飘落，在空中舞蹈，在地面上慢慢积累，直到整个世界都被它们的白色覆盖。在雪花飘落的时候，整个世界都静止了，像是在倾听这美妙的声音。

当雪花落在树枝上，它们变得更加精细，像是精心雕刻的雕塑，而当它们落在草地上，它们变得粗糙，像是被抛弃的纸屑。

雪使得世界变得如此的美好，它让我们感受到冬天的温馨。当我们把头抬起来，看着雪花在空中舞蹈时，我们感到心情舒畅，就像是被洗涤了一般。

雪使得世界变得如此的宁静，当我们站在雪地上，呼吸着冰冷的空气，我们感到心情平静，就像是与世隔绝了一般。

雪让我们感受到了冬天的美好，它让我们的心情变得温暖，让我们的世界变得如此的美丽。我希望雪能永远陪伴我们，让我们感受到冬天的美好。

某地区有优质细纱埋在地下，某公司拟在此采沙。表2给出了横向、纵向每隔50米的沙层高度数据，这些数据都是相对于选定基点的高度（米），最上面的数字是覆盖层表面的标高，中间的数字是沙层顶部的标高，最下面的数字是沙层底部的标高。如何做出整个矩形区域[0，350]X[0，100]内沙层顶部和底部的曲面图和等高线图，如何估计整个矩形区域[0，350]X[0，100]内的含沙量，要求进行分析并编写相应的MATLAB程序。

为了绘制整个矩形区域[0，350]x[0，100]内沙层顶部和底部的曲面图和等高线图，可以使用MATLAB中的surf和contour函数。

首先，需要将表2中的数据读入MATLAB中，可以使用xlsread函数：

data = xlsread('表2.xlsx');

读入数据后，需要将数据转换为网格形式才能绘制曲面图和等高线图。可以使用meshgrid函数：

[X, Y] = meshgrid(0:50:350, 0:50:100);
Z_top = reshape(data(:,2), [7, 3]);
Z_bottom = reshape(data(:,3), [7, 3]);

接下来，可以使用surf函数绘制沙层顶部和底部的曲面图：

figure;
surf(X, Y, Z_top);
hold on;
surf(X, Y, Z_bottom);
xlabel('x');
ylabel('y');
zlabel('z');

使用contour函数绘制等高线图：

figure;
contour(X, Y, Z_top);
hold on;
contour(X, Y, Z_bottom);
xlabel('x');
ylabel('y');

要估计整个矩形区域[0，350]x[0，100]内的含沙量，可以使用双线性插值法。假设在某一点(x, y)处的沙层顶部和底部高度分别为z_top和z_bottom，则该点的含沙量可以根据下面的公式进行估计：

sand_content = (z_top - z_bottom) / (L * W * D) * 100%

其中，L、W、D分别为矩形区域的长度、宽度和平均沙层厚度。可以根据表2中的数据计算出平均沙层厚度：

thickness = mean(data(:,2) - data(:,3));

然后，可以使用双线性插值法计算任意点的沙层顶部和底部高度，并根据上述公式计算含沙量。具体实现可以参考以下代码：

% 计算每个单元格的含沙量
L = 50;
W = 50;
D = thickness;
sand_content = zeros(6, 2);
for i = 1:6
    for j = 1:2
        % 计算单元格四个顶点的坐标
        x1 = (i - 1) * L;
        x2 = i * L;
        y1 = (j - 1) * W;
        y2 = j * W;
        % 计算四个顶点的高度
        z1_top = Z_top(j, i);
        z2_top = Z_top(j, i+1);
        z3_top = Z_top(j+1, i+1);
        z4_top = Z_top(j+1, i);
        z1_bottom = Z_bottom(j, i);
        z2_bottom = Z_bottom(j, i+1);
        z3_bottom = Z_bottom(j+1, i+1);
        z4_bottom = Z_bottom(j+1, i);
        % 双线性插值法计算任意点的高度
        z_top = bilinear_interp(x, y, x1, y1, x2, y2, z1_top, z2_top, z3_top, z4_top);
        z_bottom = bilinear_interp(x, y, x1, y1, x2, y2, z1_bottom, z2_bottom, z3_bottom, z4_bottom);
        % 计算含沙量
        sand_content(i, j) = 100 * (z_top - z_bottom) / (L * W * D);
    end
end

% 绘制含沙量等值线图
figure;
contourf(X(1:end-1,1:end-1), Y(1:end-1,1:end-1), sand_content, 10);
colorbar;
xlabel('x');
ylabel('y');

需要实现的双线性插值函数bilinear_interp可以使用以下代码：

function z = bilinear_interp(x, y, x1, y1, x2, y2, z1, z2, z3, z4)
% x, y：待插值点的坐标
% x1, y1, z1：第一个顶点的坐标和高度
% x2, y2, z2：第二个顶点的坐标和高度
% x3, y3, z3：第三个顶点的坐标和高度
% x4, y4, z4：第四个顶点的坐标和高度

% 计算插值系数
u = (x - x1) / (x2 - x1);
v = (y - y1) / (y3 - y1);

% 双线性插值计算高度
z = (1-u)*(1-v)*z1 + u*(1-v)*z2 + u*v*z3 + (1-u)*v*z4;
end

需要注意的是，由于表2中给出的数据不完全覆盖整个矩形区域，因此需要使用双线性插值法估计每个单元格的含沙量。同时，由于该算法是基于一些假设和近似，所以估计结果具有一定的不确定性，需要进行合理的分析和判断。